Libérer des opportunités de croissance dans la Fintech grâce à l’IA

À mesure que le secteur des technologies financières continue d’évoluer, les entreprises reconnaissent de plus en plus le potentiel transformateur de l’intelligence artificielle (IA) pour optimiser les opérations et améliorer l’expérience client. Historiquement, des secteurs tels que la FinTech ont prospéré grâce aux technologies transformatrices et l’ont utilisée pour suivre l’évolution des besoins des clients. Le monde plus large des services financiers et du secteur bancaire n’est pas différent, avec diverses nouvelles idées qui prennent forme pour exploiter l’IA.

Presque tous les secteurs réalisent que l’IA a le potentiel de transformer leurs opérations commerciales, leurs engagements clients et leurs objectifs stratégiques. L'enquête européenne d'EY sur l'IA dans les services financiers a révélé que 77 % des leaders européens du secteur des services financiers estiment que l'IA générative aura un impact significatif sur leurs opérations. Comme de nombreux secteurs, la FinTech apprend comment l’IA pourrait changer la façon dont les entreprises intègrent leurs offres technologiques dans les sociétés basées sur les services financiers, améliorent la prestation aux consommateurs et favorisent l’inclusion financière. L’IA aide spécifiquement à comprendre le comportement des consommateurs, à automatiser des processus complexes et à élever les capacités de prise de décision et toute pensée critique dans un paysage financier dynamique. Il existe plusieurs cas d’utilisation de l’IA dans la fintech qui vont mûrir dans les années à venir.

La FinTech surfe sur la vague de l’automatisation

L’un des domaines les plus importants dans lesquels l’IA peut être utile dans la FinTech est l’automatisation et les tâches gourmandes en données. Ces dernières années, les acteurs de la FinTech ont orienté leurs investissements vers la modernisation des processus de paiement et l’utilisation des transferts d’argent numériques pour contourner le besoin d’assistance personnelle. Selon le Global FinTech Adoption Index d'EY, 3 consommateurs mondiaux sur 4 utilisent désormais les services de transfert d'argent numérique et de passerelle de paiement.

Pour offrir une telle automatisation, la FinTech est devenue plus ouverte à l’exploitation d’algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique, qui analysent de vastes ensembles de données, des modèles de paiement et des anomalies au-delà des capacités humaines. Cela minimise non seulement les erreurs, mais accélère également les processus, permettant ainsi aux organisations de prendre des décisions éclairées avec précision et agilité.

L’automatisation de la notation de crédit et de la prise de décision est disponible depuis un certain temps déjà. Mais cette automatisation présentait un sérieux inconvénient. De telles notations ou décisions de crédit ne sont pas facilement explicables au client ou au sein des institutions financières. Pourquoi et comment certaines décisions de crédit ont été prises ou comment ce score de crédit peut être amélioré  : les solutions n'étaient pas assez imaginatives pour expliquer cela au client. Mais avec des cas d’utilisation explicables de l’IA et de la notation de crédit activée par l’IA, de tels scénarios peuvent être facilement pris en charge. La transparence dans la prise de décision en matière de crédit fait une grande différence.

Cas d'utilisation améliorant l'expérience client grâce à la personnalisation

Une autre possibilité d’exploiter l’IA au sein de la FinTech consiste à améliorer l’expérience client grâce à des interactions personnalisées. Les chatbots basés sur l'IA servent d'assistants virtuels, fournissant une assistance personnalisée 24 heures sur 24, quelle que soit la langue. Qu'il s'agisse de répondre aux demandes de compte ou de proposer des recommandations de produits, les chatbots s'intègrent de manière transparente aux assistants vocaux, offrant ainsi une commodité et une réactivité inégalées aux clients.

L'IA est utilisée pour aider le personnel du service client à résumer un long historique de communications en quelques secondes et à évoquer les actions passées et les points de discussion critiques, en quelques secondes. L'IA aide le service client à rechercher rapidement dans les bases de connaissances et les supports de formation et à proposer les meilleurs moyens de résoudre les problèmes et les scénarios lors des discussions avec les clients afin d'améliorer la satisfaction des clients et de réduire la durée des appels.

De plus, les informations génératives basées sur l'IA et les services de conseil robotisés permettent des conseils financiers et d'investissement personnalisés basés sur les modèles d'investissement individuels, l'appétit pour le risque, les mouvements économiques et de marché, les désirs environnementaux et sociaux (ESG), etc.

Cas d'utilisation Optimiser la conformité réglementaire avec précision

Compte tenu du contexte réglementaire strict régissant les FinTech, l’IA s’avère indispensable pour garantir le respect des réglementations clés telles que les protocoles de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et de connaissance du client (KYC). En automatisant les contrôles de conformité et en signalant les activités suspectes, les systèmes d’IA renforcent le respect de la réglementation tout en atténuant efficacement les risques de non-conformité.

Par exemple, les plateformes basées sur l’IA examinent de vastes volumes de données clients, de paiements et de transactions pour identifier les risques potentiels de LBC, les activités de transactions suspectes telles que les schémas de transactions anormaux ou les activités provenant de juridictions à haut risque. Cette approche proactive permet aux institutions financières de contrecarrer les tentatives de blanchiment d’argent et de respecter les normes réglementaires en toute confiance.

Cas d'utilisation de la révolution de l'amélioration des processus, de l'efficacité et de la qualité de la livraison

GenAI, une plateforme avancée d'intelligence artificielle, révolutionne l'automatisation des processus dans le secteur des technologies financières et des services financiers. Dans DevOps, GenAI peut rationaliser le pipeline de déploiement, améliorer la collaboration entre les équipes de développement et d'exploitation et améliorer l'efficacité globale. En utilisant l'analyse prédictive et les algorithmes d'apprentissage automatique, GenAI peut identifier les goulots d'étranglement potentiels, optimiser les flux de travail et éliminer les erreurs manuelles dans le cycle de vie du développement logiciel.

De plus, dans l'automatisation de l'environnement, GenAI peut ajuster dynamiquement les paramètres de l'infrastructure en fonction des données en temps réel et automatiser l'allocation des ressources, ce qui entraîne des économies de coûts et une amélioration des performances. Dans le domaine du développement continu, GenAI peut aider à la révision du code, identifier les domaines à améliorer et fournir des informations sur les meilleures pratiques, améliorant ainsi la qualité des logiciels produits. Avec ses divers cas d'utilisation, GenAI s'avère être un outil précieux pour le secteur FinTech qui cherche à mettre en place des processus rationalisés et efficaces pour ses clients.

Adopter l’innovation par l’expérimentation

Enfin, les entreprises de technologie financière doivent adopter une culture d’expérimentation pour débloquer des opportunités basées sur l’IA adaptées à leurs besoins uniques. L'exploration de diverses technologies d'IA, des algorithmes d'apprentissage automatique aux techniques de traitement du langage naturel (NLP), permet aux entreprises de découvrir de nouveaux cas d'utilisation qui stimulent l'innovation et l'avantage concurrentiel.

offrant des informations exploitables pour affiner les offres de produits, les stratégies marketing et les initiatives de service client. En expérimentant continuellement les technologies de l’IA, les entreprises de technologie financière peuvent rester à la pointe de l’innovation, favorisant ainsi une croissance durable et une résilience dans un écosystème en constante évolution.

En conclusion, l’intégration de l’IA est extrêmement prometteuse pour révolutionner le paysage de la fintech. LTIMindtree y parvient en aidant ses clients à ouvrir de nouvelles frontières en matière d'innovation fintech. Cela implique d’identifier les opportunités de rationalisation des opérations et de donner aux institutions financières les moyens de prospérer dans un environnement de plus en plus numérisé et compétitif.