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Photo du rédacteurGuillaume O'Lanyer

Quelles tendances 📈de l’IA dans la banque ? đŸ€–Quelles rĂ©flexions en tirer pour les autres secteurs?

Voici les benchmarks du secteur bancaire trĂšs actif dans l’IA publiĂ©s par Evident Insights.



Les uses cases développées :

- Uses cases classiques Ă  tous les secteurs â›č: fraude, services clients, personnalisation des produits, recrutement

- Assez sensibles dans la banque et qui peuvent ĂȘtre utilisĂ©s ailleurs 🚀: cybersĂ©curitĂ©, analyses de marchĂ©s, analyses des risques

- Plus spĂ©cifiques au secteur financier đŸ›ïž: souscription de crĂ©dit, automatisation du trading, gestion de portefeuille d’investissements


L’IA permet de cumuler des avantages hier incompatibles.

✹La banque de dĂ©tails commercialise des produits grand public standardisĂ©s, la banque privĂ© un produit personnalisĂ© Ă  quelques clients fortunĂ©s. Et si on pouvait offrir un produit personnalisĂ© Ă  grande Ă©chelle ?✹ L’IA devrait permettre de rĂ©aliser ce qui Ă©tait hier improbable. Facile Ă  dire mais pas encore fait.


Les gains 💾 liĂ©s Ă  l’IA sont contrebalancĂ©s par les risques liĂ©s Ă  la transparence et Ă  la confiance dans les solutions.


Au dĂ©marrage d’un projet, les rĂ©sultats 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 quotidienđŸ—“ïž.


L’opinion, trùs 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 contrîles qu’elles en font.


Enfin, l’engagement dans l’innovation 🔬est important : JPMorgan Chase possĂšde plus de 2000 brevets relatifs Ă  l’IA, nombreuses des banques Ă©tudiĂ©es en ont plus de 200.


En conclusion, beaucoup d’expĂ©riences Ă  regarder et Ă  dĂ©velopper. Qu’en pensez-vous ?



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댓Ꞁ


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