Comment l’IA et l’apprentissage automatique façonnent la Fintech

l’IA et le ML ont trouvé leur place dans pratiquement toutes les fissures du secteur financier. C’est pourquoi les dépenses en IA dans la fintech devraient plus que tripler entre 2019 et la fin de cette année. Mais où va cet investissement dans l’IA ? Et comment l’IA et le ML façonnent-ils l’avenir de la fintech ?

Sept façons dont l'IA et le ML changent la Fintech

Robo-conseillers

L’idée des robots-conseillers n’a rien de particulièrement nouveau. Ils sont présents depuis le lancement de Wealthfront (anciennement KaChing) en 2008. Mais leurs capacités et leur façon de fonctionner sont totalement différentes de leur incarnation originale, grâce à l'IA et au ML. Les robots-conseillers, pilotés par des algorithmes, sont passés des questionnaires à cases à cocher à de véritables gestionnaires de portefeuille d'investissement numérique, capables de fournir des conseils d'investissement sur mesure liés aux objectifs et aux situations financières uniques de chaque utilisateur. Et ils ne peuvent le faire que grâce à l’IA et au ML.

Optimisation des processus

L’optimisation des processus est probablement ce à quoi la plupart des gens pensent lorsqu’il s’agit d’appliquer à la fois l’IA et le ML. Et dans le domaine de la fintech, ils ont tout accéléré, de la création de rapports au service client. En automatisant ces tâches répétitives et chronophages, l'IA et le ML ont rationalisé les processus, ce qui a permis de réaliser d'importantes économies de temps et d'argent tout en augmentant la productivité. Plutôt que de remplacer le personnel – comme cela a toujours été la crainte inhérente à l’IA et au ML – ils les libèrent pour qu’ils puissent se concentrer sur des problèmes pour lesquels la technologie n’est peut-être pas si utile.

l’IA et le ML continueront d’augmenter leur valeur dans ce domaine grâce au déploiement de l’analyse Big Data. Permettre aux entreprises de technologie financière de maximiser enfin la valeur des données auxquelles elles ont pu accéder mais qu’elles n’ont pas pu analyser facilement pendant des années. Ajouter une intelligence accrue à la vitesse que l’IA et le ML apportent déjà à la fintech.

Notation de crédit

L’IA et le ML ont déjà eu un impact significatif sur la notation de crédit. En permettant aux marques d’éviter les méthodes traditionnelles – certains diraient désuètes – utilisées par les agences de notation de crédit établies, l’IA et le ML permettent l’analyse de nombreux points de données personnelles, fournissant ainsi une évaluation beaucoup plus précise et personnalisée de la solvabilité. Et ouvrir les portes financières aux personnes et aux entreprises qui, auparavant, trouvaient toutes les voies de crédit fermées et attirer de nouveaux clients à moindre risque vers les institutions financières. Ce qui s’est bien entendu traduit par des approbations de prêts plus rapides et plus efficaces.

Sécurité

La sécurité est la considération primordiale de toutes les fintechs depuis des décennies, et avec l’intensification de la lutte contre la fraude, l’IA et le ML fournissent certaines des solutions les plus innovantes. De l’analyse des documents à la surveillance des modèles de transactions, l’IA et le ML permettent aux fintechs d’identifier et de répondre rapidement aux activités frauduleuses, créant ainsi un environnement financier plus sûr pour tous.

Service client

Le service client est une préoccupation constante pour la plupart des entreprises, et l'IA et le ML s'efforcent de transformer la manière dont ils sont fournis dans le secteur des services financiers. Les chatbots avancés offrent des réponses personnalisées et immédiates aux requêtes des clients. Le traitement rapide des données permet aux chatbots et aux agents du service client de proposer des services et des conseils sur mesure sur des produits adaptés aux besoins de chaque client, ainsi que des solutions susceptibles de répondre à des problèmes individuels. Permettre aux fintechs d’adopter une approche proactive du service client supprime le besoin de lutte contre les incendies et la remplace par une expérience client dynamique, personnalisée et satisfaisante.

Marketing personnalisé

Nous assistons désormais à une approche plus nuancée, et l’IA et le ML accélèrent et améliorent cette approche avec un degré de personnalisation auparavant inaccessible. Nous avons discuté du rôle des chatbots et des assistants virtuels, mais avec l'IA capable d'utiliser les données des clients, telles que les transactions passées, les historiques de recherche et les activités sur les réseaux sociaux, pour élaborer des stratégies et des recommandations marketing personnalisées, le marketing devient instantanément plus intéressant et efficace.

Analyses prédictives

Avec l’IA et le ML, l’analyse est devenue beaucoup plus rapide, plus simple et plus précise, ce qui a eu plusieurs conséquences pour les fintechs. Comme mentionné ci-dessus, il offre la possibilité de segmenter avec précision les clients à des fins de marketing. Il permet aux entreprises de technologie financière d’analyser de vastes données sur les clients, rendant ainsi les prédictions sur les comportements et préférences futurs plus précises. Et cela permet d'adapter les services et les produits pour répondre aux besoins des clients au niveau individuel et collectif, permettant d'anticiper les demandes du marché et permettant aux entreprises de rester à la pointe de leur secteur.

L’intégration de l’IA et du ML dans la fintech a entraîné un changement de paradigme presque complet pour l’industrie à tous les niveaux. Du service client à la planification des produits et à l'administration de base, le paysage fintech est fondamentalement remodelé, avec une efficacité, des expériences, des services et une personnalisation améliorés, apportant des avantages dans une égale mesure aux clients et aux entreprises. Et le voyage est loin d’être terminé. L’IA et le ML en sont encore à leurs débuts, et la surface du potentiel qu’elles peuvent apporter à la fintech a à peine été effleurée.