Contexte et enjeux du secteur de la Banque et de la finance
Le secteur bancaire et financier est en pleine mutation, porté par l’essor des technologies de la data et de l’intelligence artificielle (IA). Ces innovations offrent des opportunités significatives pour améliorer l’efficacité opérationnelle, personnaliser les services et renforcer la gestion des risques.
Cas d’usage de la data et de l’IA dans le secteur de la banque et de la finance
1. Évaluation du risque de crédit et octroi de prêts
L’IA analyse des volumes massifs de données clients pour évaluer avec précision le risque de crédit, facilitant ainsi des décisions de prêt plus éclairées.
KPI clés :
2. Détection de fraude en temps réel
Les systèmes d’IA surveillent les transactions en temps réel pour identifier et signaler les activités suspectes, renforçant ainsi la sécurité financière.
KPI clés :
- Augmentation de 25 % de la détection précoce des fraudes.
- Réduction de 15 % des pertes financières liées aux activités frauduleuses.
3. Automatisation des processus internes
L’IA automatise des tâches répétitives telles que la saisie de données et la conformité réglementaire, libérant ainsi du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée.
KPI clés :
- Réduction de 40 % des coûts opérationnels.
- Amélioration de 35 % de la précision des processus internes.
4. Personnalisation de l’expérience client
Les algorithmes d’IA analysent le comportement des clients pour proposer des services et produits financiers sur mesure, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité.
KPI clés :
- Augmentation de 20 % du taux de rétention client.
- Hausse de 25 % des ventes croisées de produits financiers.
