applications de l'IA générative dans les services bancaires et financiers

Tout au long de l’histoire, de nouvelles idées radicales ont toujours été le catalyseur de changements profonds. D’un point de vue technologique, les événements qui ont le plus façonné le monde sont l’invention d’une nouvelle solution innovante.

avec l’accélération rapide du développement de l’intelligence artificielle qui entraîne un changement sismique à l’échelle intersectorielle.

Avec le recul, l'avènement des services numérisés a ouvert l'ère du Big Data, permettant aux entreprises de recueillir des informations sur les préférences des consommateurs, de mettre en œuvre des capacités analytiques et de transformer leur approche commerciale à l'aide d'informations riches et basées sur les données. Depuis lors, de nouvelles avancées technologiques, telles que diverses formes d'IA, des systèmes basés sur des règles, des outils low-code et des algorithmes d'apprentissage automatique, ont été continuellement ajoutées aux piles technologiques, renforçant ainsi la capacité de ces organisations à conserver un avantage concurrentiel.

En plus de cela, les entreprises ont également amélioré l'accès aux données et exploité la puissance des outils d'optimisation des processus métier (BPO), révolutionnant la façon de travailler, créant des efficacités opérationnelles et améliorant l'expérience globale des employés et des clients.

L’émergence de l’IA générative

IA générative : plus qu’un mot à la mode

Nous pourrions assister à la première avancée significative dans le domaine de l'apprentissage profond avec la publication de Attention is All You Need par l'Université Cornell en 2017. Cependant, ce n'est qu'à la fin de 2021 que l'IA générative, un type de technologie d'apprentissage automatisé capable de créer de nouveaux écrits. Le contenu visuel et audio des données existantes a changé la donne.

Il a démontré des capacités étonnantes d'analyse et de production de nouvelles informations applicables et évolutives pour différents cas d'utilisation commerciale à l'aide de techniques d'apprentissage profond, de réseaux neuronaux et d'autres algorithmes avancés. Des entreprises de divers secteurs, notamment la finance, la santé et la vente au détail, ont intégré l'IA générative dans leurs flux de travail, créant ainsi des solutions de pointe et des propositions de valeur disruptives.

en libérant de puissantes capacités pour les utilisateurs techniques et non techniques et en réduisant le temps de développement des applications dans les organisations

Cas d’usages en banque

Comme prévu, il existe de nombreux cas d’utilisation qui s’appliquent directement au secteur bancaire. Au niveau des ventes et du service client, Robot Process Automation (RPA) peut adopter de nouvelles fonctionnalités grâce à une approche plus personnalisée du langage naturel. Sur le plan opérationnel, l'automatisation de la prise de décision et un ensemble de BPO récemment mis à niveau peuvent rationaliser des tâches plus complexes, augmentant ainsi la productivité et la compétitivité. L'IA générative a même un rôle à jouer pour combler les pénuries de talents, en aidant à la modernisation et au développement des codes existants pour compenser la rareté des postes hautement techniques dans l'informatique.

Déverrouiller des données synthétiques

Les données d'un client, telles que ses informations financières, sont incroyablement sensibles et nécessitent donc que les banques et les institutions financières les protègent à tout prix pour éviter les violations de données et se conformer au RGPD et à d'autres réglementations.

Dans le même temps, ces données sont également essentielles à la création de modèles d’IA qui sous-tendent des processus tels que les conseillers financiers virtuels ou les outils d’optimisation de portefeuille. Ces algorithmes « se nourrissent » de grandes quantités d’informations pour identifier des modèles statistiques, apprendre et reproduire des attributs critiques.

Grâce à la production de données synthétiques, des données qui imitent fidèlement des informations précises sans utiliser d'informations sensibles telles que le nom ou le numéro de compte d'un client bancaire, les entreprises peuvent fournir la quantité et la variété de données nécessaires pour former et affiner ces modèles, permettant une analyse prédictive et la définition des règles BI, IA.

Par exemple, les réseaux neuronaux robustes de Generative AI peuvent répliquer et compiler des informations telles qu'une liste historique de transactions financières, permettant ainsi une analyse comportementale afin de concevoir des produits et services personnalisés pour chaque client bancaire.

Bloqueurs pour l'IA générative

En tant qu’outil statistique formé à partir de grandes quantités de données, un modèle d’IA dépend fortement de la qualité des informations fournies ; si on lui donne une mauvaise entrée, il pourrait traiter des détails non factuels, en tirer des leçons, halluciner et produire des réponses inexactes. Pour éviter cela, l’IA doit intégrer des principes, des réglementations et des normes qui englobent une stratégie d’IA éthique.

Même si elle a bien sûr le pouvoir de transformation, l’IA générative n’est toujours pas un cerveau humain ; il n’a pas de capacité de raisonnement, ce qui signifie que la prise de décision doit toujours être supervisée. Par conséquent, les responsabilités doivent toujours être assumées par les humains. La technologie peut être un copilote utile, mais les humains doivent toujours rester au courant.

Notre vision pour l'avenir

Le parcours de l'IA générative est devenu plus accessible en raison de la disponibilité de modèles pré-entraînés ; néanmoins, à mesure que la technologie évolue rapidement, les organisations doivent définir une approche stratégique pour intégrer efficacement l’IA dans leurs opérations quotidiennes.

Son objectif principal est de développer l’IA by design, ce qui signifie :

• Établir le bon écosystème de partenaires, d'utilisateurs et de plateformes
• Renforcer l’adoption de l’IA avec une proposition de valeur claire
• Adapter la technologie à la culture et aux valeurs des organisations
• Transformer les modèles productifs traditionnels pour mettre en œuvre de nouvelles initiatives.

mais dans l’articulation de la bonne stratégie de déploiement, de l’organisation et de la bonne gouvernance.