L’évolution de l’intelligence artificielle dans le secteur Fintech

L’intelligence artificielle s’annonce comme le sujet phare du panorama technologique, qui devrait rester au centre des débats dans les années à venir. Les récentes prévisions de McKinsey décrivent un scénario extraordinaire : Grâce à la mise en œuvre généralisée de l’IA générative, le secteur des services financiers pourrait voir sa valeur annuelle augmenter de plus de 300 milliards de dollars. Si l’on considère toutes les candidatures, ce chiffre atteint même 4 400 milliards de dollars. L’IA a désormais imprégné tous les secteurs, du secteur de la restauration au secteur médical, il n’y a aucun domaine dans lequel elle ne puisse être appliquée. L’idée selon laquelle pratiquement tout le monde intègre l’IA dans son entreprise et ses produits est devenue une réalité bien établie. La question qui se pose spontanément est : comment peut-elle être exploitée dans le monde Fintech ?

Sécurité : Détection de fraude

Jusqu’à récemment, les systèmes de détection de fraude suivaient un mode de fonctionnement similaire. Chaque nouvel événement, qu'il s'agisse de l'ouverture d'un compte, de l'émission d'une carte ou de la demande de transfert de compte, était évalué à travers un ensemble de règles qui fournissaient un score permettant de déterminer s'il s'agissait d'un événement frauduleux ou non. Cependant, avec l'augmentation des menaces (pensez à des situations telles que les achats effectués en voyage, l'achat d'un nouveau smartphone ou les paiements pour le compte de tiers), la complexité de ces règles s'est accrue.

L'avènement de Apprentissage automatique il est né en L'apprentissage en profondeur (ML/DL), avec leur extraordinaire capacité à analyser de grands volumes de données, ont complètement révolutionné ce secteur. Les modèles de sécurité actuels ne se limitent plus aux considérations traditionnelles, mais intègrent une vaste gamme de données apparemment non corrélées, permettant des prédictions autrement impensables. Les modèles météorologiques, les attitudes des consommateurs, les rapports sur les menaces et bien plus encore sont désormais intégrés pour établir des prédictions très précises quant au caractère frauduleux d'une transaction.

Service client : l'essor des chatbots intelligents

Avez-vous remarqué l'efficacité du chatbots? Le mérite revient àIA générative qui a tranquillement révolutionné le secteur du service client. Ces robots, « formés » grâce à des interactions passées avec des clients, à la documentation de l'entreprise et bien plus encore, sont devenus remarquablement aptes à gérer non seulement les interactions de base, mais également les situations complexes. Ils ne se limitent plus à poser la question habituelle « Avez-vous essayé de l'éteindre et de le rallumer ? », mais sont en mesure d'aider le client à résoudre les problèmes, en lui apportant des solutions fiables et utiles.

La clé de tout cela réside dans la combinaison de plusieurs éléments principaux :

• Intelligence artificielle générative : avec sa capacité à générer des textes qui semblent avoir été écrits par un humain.

• Un corpus de chats existants : utilisé pour entraîner le modèle GenAI.

• Sources externes : tirés de plateformes comme Reddit et Wikipedia, qui fournissent des informations sur des problèmes similaires. Ceci est particulièrement utile pour le bootstrapping, notamment lorsqu'il s'agit de nouvelles fonctionnalités dans les demandes d'assistance.

Lorsqu’ils sont combinés, ces éléments peuvent produire des résultats surprenants, même s’il est crucial de souligner la nécessité d’une surveillance humaine tout au long de ce processus.

Succès client : maximiser la valeur client

Le Succès client, considéré comme une perspective intéressante de génération de revenus, est un processus fondamental qui incite les clients à profiter pleinement des produits en les intégrant dans leurs activités quotidiennes. Le résultat? Une augmentation régulière et solide des revenus.

Dans le passé, gérer la réussite des clients était plus un art qu’une science. Des quantités massives de données s'accumulaient auprès des utilisateurs, suivant chaque transaction, interaction, clic et même le temps passé sur chaque page. Malgré cela, ou peut-être à cause de cela, l’analyse était souvent paralysée, avec un excès de données et d’informations rendant presque impossible l’identification des détails essentiels.

C’est là que l’IA, sous ses différentes formes – Machine learning, Deep learning et GenAI – démontre son extraordinaire utilité. La grande quantité de données collectées s’avère être une mine d’or pour les systèmes d’IA modernes. Non seulement ces données peuvent être exploitées pour identifier les modèles et les comportements des clients, mais les systèmes peuvent également être formés pour obtenir des résultats possibles et formuler des recommandations en fonction de ceux-ci. Par exemple, répondre à des questions cruciales comme «Fournissez-moi une liste des utilisateurs les plus susceptibles d'abandonner le produit » ou « Quelles fonctionnalités sont les plus utilisées par nos clients les plus rentables » devient non seulement précieux, mais incroyablement facile grâce à l'IA.

Développement de produits : l'IA dans l'optimisation du cycle de vie des produits

Dans le contexte de l'ensemble du cycle de vie du produit, l'utilisation de technologies avancées telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'intelligence artificielle générative s'avère incroyablement avantageuse. C'est comme ça.

• Analyse des données utilisateur : l'analyse des données collectées par l'équipe produit devient une source précieuse de données de formation. Une grande partie de ces données souvent négligées peuvent être exploitées pour comprendre en profondeur le comportement des clients grâce à l’utilisation du DL et du ML. Cela vous permet de faire des prédictions précises et de prendre des décisions fiables pour guider l’orientation de votre produit.
• Témoignages d'utilisateurs alimentés par GenAI : écrire Histoires d'utilisateurs l’engagement est crucial, et c’est là qu’intervient GenAI. Grâce à ses capacités, il est de plus en plus clair que GenAI est extraordinairement compétent pour générer des user stories de qualité. Tout en nécessitant une validation humaine, partir d’une base solide fournie par GenAI permet de gagner un temps considérable dans le cycle de vie du produit.
• Documentation personnalisée avec GenAI : vous pouvez utiliser GenAI pour créer une documentation avec le ton souhaité, qu'elle soit informelle, formelle ou trop technique. Adoptez simplement la bonne approche en matière d’ingénierie rapide pour obtenir des résultats personnalisés.
• Développement de logiciels propulsé par GenAI : dans le processus de développement logiciel, GenAI propose une large gamme d'outils. Il s'avère être un allié précieux à chaque phase du processus de construction du produit : de la conception de l'architecture du produit à l'accompagnement efficace à l'écriture du code, de la création de suites de tests à l'analyse des problèmes de sécurité.

Conclusions

En fin de compte, l'intégration de ML, DL et GenAI dans le développement de produits augmente non seulement l'efficacité, mais ouvre de nouvelles perspectives d'innovation et d'optimisation. L’IA n’est plus seulement l’avenir, c’est le présent qui transforme la façon dont nous développons et concevons nos produits.

L’analyse se concentre sur le secteur Fintech, mais il est crucial de souligner que la dynamique de l’intelligence artificielle influence pratiquement toutes les entreprises. Ce phénomène ne se limite pas à des secteurs spécifiques, mais s'étend à tous les contextes dans lesquels l'entreprise collecte et gère de gros volumes de données ou nécessite des interactions importantes avec les clients.

Quel que soit le secteur dans lequel elle opère, chaque entreprise qui adopte l’IA, que ce soit sous la forme d’apprentissage automatique, d’apprentissage profond ou d’IA générative, se place dans une position d’avantage concurrentiel. Cette technologie ne représente plus seulement l’avenir, mais constitue une réalité tangible qui transforme déjà radicalement la façon dont vous conduisez votre entreprise.

L’avenir est intrinsèquement lié à l’adoption de solutions avancées basées sur l’IA. Cette perspective ouvre non seulement de nouvelles opportunités de croissance, mais devient également un facteur déterminant pour rester pertinent et compétitif dans l'environnement commercial actuel. Bref, l’IA n’est pas qu’une tendance : elle est devenue une composante essentielle du présent et du futur des entreprises modernes.