Comment GenAI transforme les services financiers grâce à « l'hyper-personnalisation »

Michael Haney, responsable de la stratégie produit chez Technologies financières Galileo, a déclaré que l'apprentissage automatique combiné à l'essor de l'intelligence artificielle générative ouvrira la voie à une nouvelle ère de productivité du back-office et, à terme, transformera la manière dont les organisations de services financiers utilisent les données pour offrir des expériences hyper-personnalisées.

La conversation entre Haney et PYMNTS fait partie de la série « What's Next in Payments : Payments and GenAI ».

Nous sommes toujours à une époque où les organisations de services financiers adoptent l’apprentissage automatique (un sous-ensemble de l’IA), a-t-il déclaré. Mais de plus en plus, les organisations se tournent vers l’IA générative et l’apprentissage automatique pour « dynamiser » leurs opérations back-end afin d’améliorer la productivité, l’efficacité et la qualité.

Bien que l'apprentissage automatique nécessite parfois une intervention manuelle lorsque les utilisateurs modifient eux-mêmes les modèles et examinent ceux qui fonctionnent le mieux, les modèles acquièrent la capacité d'apprendre et de s'adapter plus rapidement à mesure que les conditions changent, a expliqué Haney.

Dans ce domaine de l'apprentissage automatique, il existe des techniques appelées réseaux de neurones. Les réseaux de neurones sont une « tentative d’imiter le fonctionnement du cerveau humain, et ils comportent souvent plusieurs couches », a déclaré Haney. Plus il y a de couches utilisées, plus la capacité, l’efficacité, les performances et la précision peuvent être améliorées.

Les progrès de l’IA générative ont développé le potentiel de l’apprentissage automatique au-delà des « moteurs de règles rigides et inflexibles » du passé, limités à des types de contenu spécifiques. Les méthodes modernes s'appuient sur des transformateurs, ou des modèles d'apprentissage profond, qui peuvent prédire le mot suivant dans une phrase, ou quelle image, vidéo ou musique proposer, a déclaré Haney.

"Cela crée une réponse humaine à des niveaux que nous n'avons jamais vus auparavant", a-t-il déclaré.

Visualiser les données

En ce qui concerne les paiements, Haney a déclaré que l'IA peut transformer les services financiers à travers plusieurs flux de travail et interactions, parmi lesquels le service client, améliorant ainsi la productivité des opérations. Alors que les institutions financières et les processeurs de paiement cherchent à utiliser ces données de manière unique, l'adhésion des consommateurs au partage de données sera essentielle, a-t-il déclaré.

« Les équipes opérationnelles adorent les données, les rapports, les tableaux de bord et tout ce genre de choses », a déclaré Haney. "Ils commencent à avoir la possibilité de visualiser des données grâce à des requêtes en langage naturel."

Ces requêtes en langage naturel peuvent fournir des informations précieuses, telles que des informations sur la façon dont les volumes de paiements évoluent chaque jour. D’autres technologies génératives basées sur l’IA, telles que les assistants virtuels, apportent de la valeur à la fois aux clients et au personnel des banques. Par exemple, au lieu d'avoir à parcourir des manuels de plusieurs centaines de pages, les employés peuvent simplement saisir une question dans leurs applications basées sur l'IA pour trouver le meilleur moyen d'améliorer les temps de réponse et de servir les clients. Les défenses contre la fraude sont un autre cas d’utilisation renforcé par l’analyse automatisée.

L'IA générative peut également améliorer la prise de décision en matière de prêt et d'autres interactions, en soutenant la gestion du cycle de vie des prêts, depuis les demandes jusqu'au recouvrement des crédits, a-t-il déclaré. Dans des contextes plus commerciaux, l’IA aide déjà les responsables de trésorerie des différentes banques à examiner les variations des flux de trésorerie et des taux d’intérêt et à gérer le risque de liquidité.

L’hyper-personnalisation sera un sous-produit naturel de l’IA, a déclaré Haney, tout en avertissant que les modèles doivent être examinés pour se prémunir contre les préjugés. Il a ajouté que les consommateurs devaient traditionnellement naviguer manuellement parmi une multitude d'options de paiement, allant de l'ACH aux virements électroniques et, plus récemment, aux options en temps réel. Avoir un « moteur » pour les guider rapidement à travers les options peut s’avérer précieux.

« Les consommateurs sont souvent complètement dépassés par la multitude de façons différentes de transférer de l’argent », a-t-il déclaré. "Ils ont besoin de ces moteurs pour les guider dans ce compromis entre vitesse, prix et risque, et pour recommander le meilleur type de rails de paiement qu'ils devraient envisager en fonction de la transaction qu'ils tentent d'effectuer."

De même, il est également possible d'utiliser des données structurées et non structurées et un contexte en temps réel pour créer et diffuser les meilleures offres sur le point de vente. De nouveaux cas d’utilisation évoluent également dans de nombreux aspects des services financiers, notamment les opérations de service client, les opérations marketing et le développement de produits.

La façon dont la technologie évolue ouvre de nouvelles possibilités.

"L'une des choses que nous allons commencer à voir, ce sont de nouveaux modèles de langage étendus, verticalisés et spécialisés", a déclaré Haney, ajoutant que davantage de cas d'utilisation décisionnels seront la marque des mois et des années à venir.

"Beaucoup de choses nouvelles et intéressantes vont se produire cette année, au-delà des modèles eux-mêmes", a-t-il prédit.

Lien : https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

Source : https://www.pymnts.com

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• La source: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/