L’IA-ML et le big data sont les moteurs de croissance de l’expérience commerciale et client au sein du secteur BFSI

  • FrançaisFrançais



  • L'IA-ML et le big data sont les moteurs de croissance de l'expérience commerciale et client au sein du secteur BFSI

    L’industrie BFSI a connu un changement de paradigme en raison de l’évolution technologique. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont des voies d’avenir dans la finance, car ils combinent la puissance du traitement avancé des données avec la capacité de lutter contre la fraude et d’améliorer l’application des lois. Presque tous les secteurs, y compris la santé, la vente au détail, les voyages et BFSI, explorent comment l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour les aider.

    Les technologies de pointe telles que l’IA, l’apprentissage automatique, la robotique et la biotechnologie ont montré un énorme potentiel de croissance à long terme. COVID 19 a accéléré l’adoption de ces technologies car les entreprises ont appris que ce sont des technologies comme celles-ci qui semblent prometteuses à l’avenir. En 2020, les entreprises ont étendu leur mise en œuvre de l’IA et de l’apprentissage automatique, en se concentrant sur des projets qui entraînent une augmentation des ventes et une baisse des coûts, entraînant ainsi une rentabilité. L’IA permet également aux institutions financières de traiter des quantités massives de données à une vitesse vertigineuse pour extraire des informations utiles.

    Intelligence artificielle : le carburant de la nouvelle normalité
    Plusieurs leaders de l’industrie partagent ce point de vue selon lequel l’IA et le ML transforment l’engagement client et diverses entreprises. Aujourd’hui, les organisations ont commencé à considérer l’IA comme la nouvelle norme car elle les aide à améliorer les interactions avec les clients pour obtenir une croissance des ventes plus importante et à automatiser les processus pour minimiser les coûts. La plupart des entreprises du secteur BFSI canalisent leurs efforts pour créer un modèle numérique et personnalisé lorsqu’il s’agit d’interagir avec les clients à l’aide de l’intelligence artificielle.

    Les assistants virtuels soutenus par l’IA dans le secteur BFSI ont inversé la tendance en permettant la fourniture d’un service client personnalisé, pertinent et en temps réel. Avec l’application de l’IA, les clients sont en mesure d’obtenir des réponses à leurs préoccupations en quelques secondes plutôt que de devoir attendre longtemps le numéro de la ligne d’assistance. L’une des applications majeures de l’IA dans le secteur BFSI est l’amélioration de l’engagement client personnalisé. Les procédures d’intégration ont été rationalisées à la suite de la pandémie, réduisant considérablement les déplacements des clients à la banque et améliorant ainsi l’utilisation optimale du capital humain et des coûts.

    Machine Learning : un accélérateur clé de croissance
    Il y a eu plusieurs avancées dans le domaine du ML au cours des 12 derniers mois. Non seulement nous avons constaté des améliorations dans les exigences en matière d’outillage, de sécurité et de gouvernance pour les organisations, mais nous avons également constaté des changements importants sur le marché en raison des impacts économiques de COVID-19. L’apprentissage automatique gagne en importance dans l’industrie BFSI en raison de ses avantages croissants.

    Les logiciels d’apprentissage automatique peuvent devenir plus intelligents et peuvent être adaptés et mis à jour à tout moment pour suivre le rythme des affaires d’aujourd’hui. Il peut effectuer rapidement des opérations de routine, donnant aux administrateurs plus de flexibilité pour se concentrer sur des problèmes plus complexes plutôt que sur la paperasse. Des bénéfices plus importants sont réalisés grâce à l’automatisation autour de la carte. Par conséquent, l’une des principales implications du ML est une productivité améliorée et une automatisation accrue.

    Une tâche clé pour les prêteurs est d’évaluer les risques avec précision. Une empreinte numérique précise de chaque client aide ces institutions à réduire la complexité pour les gestionnaires tout en traitant avec des clients spécifiques. Dans des domaines comme la recherche de souscription de prêts, la méthode informatique est plus fiable que celle d’un individu, supprimant tout biais humain potentiel.

    Big Data : pertinence croissante dans le secteur BFSI
    La technologie Big Data aide beaucoup à augmenter l’efficacité, à améliorer les prix et à concurrencer les grandes entreprises à moindre coût par rapport à l’architecture traditionnelle. L’analyse des mégadonnées s’est infiltrée dans le secteur BFSI et transforme maintenant la façon dont les entreprises sont gérées. La portée et l’utilisation des mégadonnées sont considérables, en raison des récentes améliorations du cloud et des innovations supplémentaires. Avec l’aide des technologies Big Data, les performances de traitement des nettoyages de portefeuille ont été 10 fois supérieures à celles d’avant.

    Cela accélère l’amélioration des performances des demandes en ligne, car la charge du traitement hors ligne et en ligne a été séparée. Les systèmes automatisés de Big Data surveilleront et stockeront autant d’informations sur les clients que possible, permettant l’expérience client la plus précise et la plus personnalisée. Ce n’est un secret pour personne que le Big Data ouvre la voie à la transformation numérique. Les facteurs de fiabilité et d’authenticité améliorés des outils d’apprentissage de l’IA et du ML lorsqu’ils sont combinés avec le Big Data, guident les entreprises pour comprendre les données qu’elles génèrent chaque seconde sans aucun faux positif.

    Le Big Data joue également un rôle essentiel lorsqu’il s’agit d’améliorer le pouvoir prédictif des modèles de risque dans le secteur BFSI, c’est pourquoi il gagne du terrain dans le secteur bancaire. La technologie Big Data crée des opportunités de croissance sur les ventes croisées et les ventes incitatives en fonction des informations sur les clients et du comportement actuel des clients. Certaines des principales implications des mégadonnées pour obtenir des renseignements sur les risques sont la gestion de la fraude et du crédit, les prêts de marché et commerciaux, les risques opérationnels et la gestion intégrée des risques. Le Big Data peut cartographier avec précision les données démographiques, les préférences individuelles et les tendances financières qui aident à la projection des risques et à la gestion de la relation client.

    L’IA, le ML et le Big Data ne sont pas seulement le sujet de conversations dans les domaines de la santé, de l’éducation, du marketing, de la vente au détail et du commerce électronique. Ils ont maintenant établi leur position dans le secteur financier, et ils sont là pour rester. Les entreprises recherchent désormais de nouvelles façons non seulement de mieux organiser leurs données et leurs connaissances, mais aussi de les utiliser pour surveiller les actions de leurs clients.

    Grâce au Big Data, le client peut obtenir de meilleures informations sur le marché car les données sont actualisées plus rapidement et la possibilité d’afficher des informations sur le marché sur les données de tendance devient plus facile pour prendre des décisions plus précises qui éliminent les risques et renforcent les résultats. Les applications d’apprentissage automatique, d’apprentissage profond et d’IA conversationnelle devraient propulser les ventes de l’entreprise vers de nouveaux sommets au cours des 4 à 5 prochaines années. L’investissement dans ces technologies aujourd’hui apporterait des avantages significatifs dans un avenir proche.




    Source

    Laisser un commentaire

    Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *