Banque & Assurance, le secteur se réinvente grâce à l’IA

Optimiser l’efficacité opérationnelle

Avec l’automatisation des tâches courantes et la rationalisation des processus des services back-office, l’IA peut optimiser l’efficacité opérationnelle des banques. L’analyse des données par l’IA peut offrir des informations précieuses sur les performances opérationnelles, sur les préférences des clients ainsi que sur les tendances du marché.

Personnaliser l’expérience bancaire

Pour une expérience bancaire personnalisée, l’IA peut fournir des recommandations de produits adaptés au comportement financier de chaque client, des informations adaptées sur leurs habitudes de dépenses, des conseils financiers automatisés et des alertes personnalisables selon le besoin de chacun.

Évaluer le crédit par l’IA

L’IA joue un rôle très important dans l’évaluation du crédit pour les banques grâce à l’analyse des modèles d’apprentissage automatique. Afin de fournir un pointage plus précis et personnalisé, les algorithmes de l’IA sont capables d’analyser plusieurs données comme les comportements financiers, l’historique de paiement et l’utilisation du crédit, ce qui aide les banques à prendre les bonnes décisions de prêt de crédit lors de l’évaluation des demandes des clients.

Détecter les fraudes

Les algorithmes d’apprentissage automatique de l’IA peuvent analyser un grand nombre de données transactionnelles, repérer des anomalies inhabituelles, identifier des habitudes nouvelles et signaler les activités frauduleuses. Cette démarche aide les banques à réduire les risques, à protéger les comptes clients et à sécuriser les transactions financières. Pour assurer une bonne gestion des risques, l’IA contribue à renforcer la capacité d’identification, d’évaluation et d’atténuation des risques, notamment le risque opérationnel et le risque de marché. L’IA contribue par ailleurs à renforcer la stabilité et la résilience du système bancaire grâce à l’analyse des données et la modélisation prédictive.

Assurance : multiples avantages

L’intégration de l’IA dans le secteur de l’assurance permet d’automatiser plusieurs processus et d’exploiter les données en temps réel, ce qui permet d’améliorer l’efficacité opérationnelle des compagnies d’assurances et de proposer des offres plus personnalisées aux clients. La gestion des risques est aussi améliorée grâce à l’analyse prédictive des données, à l’identification des habitudes et des schémas potentiellement problématiques. En plus de la détection des fraudes, l’IA peut être intégrée dans le processus d’indemnisation des sinistrés, notamment pour faciliter le traitement des réclamations automatiques, analyser rapidement les informations sur les sinistres, évaluer les dommages et offrir une estimation précise du coût de l’indemnisation. L’IA peut également être utilisée pour améliorer et accélérer les parcours de souscriptions de contrats d’assurances, ce qui contribue automatiquement à améliorer l’expérience et la satisfaction client. C’est pour cette raison, que l’IA et la machine Learning sont fréquemment employés dans les parcours de souscriptions de nombreux assureurs.

Améliorer l’expérience client

Afin d’accompagner la relation client dans le secteur d’assurance, l’IA propose plusieurs solutions : la gestion des appels avec callbot, un assistant capable de communiquer par téléphone avec un client. Basé sur un scénario de discussion déjà programmé, le callbot a été élaboré pour automatiser les appels à faibles valeurs ajoutés pour libérer plus de temps aux agents humains. D’autres solutions sont également employées comme la guidance des clients avec chatbot ou messagingbot.