Dans le monde des affaires, lorsqu’une tendance devrait croître de plus de 3 000 % et générer des économies de coûts de 7,3 milliards de dollars à l’échelle mondiale sur une période de cinq ans, cela se remarque. Selon une étude de Recherche sur le genévrier. La même étude a estimé que les chatbots entraîneraient également 1,3 milliard de dollars d’économies pour le secteur de l’assurance au cours de la même période.
Les chatbots ne sont qu’une application du traitement du langage naturel (TAL), un type d’intelligence artificielle (IA) qui a déjà un impact majeur dans les services financiers, entre autres industries.
Pourquoi la PNL ? Pourquoi maintenant?
La PNL est devenue un sous-domaine de la linguistique, de l’informatique et de l’IA il y a plus de 50 ans. Mais ce n’est que ces dernières années, avec la croissance du Web, de l’informatique en nuage, des centres de données à grande échelle, de l’apprentissage automatique, des réseaux de neurones, de l’apprentissage en profondeur et des serveurs puissants dotés de processeurs ultrarapides, que les algorithmes NLP ont pu prospérer dans les environnements professionnels. Les interactions homme-machine sont désormais monnaie courante, des requêtes à Siri ou Alexa à la vérification vocale et au routage des appels, à la saisie semi-automatique de texte et à la traduction de la langue.
Pour les banques, les maisons de courtage, les compagnies d’assurance, les sociétés de technologie financière et d’autres organisations de services financiers, la PNL est de plus en plus considérée comme une solution à trop de données et trop peu d’employés. Outre le traitement de simples requêtes de service client ou l’acheminement des clients vers le bon service, il est utilisé pour découvrir les préjugés et les fraudes, garantir le respect de réglementations strictes et fournir une différenciation concurrentielle.
Une industrie qui se redéfinit
Le passage au travail à distance et la montée en puissance de tout en ligne pendant la pandémie de COVID-19 ont conduit de nombreuses entreprises qui fournissent des services financiers à repenser leurs modèles commerciaux pour répondre aux besoins changeants des employés et des clients. Même avant la pandémie, le secteur des services financiers était perturbé par les entreprises fintech avec des applications mobiles et des technologies comme la Blockchain et la crypto-monnaie. Bien que la situation et les défis du marché de chaque entreprise puissent être uniques, une majorité considère l’IA comme un outil vital qu’elle ne peut se permettre d’ignorer. Recherche par le Unité de renseignement des économistes ont constaté que 86% des entreprises de services financiers prévoient d’augmenter leurs investissements liés à l’IA jusqu’en 2025.
Le NLP devrait dominer les 120 milliards de dollars d’investissements annuels prévus dans l’IA aux États-Unis d’ici 2025, selon IDC. Le secteur des services financiers devrait être une source majeure de ces dépenses. Le NLP représentera 35,1 milliards de dollars d’investissements mondiaux dans l’IA d’ici 2026, selon Marchés et marchés.
Mettre la PNL au travail
Les solutions NLP peuvent être utilisées pour analyser les montagnes de données structurées et non structurées au sein des entreprises. Dans les grandes organisations de services financiers, ces données comprennent tout, des rapports sur les revenus aux projections, aux contrats, aux médias sociaux, au marketing et aux investissements. Les solutions NLP analysent les données vocales et de transcription pour fournir des informations exploitables, aider à évaluer les risques, mieux comprendre les concurrents, se conformer aux exigences réglementaires, et bien plus encore.
Les banques utilisent la PNL pour automatiser les demandes de prêts commerciaux, certaines entreprises signalant que la technologie leur a permis de réduire jusqu’à 60 % la charge de travail humaine pour le processus. En tant que l’un des secteurs les plus réglementés, les équipes des services financiers utilisent également la PNL pour accélérer les opérations de routine qui font partie de la conformité, telles que la collecte d’informations et le reporting.
Une autre utilisation des outils NLP est d’enquêter et de combattre la fraude. Un exemple est la capacité d’identifier des mots ou des phrases utilisés par des robots malveillants. Alors que la plupart des avertissements de drapeau rouge s’avèrent être de faux positifs, tous doivent être examinés et la PNL automatise le processus.
En utilisant la PNL pour gérer des tâches de bas niveau, telles que le routage des appelants vers le bon service et l’obtention de leur nom, des informations sur leur compte et la raison de l’appel, les entreprises peuvent libérer du personnel pour avoir des interactions plus rapides et plus personnalisées lorsqu’elles s’engagent. directement avec les clients.
Un autre objectif est la compétitivité. Une nouvelle cohorte d’entreprises technologiques et de startups fintech qui s’appuient fortement sur les fonctionnalités mobiles, cloud et logicielles, ainsi que certaines des plus grandes entreprises technologiques établies comme Google et Apple, cherchent à perturber le secteur des services financiers. À l’aide de la PNL, un analyste peut obtenir les détails d’un rapport sur les bénéfices bien avant que les données n’arrivent dans une base de données d’un fournisseur de données qui doit ensuite les structurer. C’est un exemple de PNL offrant un avantage concurrentiel potentiellement significatif.
De l’automatisation des processus manuels à la transformation des données non structurées en une forme plus utilisable, la PNL est devenue un outil indispensable dans le monde complexe, en évolution rapide et hautement concurrentiel des services financiers. Comme Mikey Shulman de la Sloan School of Management du MIT a déclaré à propos de la PNL : « Alors que de plus en plus de gens la voient fonctionner et comprennent le jargon, ils voient que ce n’est pas un art sombre, c’est des mathématiques. »
Pour en savoir plus sur la puissance de l’IA pour les services financiers, lisez « Comment la PNL aide les entreprises de services financiers à surmonter 7 de leurs plus grands défis“ dans la série Dell Technologies Perspective.
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