Par Michael Cullum, vice-président de l’ingénierie chez Bud Financial
L’IA générative (genAI) est un outil puissant qui transforme le secteur financier et responsabilise les professionnels des services financiers. Cela rend les banques plus axées sur les données et plus perspicaces, améliorant ainsi la prise de décision ; fournir des informations plus approfondies ; et atteindre une plus grande agilité, un service client personnalisé et une automatisation accrue. La qualité des données de transaction est au cœur de cette transformation, fournissant des informations inestimables sur le comportement des clients et donnant aux professionnels un sentiment de contrôle.
Les banques adoptent de plus en plus genAI pour améliorer leurs opérations, de la catégorisation des dépenses et du suivi des transactions à l’amélioration des décisions en matière de risques et au service client prédictif. La clé de ces avantages réside dans l’enrichissement des données de transaction. Ce processus implique d’améliorer les données brutes des transactions avec des informations contextuelles, notamment l’identification du commerçant, l’emplacement de la transaction, les détails du processeur de paiement et les catégories de dépenses. Les données enrichies permettent aux banques de créer une image complète du comportement des clients, permettant ainsi des services personnalisés et des évaluations précises des risques.
La pierre angulaire de l’efficacité de genAI réside dans la qualité des données d’une banque, les transactions clients étant l’actif le plus précieux. Les données de transaction offrent des informations approfondies sur le comportement des clients et la dynamique du marché qui, lorsqu’elles sont analysées à grande échelle, peuvent générer des avantages significatifs tout au long de la chaîne de valeur de la banque. Qu’il s’agisse d’affiner les décisions en matière de risques, d’élaborer des propositions innovantes ou d’offrir un service client prédictif, les applications potentielles sont vastes.
Les conversations genAI dans le contexte bancaire se concentrent principalement sur les grands modèles de langage (LLM), qui sont excellents pour traiter des informations textuelles, mais qui sont plus efficaces lorsqu’ils travaillent avec un langage naturel. Cela pose un défi aux banques car de nombreuses données doivent être traitées pour être utiles à genAI. Pour les transactions, cela signifie ajouter des dimensions qui peuvent être décrites en langage naturel et avec autant de granularité que possible pour garantir que tous les modèles et correspondances potentiels seront trouvés.
« L’utilisation efficace de genAI dépend de l’étendue, de la profondeur et de la qualité des données d’une banque, et les données les plus précieuses qu’une banque possède sont les transactions de ses clients », a déclaré Richard Berkley, PA Consulting.
Financement de la soumission (soumission) aide les banques et les institutions financières à fournir ce contexte à leurs clients, en les alertant sur les moyens d’améliorer leurs décisions. Dans le même temps, les banques peuvent utiliser ces données pour améliorer leurs propres décisions dans des domaines tels que l’accessibilité du crédit et les processus de demande. Bud se spécialise dans l’enrichissement des données sur les transactions clients, en leur donnant un contexte client qui les rend utiles dans toute l’entreprise, notamment en tant qu’entrée pour les applications genAI, permettant aux banques et aux institutions financières d’acquérir une compréhension plus approfondie du comportement des clients, d’améliorer les évaluations des risques et de fournir des services personnalisés. .
La plateforme Bud traite de grandes quantités de données en temps réel, fournissant des informations exploitables qui améliorent l’engagement client et l’efficacité opérationnelle. Bud utilise des technologies avancées comme Base de données DataStax Astra pour gérer et faire évoluer leurs opérations de données de manière transparente, garantissant ainsi des performances et une fiabilité élevées. L’évolutivité et les performances d’Astra DB permettent à Bud de traiter des centaines de milliers de transactions par seconde, fournissant ainsi des informations et des services en temps réel.
GenAI ne transforme pas seulement les services financiers ; cela incite également les banques à exploiter tout le potentiel de leurs données de transaction. Investir dans l’enrichissement des données et dans les modèles d’IA avancés permet aux banques d’obtenir des informations plus approfondies, d’améliorer le service client et de stimuler l’innovation. À mesure que le secteur des services financiers continue d’évoluer, les professionnels de la finance doivent rester informés du rôle que genAI jouera dans l’avenir du secteur bancaire, les gardant ainsi inspirés et proactifs.
Pour en savoir plus sur genAI dans les services financiers, lisez le nouveau rapport, Comment utiliser GenAI pour multiplier les informations client à partir des données de transaction, de Bud et PA Consulting avec les contributions de DataStax, Google Cloud et Zup Innovation. Le rapport explore le potentiel révolutionnaire de la genAI dans les services financiers, en soulignant l’émergence de la « banque intelligente » et le passage à une mentalité « IA d’abord » et en détaillant comment la genAI entraînera des changements transformateurs dans les processus décisionnels stratégiques et opérationnels des banques. .
À propos de Michael Cullum
DonnéesStax
Michael Cullum est vice-président de l’ingénierie et des données chez Bud, une société Fintech londonienne qui produit une plateforme utilisée par les plus grandes banques et fintechs mondiales pour exploiter la valeur potentielle et la puissance des données transactionnelles afin d’acquérir une compréhension à 360° des clients et de fournir des informations exploitables.
août 6, 2024
Comment genAI transforme les services financiers
Par Michael Cullum, vice-président de l’ingénierie chez Bud Financial
L’IA générative (genAI) est un outil puissant qui transforme le secteur financier et responsabilise les professionnels des services financiers. Cela rend les banques plus axées sur les données et plus perspicaces, améliorant ainsi la prise de décision ; fournir des informations plus approfondies ; et atteindre une plus grande agilité, un service client personnalisé et une automatisation accrue. La qualité des données de transaction est au cœur de cette transformation, fournissant des informations inestimables sur le comportement des clients et donnant aux professionnels un sentiment de contrôle.
Les banques adoptent de plus en plus genAI pour améliorer leurs opérations, de la catégorisation des dépenses et du suivi des transactions à l’amélioration des décisions en matière de risques et au service client prédictif. La clé de ces avantages réside dans l’enrichissement des données de transaction. Ce processus implique d’améliorer les données brutes des transactions avec des informations contextuelles, notamment l’identification du commerçant, l’emplacement de la transaction, les détails du processeur de paiement et les catégories de dépenses. Les données enrichies permettent aux banques de créer une image complète du comportement des clients, permettant ainsi des services personnalisés et des évaluations précises des risques.
La pierre angulaire de l’efficacité de genAI réside dans la qualité des données d’une banque, les transactions clients étant l’actif le plus précieux. Les données de transaction offrent des informations approfondies sur le comportement des clients et la dynamique du marché qui, lorsqu’elles sont analysées à grande échelle, peuvent générer des avantages significatifs tout au long de la chaîne de valeur de la banque. Qu’il s’agisse d’affiner les décisions en matière de risques, d’élaborer des propositions innovantes ou d’offrir un service client prédictif, les applications potentielles sont vastes.
Les conversations genAI dans le contexte bancaire se concentrent principalement sur les grands modèles de langage (LLM), qui sont excellents pour traiter des informations textuelles, mais qui sont plus efficaces lorsqu’ils travaillent avec un langage naturel. Cela pose un défi aux banques car de nombreuses données doivent être traitées pour être utiles à genAI. Pour les transactions, cela signifie ajouter des dimensions qui peuvent être décrites en langage naturel et avec autant de granularité que possible pour garantir que tous les modèles et correspondances potentiels seront trouvés.
« L’utilisation efficace de genAI dépend de l’étendue, de la profondeur et de la qualité des données d’une banque, et les données les plus précieuses qu’une banque possède sont les transactions de ses clients », a déclaré Richard Berkley, PA Consulting.
Financement de la soumission (soumission) aide les banques et les institutions financières à fournir ce contexte à leurs clients, en les alertant sur les moyens d’améliorer leurs décisions. Dans le même temps, les banques peuvent utiliser ces données pour améliorer leurs propres décisions dans des domaines tels que l’accessibilité du crédit et les processus de demande. Bud se spécialise dans l’enrichissement des données sur les transactions clients, en leur donnant un contexte client qui les rend utiles dans toute l’entreprise, notamment en tant qu’entrée pour les applications genAI, permettant aux banques et aux institutions financières d’acquérir une compréhension plus approfondie du comportement des clients, d’améliorer les évaluations des risques et de fournir des services personnalisés. .
La plateforme Bud traite de grandes quantités de données en temps réel, fournissant des informations exploitables qui améliorent l’engagement client et l’efficacité opérationnelle. Bud utilise des technologies avancées comme Base de données DataStax Astra pour gérer et faire évoluer leurs opérations de données de manière transparente, garantissant ainsi des performances et une fiabilité élevées. L’évolutivité et les performances d’Astra DB permettent à Bud de traiter des centaines de milliers de transactions par seconde, fournissant ainsi des informations et des services en temps réel.
GenAI ne transforme pas seulement les services financiers ; cela incite également les banques à exploiter tout le potentiel de leurs données de transaction. Investir dans l’enrichissement des données et dans les modèles d’IA avancés permet aux banques d’obtenir des informations plus approfondies, d’améliorer le service client et de stimuler l’innovation. À mesure que le secteur des services financiers continue d’évoluer, les professionnels de la finance doivent rester informés du rôle que genAI jouera dans l’avenir du secteur bancaire, les gardant ainsi inspirés et proactifs.
Pour en savoir plus sur genAI dans les services financiers, lisez le nouveau rapport, Comment utiliser GenAI pour multiplier les informations client à partir des données de transaction, de Bud et PA Consulting avec les contributions de DataStax, Google Cloud et Zup Innovation. Le rapport explore le potentiel révolutionnaire de la genAI dans les services financiers, en soulignant l’émergence de la « banque intelligente » et le passage à une mentalité « IA d’abord » et en détaillant comment la genAI entraînera des changements transformateurs dans les processus décisionnels stratégiques et opérationnels des banques. .
À propos de Michael Cullum
DonnéesStax
Michael Cullum est vice-président de l’ingénierie et des données chez Bud, une société Fintech londonienne qui produit une plateforme utilisée par les plus grandes banques et fintechs mondiales pour exploiter la valeur potentielle et la puissance des données transactionnelles afin d’acquérir une compréhension à 360° des clients et de fournir des informations exploitables.
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