L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ne sont pas les seules technologies utilisées par les banques modernes, mais ce sont les outils les plus prometteurs pour améliorer l’efficacité opérationnelle et tirer parti des risques commerciaux.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire ?

L’apprentissage automatique dans le secteur bancaire fait référence à l’ensemble des technologies innovantes qui peuvent être utilisées dans différents secteurs bancaires pour traiter les tâches essentielles de l’entreprise. De plus, les technologies d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle sont assez flexibles, polyvalentes et déjà abordables. Par conséquent, chaque institution financière peut utiliser les fonctionnalités les meilleures et les plus efficaces pour répondre à ses besoins.

L’analyse des données

L’analyse des données est la tâche principale des modèles d’apprentissage automatique. De plus, l’utilisation de l’apprentissage automatique sans données n’a aucun sens car un ensemble de données fourni constitue son pool de connaissances et la base pour prendre des décisions, des conclusions et des prédictions raisonnables.

L’évaluation des risques

Les technologies d’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour analyser d’énormes quantités de données afin d’évaluer efficacement les risques auxquels chaque institution financière est confrontée.

Selon l’étude Machine Learning, les banques sont confrontées à divers risques – risque de taux d’intérêt, risque de marché, risque de crédit, risque hors bilan, risque technologique et opérationnel, risque de change, risque pays ou souverain, le risque de liquidité, le risque de liquidité et le risque d’insolvabilité. Une gestion efficace de ces risques est essentielle à la performance d’une banque.

Voici l’avis des experts à ce sujet :

De plus, la plupart des risques ci-dessus peuvent être prédits et leur probabilité peut être raisonnablement évaluée à l’aide de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire.

Prédictions et conclusions

Disposant d’un tableau de données composé de données historiques et en temps réel, l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire est efficace pour faire des prédictions et des conclusions précises. Par exemple, il devient possible de prédire plus précisément l’attractivité des investissements sur la base d’une analyse des stratégies d’investissement précédentes, ou d’un service financier dont un client peut avoir besoin sur la base d’une analyse de son comportement.

Automatisation

L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire peut fonctionner comme un outil autonome, par exemple, lorsque le modèle d’IA prend la forme d’un chatbot. Il s’agit d’une pratique déjà adoptée dans le domaine de la finance qui vise à améliorer le service client et à réduire la charge de travail de l’équipe d’assistance humaine.

Est-ce utile en finance ?

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire sont des technologies très utiles, en particulier compte tenu du fait qu’un modèle basé sur le ML peut être développé en fonction des besoins métier spécifiques.

L’efficacité de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire devient particulièrement claire par rapport aux systèmes obsolètes qui n’étaient pas en mesure d’exécuter la plupart des tâches accomplies avec succès par le ML. Par rapport aux anciennes approches de l’analyse des données, de la gestion des risques, du service client et de la détection des fraudes par carte de crédit utilisant l’apprentissage automatique, cette dernière est rapide, efficace et sécurisée.

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