L’IA est l’outil idéal pour que les banques restent compétitives face aux Fintechs

Republié par Platon

Suiveurs: 0

L’IA est l’outil idéal permettant aux banques de rester compétitives face aux fintechs PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Les banques sont aujourd’hui dépassées, en particulier avec l’essor rapide du secteur des technologies financières, qui vise à offrir une alternative plus efficace, moins chère et centrée sur l’utilisateur aux services financiers conventionnels.

Basé sur
Les données de Statista, les néobanques en Europe détenaient une part de marché de 11.1 % dans le secteur bancaire, tandis que leurs homologues basées aux États-Unis représentaient 15.5 % de tous les comptes bancaires en 2023. Avec une valeur transactionnelle néobancaire totale
devrait augmenter de 2024 6.37 milliards de dollars en 10.44 à 2028 13.15 milliards de dollars d’ici XNUMX avec un TCAC de XNUMX %, ces startups fintech représentent une menace importante pour les banques traditionnelles.

Dans le même temps, les banques sont confrontées à de nombreux défis qui pourraient affaiblir encore davantage leur compétitivité. Une réglementation plus stricte et un manque d’automatisation posent des problèmes importants, et les institutions financières doivent adopter de nouvelles technologies pour les résoudre.

Le travail manuel et les changements réglementaires pèsent lourdement sur les banques

Following les faillites bancaires de l'année dernière, les régulateurs visent à introduire des mesures plus strictes pour les institutions financières afin de prévenir les effondrements bancaires
et protéger les consommateurs. Un exemple de ceci est le Finale de Bâle III, une dernière série de mesures proposées par le Comité de Bâle pour renforcer les institutions financières
la réglementation, la gestion des risques et la supervision.

Avec davantage de réglementations et de règles plus strictes, il devient plus difficile et plus coûteux pour les banques de satisfaire aux exigences des régulateurs. Elles doivent employer des spécialistes coûteux et consacrer des ressources humaines supplémentaires à la conformité, une activité que les banques
déjà les équipes d'intégration des clients passent 91% de leur temps en parallèle des tâches opérationnelles.

De plus, le manque d’automatisation dans des domaines tels que le service client et l’évaluation du crédit entraîne un travail manuel important pour les banques. Cela nécessite de nombreux employés et augmente les dépenses de l'institution.

Pour rester pertinentes et compétitives face aux fintechs, les banques doivent s’éloigner de leur approche historiquement prudente et adopter de nouvelles technologies comme l’IA. En fait, les données d'annulation ont montré que l'utilisation de l'intelligence artificielle
pourrait booster les revenus du secteur bancaire pourraient atteindre 1 2030 milliards de dollars d’ici XNUMX.

Alors, comment les banques peuvent-elles tirer parti de l’IA dans leur évolution technologique ?

Une efficacité accrue à des coûts opérationnels réduits

Les banques devraient explorer les cas d’utilisation potentiels de l’IA pour la conformité AML et la détection des fraudes.

Aujourd’hui, la conformité AML nécessite le strict respect des procédures et de la reconnaissance des formes, une tâche routinière qui nécessite une attention constante. Et les méthodes actuelles, comme les systèmes de surveillance des transactions, sont gourmandes en ressources et inefficaces, conduisant souvent à de nombreux problèmes.
alertes faussement positives.

L’IA peut gérer la conformité AML et la détection des fraudes beaucoup plus efficacement que les humains, avec des coûts opérationnels bien inférieurs et des temps de réponse plus rapides. Combinés à l'apprentissage automatique, les outils d'intelligence artificielle peuvent continuellement apprendre et trouver de nouvelles informations.
moyens efficaces de détecter les violations.

Contrairement à la croyance populaire, l’utilisation d’outils d’IA et de ML pour de telles tâches n’élimine pas la nécessité d’un humain pour vérifier l’étape finale. En fait, les régulateurs mandatent un responsable de la conformité pour prendre la décision financière dans ces cas-là.

Contrairement aux idées reçues, force est de constater que la mise en œuvre d’outils d’IA dans les processus des banques ne remplacera pas les salariés. Au lieu de cela, ils les assisteront dans leurs tâches professionnelles pour améliorer leur productivité. L'intelligence artificielle va
effectuer la partie la plus gourmande en ressources d'un processus, avec un travailleur humain qui l'examine et la finalise à la fin.

De plus, les banques peuvent utiliser l’IA pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts de leurs équipes de support client et d’analyse des risques. En outre, les grands modèles de langage peuvent offrir une solution aux services médiocres offerts par les chatbots traditionnels basés sur des règles. Ils peuvent interagir
avec les clients plus rapidement et avec des messages adaptés, s'adapter à chaque utilisateur, fonctionner 24h/7 et XNUMXj/XNUMX et apprendre continuellement à améliorer la qualité de la communication. Par exemple,

McKinsey a développé un expert virtuel en IA capable de fournir des réponses personnalisées basées sur des informations exclusives et les actifs de l'entreprise.

Il en va de même pour l’évaluation des risques clients et la notation de crédit. Sur la base des données historiques disponibles, l'IA générative fera une évaluation plus précise du client selon le modèle de risque. En fin de compte, il effectuera de telles tâches en quelques secondes plutôt
que, comme c'est souvent le cas actuellement, en jours.

Les prochaines grandes tendances bancaires de l’IA du futur

Dans les années à venir, l’IA devrait être largement adoptée par les institutions financières. Pendant ce temps, la plupart des banques s’efforceront d’automatiser tous les processus bancaires de routine à l’aide de l’IA. Actuellement, les institutions financières
allouer entre 60% et 80% de leur masse salariale ou plus à des postes susceptibles d'être affectés par l'IA générative.

Pour cette raison, une forte réduction des effectifs les plus bas se produira, permettant aux banques de réduire considérablement leurs dépenses opérationnelles. Les professionnels restants seront ceux qui sont les plus capables de tirer parti de l’IA pour améliorer leur travail et compléter leur travail.
des processus tels que la conformité AML et la détection des fraudes.

Avec la mise en œuvre de l’IA, les banques deviendront plus efficaces dans la lutte contre le blanchiment d’argent et la fraude. De plus, l'utilisation de l'IA générative dans le support client offrira une approche plus personnalisée, créant une expérience adaptée aux besoins de chaque client.
besoins et préférences.