L'intelligence artificielle augmente l'efficacité et la précision des organisations financières

L'intelligence artificielle (IA) devient rapidement l'une des technologies les plus importantes pour les sociétés financières de tous types. La capacité de réagir plus rapidement que les gens, d'automatiser les processus grâce à l'IA, permet aux entreprises de faire plus avec moins et d'étendre leurs opérations. Ils sont également en mesure d'offrir des services plus avancés et plus rapides. Et lorsque l'automatisation peut évoluer avec une organisation, cela peut complètement transformer les opérations quotidiennes.

L'efficacité grâce à l'IA et à la technologie

L'IA permet aux sociétés financières d'automatiser de nombreux processus de routine. Considérez Trintech, une entreprise mondiale qui fournit des logiciels de comptabilité spécialisés. Grâce à son investissement dans l'IA s'exécutant sur des serveurs Dell EMC PowerEdge équipés de processeurs Intel Xeon, Trintech a pu utiliser des robots pour les services comptables et financiers de routine. Cela a à son tour triplé le nombre de clients que l'entreprise est en mesure de servir.

La bonne technologie peut amplifier l'augmentation de l'efficacité de l'IA. Trintech, par exemple, a réalisé une augmentation de 350 % du travail effectué par les équipes d'infrastructure et d'exploitation grâce à l'automatisation et à l'efficacité opérationnelle fournies par Dell EMC OpenManage Enterprise à l'échelle mondiale. Trintech a également enregistré une augmentation de 700 % des IOPS en tirant parti des nœuds Dell EMC vSAN Ready Nodes dans une solution 100 % Flash. Ensemble, l'IA et la bonne technologie créent une combinaison puissante.

L'IA permet aux entreprises de réagir plus rapidement pour protéger les clients. Considérez la fraude par carte de crédit. Les signalements de fraude par carte de crédit ont augmenté de 44 % entre 2019 et 2020 selon la Federal Trade Commission. Avec les milliers de milliards de dollars que les sociétés émettrices de cartes de crédit traversent leurs systèmes, elles sont les principales cibles de la fraude. L'identification et la prévention de la fraude sont essentielles au résultat net et à la satisfaction des clients.

L'automatisation via l'IA permet aux sociétés de cartes de crédit de prendre des milliards de décisions en matière de risque de crédit et de fraude en temps réel. Être capable d'identifier rapidement les anomalies et de réagir plus rapidement que les fraudeurs est essentiel pour protéger les clients. Mais ce n'est qu'une partie de l'équation. Prendre une décision précise est également essentiel.

Précision grâce à l'IA

Les clients qui ne peuvent pas effectuer une transaction parce qu'elle a été refusée ou dont la carte est signalée comme frauduleuse dans un faux positif sont ennuyés ou même embarrassés. Des centaines de transactions réussies peuvent nuire à la marque et à la défection potentielle des clients. Ces opérations back-end peuvent avoir un impact important sur le client frontal.

La précision doit être une considération primordiale avec l'automatisation. Cela signifie des ensembles de données plus volumineux, des analyses en temps réel et des algorithmes dynamiquement adaptatifs. Pour y parvenir, les sociétés financières ont besoin d'une plate-forme informatique hautes performances qui fournit non seulement les performances en temps réel dont elles ont besoin, mais qui peut évoluer au fil du temps à mesure que le volume de données et de transactions continue d'augmenter.

American Express a démarré. en utilisant l'IA en 2020. En 2015, elle a converti tous ses modèles de gestion des risques en IA. Ces modèles d'IA couvrent l'ensemble du cycle de vie du client, en commençant par la création de nouveaux comptes pour limiter l'attribution à la gestion quotidienne et à la détection des fraudes. Le déploiement initial de l'IA a amélioré de 100 % le taux de résolution numérique des fraudes de l'entreprise.

À ce jour, American Express utilise sa dixième version majeure de son modèle mondial de détection des fraudes. Ce modèle est construit en utilisant à la fois des réseaux antagonistes génératifs (GAN) et des réseaux de neurones récurrents séquentiels (RNN) pour traiter les décisions relatives aux risques. Depuis 13 ans, American Express est sorti comme le plus bas dans l'espace de la fraude. Leur avance n'est pas seulement devant la concurrence mais moitié moins.

L'IA avancée permet également d'améliorer la précision d'une manière tout simplement impossible avec des processus manuels. Par exemple, lorsqu'une transaction douteuse est initiée, le système d'IA peut contacter le client pour confirmer la transaction via un appareil de confiance tel qu'un téléphone portable. Une communication en temps réel comme celle-ci améliore non seulement la détection des fraudes, mais augmente également la confiance des clients.

La pierre angulaire de l'IA, ce sont les données. Plus une société financière a accès à des données et plus elle peut traiter d'analyses en temps réel, plus les résultats peuvent être précis. Et lorsqu'elles sont combinées avec la bonne technologie, les entreprises peuvent évoluer de manière dynamique pour relever les nouveaux défis que les opportunités apportent. Wall Street et explorez la finance connectée Dell Technologies.