L'IA dans la banque et la finance. Stripe, Monzo et Grab | L'IA en entreprise #78

Publié: 2024-03-06

Les services financiers se sont toujours appuyés sur l’analyse des données pour prendre des décisions commerciales éclairées dans le domaine complexe du secteur bancaire. Il n'est pas étonnant qu'avec l'avènement de l'ère du Big Data et de l'apprentissage automatique, ce secteur ait adopté avec enthousiasme les nouvelles technologies pour rationaliser ses processus. Grâce aux mises en œuvre décisives de l’IA dans le secteur bancaire, les innovations apportent déjà des avantages tangibles aux banques. Examinons comment l'intelligence artificielle affecte les opérations des entreprises qui l'utilisent avec succès dans le secteur financier. Continuez de lire pour en savoir davantage

L'IA en banque et en finance - table des matières :

  1. L'IA dans le secteur bancaire - introduction
  2. Stripe : crédibilité des transactions grâce à l'IA en finance
  3. Monzo : l'IA en finance
  4. Grab : l’IA dans la classification des données sensibles
  5. Résumé. L'avenir de l'IA dans la banque et la finance

L'IA dans le secteur bancaire – introduction

L’intelligence artificielle est déjà largement utilisée dans de nombreux domaines du secteur bancaire et financier. Il ne s'agit pas seulement de chatbots pour le service client ou d'applications bien sécurisées. L’intelligence artificielle est utilisée dans le secteur financier à des fins encore plus sérieuses. Voici les principales applications de l’IA dans le secteur bancaire :

  • Détection et prévention de la fraude – des algorithmes avancés analysent les transactions en temps réel et détectent les modèles d'activités suspectes. Cela protège efficacement les clients contre les escroqueries,
  • Optimisation des prévisions de liquidité financière – Les modèles prédictifs basés sur l'IA analysent de grandes quantités de données pour prédire avec précision les flux de trésorerie futurs et gérer les liquidités avec plus de précision.
  • Rationaliser les processus liés à l'évaluation de la solvabilité – ici aussi, les algorithmes d'apprentissage automatique viennent à la rescousse, qui, sur la base de l'analyse de milliers de demandes de crédit, peuvent évaluer avec précision la crédibilité financière d'un client,
  • Personnalisation des offres et des recommandations pour les clients – les banques utilisent des modèles de recommandation avancés pour adapter les produits financiers aux besoins individuels des clients,
  • Automatisation des processus de back-office – les tâches de routine, telles que la vérification des documents ou le règlement des transactions, peuvent être entièrement automatisées à l'aide de l'IA.

Cependant, comment les entreprises opérant sur les marchés mondiaux ont-elles fait face à la mise en œuvre de ces innovations ?

Stripe : crédibilité des transactions grâce à l'IA en finance

L’un des leaders dans l’application de l’IA à la finance est Stripe. Elle a développé un système appelé Stripe Radar, qui analyse plus de 1 000 caractéristiques d'une transaction en moins de 100 millisecondes pour évaluer sa fiabilité. Le système a un taux de précision de 99,9 % tout en maintenant un faible taux de fausses alarmes.

Comment cela a-t-il été réalisé ? Premièrement, Stripe utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones profonds. Le système est constamment amélioré et développé avec de nouvelles fonctionnalités, telles que l'apprentissage par transfert.

Deuxièmement, l’entreprise est constamment à la recherche de nouveaux signaux dans les données de transaction qui peuvent aider à identifier les anomalies indiquant une fraude potentielle. Les ingénieurs de Stripe examinent attentivement chaque cas de fraude pour comprendre les modes opératoires des criminels et enrichir le système avec des règles supplémentaires.

Stripe Radar est un excellent exemple de la façon dont l'IA dans le secteur bancaire peut protéger efficacement les clients contre les escroqueries financières.

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Source : Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo : l'IA en finance

Monzo, une néobanque basée au Royaume-Uni qui opère exclusivement dans l'espace numérique, a appliqué les capacités d'apprentissage automatique dans un domaine complètement différent : l'optimisation des campagnes marketing.

La banque a construit des modèles qui, sur la base de données historiques, peuvent estimer la volonté d'un client donné de profiter d'une offre supplémentaire, comme l'ouverture d'un compte d'épargne, s'il reçoit un message spécifique de la banque.

Ensuite, pour maximiser l'efficacité de la campagne, le système indique quels clients doivent recevoir quel message promotionnel. Cela permet de cibler précisément le message et d’obtenir des résultats nettement meilleurs que dans le cas d’une communication de masse non personnalisée.

Dans certains cas, la mise en œuvre d'une telle optimisation a permis à Monzo d'augmenter l'efficacité des campagnes jusqu'à 200 % ! Cela démontre comment l’IA dans le secteur bancaire peut aider à atteindre les clients plus efficacement avec des offres sur mesure qui leur plaisent.

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Source : Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab : l’IA dans la classification des données sensibles

Grab est un géant technologique d'Asie du Sud-Est, proposant des services tels que le transport et la livraison. L'entreprise a décidé d'exploiter les capacités des modèles linguistiques (LLM) pour automatiser le processus de classification des données sensibles qu'elle stocke. Ceci est crucial car l’entreprise détient les données personnelles et financières de ses clients.

A cet effet, un ensemble de balises a été préparé décrivant différentes catégories de données, telles que :

  • Données personnelles,
  • Coordonnées,
  • Numéros d'identification.

Ensuite, des requêtes appropriées ont été conçues pour le modèle de langage afin d'attribuer automatiquement ces balises en fonction des noms de tables et de colonnes dans les bases de données.

En conséquence, Grab peut classer les informations stockées par sensibilité beaucoup plus rapidement et à moindre coût. Cela facilite l’application des politiques d’accès aux données et de confidentialité. Selon les estimations de l'entreprise, la solution a permis d'économiser jusqu'à 360 jours de travail par an, auparavant consacrés à la classification manuelle des données.

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Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Résumé. L'avenir de l'IA dans la banque et la finance

Comme le montrent les exemples de Stripe, Monzo et Grab, l’intelligence artificielle apporte déjà une réelle valeur commerciale aux banques et aux institutions financières. Cela peut aider à prévenir la fraude plus efficacement, à cibler les clients plus précisément ou à automatiser des tâches fastidieuses.

Dans les années à venir, le rôle de l’IA dans le secteur bancaire continuera de croître régulièrement. Nous pouvons nous attendre à l’automatisation complète de nombreux processus de back-office, à l’hyper-personnalisation des produits financiers et à une intégration plus étroite des modèles d’apprentissage automatique avec les systèmes bancaires.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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