Construire la banque de l'IA : Meilleures pratiques pour des services financiers prêts pour l'avenir

Construire la banque de l'IA signifie intégrer des technologies avancées pour améliorer la satisfaction des clients, renforcer les services, stimuler la sécurité et rester compétitif. Cet article explore les meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA, l'exploitation des données clients, l'amélioration de la gestion des risques, et plus encore.

Principaux enseignements

• La réussite de la mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire repose sur une infrastructure de données solide, des mesures de sécurité avancées et un engagement en faveur de l'amélioration continue.
• L'IA améliore les expériences bancaires personnalisées en exploitant les données des clients et l'analyse prédictive, tout en maintenant des normes élevées en matière de confidentialité et de sécurité des données.
• La collaboration entre les banques et les entreprises fintech est essentielle pour faire progresser les technologies de l'IA, relever les défis et assurer une mise en œuvre efficace dans le secteur bancaire.

Comment utiliser InvestGlass pour développer votre IA dans le secteur bancaire ?

InvestGlass peut jouer un rôle central dans la construction d'une banque AI-first en s'appuyant sur des modèles d'apprentissage automatique, de grands modèles de langage et d'analyse avancée pour stimuler la transformation numérique et remodeler la façon dont les banques fonctionnent. En analysant de vastes quantités de données comportementales et de données non structurées à l'aide d'outils de science des données, les banques peuvent améliorer l'engagement des clients, optimiser les unités commerciales et réaliser une croissance des revenus tout en réduisant les dépenses d'exploitation. Cette approche axée sur l'IA permet aux organisations de gérer les tâches de routine avec une rapidité sans précédent, de répondre aux exigences réglementaires et de détecter les anomalies afin de préserver le profil de risque de la banque. Inspirées par les innovations de leaders comme Goldman Sachs, les banques peuvent rationaliser leurs opérations, améliorer leur efficacité et relever les défis auxquels d'autres banques sont confrontées. L'investissement requis dans des outils d'IA tels qu'InvestGlass transforme la capacité de la banque à s'adapter à l'évolution des tendances bancaires, permettant en fin de compte la transformation par l'IA des systèmes financiers traditionnels en modèles agiles, centrés sur le client, qui concilient l'innovation et la conformité réglementaire.

Quels sont les avantages des fonctionnalités d'InvestGlass pour une banque AI-First ?

Agent intelligent

• Améliore l'engagement des clients en fournissant des recommandations personnalisées basées sur des données comportementales et des préférences en temps réel.
• Utilise de grands modèles de langage et des modèles d'apprentissage automatique pour analyser les interactions avec les clients, ce qui permet des réponses plus rapides et plus précises.
• Réduit les dépenses d'exploitation en automatisant les tâches de conseil de routine avec une rapidité et une précision sans précédent.
• Améliore les possibilités de vente croisée et de vente incitative, contribuant ainsi à la croissance du chiffre d'affaires.

Moteur basé sur des règles pour MIFID et LSFIN Fidleg

• Simplifie la mise en conformité avec les exigences réglementaires, réduisant ainsi les risques et les pénalités.
• Automatise les contrôles d'adéquation des investissements, en veillant à ce que les recommandations soient conformes au profil de risque de la banque et aux besoins des clients.
• Offre des règles personnalisables pour s'adapter à l'évolution du paysage réglementaire, aidant ainsi les banques à garder une longueur d'avance sur l'évolution des politiques bancaires.
• Réduit le travail manuel et garantit la cohérence des décisions prises par les différentes unités de l'entreprise.

Automatisation du processus d'approbation

• Rationalise les flux de travail entre les différents services, réduisant ainsi les délais d'approbation des produits, des transactions ou des demandes des clients.
• Augmente l'efficacité opérationnelle en automatisant les processus d'approbation à plusieurs niveaux, réduisant ainsi les dépenses d'exploitation.
• Garantit la conformité en intégrant des règles prédéfinies pour répondre aux exigences réglementaires.
• Permet aux équipes de se concentrer sur les tâches stratégiques en automatisant les étapes d'approbation répétitives.

Automatisation KYC

• Accélère l'accueil des clients en numérisant et en automatisant le processus de connaissance du client.
• Analyse de grandes quantités de données non structurées pour vérifier l'identité et évaluer l'aptitude du client.
• Améliore la précision des contrôles de conformité, réduisant ainsi le risque d'amendes pour non-respect des réglementations AML ou KYC.
• Améliore l'expérience des clients en accélérant l'intégration, en améliorant la confiance et en favorisant l'engagement des clients.

InvestGlass permet aux banques d'opérer plus efficacement en intégrant ces outils dans leurs systèmes, ce qui permet aux organisations de répondre aux exigences réglementaires, d'améliorer la satisfaction des clients et de favoriser la transformation numérique avec un investissement minimal requis.

Poser les bases de l'IA dans le secteur bancaire

Une mise en œuvre réussie de l'IA dans le secteur bancaire nécessite une infrastructure de données robuste et des mesures de sécurité des données rigoureuses. Investir dans des systèmes basés sur le cloud offre aux institutions financières une vitesse de déploiement, une flexibilité et une conformité réglementaire accrues. La technologie cloud facilite l'intégration de l'IA en permettant une analyse rapide et efficace de vastes ensembles de données. La sécurité des données est une autre priorité vitale pour les banques dans le secteur bancaire. Les technologies d'IA traitent des informations sensibles sur les clients, ce qui nécessite d'investir dans des mesures de sécurité avancées. L'absence d'une sécurité des données solide augmente le risque de violations et de fuites de données, ce qui peut nuire à la réputation de la banque et à la confiance des clients. Une base solide pour les solutions d'IA dans le secteur bancaire implique un engagement en faveur de l'amélioration et de l'adaptation continues. Les banques doivent régulièrement mettre à jour et perfectionner leurs systèmes d'IA pour suivre l'évolution des technologies financières. Cette approche proactive garantit que la banque IA reste efficace, sécurisée et conforme à l'évolution des normes réglementaires.

Exploiter les données des clients pour personnaliser les services bancaires

L'intégration de l'IA aide les banques à démanteler les silos de données, ouvrant la voie à des expériences bancaires personnalisées. La personnalisation des services bancaires repose sur la compréhension des besoins et des comportements individuels des clients grâce à une analyse approfondie des données. L'exploitation des données des clients permet aux banques de créer des produits et des services sur mesure. marketing des stratégies pour différents segments de clientèle. L'analyse prédictive est essentielle dans ce processus. Les outils d'IA peuvent prédire les besoins futurs des clients sur la base de leur comportement historique, ce qui permet aux agents virtuels de fournir des conseils opportuns et pertinents. Par exemple, un système d'IA peut recommander des produits financiers liés aux voyages aux grands voyageurs, ce qui stimule l'engagement et la satisfaction. Le traitement du langage naturel (NLP) joue un rôle crucial dans la compréhension des demandes des clients et la fourniture d'une assistance instantanée par le biais de chatbots et d'assistants virtuels. Une personnalisation efficace exige des institutions financières des normes élevées en matière de confidentialité et de sécurité des données. Les clients doivent être convaincus que leurs données sont utilisées de manière responsable. Des mesures robustes de protection des données aident les banques à établir et à maintenir la confiance, à améliorer la satisfaction des clients et à favoriser les relations à long terme.

Améliorer la gestion des risques grâce aux technologies de l'IA

Les technologies de l'IA ont un impact significatif sur la gestion des risques. L'IA automatise l'évaluation des risques, le contrôle de la conformité et les processus décisionnels, améliorant ainsi la gestion des risques dans le secteur bancaire. Les systèmes d'IA peuvent évaluer le risque de crédit de manière plus précise en analysant les données historiques et en identifiant des modèles que les méthodes traditionnelles pourraient négliger. Les techniques d'apprentissage automatique, comme les arbres de décision, améliorent les modèles de risque de crédit en proposant des règles de décision claires pour des scénarios complexes. Cette précision aide les banques à prendre des décisions plus éclairées en matière de prêts et d'investissements, réduisant ainsi le risque de défaut de paiement et de mauvais investissements. Les solutions avancées pilotées par l'IA améliorent la sélection et la segmentation des variables, renforçant la précision de la modélisation dans la gestion des risques. Ces technologies traitent de vastes ensembles de données, optimisant la prise de décision et améliorant le cadre général de la gestion des risques.

Détection et prévention de la fraude à l'aide de l'IA

La détection et la prévention des fraudes sont cruciales dans le secteur bancaire, et les technologies de l'IA sont inestimables dans ce domaine. Les systèmes d'IA préviennent la fraude financière en analysant les données des transactions et le comportement des clients, ce qui permet d'intervenir à temps contre la fraude à la carte de crédit et le blanchiment d'argent. Les techniques d'ingénierie des caractéristiques et de détection des anomalies aident l'IA à distinguer les transactions légitimes des transactions frauduleuses. L'IA générative améliore la détection des fraudes en temps réel en identifiant des schémas de transaction inhabituels, ce qui accélère considérablement les temps de réponse. Pour garantir l'équité et l'efficacité des modèles d'IA, les banques doivent utiliser des ensembles de données diversifiés et conserver des données d'entraînement de haute qualité. Cette approche minimise les biais et maximise la précision des systèmes de détection des fraudes.

Améliorer les interactions avec les clients grâce aux assistants virtuels

Les assistants virtuels dotés d'IA transforment les interactions avec les clients dans le secteur bancaire. Grâce au traitement du langage naturel, ces chatbots peuvent comprendre les demandes des clients, ce qui permet des conversations personnalisées et une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, augmentant ainsi considérablement la satisfaction des clients. Avancées intelligence artificielle permettent aux chatbots de répondre à des questions complexes, ce qui profite à la fois aux clients et aux employés en améliorant l'efficacité opérationnelle. L'intégration de ces systèmes présente toutefois des défis. Les systèmes d'interaction avec les clients doivent être soigneusement conçus pour se conformer aux normes réglementaires, afin de garantir une intégration transparente et des performances optimales. Les technologies d'IA multimodales permettent une communication polyvalente, enrichissant les expériences des clients et établissant une nouvelle norme pour le service à la clientèle.

Des solutions d'IA générative pour améliorer l'expérience client

L'IA générative élève l'expérience client en créant du contenu personnalisé et en modernisant les chatbots du service client. Ces modèles d'IA peuvent rapidement générer du contenu personnalisé, produisant plus d'une centaine d'annonces en quelques minutes, ce qui enrichit considérablement les interactions avec les clients. La modernisation par l'IA générative des chatbots du service client améliore la satisfaction et réduit les coûts opérationnels. Les conseillers passent jusqu'à 65% de temps en moins sur des tâches banales grâce à l'efficacité de l'IA générative. Des outils comme NVIDIA NeMo et Riva aident les banques à construire des modèles d'IA générative efficaces, améliorant ainsi les capacités du service client.

Le rôle de l'IA dans la gestion de patrimoine

L'IA transforme considérablement la gestion de patrimoine en stimulant la productivité et en personnalisant les services aux clients. La planification financière pilotée par l'IA s'adapte aux changements personnels et aux évolutions du marché, offrant des conseils sur mesure en fonction des circonstances individuelles. Cette personnalisation aide les clients à atteindre leurs objectifs financiers plus efficacement. Les systèmes d'IA analysent rapidement les données, prévoient les tendances du marché et améliorent la communication avec les clients. Les outils automatisés tels que les robo-advisors offrent des conseils d'investissement à faible coût, rendant la gestion de patrimoine accessible à un public plus large. Alors que les entreprises investissent massivement dans l'IA, les actifs gérés par l'IA dans la gestion de patrimoine devraient approcher $6 trillions d'ici 2027.

Préparer l'avenir : L'IA quantique et au-delà

Si l'on se tourne vers l'avenir, l'IA quantique change la donne pour les banques. L'IA quantique offre aux banques une analyse plus rapide des données, une sécurité accrue et un avantage concurrentiel. Cette technologie est essentielle pour développer des algorithmes de cryptage résistants au quantum afin de protéger les données sensibles des clients. Les premiers à adopter l'IA générative dans le secteur bancaire peuvent s'attendre à des améliorations de productivité de 22-30%. JPMorgan est en train d'embaucher une équipe de recrutement quantique, remplissant 28 postes dans le monde entier pour s'adapter aux progrès de l'IA quantique. L'impact de l'IA générative dans le secteur bancaire devrait atteindre $300 milliards, ce qui souligne son immense potentiel.

Gouvernance et réglementation de l'IA

Alors que l'IA devient de plus en plus répandue dans le secteur bancaire, la gouvernance et la réglementation sont des préoccupations essentielles. Les institutions financières doivent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont transparents, explicables et équitables, en se conformant à des réglementations telles que le GDPR et le CCPA. Ces réglementations imposent des normes strictes en matière de confidentialité et de protection des données, garantissant que les données des clients sont traitées de manière responsable. Des cadres de gouvernance de l'IA sont en cours d'élaboration pour guider l'utilisation responsable de l'IA dans le secteur bancaire. Ces cadres couvrent différents aspects, notamment l'utilisation de modèles d'IA, la gestion des données et la gestion des risques. Des organismes de réglementation tels que la Réserve fédérale et l'Autorité bancaire européenne publient des lignes directrices sur l'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire, mettant l'accent sur les exigences en matière de gestion des risques, de qualité des données et de validation des modèles. Les banques doivent également s'assurer que leurs systèmes d'IA sont sécurisés et résilients. Des contrôles adéquats sont nécessaires pour prévenir les cyberattaques et les violations de données, en protégeant les informations sensibles des clients. En adhérant à ces normes de gouvernance et de réglementation, les institutions financières peuvent instaurer la confiance avec les clients et les régulateurs, en garantissant l'utilisation éthique et efficace des technologies de l'IA.

Talents et compétences en matière d'IA

L'utilisation croissante de l'IA dans le secteur bancaire entraîne une demande croissante de talents et de compétences en matière d'IA, notamment de data scientists, d'ingénieurs en apprentissage automatique et de chercheurs en IA. Les institutions financières sont en concurrence pour attirer les meilleurs talents en matière d'IA, offrant des salaires et des avantages compétitifs pour attirer et retenir les meilleurs candidats. Pour répondre à cette demande, des programmes de formation et d'éducation à l'IA sont en cours d'élaboration pour aider les banques à perfectionner leur main-d'œuvre existante et à cultiver la prochaine génération de leaders de l'IA. Ces programmes sont essentiels pour constituer un solide vivier de talents et s'assurer que les employés disposent des compétences nécessaires pour exploiter efficacement les technologies de l'IA. L'acquisition de talents en matière d'IA devient un défi majeur pour les banques, qui cherchent à conserver un avantage concurrentiel dans l'utilisation de l'IA. Pour relever ce défi, les banques établissent des partenariats avec des universités et des instituts de recherche pour développer des programmes de recherche et de développement en matière d'IA. Ces partenariats favorisent non seulement l'innovation, mais contribuent également à attirer les meilleurs talents en matière d'IA dans le secteur bancaire.

L'IA et l'inclusion financière

L'IA joue un rôle central dans l'amélioration de l'inclusion financière, en particulier dans les marchés émergents où l'accès aux services financiers est limité. Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA sont utilisés pour fournir une éducation et des conseils financiers aux communautés mal desservies, les aidant ainsi à prendre des décisions financières éclairées. Des modèles d'évaluation du crédit basés sur l'IA sont développés pour fournir des crédits aux particuliers et aux petites entreprises qui n'ont pas forcément d'antécédents de crédit traditionnels. En analysant d'autres sources de données, ces modèles peuvent évaluer la solvabilité avec plus de précision, permettant ainsi l'accès au crédit à ceux qui étaient auparavant exclus du système financier. Les systèmes de paiement mobile alimentés par l'IA sont également utilisés pour fournir un accès aux services financiers aux personnes qui n'ont pas de compte bancaire. Ces systèmes facilitent les transactions et la gestion financière par le biais d'appareils mobiles, rendant les services bancaires plus accessibles et plus pratiques. En outre, l'IA est utilisée pour détecter et prévenir les délits financiers, tels que le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme. En renforçant les mesures de sécurité, l'IA contribue à promouvoir l'inclusion financière en créant un environnement financier plus sûr et plus fiable.

L'IA et le développement durable

L'IA est utilisée pour promouvoir la durabilité dans le secteur bancaire, en particulier dans les domaines du changement climatique et de la gestion des risques environnementaux. Les systèmes de gestion des risques alimentés par l'IA sont utilisés pour identifier et gérer les risques environnementaux, tels que le changement climatique et la déforestation. Ces systèmes permettent aux banques d'évaluer l'impact des facteurs environnementaux sur leurs opérations et de prendre des décisions éclairées pour atténuer les risques. Des systèmes de reporting sur le développement durable basés sur l'IA sont en cours de développement pour assurer la transparence et la responsabilité des performances en matière de développement durable. Ces systèmes aident les banques à suivre et à rendre compte de leur impact sur l'environnement, garantissant ainsi le respect des normes et des réglementations en matière de développement durable. Les plateformes d'investissement durable alimentées par l'IA sont également utilisées pour offrir aux investisseurs des options d'investissement durable. En analysant les facteurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (GSE), ces plateformes aident les investisseurs à prendre des décisions éclairées qui correspondent à leurs objectifs de développement durable. En outre, l'IA est utilisée pour détecter et prévenir l'écoblanchiment, en veillant à ce que les déclarations des entreprises en matière de développement durable soient authentiques et vérifiables. Cela favorise la transparence et la confiance dans le secteur bancaire, encourageant des pratiques et des investissements plus durables. En intégrant l'IA dans leurs opérations, les banques peuvent non seulement renforcer leurs efforts en matière de développement durable, mais aussi contribuer à un système financier plus durable et plus résilient.

Partenariat avec des entreprises de la Fintech pour l'avancement de l'IA

La collaboration entre les banques et les entreprises fintech est essentielle pour faire progresser les technologies de l'IA dans le secteur bancaire. Les sociétés FinTech apportent agilité et innovation, tandis que les banques offrent leur connaissance du secteur et leur expertise en matière de réglementation. Des partenariats fructueux permettent aux banques d'introduire de nouveaux services sans procéder à des révisions majeures de leurs systèmes de base. Relever des défis tels que les systèmes hérités est essentiel pour une collaboration réussie et une mise en œuvre efficace de l'IA. Tirer parti des outils d'IA de pointe des entreprises fintech aide les banques à rester compétitives dans le paysage technologique en évolution rapide.

Surmonter les défis de la mise en œuvre de l'IA

La mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire s'accompagne de son lot de défis. La confidentialité des données est une préoccupation majeure, car les banques doivent protéger les informations sensibles des clients tout en se conformant aux réglementations. Naviguer dans le paysage réglementaire exige de la transparence et le respect de normes éthiques pour éviter des résultats biaisés de l'IA. Il est essentiel d'améliorer la capacité d'explication des modèles d'IA afin d'instaurer la confiance avec les clients et les régulateurs. L'intégration de l'IA dans les systèmes existants pose des défis importants, nécessitant souvent des investissements substantiels dans l'infrastructure et les logiciels. La collaboration entre les équipes, y compris les experts juridiques et techniques, est nécessaire pour intégrer efficacement l'IA et relever des défis complexes. Il est essentiel de combler le déficit de compétences pour la mise en œuvre de l'IA. Les banques doivent favoriser une culture d'accueil des nouvelles technologies et investir dans la formation de leurs employés. La surveillance et la maintenance continues des systèmes d'IA sont essentielles pour maintenir les performances et prévenir les comportements inattendus.

Résumé

L'intégration de l'IA dans le secteur bancaire n'est pas seulement une tendance, mais une nécessité pour être prêt pour l'avenir. Qu'il s'agisse d'améliorer les interactions avec les clients et la gestion des risques, de prévenir la fraude ou de personnaliser la gestion de patrimoine, les technologies de l'IA offrent de nombreux avantages. En préparant le terrain, en exploitant les données des clients et en surmontant les difficultés de mise en œuvre, les banques peuvent libérer tout le potentiel de l'IA et rester compétitives dans un paysage financier en constante évolution.

Questions fréquemment posées

Quelles sont les premières étapes de l'intégration de l'IA dans le secteur bancaire ?

L'intégration de l'IA dans le secteur bancaire nécessite la mise en place d'une infrastructure de données robuste, l'investissement dans des systèmes basés sur le cloud et la garantie d'une solide sécurité des données. Ces étapes fondamentales faciliteront une mise en œuvre réussie des technologies de l'IA.

Comment l'IA peut-elle améliorer les interactions avec les clients dans le secteur bancaire ?

L'IA améliore les interactions avec les clients dans le secteur bancaire en utilisant des assistants virtuels et des chatbots pour offrir des conversations personnalisées et une assistance 24 heures sur 24, ce qui améliore considérablement la satisfaction des clients.

Quel est le rôle de l'IA dans la gestion des risques ?

L'IA améliore considérablement la gestion des risques en automatisant l'évaluation des dangers et le contrôle de la conformité, améliorant ainsi la précision des évaluations du risque de crédit. Cela permet de prendre des décisions plus éclairées.

Comment l'IA est-elle utilisée dans la détection et la prévention des fraudes ?

L'IA est utilisée dans la détection et la prévention des fraudes en analysant les données des transactions et le comportement des clients afin d'identifier des modèles et des anomalies indiquant des activités frauduleuses. Cette technologie renforce les mesures de sécurité et permet de réagir rapidement aux transactions frauduleuses.

Quels sont les avantages d'un partenariat avec des entreprises de la fintech pour faire progresser l'IA ?

Le partenariat avec des entreprises fintech offre aux banques l'agilité et l'innovation nécessaires à une mise en œuvre réussie de l'IA, tandis que l'exploitation des connaissances sectorielles et de l'expertise réglementaire des banques renforce la compétitivité. Cette collaboration crée un cadre solide pour faire progresser efficacement les technologies de l'IA.