Que savez-vous de ChatGPT sur l’IA générative dans le secteur bancaire ?

ChatGPT, bien qu’attirant beaucoup d’attention, n’est que le début d’une nouvelle ère d’utilisation d’une catégorie spécifique d’IA comme outil permettant aux organisations d’améliorer leurs opérations et de fournir un meilleur service aux clients. Au cœur de ses capacités, le secteur bancaire est l’un des secteurs qui bénéficieront le plus de l’émergence de cette nouvelle technologie. 

Alors que l’IA dans son ensemble est conçue pour reconnaître des modèles et faire des prédictions, l’IA générative est un sous-secteur de l’IA qui génère de nouveaux résultats en fonction des données sur lesquelles ils ont été formés. La différence la plus fascinante est la capacité à générer des réponses aux questions en fonction du contexte et de l’apport conversationnel donné par l’utilisateur, ce qui le rend plus polyvalent et capable de gérer un plus grand nombre de scénarios. Il peut également gérer non seulement la conversation, mais également d’autres tâches de PNL (programmation en langage naturel) telles que la traduction linguistique, la synthèse de texte et l’analyse des sentiments.

Comment cela peut-il fonctionner dans la pratique ?

En utilisant l’IA générative pour analyser les données des clients, les banques peuvent mieux comprendre le comportement, les préférences et les intérêts des clients. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour adapter les produits et services aux besoins et préférences des clients. Par exemple, les banques peuvent l’utiliser pour créer une offre encore plus personnalisée, comme des cartes de crédit avec des taux d’intérêt préférentiels et des récompenses, adaptées à des clients particuliers.

Voici une vidéo présentant cet outil :

Un autre domaine où l’IA générative peut être utilisée est de créer des processus financiers plus sécurisés. En formant des modèles sur des ensembles de données de transactions bancaires, cela pourrait être un moyen supplémentaire pour les banques de détecter les transactions suspectes ou frauduleuses plus rapidement et plus précisément qu’auparavant. Cela pourrait aider les banques à protéger leurs clients contre les pertes financières et les escroqueries.

Ne pouvons-nous pas déjà en faire partie ?

L’IA est déjà couramment utilisée par les banques pour reconnaître des modèles, calculer la probabilité de résultats et proposer les prochaines meilleures conversations ou actions. Faire cela à grande échelle et en temps réel en utilisant les données de tous les canaux peut offrir une expérience client différenciée et personnalisée. Il existe des applications dans des domaines bancaires qui sont actuellement soumis à une réelle pression pour s’améliorer, tels que les opérations et le service client, où Voice AI peut écouter, capturer et prendre des mesures automatiquement, ou suggérer à un agent du service client. Cela peut contribuer à améliorer la productivité et les niveaux de service, ce qui est particulièrement important pour tous les domaines qui influencent directement ou indirectement les flux de revenus.

En fin de compte, l’IA générative est une technologie puissante qui a le potentiel d’apporter de nouvelles améliorations dans un certain nombre de domaines du secteur bancaire si elle est correctement configurée. Cependant, les banques doivent tenir compte des défis et des considérations qui accompagnent la mise en œuvre de l’IA générative. En répondant à ces préoccupations, les banques peuvent tirer parti de la puissance de l’IA générative pour fournir de meilleurs produits et services à leurs clients et devenir plus compétitives sur le marché.