Service à la clientèle
Les banques pourraient utiliser des modèles d'IA pour fournir des conseils financiers personnalisés, des recommandations de produits ciblés, une détection proactive des fraudes et des temps d'attente réduits pour l'assistance. L'IA peut guider les clients lors de l'accueil, de la vérification de leur identité, de la création de comptes et de la fourniture de conseils sur les produits disponibles. Elle pourrait accroître l'efficacité et réduire les coûts pour les banques tout en fournissant un soutien à la clientèle plus rapide et plus précis.
Automatiser les tâches routinières
Les demandes de solde de compte, les réinitialisations de mot de passe, la libération des représentants du service client pour qu'ils se concentrent sur des questions complexes - toutes ces tâches de routine peuvent être effectuées par l'IA dans les banques. Et tout cela serait disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ce qui permettrait aux clients d'obtenir facilement de l'aide en répondant à leurs questions, en résolvant leurs problèmes et en leur fournissant une éducation financière en dehors des heures d'ouverture habituelles.
Questions linguistiques
Le domaine de l'IA consiste, par exemple, à fournir une expérience bancaire conversationnelle en intégrant des modèles aux applications bancaires. Parmi les autres fonctions, citons la mise en place d'un point de contact unique permettant aux utilisateurs d'effectuer des transactions, de consulter des informations sur leur compte et de recevoir des alertes par l'intermédiaire d'un chat ou d'une interface vocale dans plusieurs langues. L'IA pourrait réduire la complexité des opérations bancaires et faciliter l'utilisation des services bancaires et financiers dans le monde entier, même pour les personnes dont la langue maternelle n'est pas l'anglais.
Études de marché et gestion d'actifs
Les agents intelligents pilotés par l'IA utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour conserver et indexer sémantiquement le contenu de la recherche. Ils aident les banquiers à obtenir des informations et des tendances commerciales stratégiques en analysant les mots-clés contenus dans les sites web, les rapports de recherche et les actualités des marchés financiers.
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Les conseillers basés sur l'IA peuvent être mis en œuvre pour générer des conseils en fonction des événements mondiaux. Ils ont le potentiel de prévoir l'impact de ces événements sur les prix des actifs et sont utiles pour la modélisation des risques.
Réduire les erreurs de procédure
Dans le secteur bancaire, les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA sont utilisés pour accroître l'efficacité et réduire les erreurs de procédure bancaire. En analysant des volumes massifs de données et en détectant les activités frauduleuses en temps réel, l'IA est de plus en plus utilisée pour identifier et prévenir la fraude.
En raison des avantages massifs de l'IA dans les banques, les sociétés FinTech investissent désormais dans l'IA pour les banques qui aide à l'analyse de données compliquées, à la prévision des tendances du marché et à l'évaluation des risques, permettant une gestion des risques et une prise de décision plus précises.
Les défis de l'IA
L'un des principaux défis de l'IA dans le secteur bancaire est la protection de la sécurité et de la confidentialité des données des clients. Les banques doivent s'assurer que leur interface de discussion est sécurisée et que les données sensibles sont protégées contre tout accès ou toute divulgation non autorisés.
Ensuite, l'IA dans les banques peut être coûteuse à mettre en œuvre et à maintenir, et parfois difficile à comprendre et à interpréter. Si elle n'est pas utilisée de manière équitable, elle peut également servir à manipuler les marchés et les clients et entraîner un manque de transparence dans la prise de décision. Enfin, un manque de confiance peut survenir si les clients ont l'impression que leurs données sont utilisées à leur insu ou sans leur consentement.
En conclusion, l'IA a le potentiel de révolutionner le secteur bancaire, mais elle s'accompagne de son lot de défis. La sécurité des données, le manque de données de qualité, le manque d'explicabilité et d'éthique, ainsi que la partialité de l'IA, sont autant de défis qui doivent être relevés pour que l'IA soit couronnée de succès dans le secteur bancaire. Toutefois, même à l'ère de l'intelligence artificielle, le principe selon lequel "pour s'assurer un avantage concurrentiel décisif, l'expérience client doit être contextuelle, personnalisée et adaptée" est toujours d'actualité.
