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Comment_l_IA_et_l_apprentissage_automatique_favorisent_ils_la_rentabilité_?

Comment l’IA et l’apprentissage automatique favorisent-ils la rentabilité ?

 

 

 

Les banques adoptent rapidement l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique dans leurs services financiers pour offrir aux clients une gamme de services. Ces dernières années, l’ensemble de la structure financière a considérablement évolué et les développements dans ce domaine sont suivis de près.

L’avancée technologique et la disponibilité des données du secteur financier ont favorisé l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique. Il est facile de répondre aux besoins de rentabilité et aux exigences de la réglementation financière en intégrant les dernières technologies dans les institutions financières. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) constituent une avancée significative vers la numérisation qui a conduit à la transformation du secteur financier.

 

Le changement imminent de la structure financière a attiré divers investisseurs voyant le nombre d’avantages potentiels pour les institutions des secteurs public et privé.

 

Utilisations actuelles de l’IA et du AA

 

La plupart des structures financières utilisent l’IA et le AA pour automatiser et améliorer l’interaction avec les clients. Le développement technologique a amélioré la qualité du crédit et des contrats d’assurance, diminuant les risques de stabilité financière. Les institutions financières utilisent les techniques d’IA et de AA pour optimiser les capitaux rares grâce aux modèles de back-testing. Les grandes positions commerciales l’utilisent également pour analyser l’impact du marché. Les courtiers, les fonds spéculatifs et diverses autres sociétés financières utilisent l’IA et le AA pour optimiser les entreprises FinTech utilisent l’IA et le AA pour la conformité réglementaire, la surveillance, l’évaluation de la qualité des données et la détection des fraudes. La surveillance continue des données dans les Fintech a réduit le nombre de problèmes de réglementation et de supervision.

Environ 26 % des entreprises utilisent les techniques d’IA et de AA pour réussir par rapport à leurs concurrents, et cette tendance a pris le dessus sur les services cloud et l’automatisation. En plus de cela, ces techniques sont la principale raison de l’élargissement de la valeur totale des transactions des paiements numériques. Il y a une poussée significative dans les paiements numériques au cours des quatre dernières années consécutives, conduisant à la vaste expansion des sociétés de traitement au fil des ans.

 

Adoption de la carte de crédit

 

Avec l’apprentissage automatique, de plus en plus de personnes ont commencé à prendre des cartes de crédit voyant la commodité d’étendre leur capacité de paiement sans aucune perturbation dans les paiements en cours.

 

L’apprentissage automatique aide les émetteurs à faire bon usage des données transactionnelles et comportementales pour prédire le comportement de dépense et modifier les services en conséquence. L’augmentation exponentielle des données aide les entreprises FinTech à créer des expériences personnalisées dans la chaîne de valeur des cartes de crédit.

 

Évaluation du risque

 

Les algorithmes d’évaluation par la machine sont bénéfiques pour vérifier de manière dynamique la richesse actuelle, la propriété des biens, les réclamations d’assurance, le profil de réseau social et d’autres indicateurs personnels de l’emprunteur. Cette approche montre également les scores de crédit faibles donnant une image plus précise pour évaluer la solvabilité.

Diverses sources de données ont élargi la portée des banques, leur faisant accélérer les décisions. Il n’existe pas de modèles conventionnels d’évaluation des risques, tels que la vérification de la charge de la dette existante ou des historiques de paiement pour les sources de données.

 

Pas de fraudes

 

Les fraudeurs de la carte mondiale ont supporté environ 70% des pertes en 2020. Cependant, les systèmes AA disposent d’algorithmes permettant d’identifier les modèles associés aux escroqueries et donnent aux émetteurs une chance de contrer la sophistication en constante évolution des cyber-attaques.  Les techniques d’IA et de AA ont tenu leur promesse de grands gains d’efficacité et d’augmentation des revenus potentiels.

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