Comment l’intelligence artificielle transforme le secteur de la finance et des cryptomonnaies

La perturbation numérique a un impact considérable sur le fonctionnement des entreprises dans notre monde contemporain et révolutionne les secteurs, notamment le secteur financier. De nombreux secteurs commencent à accéder à différentes options et à adopter des options qui les aideraient à créer plus de valeur et à augmenter leurs ventes face à des technologies en constante augmentation et évolution. Le secteur financier connaît des changements innovants et le principal d’entre eux est l’augmentation de la fourniture de services centrés sur le client.

Les utilisateurs de services financiers férus de technologie attendent de leurs banques qu’elles améliorent leur jeu pour suivre la tendance actuelle. Les institutions financières, dans leur quête de fournir à leurs clients des services transparents, étendent leurs services au commerce de détail, à l'informatique et aux télécommunications. Cela donne naissance aux services bancaires mobiles, aux services bancaires électroniques et aux transferts d’argent instantanés. Les banques sont actuellement confrontées à des menaces constantes de la part d’acteurs agiles des technologies financières (FinTech).

Pour rester au top du jeu et maintenir leur compétitivité, les institutions financières investissent dans la technologie et restructurent leurs services et leur mode de fonctionnement. Ce lien entre les institutions financières et la technologie connue sous le nom de « Fintech » est un terme qui a émergé avec l’innovation de la blockchain et des cryptomonnaies. Ces technologies, avec l’intelligence artificielle, font partie de ces technologies innovantes qui ne manqueront pas de révolutionner le secteur de la fintech.

L’intelligence artificielle a actuellement un grand impact sur le secteur financier. Presque toutes les entreprises de technologie financière utilisent actuellement l’IA pour améliorer la valeur, minimiser les coûts et gagner du temps.

Le nombre croissant d’entreprises Fintech qui émergent de jour en jour redéfinira l’avenir et les applications technologiques de l’IA ouvriront la voie aux entreprises pour améliorer leur compétitivité et augmenter leurs ventes.

À l’avenir, l’intelligence artificielle aidera les sociétés financières à augmenter leurs revenus, à minimiser les risques et à augmenter leurs revenus, que ce soit dans le secteur bancaire, commercial, des prêts d’investissement ou dans le secteur des technologies financières.

Avantages de l'IA dans le secteur financier

Maximisation des ressources

L'intelligence artificielle aide les sociétés de services financiers à économiser du temps et de l'argent. Les algorithmes d'IA sont utilisés pour analyser les données, générer des informations, améliorer le service client, prédire les performances commerciales et augmenter les ventes.

Algorithmes d'IA et automatisation

Grâce à l'apprentissage automatique et à l'automatisation, l'IA aide les dirigeants à automatiser des tâches telles que la correspondance des enregistrements de données, l'analyse des données, etc. L’IA remplacera bientôt la capacité humaine à prendre une décision par des technologies plus sophistiquées compte tenu de sa capacité d’apprentissage continu. Les algorithmes d’IA sont bénéfiques pour les entreprises car ils rendent la tâche d’accès au Big Data et de leur traitement pour obtenir des informations utiles beaucoup plus efficace.

L’IA peut désormais gérer de manière transparente différents types de données, notamment des paramètres et des chiffres. Il peut effectuer des analyses, interpréter des données et écrire des textes presque autant que les humains. L’IA aide également à la reconnaissance d’images, à la détection d’activités et à la compréhension de scènes, ce qui peut grandement aider à la détection des fraudes.

Filtrage des informations et analyse des sentiments

L’IA aide les travailleurs humains du secteur financier à être plus efficaces en filtrant les principales informations collectées à partir de plusieurs sources. Reuters News Tracer, par exemple, utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour filtrer les tweets et recueillir les dernières nouvelles avant qu'elles ne soient annoncées n'importe où.

De même, les sociétés de services financiers peuvent utiliser l’IA pour identifier le sentiment de marque à partir des médias sociaux et des données textuelles, l’analyser et le convertir en conseils commerciaux utiles.

Impacts de l'IA sur divers secteurs verticaux du secteur financier

L'IA et le secteur bancaire

L’IA améliore l’efficacité, fournit des informations sur les données et gère les risques. Les chatbots aident les banques à fournir un meilleur service à leurs clients, même si elles n’ont pas encore grandi au point de pouvoir gérer le support client sans intervention humaine. En utilisant l’intelligence artificielle pour traiter le langage naturel, les robots peuvent écouter les appels téléphoniques des agents et fournir une réponse correcte en temps réel.

Les principaux acteurs du secteur comme Wells Fargo utilisent des chatbots pour améliorer le support client, gagner du temps et réduire les coûts. Beaucoup de ces chatbots utilisent l’IA analyse prédictive et technologies cognitives pour fournir un support client personnalisé, accéder au portefeuille financier des clients, à leur historique bancaire et à leurs objectifs d'investissement pour l'automatisation des transactions et pour fournir des conseils commerciaux. Les technologies d'analyse prédictive utilisent la clientèle d'une entreprise pour effectuer des prévisions de désabonnement, des prévisions avancées de revenus et des prévisions de ventes.

Les technologies cognitives et l’intelligence artificielle (IA) renforcent la présence numérique et l’efficacité des banques et les aident à rester compétitives face aux menaces FinTech. Les données de recherche du National Business Research Institute et de Narrative Science montrent qu'environ 32 % des entreprises du secteur financier utilisent actuellement des technologies d'IA telles que l'analyse prédictive, la reconnaissance vocale, etc.

L’avenir du secteur bancaire sera façonné par l’intelligence artificielle, car l’IA rend possible l’analyse avancée des données. Cela contribue à éliminer la fraude et à renforcer la conformité. Les algorithmes d’IA peuvent désormais effectuer des activités de lutte contre le blanchiment d’argent qui prenaient auparavant plusieurs jours en quelques secondes.

Grâce à l’IA, les banques peuvent désormais gérer et analyser de vastes ensembles de données en temps réel pour obtenir des informations précieuses. Les technologies d’IA, notamment les robots IA, les conseillers de paiement numériques et les procédures biométriques de détection de fraude, aident les banques à améliorer la qualité de leurs services. Cela se traduit par une augmentation des revenus, une réduction des coûts et une augmentation des bénéfices.

Comment l’intelligence artificielle aide les banques à rester compétitives

Service client amélioré

Grâce à des interactions antérieures avec les clients, l’IA apprend à mieux connaître les clients et leurs comportements. Cela aide la banque à fournir des produits et services personnalisés et intégrés avec des interactions intuitives significatives qui se traduisent par un excellent engagement client et des relations solides.

Analyse prédictive

L’intelligence artificielle peut prédire les tendances futures grâce à l’analyse des comportements passés. Ainsi, les banques d’IA peuvent prédire les résultats et les tendances futurs. De cette façon, l’IA aide les banques à détecter la fraude, les dispositifs de lutte contre le blanchiment d’argent et à fournir des recommandations aux clients.

Grâce à la capacité d'apprentissage automatique et de cognition de l'IA, les banques peuvent découvrir des activités frauduleuses et économiser des millions. L’IA peut également détecter des modèles de données suspects à partir d’un vaste ensemble de données à des fins de prévention de la fraude.

Automatisation du processus cognitif

L’IA rend possible l’automatisation de divers ensembles de données volumineux, ce qui est généralement très coûteux et sujet aux erreurs, comme dans la gestion des réclamations. Cela augmente le retour sur investissement, minimise les coûts et garantit un traitement des services précis et en temps réel. L’automatisation des processus cognitifs automatise essentiellement un groupe de tâches qui improvisent sur des répétitions antérieures grâce à un apprentissage automatique continu.

Interfaces interactives précises

Les chatbots identifient les émotions et le contexte d'une discussion par chat et fournissent une réponse précise. Cela permet aux banques d'économiser beaucoup de temps et d'argent et d'améliorer leur efficacité opérationnelle.

Prise de décision opérationnelle

Les technologies cognitives d'IA qui peuvent penser et réagir de la même manière que les professionnels humains offrent aux clients des solutions optimales en temps réel grâce à l'utilisation de données accessibles. La documentation des informations expertes stockées dans la base de connaissances de ces systèmes cognitifs aide les banques à prendre des décisions stratégiques.

Automatisation robotisée des processus

L'intelligence artificielle effectue des examens des processus et les améliore grâce à l'automatisation des processus robotiques (RPA). Cela rend possible l’automatisation de près de 80 pour cent des processus de travail répétitifs. Cela donne au personnel suffisamment de temps pour se concentrer sur les moyens d'ajouter de la valeur aux tâches qui nécessitent davantage d'intervention humaine.

L’IA peut également aider les banques à détecter facilement les clients qui envisagent de quitter la banque. L'IA aide les banques à obtenir des informations utiles à partir de données non structurées et de bases de données de manière simple et transparente, par rapport à l'utilisation d'une légion d'analystes humains.

Comment les algorithmes d'intelligence artificielle améliorent le trading

L'IA peut aider à la gestion et à l'augmentation des règles commerciales et aider aux décisions commerciales. Cela peut aider au traitement des données et à la création d’algorithmes gérant les règles des métiers. Les sociétés d'investissement mettent en œuvre des algorithmes de trading utiliser les sentiments et les idées obtenus à partir des médias sociaux et d’autres sources d’informations publiques.

Le basé à Hong Kong Aidya, par exemple, utilise des algorithmes pour effectuer des tâches automatisées. Quelques sociétés commerciales comme la Titres Nomura du Japon utilise des robots-commerçants IA pour effectuer des transactions à haute fréquence afin d'améliorer les bénéfices.

L'intelligence artificielle et le secteur de l'investissement

Dans le secteur de l’investissement, les robots-conseillers B2C sont utilisés pour améliorer la gestion de portefeuille et rééquilibrer les décisions prises par les humains. Ils fournissent des conseils en investissement en effectuant une analyse du portefeuille de l'individu, de sa tolérance au risque et de ses décisions d'investissement antérieures.

Par exemple, la base de données de niveau renseignement de Kensho offre des informations sur les tendances du marché aux traders mondiaux. Grâce à l'IA de Watson d'IBM, ForwardLane offre aux conseillers financiers des conseils d'investissement sur mesure et un modèle quantitatif auquel seuls les riches avaient accès auparavant.

L'intelligence artificielle et le secteur du crédit

Les décideurs en matière de crédit utilisent l'intelligence artificielle pour des demandes de prêt de crédit convaincantes afin d'obtenir une évaluation des risques plus rapide et plus précise. FICO, par exemple, utilise l'IA, pour créer des modèles de risque de crédit. L’IA peut également aider les créanciers à recouvrer les dettes impayées.

L’IA aide les banques à maintenir leur conformité et à détecter les fraudes. Amélie d'IPSoft, par exemple, utilise le traitement du langage naturel pour sonder les textes juridiques et réglementaires afin de vérifier les problèmes de conformité.

IA et services de données

L'intelligence artificielle aide les sociétés financières à améliorer leur compétitivité, stimule leurs ventes et génère davantage de revenus en améliorant la précision des transactions et en améliorant les procédures de gestion de patrimoine.

L’intelligence artificielle peut être appliquée dans les différents secteurs verticaux du secteur financier et est sur le point de transformer et de révolutionner le secteur. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent détecter, analyser le sentiment de marque et fournir des informations sur les investissements. L’IA se traduit également par des services bancaires plus efficaces et contribue à minimiser les risques et à identifier la fraude.
Les technologies d’intelligence artificielle, de blockchain et de cryptomonnaie révolutionnent les secteurs financiers et ont un impact sur le fonctionnement des banques.

Les crypto-monnaies en tant que moyen de paiement ou source de financement menacent la manière dont les banques traditionnelles exercent leurs activités et les transforment. Les banques s'associent à des sociétés de technologie financière pour maintenir leur compétitivité en proposant des transactions rapides à moindre coût. La mise en œuvre de données, auparavant impossible, peut désormais être facilement utilisée grâce à l'intelligence artificielle.

En plus de contribuer à accélérer les transactions et à réduire les risques de sécurité, ces technologies peuvent aider les sociétés financières à développer des contrats intelligents blockchain qui améliorent en outre les transactions numériques effectuées avec la crypto-monnaie.

La principale société financière JPMorgan a déclaré l’année dernière son intention de lancer la pièce cryptographique de l’entreprise (JPM) pour faciliter les transferts instantanés sur la blockchain.

À l’avenir, en plus de responsabiliser les institutions financières grâce à l’automatisation de leurs employés avertis, l’IA rendra également les procédures d’automatisation suffisamment intelligentes pour atténuer les cyber-risques et la concurrence FinTech.

L’IA permettra aux banques d’optimiser les capacités humaines et machines pour influencer les coûts et l’efficacité opérationnelle, et fournir des services sur mesure. De nombreux leaders du secteur ont agi avec diligence, grâce à la mise en œuvre de technologies d’IA et d’analyses de données avancées alimentées par l’IA, et ont récolté des fruits abondants. Les sociétés de services financiers doivent utiliser des services de science des données pour les aider à maximiser les avantages de l’analyse avancée et de l’automatisation de l’IA.

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