Libérer la puissance des données bancaires grâce à l’IA générative

Les implications de l’IA générative sur les entreprises et la société sont largement documentées, mais le secteur bancaire est confronté à un ensemble d’opportunités et de défis uniques en matière d’adoption.

Le dernier d’Avanade recherche ont découvert que les banquiers considèrent l’automatisation et l’efficacité comme les plus grands avantages de l’IA générative – l’IA ayant le potentiel de modifier fondamentalement l’intégration des clients et la détection des fraudes, ainsi que d’automatiser les demandes de réglementation et de conformité.

Mais malgré cette volonté de libérer tout le potentiel de l’IA, près de la moitié (49 %) déclarent ne pas bien comprendre l’IA générative et ses besoins en matière de gouvernance.

Pièges potentiels

L’IA générative peut également causer des problèmes si elle n’est pas mise en œuvre correctement. Les problèmes indésirables incluent les « hallucinations » – des informations incorrectes présentées comme des faits – ou le « syndrome de la boîte noire », où l’on ne sait pas clairement comment les décisions de l’IA ont été prises. Si les banques veulent faire confiance à l’IA, la transparence sera la clé pour instaurer la confiance.

Tout est question de données

Afin de libérer la puissance de vos données, elles doivent être prêtes pour l’IA. Cela signifie déplacer vos données dans un environnement cloud dynamique ainsi que consolider les données provenant des multiples sources où elles sont conservées dans l’entreprise. Si les données ne sont pas exactes ou proviennent de sources disparates présentant des images contradictoires, les décisions qui en résulteront pourraient être désastreuses sur le plan financier et sur le plan de la réputation.

Il s’agit d’un problème dont les dirigeants du secteur bancaire sont de plus en plus conscients. Le rapport révèle que près des deux tiers (63 %) ne font pas entièrement confiance aux données utilisées par leur entreprise. L’étude a également révélé qu’un peu plus d’un quart (27 %) font entièrement confiance à leurs partenaires de l’écosystème pour protéger pleinement les données de leurs clients.

Les banques sont particulièrement vulnérables à ce problème, car près de 90 % des 100 plus grandes banques utilisent encore des mainframes pour exécuter des charges de travail complexes liées à leurs processus métier de base. Ces systèmes ont tendance à être hautement personnalisés, complexes et coûteux à gérer, avec des données essentiellement « verrouillées » là où elles sont difficiles à partager. Au mieux, les données sont conservées dans des « îlots » et des silos, certaines non sécurisées, d’autres dans des systèmes existants et d’autres encore inadaptées à leur objectif.

Libérer les données avec l’IA générative

Résoudre ce problème est primordial. Les banques doivent s’assurer de prioriser les données dont elles ont besoin, avant de s’assurer qu’elles sont prêtes pour l’IA. Cela peut avoir des résultats spectaculaires.

Une banque européenne souhaitait réduire le taux de désabonnement dans ses activités hypothécaires, accroître la détection des fraudes et améliorer la valeur vie client. Nous avons construit une plateforme de données et d’analyse client. Plus de 100 variables ont été introduites dans des modèles d’apprentissage automatique qui prédisaient le risque de désabonnement aux prêts hypothécaires et de transactions frauduleuses par carte de crédit. Le taux de désabonnement des prêts hypothécaires a été réduit de près de 50 % sur une période de 6 mois. Le client a constaté une réduction de 2 % des frais de souscription et une augmentation de 7 % de la détection précoce des fraudes à la carte de crédit.

Le potentiel de l’IA générative dans le secteur bancaire est immense. Libérer la puissance de vos données est la clé du succès. Pour plus d’informations, lisez notre rapport ; ‘Banques : êtes-vous prêt pour l’IA ?‘