Peut-il être le « nouveau meilleur ami » du backoffice bancaire ?

L’intelligence artificielle générative (GenAI) n’est plus seulement un mot à la mode. Elle évolue comme une force transformatrice qui remodèle le monde. 2023 a été une année marquante pour les startups GenAI, avec un financement en fonds propres dépassant 21,8 milliards de dollars, soit 4 fois par rapport à 2022.

Le secteur de la banque et des services financiers a toujours été à l'avant-garde de l'adaptation des technologies disruptives et du développement de cas d'utilisation. GenAI revêt une immense importance dans le domaine bancaire, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’efficacité, de précision et d’innovation. Selon McKinsey, la technologie pourrait générer une valeur supplémentaire de 200 à 340 milliards de dollars par an dans l’ensemble du secteur bancaire.

Alors que l’accent est souvent mis sur les applications orientées client telles que l’IA conversationnelle, les chatbots, les robots vocaux, etc. négliger le back-office bancaire sera une opportunité manquée. Dans un secteur où les données constituent la pierre angulaire, la capacité de GenAI à traiter de vastes volumes d'informations, à comprendre le contexte, à reconnaître des modèles complexes et à générer des informations significatives peut véritablement façonner l'avenir du back-office.

utilisation sélectionnés dans le back-office bancaire, qui ont le potentiel d'avoir un impact significatif  :

1- Évaluation et souscription du risque de crédit  :

Les banques collectent une grande quantité de données sur les candidats, notamment les cotes de crédit, les antécédents financiers, les détails des revenus et des dépenses, etc. Les processus de souscription traditionnels impliquent une saisie et une analyse manuelles des données, ce qui entraîne des retards et des erreurs potentielles. GenAI intervient en collectant, nettoyant et préparant automatiquement les données provenant de diverses sources, garantissant ainsi l'exactitude et la cohérence.

Une fois que des données de haute qualité sont disponibles, GenAI utilise des algorithmes avancés pour extraire les caractéristiques pertinentes des données. Il identifie des modèles, des corrélations et des tendances qui pourraient ne pas être apparents lors d'une analyse manuelle. Cela permet de découvrir des relations complexes qui pourraient influencer le risque de crédit. GenAI utilise l'apprentissage en profondeur et crée des modèles de risque très complexes qui vont au-delà des systèmes traditionnels de notation de crédit, en intégrant des données dynamiques et en temps réel.

GenAI génère des scénarios synthétiques qui simulent différentes conditions économiques, tendances du marché et comportements des emprunteurs. Ces scénarios aident à évaluer l’impact potentiel de facteurs externes sur le remboursement des prêts et peuvent aider les banques à améliorer la précision des prévisions de risque. Il peut également détecter les signes avant-coureurs de difficultés financières ou de défauts de paiement en analysant les modèles de transactions, les habitudes de dépenses et d’autres points de données.

Cela réduit non seulement le temps nécessaire pour créditer les décisions, mais garantit également que les décisions sont basées sur des informations fondées sur des données plutôt que sur des jugements subjectifs et biaisés.

2- Traiter les instructions et demandes des clients  :

Même après des changements révolutionnaires et des mises à niveau des capacités de libre-service, les banques sont submergées par des volumes d'instructions et de demandes de clients qui doivent être traitées manuellement dans les middle et back-offices.

GenAI est équipé de capacités avancées de traitement du langage naturel qui lui permettent de comprendre et d'interpréter les demandes des clients, quelle que soit la formulation ou le langage utilisé. Cela inclut la reconnaissance des mots-clés, des intentions et l'analyse des sentiments pour comprendre avec précision les besoins du client. Une fois la demande du client interprétée, GenAI peut récupérer les données pertinentes du système d'enregistrement de la banque. Cela inclut les informations sur le compte, l'historique des transactions et tout autre détail pertinent lié à la demande du client. Sur la base des instructions du client et des données disponibles, GenAI prend des décisions automatisées dans le cadre de paramètres prédéfinis.

Par exemple, si un client demande à modifier le cycle de facturation d'une carte de crédit, GenAI peut récupérer les détails du client, consulter la politique de la banque, analyser des demandes similaires, prendre une décision et traiter la demande dans le système de carte de crédit sans intervention manuelle. Dans les cas où les demandes des clients comportent des exceptions, GenAI peut analyser la situation et générer des réponses adaptées et personnalisées. Il peut également proposer des solutions potentielles basées sur des modèles ou un contexte historiques.

3- Détection, prévention et enquête sur la fraude  :

Les fraudeurs évoluent et changent constamment de tactique. Par conséquent, les systèmes de gestion de la fraude doivent être basés sur des stratégies adaptatives. GenAI est un outil puissant pour lutter efficacement contre la fraude. GenAI ne s'appuie pas sur des règles statiques. Il utilise des stratégies adaptatives et contextuelles. Si les fraudeurs changent de tactique, celle-ci évolue pour détecter de nouveaux modèles et anomalies.

GenAI rassemble des données provenant de diverses sources, notamment les transactions, les canaux, le comportement des utilisateurs, les modèles d'appareils, les adresses IP, les données de géolocalisation, les bases de données tierces, les cas de fraude historiques, les indicateurs de risque externes, et intègre ces diverses données, créant ainsi une vue complète et holistique de l'environnement. écosystème bancaire. Il reconnaît les modèles, les anomalies et les corrélations qui indiquent des activités potentiellement frauduleuses.

GenAI fournit des informations et un contexte aux analystes humainsapprentissage de GenAI pour renforcer les performances et les maintenir alignées sur les dernières stratégies de détection des fraudes.

4- Accélérez l’automatisation du back-office vers l’hyper-automatisation  :

GenAI peut jouer un rôle crucial dans l'amélioration des capacités des outils d'automatisation tels que l'automatisation des processus robotiques (RPA) et la reconnaissance optique de caractères (OCR). Cela peut aider à résoudre les exceptions et les pannes rencontrées par les robots RPA, réduisant ainsi le besoin d’intervention manuelle et améliorant l’efficacité globale des processus automatisés. Les robots RPA suivent des règles prédéfinies, mais ils rencontrent souvent des exceptions qui ne respectent pas ces règles. GenAI peut être utilisé pour analyser ces exceptions, comprendre le contexte et générer des réponses ou des solutions appropriées. Pour les exceptions complexes, GenAI peut analyser les données de défaillance et générer des explications lisibles par l'homme, aidant ainsi les équipes informatiques ou les utilisateurs professionnels à comprendre pourquoi l'exception s'est produite. De même, GenAI peut analyser et corriger les erreurs OCR en comparant le texte extrait avec des modèles connus, des données historiques et des informations contextuelles.

GenAI peut continuellement apprendre des exceptions et des échecs au fil du temps. À mesure qu’il rencontre davantage de cas, il parvient à mieux identifier les modèles et à prédire les exceptions potentielles. Cet apprentissage en temps réel permet à GenAI de gérer des exceptions de plus en plus complexes au fil du temps.

En combinant GenAI avec RPA et OCR, les banques peuvent atteindre un niveau plus élevé de maturité en matière d'automatisation. Cette synergie permet l'hyper-automatisation, réduit les interventions manuelles et améliore l'efficacité et la précision des processus, conduisant finalement à une expérience client améliorée et à l'excellence opérationnelle.

L'intégration de GenAI dans les opérations de back-office bancaire représente un pas en avant significatif dans le parcours de transformation numérique du secteur. Les banques devraient tirer des avantages substantiels de l’amélioration de la prise de décision et de l’efficacité opérationnelle afin de renforcer les mesures de sécurité et d’ouvrir la voie à l’hyper-automatisation. Alors que le paysage financier continue d’évoluer, l’adoption des technologies GenAI sera primordiale pour que les banques restent compétitives, agiles et résilientes dans un environnement de marché en constante évolution.

Les références:

McKinsey

Rapport CB Insights sur l'état de l'IA générative