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  • Comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle la banque ?
Intelligence artificielle dans la banque

Comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle la banque ?

23 juillet 2019 / Blog

Alors que les consommateurs cherchent de plus en plus à réaliser des économies et à être davantage responsables lorsqu’il est question de leurs finances, banques traditionnelles et néobanques proposent désormais divers services afin de poursuivre leur accompagnement vers ces objectifs.

Si, traditionnellement, ces services consistaient en de simples outils numériques à l’image des applications mobiles permettant la gestion des comptes, l’IA est aujourd’hui de plus en plus utilisée pour des services tels que l’aide à la répartition des paiements, la proposition de suggestions basées sur l’historique de paiement des clients, le conseil et la réponse aux questions fréquentes (FAQs) via un chatbot.

Les banques françaises s’en emparent progressivement mais restent à ce jour encore peu nombreuses à se convertir à l’IA bien que cette technologie innovante puisse présenter de nombreuses opportunités pour le secteur bancaire. En effet, selon une étude menée par CapGemini, l’IA pourrait générer au niveau mondial 512 milliards de dollars de chiffres d’affaires pour les institutions financières à l’horizon 2020.

Appliquées au domaine bancaire, les nouvelles technologies basées sur l’Intelligence Artificielle recèlent de nombreuses opportunités et usages, tel que l’enrichissement du dialogue avec les clients, afin de résoudre leurs problèmes et interrogations et de les aider à mieux gérer leurs finances au quotidien.

IA : une interaction plus personnalisée & des offres sur mesure

Afin d’obtenir un engagement durable et un niveau élevé de fidélisation client, les banques doivent comprendre les habitudes et attentes bancaires du client, et pour cela, il est nécessaire qu’elles bénéficient d’une visibilité complète de son historique. Les banques ont donc besoin d’une solution de gestion intégrée qui puisse consolider les données client provenant de diverses sources (applis, API, tiers…).

Au-delà d’une meilleure compréhension des besoins client, l’analyse des transactions en temps réel est essentielle, car elle permet aux banques de collecter et de suivre les données sans délai, mais aussi de disposer des données exploitées par l’IA et le deep learning dans le but de proposer des produits à valeur ajoutée et personnalisés selon les habitudes de consommation des clients.

Enrichies de toutes ces informations, les banques peuvent avoir recours à la prise de décision fondée sur l’IA et sont en mesure d’offrir des services financiers et conseils davantage personnalisés. A titre d‘exemple, l’IA peut être utilisée pour suivre les dépenses d’un client sur une période, permettant à la banque de lui envoyer des informations pertinentes en matière de budget et d’économies. Ce type de service individualisé contribue à améliorer la satisfaction client et la fidélisation, créant de la valeur tant pour le client que pour la banque.

L’intelligence artificielle dans la banque peut adopter différentes applications comme le montre la multitude de Fintechs développant des services innovants à bases d’IA, telles que la startup américaine Clinc qui permet aux utilisateurs de dialoguer directement avec leur compte bancaire.

En conséquence, l’adoption de solutions technologiques basées sur l’IA va permettre aux banques de créer de nouveaux produits qui vont générer d’autant plus de fidélité et de valeur de la part du client. C’est un procédé gagnant-gagnant puisqu’en retour, les consommateurs se sentent en confiance avec un établissement qui comprend leurs besoins. En effet, avec l’adoption croissante des outils à base d’IA, les responsables de la relation client pourront plus précisément et systématiquement proposer aux clients produits et services les plus adaptés pour gérer leurs finances.

De plus, en analysant l’expérience utilisateur sur les différents canaux (physique, internet, numérique et mobile), les responsables de la relation client seront en mesure d’évaluer l’efficacité du fonctionnement de la banque et notamment résoudre d’éventuels goulots d’étranglement et/ou points de rupture dans le parcours client. La mise en place de l’IA fait évoluer les métiers et les compétences ; les banques pourront ainsi modéliser et déployer des processus optimisés sur l’ensemble des canaux afin de fluidifier et enrichir l’expérience client.

IA : les chatbots pour gérer ses finances plus facilement

Quand l’accès à un conseiller n’est pas possible, un assistant virtuel guidé par l’IA peut prendre le relai et répondre à certaines demandes des clients, comme, par exemple, identifier des liquidités pouvant être automatiquement transférées sur un compte épargne, prévenir les clients de toute activité inhabituelle sur leurs comptes ou encore donner des conseils financiers personnalisés.

Le système décisionnel fondé sur l’IA va également permettre aux banques de revoir les métiers de la banque, mieux gérer la charge de travail, réduire le volume d’appels reçus au centre d’appel, et, in fine, d’améliorer le service client.

Une utilisation intelligente de l’IA permet d’appréhender les opérations bancaires afin de les automatiser et de les enrichir. Les banques peuvent ainsi exploiter les informations issues des chatbots pour améliorer la productivité du personnel et les interactions avec les clients.

En accordant aux clients davantage de temps et d’interaction humaine pour discuter de questions de gestion financière complexes (auxquelles les robots conversationnels ne savent pas répondre) avec des conseillers avisés, les banques seront perçues comme une source de conseils financiers de confiance.

Les banques déployant des services basés sur l’IA travailleront ainsi dans un environnement mieux informé, apportant plus d’assistance et de conseils à leurs clients. En retour, ces derniers géreront mieux leurs finances. Les chatbots ont évolué au point d’accéder à un niveau d’intelligence humaine, pouvant ainsi créer du lien avec des clients qui prennent d’importantes décisions.

     
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