Voici les benchmarks du secteur bancaire très actif dans l’IA publiés par Evident Insights.
Les uses cases développées :
- Uses cases classiques à tous les secteurs ⛹️: fraude, services clients, personnalisation des produits, recrutement
- Assez sensibles dans la banque et qui peuvent être utilisés ailleurs 🚀: cybersécurité, analyses de marchés, analyses des risques
- Plus spécifiques au secteur financier 🏛️: souscription de crédit, automatisation du trading, gestion de portefeuille d’investissements
L’IA permet de cumuler des avantages hier incompatibles.
✨La banque de détails commercialise des produits grand public standardisés, la banque privé un produit personnalisé à quelques clients fortunés. Et si on pouvait offrir un produit personnalisé à grande échelle ?✨ L’IA devrait permettre de réaliser ce qui était hier improbable. Facile à dire mais pas encore fait.
Les gains 💸 liés à l’IA sont contrebalancés par les risques liés à la transparence et à la confiance dans les solutions.
Au démarrage d’un projet, les résultats des algorithmes ne sont pas garantis, il peut exister des biais de calcul 🧮. Il y a donc un risque sur l’investissement initial 💸 dans la solution et ensuite dans son utilisation au quotidien🗓️.
L’opinion, très sensible à ces biais pose un regard critique 🔍 sur l’utilisation des algorithmes et les banques doivent communiquer à la fois sur l’utilisation de l’IA et sur les contrôles qu’elles en font.
Enfin, l’engagement dans l’innovation 🔬est important : JPMorgan Chase possède plus de 2000 brevets relatifs à l’IA, nombreuses des banques étudiées en ont plus de 200.
En conclusion, beaucoup d’expériences à regarder et à développer. Qu’en pensez-vous ?
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