La société et le secteur financier connaissent une révolution motivée par les progrès technologiques, à savoir l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (apprentissage automatique) éléments clés Les applications et outils qui seraient auparavant considérés comme des œuvres futuristes et 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 en finance est l'une des transformations les plus latentes Les processus qui prenaient auparavant des jours et nécessitaient d'innombrables personnes, peuvent actuellement être faits en quelques secondes Un exemple très simple est l'ouverture du compte bancaire d'un individu Il est inimaginable pour les jeunes d'aujourd'hui de penser qu'il fallait faire une file d'heures à la banque, attendre que le gestionnaire remplisse plusieurs documents, prendre une photo 3⁄4 et encore devoir retourner à l'agence 15 jours plus tard pour savoir si le processus a été approuvé ou non.
Dans le même ordre d’idées, améliorer l’expérience client est l’un des cas d’utilisation que nous ressentons le plus au quotidien, lorsque nous pensons à intégrer l’IA apprentissage automatique: si c'est non frontal, 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 dans le backend: en rationalisant les analyses telles que l’octroi et l’approbation des prêts.
Un autre point fort est l'application de l'apprentissage profond dans l'évaluation et la gestion des risques de crédit, comme le montre le partenariat entre Citi et Feedzai. L'utilisation du Big Data et apprentissage automatique dans la prévision du barattage des clients et l'analyse des actifs met également en évidence la polyvalence de ces technologies Sans les outils sur la scène, des modèles commerciaux tels que les paiements par internet seraient impossibles, puisque les transactions par carte sont confirmées en quelques secondes, avec des données naviguant globalement sur un réseau interconnecté avec l'IA et le ML pour prouver qu'une certaine opération est effectuée par le titulaire de la carte.
Transformer l'utilisation de l'IA et apprentissage automatique il excelle également dans la prévision boursière, en utilisant des réseaux de neurones artificiels et des algorithmes pour estimer les oscillations et les écarts. La mise en œuvre de ces technologies dans la notation de crédit, illustrée par Equifax aux États-Unis, met en évidence la portée à l'ordre du jour.
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont donc des catalyseurs clés au milieu de tout ce scénario, offrant efficacité, sécurité et connaissances prédicteurs pour le secteur financier.
Au Brésil, la Banque centrale est toujours en train de paver une révolution avec l'agenda BC1TP5 T, qui implique Pix, Drex et Open Finance Au sein de cette initiative, l'utilisation de l'IA et du ML sera transformatrice pour le pays La logique du marché sera inversée avec le citoyen cessant d'être “client” pour devenir “user, augmentant la concurrence entre les entreprises et les prestataires de services et diversifiant en même temps les opportunités pour le consommateur.
