Les possibilités de l'IA dans le domaine financier
L'"Exploratory Analytics" désigne l'identification de relations et de modèles dans des données existantes. Cela permet par exemple une segmentation de la clientèle par un procédé de clustering, dans lequel les clients sont répartis en plusieurs classes en fonction de leur comportement. Il est ainsi possible d'aborder les clients de manière nettement plus ciblée, tant dans le domaine de la clientèle privée que dans celui de la clientèle d'entreprise. La méthode de l'analyse prédictive s'occupe du domaine de la reconnaissance des modèles et de la génération de prévisions. Le domaine de l'"analyse prescriptive" tente de faire des déclarations sur la manière d'influencer les tendances dans certaines directions ou d'éviter un événement indésirable. Tous ces procédés sont déjà largement utilisés à l'heure actuelle dans différents modèles commerciaux : De la construction mécanique aux paiements et à l'immobilier, en passant par les soins de santé et les assurances.
Notre service de conseil est en mesure de couvrir l'ensemble des processus d'analyse, de la saisie des données à l'assurance qualité en cours d'exploitation. Quels que soient les projets et les marchés, GFT vous accompagne dans votre transformation numérique.
L'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire
L'utilisation de l'IA bancaire est utilisée dans notre solution Smaragd ICS pour réduire les faux positifs, afin de permettre une segmentation précise des clients sur la base de leur comportement de paiement réel. Les modifications des transactions ou de la stratégie d'investissement sont ainsi enregistrées en permanence, ce qui permet de réduire le nombre de clients faussement remarquables et de réaliser ainsi des économies potentielles dans le traitement des alertes.
De telles solutions permettent également d'améliorer considérablement la qualité des données. Avant de regrouper les clients, on procède à une "analyse des valeurs aberrantes". Les points de données qui se trouvent loin des autres points de données sont directement identifiés et classés comme aberrants, ce qui permet d'améliorer considérablement la qualité des données.
L'intelligence artificielle dans les banques peut donc facilement être utilisée pour améliorer la qualité des alertes en réduisant les efforts et les coûts grâce à des seuils spécifiques et à une amélioration de la qualité des données, ainsi qu'en regroupant les clients en fonction de leur comportement. Il est également possible de réaliser des solutions de clustering individuelles ainsi qu'une journalisation compréhensible.
Explainable AI comme exemple d'intelligence artificielle dans les banques
Mais l'intelligence artificielle dans les banques peut aussi signifier l'utilisation de technologies innovantes de reconnaissance vocale. Les applications d'IA telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance automatique du langage ou la compréhension automatisée du langage naturel sont déjà utilisées dans de nombreuses entreprises et industries.
Grâce à ces technologies, il est possible de saisir les relations sémantiques, de comprendre les expressions du langage courant et de tirer des conclusions à partir des informations collectées, ce qui permet d'optimiser la communication entre l'homme et la machine. Il est ainsi possible de réduire drastiquement les coûts de l'assistance à la clientèle.
Grâce à XAI, les prédictions de l'intelligence artificielle pour les banques deviennent faciles à comprendre pour les utilisateurs. Grâce à nos méthodes dans le domaine de l'IA bancaire, les erreurs et les écarts dans les modèles sont détectés à temps. Nous améliorons ainsi la qualité des données et donc la base de décision de nos clients. Ainsi, l'utilisation de nos solutions XAI est également possible dans des secteurs fortement réglementés comme la pharmacie et la finance.
