La société et le secteur financier connaissent une révolution portée par les avancées technologiques, avec l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (apprentissage automatiqueéléments-clés. Applications et outils qui autrefois seraient considérés comme futuristes et œuvres de science-fiction sont de plus en plus proches de notre quotidien, redéfinissant l'expérience client, la gestion des actifs, la prévention de la fraude et d'autres aspects cruciaux du domaine.
La demande croissante d'automatisation et d'analyse prédictive dans la finance est l'une des transformations les plus évidentes. Des processus qui prenaient auparavant des jours et nécessitaient de nombreuses personnes peuvent désormais être effectués en secondes. Un exemple très simple est l'ouverture d'un compte bancaire pour une personne physique. Il est inimaginable pour les jeunes d'aujourd'hui de penser qu'il fallait auparavant faire la queue pendant des heures à la banque, attendre que le directeur remplisse plusieurs documents, apporter une photo ¾ et devoir revenir à l'agence 15 jours plus tard pour savoir si le processus avait été ou non approuvé.
Dans le même ordre d’idées, l’amélioration de l’expérience client est l’un des cas d’utilisation que nous ressentons le plus au quotidien lorsque nous pensons à l’intégration de l’IA avecapprentissage automatique, soit dansl'extrémité avant, avec l'automatisation des processus, le remplacement des tâches manuelles, l'amélioration du service client et la mise en œuvre de chatbots efficaces, que ce soit dansback-end, en accélérant les analyses telles que l’octroi et l’approbation des prêts.
Une autre mise en avant est l'application de l'apprentissage profond dans l'évaluation et la gestion des risques de crédit, comme on le voit dans le partenariat entre Citi et Feedzai. L'utilisation du Big Data etapprentissage automatiquedans la prévision du churn des clients et dans l'analyse des actifs, cela met également en évidence la polyvalence de ces technologies. Sans les outils en scène, les modèles commerciaux tels que les paiements sur Internet seraient impossibles, car les transactions par carte sont confirmées en quelques secondes, avec des données circulant mondialement dans un réseau interconnecté doté d'IA et de ML pour prouver qu'une opération donnée est effectuée par le titulaire de la carte.
La transformation de l’utilisation de l’IA etapprentissage automatiqueil se distingue également dans la prévision du marché boursier, en utilisant des réseaux neuronaux artificiels et des algorithmes pour estimer les fluctuations et les écarts. La mise en œuvre de ces technologies dans la notation de crédit, illustrée par Equifax, aux États-Unis, met en évidence l'étendue du sujet.
Par conséquent, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des catalyseurs fondamentaux dans tout ce scénario, offrant efficacité, sécurité etconnaissancesprédictif pour le secteur financier.
Au Brésil, la Banque centrale est encore en train de pavimentar une révolution avec l'agenda BC#, qui inclut Pix, Drex et Open Finance. Dans cette initiative, l'utilisation de l'IA et du ML sera transformative pour le pays. La logique du marché sera inversée avec le citoyen passant du statut de « client » à celui « d'utilisateur », augmentant la concurrence entre les entreprises et les prestataires de services et, en même temps, diversifiant les opportunités pour le consommateur.
