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L’IA générative : la pièce manquante dans l’industrie des services financiers ?

L’intelligence artificielle (IA) générative est une technologie qui permet de créer du contenu nouveau et réaliste à partir de données existantes. Elle utilise des modèles de traitement du langage naturel pour produire du texte ou des images en fonction de consignes simples.

L’IA générative peut avoir de nombreuses applications dans l’industrie des services financiers, notamment pour améliorer l’expérience client, détecter la fraude, gérer les risques et favoriser l’innovation.

Améliorer l’expérience client

Voici une vidéo parlant du rôle de l’IA dans la finance :

L’un des principaux défis des services financiers est de fidéliser et de satisfaire les clients dans un environnement concurrentiel et réglementé. L’IA générative peut aider les entreprises à personnaliser et à optimiser la communication avec les clients, en créant du contenu adapté à leurs besoins, leurs préférences et leur comportement. Par exemple, l’IA générative peut :

  • Générer des messages marketing personnalisés et persuasifs, en utilisant le ton, le style et le vocabulaire appropriés pour chaque client.
  • Créer des rapports financiers clairs et compréhensibles, en synthétisant les données complexes et en utilisant un langage simple et précis.
  • Produire des contenus éducatifs et informatifs, tels que des articles de blog, des newsletters ou des podcasts, pour renforcer la confiance et la fidélité des clients.

Détecter la fraude

La fraude est un problème majeur pour l’industrie des services financiers, qui entraîne des pertes financières, des dommages à la réputation et des sanctions réglementaires. L’IA générative peut aider les entreprises à prévenir et à détecter la fraude, en analysant les données transactionnelles et comportementales pour identifier les anomalies et les activités suspectes. Par exemple, l’IA générative peut :

  • Générer des scénarios hypothétiques de fraude, en utilisant des réseaux antagonistes génératifs (GAN), qui sont des systèmes composés de deux réseaux neuronaux profonds qui s’affrontent pour créer et distinguer le contenu réel du contenu généré.
  • Créer des alertes de fraude personnalisées et pertinentes, en utilisant le contexte, l’historique et les préférences du client pour déterminer le niveau de risque et le canal de communication optimal.
  • Produire des preuves de fraude convaincantes et détaillées, en utilisant des techniques de génération d’images ou de vidéos pour reconstituer les événements frauduleux.

Gérer les risques

Le risque est inhérent à l’activité financière, qu’il s’agisse du risque de crédit, de marché, opérationnel ou de conformité. L’IA générative peut aider les entreprises à évaluer et à maîtriser les risques, en utilisant des modèles prédictifs et prescriptifs pour anticiper les scénarios futurs et recommander les meilleures actions à entreprendre. Par exemple, l’IA générative peut :

  • Générer des simulations de stress-test, en utilisant des données historiques et actuelles pour créer des scénarios extrêmes mais plausibles qui mettent à l’épreuve la résilience financière de l’entreprise.
  • Créer des rapports de risque complets et cohérents, en utilisant un langage naturel pour expliquer les résultats des analyses quantitatives et qualitatives.

Laura M.

Diplôme de comptable en poche, je vivote entre mission d'audit / contrôle financier et ma vie digitale. Mes billets sont avant tout là pour donner mon point de vue, mes éclairages et de vulgariser au maximum un secteur qui joue de son opacité selon moi.

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