L’intelligence artificielle réduit le risque de non-paiement

Les modèles de prédiction réalisés par l’Intelligence Artificielle (IA), grâce à l’utilisation de données, peuvent réduire le risque de non-paiement à crédit. Selon une étude d’Experian, des outils tels que le big data et le machine learning améliorent de 30 % la capacité à prédire les non-paiements lors de l’admission de nouveaux clients.

Ce rapport souligne que 80 % des responsables d’institutions financières sont conscients de l’importance d’utiliser des données et des analyses avancées pour générer des modèles commerciaux avec de meilleurs résultats.

« Aujourd’hui il y a beaucoup de portefeuille en retard, après le Covid-19, ce que nous recherchons avec différents outils qui analysent toutes ces informations, c’est de détecter avec des algorithmes et de l’Intelligence Artificielle, si une personne est à risque ou non. Nous voyons précisément cette segmentation qui nous aide à détecter si quelqu’un est un éventuel débiteur ou va l’être », a commenté Rodrigo Garza, directeur commercial de B12 Admark.

Selon une enquête menée par la plateforme OpenText, 80% des organisations financières ont envisagé le potentiel que représentent les outils d’IA pour leurs entreprises.

De plus, 52% des personnes consultées s’accordent à dire que la prévention de la fraude et la lutte contre le blanchiment d’argent seront les domaines où cette technologie aura le plus d’impact.

Les systèmes d’apprentissage automatique connaissent les différents comportements des utilisateurs, par exemple, si un mot est répété plusieurs fois, il arrivera un moment où la machine l’aura déjà appris. La même chose se produit avec des comportements tels que les paiements toutes les deux semaines, où peut-être payer le minimum sur votre carte de crédit vous qualifierait comme une personne qui pourrait probablement être en défaut », a commenté Garza.

Pour extraire de la valeur des mégadonnées, les banques utilisent des algorithmes pour analyser un grand nombre d’informations provenant d’une source différente, à partir de bases de données transactionnelles, de fichiers journaux tels que des images, des vidéos ou des sons ; Les techniques d’apprentissage automatique aident à trouver des modèles dans les informations fournies et à former des modèles de prédiction, selon les informations de B12 Admark.

« En raison des réseaux sociaux, les comportements de consommation sont détectés d’une manière différente, un système, par exemple, détectera qu’une personne a éventuellement une famille, grâce à l’analyse de différentes sources d’informations, afin qu’il puisse proposer un produit plus approprié à leur a besoin de profil », a commenté Garza.

outil avec du potentiel

Les jeunes

• La génération Y et la génération Z sont celles qui demandent le plus les canaux bancaires numériques.

De nouvelles façons de gagner des clients

• Parmi les institutions financières, 83 % ont déclaré que l’IA créera de nouvelles façons de différencier les offres et de gagner des clients.

clé en affaires

• Parmi les sociétés financières, 80 % ont souligné que les outils d’IA sont essentiels dans leurs activités actuelles.

contre la fraude

• Parmi les personnes consultées, 52% ont convenu que la prévention de la fraude et la lutte contre le blanchiment d’argent seront les domaines où cette technologie aura le plus d’impact.

Pas de visites physiques

• Parmi le segment des jeunes, 78 % préfèrent ne pas se rendre en agence pour effectuer des opérations à partir d’applications.