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Résoudre les principaux défis liés à l'IA dans les services financiers

Rédigé par : Chad Davis, Sr. Responsable marketing des solutions industrielles

Le secteur des services financiers connaît une profonde transformation en raison de l’intégration de intelligence artificielle (IA). Selon le rapport F5 sur l'état de la stratégie application : Édition Services Financiers , plus de 80 % des organisations de ce secteur ont déjà intégré l'IA dans leurs systèmes. Cette adoption massive n’est pas surprenante compte tenu du potentiel de l’IA. Lorsqu'on leur a demandé dans quelle mesure la mise en œuvre de cas d'utilisation spécifiques de l'IA serait utile à leur institution, les répondants à l' étude comparative Google Cloud Gen AI ont sélectionné 72 % ou plus (soit extrêmement précieux, soit assez précieux) pour les cas d'utilisation suivants : assistants virtuels améliorés (80 %), recherches de documents financiers (78 %), recommandations personnalisées (76 %) et analyse des marchés financiers (72 %).

Cet article explorera les principaux cas d’utilisation de l’IA dans les services financiers, l’importance des technologies d’IA essentielles telles que la génération augmentée de récupération (RAG) et la manière dont la mise en œuvre de solutions appropriées peut relever certains des principaux défis liés à l’IA dans le secteur financier.

Principaux cas d'utilisation de l'IA dans le secteur des services financiers

  • Expériences améliorées pour les titulaires de compte : L’IA peut considérablement enrichir l’expérience utilisateur grâce à une récupération simplifiée des informations pertinentes et à une meilleure personnalisation contextuelle du titulaire du compte. Par exemple, l’IA peut extraire instantanément l’historique du client et les informations sur le partage du portefeuille lors d’un appel en direct avec un agent du centre d’appels. Il a également la possibilité de diriger les chatbots et les assistants virtuels pour fournir les informations les plus pertinentes et les plus utiles, y compris les réponses qui entraîneront très probablement des ventes incitatives ou croisées en fonction du scénario. Découvrez comment Morgan Stanley utilise l’IA pour améliorer l’expérience de ses employés et de ses clients ici.
  • Détection de fraude : L’IA améliore les taux de détection des fraudes, tout en limitant les faux positifs, grâce à une surveillance en temps réel et à la détection des anomalies. Recherchez des solutions basées sur l’IA, capables de s’adapter plus rapidement que les criminels ne peuvent se réorganiser et qui sont renforcées par des algorithmes d’apprentissage automatique basés sur l’analyse comportementale .
  • Gestion des risques et conformité : L’IA a le potentiel de jouer un rôle déterminant dans la gestion des risques et d’aider les organisations à garantir leur conformité aux dernières exigences réglementaires. Par exemple, en exploitant des modèles d’IA avancés, les organisations peuvent prédire les tendances du marché et évaluer la solvabilité avec une plus grande précision, tout en maintenant la conformité.
  • Efficacité opérationnelle : L’IA améliore l’efficacité opérationnelle en automatisant les tâches de routine tout en garantissant la conformité. Selon le MIT Technology Review , la mise en œuvre de l’IA générative pourrait conduire à des économies annuelles de 340 milliards de dollars dans l’ensemble du secteur des services financiers. Les organisations qui exploitent l’IA signalent une augmentation de 18 % de la satisfaction client, de la productivité et de la part de marché, avec un rendement moyen de 3,50 $ pour chaque dollar dépensé.

L'importance des technologies clés de l'IA telles que RAG dans le secteur des services financiers

Alors que les institutions adoptent de plus en plus l’IA pour améliorer l’expérience client, améliorer la détection des fraudes, rationaliser la gestion des risques et stimuler l’efficacité opérationnelle, il est essentiel de tirer parti des bonnes techniques et technologies d’IA avancées. L’une de ces techniques est le RAG.

RAG combine les atouts de la recherche d’informations et de la génération de langage naturel pour produire des résultats plus précis et contextuellement pertinents. Essentiellement, il prend la propriété intellectuelle profonde ou les données privées des entreprises et les combine avec la puissance des modèles d'IA génératifs, comme ChatGPT d'OpenAI. Il fonctionne en récupérant des documents ou des éléments d’information pertinents à partir de plusieurs bases de données, qui se trouvent souvent dans des environnements distribués, et les utilise pour générer rapidement des réponses cohérentes.

Avec l’IA dans les services financiers, RAG joue un rôle central dans l’amélioration de divers cas d’utilisation pilotés par l’IA. Par exemple, dans notre exemple précédent montrant comment l’IA peut améliorer l’expérience du titulaire de compte, RAG améliore la précision et le contexte des réponses. Un chatbot de service client utilisant RAG peut extraire des informations de sources internes à l'entreprise, telles que les détails du compte et l'historique des transactions, pour fournir des réponses précises et personnalisées, conduisant à de meilleures expériences client.

De plus, RAG peut aider à rationaliser les opérations et à garantir la conformité aux exigences réglementaires en automatisant la récupération et le traitement de documents et de données plus pertinents.

Malheureusement, malgré ses avantages, RAG présente également des défis qui découlent généralement du recours à des charges de travail couvrant des technologies et des environnements d’infrastructure disparates.

Surmonter les défis RAG grâce à des solutions d’IA efficaces

Les principaux défis associés au RAG dans les services financiers comprennent le retard de performance, les risques de sécurité des données et le risque de non-conformité. Ces défis peuvent avoir un impact significatif sur les opérations d’une organisation de services financiers et sur le potentiel de l’IA s’ils ne sont pas traités correctement. Un partenariat avec le bon fournisseur de solutions peut aider à relever efficacement ces défis en :

  • Minimiser le retard des performances grâce à un équilibrage de charge amélioré : Les processus RAG impliquent de lourdes tâches de récupération et de génération de données, ce qui peut entraîner des volumes de trafic élevés. Il serait idéal de disposer d’une solution d’équilibrage de charge qui gère efficacement la répartition du trafic entre les serveurs et les environnements distribués, garantissant des performances optimales et minimisant la latence, maintenant ainsi la réactivité des systèmes d’IA.
  • Réduire l’exposition des données sensibles grâce à une sécurité renforcée des application : Les systèmes RAG traitent des données financières et personnelles sensibles, ce qui en fait des cibles privilégiées pour les cyberattaques. Une solution de sécurité API ou un produit AI Gateway peut protéger contre les menaces et les vulnérabilités, préservant ainsi l’intégrité et la confidentialité des données utilisées dans les processus d’IA.
  • Rationalisation de la conformité réglementaire et réduction des amendes et des mesures correctives ultérieures grâce à des capacités de conformité et de reporting améliorées : Les institutions de services financiers doivent se conformer à des exigences réglementaires strictes. Une solution de journalisation et d’analyse capable de capturer des journaux détaillés des activités de l’IA, y compris l’accès aux données, le traitement et la génération de sorties, peut être cruciale pour aider les services financiers à rationaliser leur processus d’audit de conformité . Ce niveau de détail est crucial pour démontrer la conformité aux normes réglementaires, car il fournit une piste d’audit claire des opérations d’IA. Les solutions les plus avancées du marché intègrent désormais l’IA dans leurs capacités de journalisation et d’analyse pour aider à résumer les journaux .

Atténuer les risques liés à l'IA et se préparer au succès

L’impact de l’IA sur les services financiers ne peut être surestimé. Il a le potentiel de révolutionner l’expérience des titulaires de compte, d’améliorer la détection des fraudes, d’améliorer la gestion des risques et de rationaliser l’efficacité opérationnelle et la conformité. Le rôle des technologies d’IA critiques comme RAG dans l’augmentation de ces capacités constitue une part importante de ce potentiel, mais s’accompagne de nouveaux défis à prendre en compte.

La mise en place de solutions appropriées peut jouer un rôle essentiel pour relever les défis associés au RAG. Découvrez pourquoi les applications d’IA modernes nécessitent les solutions les plus modernes.