Comment l'apprentissage automatique améliore les services bancaires numériques

Publié: 2024-12-06

Plus que simplement traduire un texte ou recommander la vidéo que vous regarderez ensuite, l'apprentissage automatique (un sous-ensemble de l'intelligence artificielle) a eu un impact significatif dans les domaines les plus importants tels que la santé, la banque, etc.

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Alors que les soins de santé se limitent à quelques scénarios, les modèles d’apprentissage automatique dans le secteur bancaire ont contribué à résoudre les plus grandes préoccupations et ont facilité nos opérations bancaires quotidiennes. Dans ce guide, vous découvrirez l'impact de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire et la manière dont il améliore les services bancaires numériques.

Table des matières

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (ML) ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre et de prendre des décisions par eux-mêmes à l'aide de données sans être explicitement programmés pour le faire. Il analyse d'énormes quantités de données pour identifier différents modèles et prédire les résultats en fonction des données. Il existe trois principaux types d’apprentissage automatique.

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  • Apprentissage automatique supervisé : dans l'apprentissage automatique supervisé, le modèle est formé à l'aide de données étiquetées pour prédire les résultats sur la base de données passées.
  • Apprentissage automatique non supervisé : d'un autre côté, dans l'apprentissage non supervisé, le modèle est formé à l'aide de données non étiquetées et prédit lui-même le résultat sur la base de modèles cachés.
  • Apprentissage renforcé : le modèle apprend en temps réel en fonction des retours.

Par exemple, imaginez que vous vouliez un ordinateur capable de reconnaître les images d’un chat. Dans l'apprentissage supervisé, vous entraînez un ordinateur avec des images étiquetées « chat » et « pas un chat », et le modèle apprend à connaître les chats afin de pouvoir prédire l'image du chat dans les données.

Pendant ce temps, dans l’apprentissage non supervisé, vous entraînez un modèle à l’aide de données non étiquetées. Ici, vous ne mentionnez pas explicitement qu'il s'agissait d'un chat ; cependant, sur la base du motif caché ou de la structure, le modèle identifie un motif et prédit les chats dans le futur.

Enfin, en apprentissage renforcé, vous récompensez le modèle s'il identifie correctement le chat ou le pénalisez s'il ne le fait pas, et il apprend en fonction des retours.

L’apprentissage automatique est vaste. Il faut des années pour apprendre et comprendre son fonctionnement. Cependant, il n’est pas nécessaire de tout savoir sur l’apprentissage automatique pour comprendre son impact sur nos vies, en particulier dans le domaine bancaire numérique ; L'apprentissage automatique est devenu essentiel pour fournir des services plus rapides, plus efficaces et plus sécurisés.

Personnalisation des services bancaires

Les banques peuvent proposer des services plus personnalisés grâce au Machine Learning. En analysant les transactions des clients et l'activité des comptes, les banques peuvent créer des offres personnalisées basées sur les objectifs financiers des clients. De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à analyser les dépenses des clients, leurs habitudes d'épargne et leurs historiques de transactions et proposer des recommandations personnalisées.

Par exemple, si vous dépensez régulièrement de l'argent en restauration ou en divertissement, la banque pourrait vous suggérer une carte de crédit avec des avantages adaptés à ces catégories précises.

Notation de crédit dynamique

Les cotes de crédit traditionnelles sont basées sur un ensemble limité de facteurs tels que le revenu, les niveaux d’endettement et les antécédents de crédit d’un individu. Cependant, ces facteurs ne représentent pas l’intégralité de la situation financière de l’utilisateur.

En plus des facteurs standard, grâce à l'apprentissage automatique, les banques peuvent évaluer le comportement de dépenses des clients, l'historique des transactions et même des indicateurs sociaux tels que l'éducation et les antécédents professionnels, le choix de style de vie et d'autres transactions financières informatives pour offrir des cotes de crédit.

Cela aide les banques à effectuer des évaluations plus précises et à éviter les erreurs, ainsi qu'à aider les utilisateurs, en particulier ceux ayant des antécédents de crédit limités. Cela permet également aux banques d’accorder des crédits à davantage de personnes, y compris à celles que les méthodes traditionnelles auraient pu négliger.

Améliorer la détection de la fraude et la sécurité

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La sécurité est l’une des plus grandes préoccupations des services bancaires numériques. Face à l'augmentation des fraudes bancaires, les banques ont besoin de systèmes efficaces pour protéger les informations financières sensibles de leurs clients. C’est là que l’apprentissage automatique peut jouer un rôle important dans la détection et la prévention de la fraude.

Grâce au Machine Learning, les banques peuvent identifier les transactions suspectes en temps réel et empêcher les transactions non autorisées. De plus, ces modèles apprennent et s’adaptent aux nouveaux types de fraude et contribuent à les prévenir. Par exemple, si un client effectue un retrait important depuis un lieu inconnu, un système d'apprentissage automatique peut signaler ce comportement et alerter le client ou simplement bloquer la transaction.

Parallèlement, en utilisant différents modèles de ML, les banques peuvent suivre les comportements uniques des clients pour vérifier leur identité en tant que clients. Cela inclut l'analyse de la vitesse à laquelle les clients tapent, du moment de la souris ou de la façon dont ils interagissent avec leurs téléphones mobiles, ainsi que la vérification si les modèles actuels sont similaires aux données historiques du client pour confirmer le titulaire réel du compte.

Optimiser les services de découvert

La protection contre les découverts est une fonctionnalité populaire proposée par de nombreuses banques pour éviter que les clients n'aient à payer de frais lorsqu'ils n'ont pas suffisamment d'argent sur leur compte pour couvrir une transaction. Grâce au ML, les banques gèrent plus efficacement la couverture des découverts en analysant le comportement des clients, les habitudes de dépenses, le calendrier des transactions ou les soldes des comptes et en signalant les comptes présentant un risque de découvert.

Grâce à ces données, les banques peuvent ensuite envoyer des notifications aux clients, leur donnant la possibilité de transférer des fonds ou d'annuler un paiement en attente. Le ML permet également aux banques d’offrir des services de protection contre les découverts plus personnalisés au lieu d’une solution universelle. Les banques peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer la situation financière d'un client et proposer une couverture de découvert adaptée à ses besoins.

Par exemple, les clients qui rencontrent fréquemment des problèmes de solde faible peuvent se voir proposer un niveau de protection plus élevé, tandis que ceux dont l'activité de compte est stable peuvent bénéficier d'une option différente. Cela garantit que vous ne payez que pour le niveau de protection dont vous avez réellement besoin, sans frais supplémentaires.

Améliorer le support client

Un support client fiable est l’élément le plus important des services bancaires numériques. La plupart des banques utilisent désormais des chatbots intelligents, des assistants virtuels et différents systèmes automatisés pour aider les clients à obtenir de l'aide. De la réponse aux questions des clients à l'assistance personnalisée, l'apprentissage automatique peut aider les banques à instaurer la confiance et à résoudre rapidement les problèmes des clients.

Les chatbots IA peuvent aider à répondre aux demandes des clients en temps réel, à comprendre et à répondre à un large éventail de questions des clients et à offrir des conseils personnalisés. De cette façon, les banques réduisent les temps d’attente et libèrent les agents humains pour qu’ils puissent se concentrer sur des problèmes plus complexes.

Assistants virtuels pour un accompagnement personnalisé

À l’instar des chatbots, les assistants virtuels sont devenus monnaie courante pour offrir un accompagnement personnalisé. Ces assistants virtuels utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les données clients et fournir des conseils ou des informations personnalisés en fonction des données associées aux comptes clients.

Par exemple, un assistant virtuel peut recommander un compte d'épargne spécifique en fonction des objectifs financiers d'un client et même rappeler aux clients leurs factures à venir en fonction de leurs habitudes de dépenses habituelles. Au fil du temps, à mesure que l’assistant apprend des interactions passées, il anticipe mieux vos besoins et vous propose des conseils de plus en plus pertinents.

Automatisation des processus de routine

L’apprentissage automatique permet également aux banques d’automatiser les tâches les plus courantes, telles que les processus de saisie des données et de vérification des documents, afin d’économiser du temps et des ressources humaines. Cela aide les banques à accélérer leurs opérations et également à réduire les erreurs humaines.

Par exemple, les systèmes d’apprentissage automatique peuvent classer et trier automatiquement les documents financiers, vérifier les informations des clients et même traiter les prêts ou les réclamations plus rapidement. L'automatisation permet également d'économiser de l'argent, permettant aux banques de concentrer leurs ressources sur l'innovation et de fournir de meilleurs services à vous et aux autres clients.

Optimiser les décisions de prêt

L’apprentissage automatique transforme également la manière dont les banques accordent des prêts. Outre les cotes de crédit traditionnelles, les banques peuvent analyser les modèles de dépenses des utilisateurs et prendre des décisions de prêt précises. De cette façon, la banque et l’emprunteur peuvent tous deux bénéficier du machine learning.

Conclusion

Le ML joue un rôle très important dans la refonte des services bancaires numériques. Il contribue à améliorer la personnalisation et la détection des fraudes, ainsi qu'à rationaliser le support client et à façonner l'avenir du secteur bancaire. Alors que la plupart des banques continuent d’adopter ces technologies, vous et les autres clients pouvez vous attendre à des expériences encore plus personnalisées, à une meilleure sécurité et à des services financiers innovants. Le potentiel de l’apprentissage automatique dans le secteur bancaire est vaste et ne fera que croître à mesure que la technologie évolue.