Les avantages de l'IA générative pour les dirigeants du secteur bancaire et financier

L'IA générative est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création de données ou de contenus artificiels. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour générer des images, des vidéos ou des sons à partir des données qui lui sont fournies. Au lieu d'apprendre à partir de données, l'IA générative permet de créer de nouvelles données.

IA générative transforme l'analyse des données dans le secteur des services financiers, offrant de nouvelles opportunités pour améliorer le service à la clientèle, augmenter les revenus, améliorer la sécurité, réduire les risques, optimiser les investissements et la planification stratégique, et bien plus encore.

Voici quelques utilisations et avantages courants de l IA générative dans les services financiers :

Chatbots

Les banques peuvent utiliser l'IA générative pour créer des chatbots qui imitent la conversation humaine par le biais d'interactions textuelles ou vocales. L'utilisation des chatbots peut améliorer le service à la clientèle, réduire les coûts et augmenter les revenus. Par exemple, les chatbots peuvent permettre aux banques d'économiser de l'argent en automatisant les fonctions de routine du service à la clientèle, telles que les réponses aux questions sur le solde des comptes et l'exécution de tâches de routine telles que les virements et l'envoi de messages. Des utilisations plus avancées incluent la fourniture de recommandations et de ventes personnalisées basées sur l'historique et l'activité d'un client.

Détection et prévention des fraudes

IA générative complète l'analyse traditionnelle des fraudes par des modèles capables d'identifier des schémas anormaux dans de grands volumes de transactions financières, afin que les institutions financières puissent mettre fin plus rapidement aux transactions suspectes. Les sociétés financières utilisent également IA générative pour créer des données synthétiques qui simulent la fraude afin de développer des algorithmes de détection des fraudes plus robustes.

Lutte contre le blanchiment d'argent

L'utilisation de l'IA générative pour analyser de grands volumes de données financières telles que les transactions, les comptes, les profils des clients et les informations sur les entreprises. Les données relatives à la connaissance du client (KYC) peuvent permettre d'identifier des schémas et des anomalies susceptibles d'indiquer des activités de blanchiment d'argent.

Évaluation du risque de crédit

Les modèles d'IA générative peuvent déterminer le risque de crédit de manière plus précise et plus rapide en analysant de grandes quantités de données, y compris les états financiers, les scores de crédit, l'historique des transactions et d'autres données pertinentes. Cela peut conduire à de meilleures décisions de prêt qui réduisent le risque de crédit.

Rapports de crédit

Les entreprises du secteur des services financiers peuvent utiliser IA générative pour créer automatiquement des rapports de crédit et d'autres documents financiers. Cela permet de rationaliser les processus de demande et d'approbation des prêts, en réduisant la paperasserie et en améliorant l'efficacité.

Trading algorithmique

Les traders peuvent utiliser IA générative pour obtenir des rendements potentiellement plus élevés. IA générative aide à développer des algorithmes de trading qui produisent des signaux de trading pour savoir quand acheter ou vendre un titre et qui prédisent les mouvements du marché.

Gestion de portefeuille

IA générative peut aider à optimiser l'allocation des portefeuilles en générant des combinaisons d'actifs et en simulant leur performance. Les gestionnaires de portefeuille peuvent utiliser ces informations pour construire des portefeuilles efficaces basés sur des critères tels que la tolérance au risque et les objectifs de rendement.

Gestion des actifs

Les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour analyser les données du marché et prévoir les prix des actifs, les taux d'intérêt et d'autres tendances économiques. Ces informations sont précieuses pour prendre des décisions d'investissement et gérer les actifs financiers. IA générative excelle dans l'analyse de données non structurées, telles que les sentiments des réseaux sociaux et les articles de presse, afin d'aider les gestionnaires d'investissement à mieux comprendre les perceptions des investisseurs et les évolutions du marché.

Planification stratégique

Une entreprise de services financiers peut s'appuyer sur IA générative pour développer des modèles prédictifs pour des indicateurs financiers tels que le taux d'attrition des clients, le solde des comptes et le chiffre d'affaires. De meilleures prévisions de ces indicateurs peuvent améliorer la planification stratégique et l'allocation des ressources.

IA générative et la plateforme de données Actian

L'IA générative est un outil polyvalent qui offre de nombreuses possibilités d'analyse des données dans le secteur des services financiers. Cependant, l'IA générative nécessite la bonne plateforme de données pour réussir. La plateforme de données Actian est la première solution as-a-service à unifier l'analyse, les transactions et l'intégration. Son architecture flexible en nuage, sur site et hybride vous apporte des informations en temps réel fiables informations en temps réel, ce qui facilite le passage de la source de données à la prise de décision en toute confiance. Le faible niveau d'intégration no-code la plateforme Actian, ainsi que les options de qualité et de transformation des données, permettent de répondre plus facilement et avec plus de souplesse aux besoins et aux cas d'utilisation de la IA générative .

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.