Comment utiliser le ML et l’IA dans l’industrie Fintech ?

L’intelligence artificielle (IA) et sa sous-technologie, l’apprentissage automatique (ML), ne représentent plus certaines innovations futuristes. Apparaissant comme des mots à la mode technologiques fréquents il y a moins de dix ans, ils sont devenus partie intégrante de la façon dont les innovations technologiques de l’IA et du ML sont façonnées dans le paysage numérique. La conduite d’innovations dans certains secteurs, tels que la Fintech, l’IA et le ML, est particulièrement déterminante.

En tant que société de développement spécialisée dans l’industrie fintech, vous savez déjà comment utiliser l’IA et le ML dans le développement Web pour l’industrie fintech. La portée, les opportunités et les cas d’utilisation de l’IA et du ML dans le secteur Fintech ne cessent de s’étendre. Ici, nous avons essayé de présenter certains de ces principaux cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie des technologies financières.

Lutte contre la fraude et sécurité financière

L‘industrie des technologies financières reste la principale cible de la plupart des cyberattaques et des cybercrimes. Ces attaques et tentatives de piratage étant de plus en plus sophistiquées, l’intervention manuelle s’est depuis longtemps avérée totalement disproportionnée. C’est là que les technologies d’IA et de ML offrent des alternatives plus intelligentes.

Voici une vidéo en anglais relatant ces faits :

La détection d’anomalies, d’irrégularités et de modèles spécifiques communs aux cyber-comportements non sollicités sans intervention humaine est le plus grand avantage de l’utilisation des technologies d’IA et de ML pour contrôler les transactions frauduleuses et assurer la sécurité financière. Outre la reconnaissance automatique de certains déclencheurs et modèles de transactions malveillantes, l’IA et le ML peuvent également automatiser des mesures et des activités de sécurité spécifiques pour un contrôle plus strict et des garanties solides.

Services bancaires et expérience client personnalisés

L’automatisation des processus métier (BPA), alimentée par des machines multitâches rationalisées dans un environnement, est désormais devenue un facteur de croissance pour de nombreuses industries. Les modèles d’apprentissage automatique (ML) aident les machines à comprendre certains comportements, interactions, intentions et règles dans le traitement des transactions. En conséquence, il peut aider en effectuant certaines étapes intermédiaires pour accélérer le processus. En fin de compte, cette machine accélère le service client, élimine les erreurs humaines et personnalise les services en fonction du comportement du client et de l’historique des transactions.

L’IA et le ML peuvent répondre rapidement aux préoccupations des clients en personnalisant les services en fonction des besoins et de l’intention spécifiques des clients. De l’analyse des sentiments des clients à la communication avec les clients et à l’évaluation de la qualité de l’assistance en passant par l’automatisation intelligente des tâches pour servir les clients rapidement, l’IA et le ML peuvent faciliter l’automatisation des processus commerciaux axés sur le client dans le secteur des technologies financières, ce qui se traduit par une plus grande satisfaction des clients et une conversion commerciale.

Y a de l’IA et du ML dans presque tout dans le paysage numérique. Fintech, parmi toutes les industries, va être le plus grand bénéficiaire de ces technologies intelligentes. À l’avenir, nous pouvons nous attendre à ce que les apports prédictifs de l’IA aident de nombreuses institutions financières à éviter des crises financières majeures comme 2008 dans un passé récent.