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IA et apprentissage automatique dans la finance : comment les bots aident l’industrie


L’intelligence artificielle et le ML font d’énormes progrès dans la finance. Ils constituent l’aspect critique de diverses applications financières, notamment l’évaluation des risques, la gestion des actifs, le calcul de la cote de crédit et l’approbation des prêts.

Les entreprises utilisent l’IA et le ML :

  • Pour prendre de meilleures décisions basées sur les données
  • Augmentez directement vos profits
  • Réduire le taux de désabonnement des clients
  • Automatisez les tâches répétitives
  • et beaucoup plus

Compte tenu des points ci-dessus, il n’est pas étonnant que des entreprises comme Forbes et Venture beat utilisent l’IA pour prédire les flux de trésorerie et détecter les fraudes.

Dans cet article, nous présentons les domaines du domaine financier dans lesquels l’IA et le ML ont un impact le plus significatif. Nous discuterons également des raisons pour lesquelles les entreprises financières devraient se soucier de ces technologies et les mettre en œuvre.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et l’IA dans la finance ?

L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui permet d’apprendre et de s’améliorer sans aucune programmation. En termes simples, les scientifiques des données forment le modèle MI avec des ensembles de données existants et ajustent automatiquement ses paramètres pour améliorer le résultat.

Pourquoi l’IA est-elle nécessaire pour l’industrie du paiement ?

Selon Statistics, les paiements numériques devraient croître à un taux annuel de 12,77 % et atteindre 20 % d’ici 2026. Ce grand nombre de revenus mondiaux, réalisés en ligne, nécessite un système de fraude intelligent.

Source : Renseignement du Mordor

Traditionnellement, pour vérifier l’authenticité des utilisateurs, les systèmes de détection de fraude analysent les sites Web en fonction de facteurs tels que l’emplacement, l’identifiant du commerçant, le montant dépensé, etc. Cependant, bien que cette méthode soit adaptée à certaines transactions, elle ne ferait pas face à l’augmentation de la transaction. montant. .

Et, analysant l’essor des paiements numériques, les entreprises ne peuvent pas compter sur les méthodes traditionnelles de détection des fraudes pour traiter les paiements. Cela donne lieu à des systèmes basés sur l’IA avec des fonctionnalités avancées.

Alors, comment l’IA peut-elle aider l’industrie du paiement ?

Une passerelle de paiement alimentée par l’IA et le ML examinera divers facteurs pour évaluer le score de risque. Ces technologies prennent en compte un grand volume de données (localisation du commerçant, fuseau horaire, adresse IP, etc.) pour détecter les anomalies inattendues et vérifier l’authenticité du client.

De plus, le secteur financier, grâce à l’IA, peut traiter les transactions en temps réel, ce qui permet au secteur des paiements de traiter des transactions importantes avec une grande précision et de faibles taux d’erreur.

L’industrie financière, y compris la banque, le commerce et d’autres sociétés de technologie financière, utilise l’IA pour réduire les coûts opérationnels, améliorer la productivité, améliorer l’expérience utilisateur et améliorer la sécurité.

Avantages de l’IA et du ML dans la finance

Les avantages de l’IA et du ML tournent autour de leur capacité à travailler avec divers ensembles de données. Examinons donc d’autres façons dont l’IA et le ML ouvrent la voie à cette industrie :

De meilleures informations grâce à l’automatisation :

Compte tenu de la façon dont les gens investissent leur argent dans l’automatisation, l’IA a un impact significatif sur le paysage des paiements. Il améliore l’efficacité et aide les entreprises à reconcevoir et reconstruire leur processus. Par exemple, les entreprises peuvent utiliser l’IA pour réduire le traitement des cartes de crédit (guide de traitement des cartes gettrx dot com pour les commerçants) temps, augmentez l’automatisation et améliorez de manière transparente les flux de trésorerie.

Décision plus éclairée :

Vous pouvez prédire l’optimisation des crédits, des prêts, des garanties, des échanges, de la cuisine et des processus grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique.

Erreur humaine réduite :

L’erreur humaine a toujours été un énorme problème; Cependant, avec les modèles d’apprentissage automatique, vous pouvez réduire l’erreur humaine par rapport aux humains effectuant des tâches répétitives.

Authenticité et Sécurité :

L’intégration de la sécurité et de la convivialité est un défi que l’IA peut aider à surmonter. Les commerçants et les clients veulent un système de paiement facile à utiliser et authentique.

Jusqu’à présent, les clients devaient effectuer diverses actions pour s’authentifier afin de conclure une transaction. Cependant, avec l’IA, les fournisseurs de paiement peuvent faciliter les transactions et les clients ont un faible risque.

Pression de travail réduite :

L’IA peut effectuer efficacement un volume élevé ; tâches laborieuses telles que la suppression rapide de données et le formatage d’éléments. En outre, les entreprises basées sur l’IA sont ciblées et efficaces ; ils ont un coût opérationnel minimum et peuvent être utilisés dans des domaines tels que :

  • Rôles centrés sur le client
  • La gestion
  • Stratégie d’entreprise
  • tâche créative

Créer plus de valeur:

Les modèles d’IA et d’apprentissage automatique peuvent générer plus de valeur pour leurs clients. Par exemple:

  • Les banques peuvent prédire quelles transactions sont frauduleuses
  • Les organismes de prêt peuvent supposer quels clients ne seraient pas en mesure de rembourser
  • Les portefeuilles d’investissement peuvent réagir plus rapidement pour augmenter le retour sur investissement

Amélioration de l’expérience client : en utilisant des bots, les industries financières comme les banques peuvent éliminer le besoin de longues files d’attente. Les passerelles de paiement peuvent automatiquement atteindre de nouveaux clients en rassemblant leurs données historiques et en prédisant le comportement des utilisateurs. De plus, Ai utilisé dans la notation de crédit aide à détecter les activités frauduleuses.

Cas d’utilisation du machine learning et de l’IA dans le secteur financier :

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont utilisés de différentes manières dans le secteur financier. Certains d’entre eux sont:

Automatisation des processus :

L’automatisation des processus est l’une des applications les plus courantes, car la technologie permet d’automatiser le travail manuel et répétitif, augmentant ainsi la productivité.

De plus, l’IA et le ML peuvent facilement accéder aux données, suivre et reconnaître les modèles et interpréter le comportement des clients. Cela pourrait être utilisé pour le système de support client.

Minimisez la fraude par carte de débit et de crédit :

Les algorithmes d’apprentissage automatique aident à détecter les fonds transactionnels en analysant divers points de données qui passent généralement inaperçus pour les humains. Le ML réduit également le nombre de faux rejets et améliore les approbations en temps réel en évaluant le comportement des clients sur Internet.

En plus de repérer les activités frauduleuses, la technologie alimentée par l’IA est utilisée pour identifier les comportements suspects des comptes et les activités frauduleuses en temps réel. Aujourd’hui, les banques disposent déjà d’un système de surveillance formé pour capturer les données de paiement historiques.

Réduisez les refus de fausses cartes :

Les transactions de paiement refusées à la caisse peuvent être frustrantes pour les clients, ce qui a un impact énorme sur les banques et leur réputation. Les transactions par carte sont refusées lorsque la transaction est signalée comme frauduleuse ou que le montant du paiement dépasse la limite. Des systèmes basés sur l’IA sont utilisés pour identifier les problèmes de transaction.

Comment l’IA change le paysage du traitement des paiements en ligne :

L’afflux de l’IA dans le secteur financier a soulevé de nouvelles inquiétudes quant à sa transparence et à la sécurité des données. Les entreprises doivent être conscientes de ces défis et suivre les mesures de protection :

Sécurité et conformité :

L’un des principaux défis de l’IA dans la finance est la quantité de données collectées sous des formes confidentielles et sensibles. Le bon partenaire de données fournira diverses options et normes de sécurité et protégera les données avec une certification et des réglementations.

Transparence et confiance :

La construction de modèles d’IA dans la finance qui fournissent des prévisions précises ne réussit que si elles sont expliquées et comprises par les clients. De plus, étant donné que les informations des clients sont utilisées pour développer de tels modèles, ils veulent s’assurer que leurs informations personnelles sont collectées, stockées et traitées en toute sécurité.

Il est donc essentiel de maintenir la transparence et la confiance dans le secteur financier afin que les clients se sentent en sécurité dans leurs transactions.

Améliorer les modèles commerciaux:

Au-delà de la simple mise en œuvre de l’IA dans le secteur de la finance en ligne, les leaders du secteur doivent être capables de s’adapter à de nouveaux modèles de travail avec de nouvelles opérations.

Intégrations de données :

Les institutions financières travaillent souvent avec de grands ensembles de données non organisés dans des silos verticaux. De plus, connecter des dizaines de composants de pipeline de données et des tonnes d’API en plus de la sécurité pour tirer parti d’un silo n’est pas facile. Ainsi, les institutions financières doivent s’assurer que leurs données collectées sont structurées de manière appropriée.

Et après?

L’IA et le ML sont sans aucun doute l’avenir du secteur financier ; le vaste volume de processus, de transactions, de données et d’interactions impliqués dans la transaction les rend idéaux pour diverses applications. En intégrant l’IA, le secteur financier bénéficiera de vastes capacités de traitement de données aux meilleurs prix, tandis que les clients bénéficieront d’une expérience client améliorée et d’une sécurité renforcée.

Bien sûr, la puissance de l’IA peut être réalisée dans les transactions bancaires, qui reposent sur l’utilisation de l’organisation. Aujourd’hui, l’IA est très avancée, mais nous pouvons surmonter ses défis en utilisant la technologie. Enfin, l’IA sera l’avenir de la finance – vous devez être prêt à embrasser sa révolution.

Crédit image en vedette : Photo d’Anna Nekrashevich ; les pixels ; Merci!


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