Les applications de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans la FinTech devraient atteindre 7 305,6 millions de dollars d'ici 2022, à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40,4 %, selon un nouveau rapport d'étude de marché de MarketsandMarkets™.
Mais vous vous demandez peut-être pourquoi le machine learning est une proposition aussi attrayante pour le secteur bancaire et financier.
Sans aucun doute, la raison peut être attribuée à l'énorme volume de données générées et gérées dans le segment.
L'apprentissage automatique vient au premier plan pour aider à déchiffrer des informations précieuses cachées dans les vastes tas d'ensembles de données. Les modèles et les corrélations de séquences et d'événements souvent invisibles à l'œil nu sont remplacés par la capacité du ML à apprendre, dériver et prédire des informations basées sur les données.
Grâce à l'obtention d'informations précieuses basées sur les données, le ML permet aux fournisseurs de technologies financières de découvrir de nouvelles opportunités commerciales et de développer des stratégies proactives. Et ce n'est pas tout.
Voici quelques applications et avantages plus spécifiques de la plate-forme d'apprentissage automatique dans le domaine financier qui peuvent aider les fournisseurs de technologies financières à obtenir un avantage concurrentiel distinct :
L'intérêt pour les nouveaux modèles de prêt tels que les prêts Peer-to-Peer (P2P), parfois appelés prêts "sociaux" ou "crowd", a ouvert la voie à de nouveaux mécanismes d'évaluation du crédit.
La notation de crédit est l'une des applications les plus bénéfiques de l'apprentissage automatique qui fournit aux prêteurs des informations uniques pour évaluer la solvabilité d'un individu.
À l'aide de points de données alternatifs, les plates-formes d'apprentissage automatique peuvent approfondir des milliers de facteurs, tels que les données des profils sociaux, des entreprises de télécommunications, des services publics, des paiements de loyer et même des dossiers de bilan de santé, pour générer un score de risque précis.
La fraude dans le secteur financier est un problème complexe pour tous les fournisseurs de technologies financières, indépendamment de leur taille ou du nombre de clients. Les plates-formes d'apprentissage automatique proposent une solution pour aider l'industrie en séparant les mauvais et les bons modèles afin de détecter rapidement les activités anormales.
Par exemple, les modèles ML peuvent identifier une activité inhabituelle au cours d'une transaction en ligne. Contrairement à un agent humain, les algorithmes ML peuvent évaluer rapidement les détails de la transaction par rapport à des milliers de points de données pour déterminer si la tentative de transaction est authentique ou non.
Cela peut non seulement prévenir de nombreux cas de fraude, mais aussi dissuader qu'elle se produise.
Les réglementations en constante évolution du secteur financier sont très compliquées à gérer et peuvent s'avérer coûteuses lorsque les sociétés financières ne s'y conforment pas.
Les plates-formes de ML peuvent automatiquement suivre et surveiller les modifications réglementaires et s'assurer que les transactions des clients sont conformes aux exigences réglementaires.
En outre, les tâches fastidieuses et délicates de génération de rapports de conformité peuvent être effectuées facilement par des machines.
L'une des raisons pour lesquelles les services FinTech choisissent d'investir dans une plate-forme d'apprentissage automatique plutôt que dans des systèmes hérités traditionnels est en raison des prouesses supérieures des systèmes de ML.
Les algorithmes de ML analysent des blocs de données pour identifier exactement ce que veut le client afin que les entités financières puissent personnaliser les produits ou services en conséquence.
Les avantages de l'IA et du ML pour les segments de la banque et de la finance, en particulier, commencent à jouer un rôle central dans divers processus d'approbation de prêts, de prévention de la fraude, d'exigences de conformité, d'expérience client, etc.
Pourtant, peu d'institutions financières et de startups ont adopté l'apprentissage automatique comme facteur essentiel de réussite. Il est grand temps que le secteur financier saute sur cette tendance et tire parti des outils d'apprentissage automatique, des algorithmes et des capacités de calcul pour se démarquer.
