Dans le paysage de la fintech en constante évolution, l'intelligence artificielle (IA) révolutionne le support client. Des outils avancés tels que les chatbots et les assistants virtuels sont désormais essentiels aux opérations du secteur, améliorant considérablement l'efficacité. Ces technologies d'IA gèrent simultanément plusieurs requêtes client, réduisant les temps de réponse et s'améliorant à chaque interaction, augmentant ainsi la précision et la personnalisation des réponses. Cette intégration de l'IA transforme la manière dont le service client est fourni, établissant de nouvelles normes d'efficacité et d'efficience dans le secteur de la fintech.

I. L’évolution du support client dans la Fintech

Contexte historique

L’histoire de la fintech a commencé bien avant l’ère numérique, ses racines remontant à la fin du 19e siècle, lorsque les transactions financières ont été facilitées pour la première fois par les télégrammes et le code Morse (The Payments Association, 2020). Cela a marqué le début de la technologie financière, qui a considérablement évolué avec l’essor des services bancaires en ligne. Aujourd’hui, même si les grandes banques ont numérisé de nombreux processus de base, il reste un potentiel considérable d’optimisation supplémentaire dans le secteur.

Défis à relever

Les entreprises de technologie financière sont aujourd’hui confrontées à de nombreux défis, notamment celui d’établir la confiance et la crédibilité auprès de leurs clients. À une époque où les violations de données sont courantes, garantir la sécurité des données est devenue une préoccupation cruciale pour les entreprises actives dans les services bancaires mobiles, les applications de paiement et d’autres services de technologie financière. En outre, la navigation dans le réseau complexe des réglementations gouvernementales constitue un autre défi de taille pour le secteur.

Rôle de la technologie

L’IA est une force transformatrice dans le domaine de la fintech, prête à générer jusqu’à 1 400 milliards de dollars de valeur supplémentaire par an pour le secteur bancaire mondial (Fong et al., 2021). Ses nombreuses applications touchent tous les spectres opérationnels, du front office au back office. Les institutions financières sont encouragées à tirer parti de leur expertise interne et de leurs systèmes existants pour maximiser la valeur inhérente de l’IA, en créant des solutions qui améliorent leur efficacité opérationnelle et leurs offres de services.

II. Comprendre l’IA dans le support client

L'IA dans le support client fintech utilise des technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour améliorer l'interaction et la prestation de services. Voici un aperçu plus détaillé :

Définition de l'IA, des chatbots et des assistants virtuels : L'IA désigne des systèmes ou des machines qui imitent l'intelligence humaine pour effectuer des tâches et peuvent s'améliorer de manière itérative en fonction des informations qu'ils collectent. Les chatbots sont des systèmes d'IA qui peuvent interagir avec les utilisateurs via des méthodes textuelles, tandis que les assistants virtuels sont plus avancés et souvent capables de comprendre et d'exécuter des commandes vocales.
Comment fonctionne l'IA dans la Fintech : Les outils d'IA analysent de grands volumes de données pour tirer des enseignements des modèles et des interactions des utilisateurs. Cette capacité leur permet de traiter les requêtes courantes rapidement et avec précision et de transmettre les problèmes plus complexes aux opérateurs humains.
Exemples d’applications de l’IA : Dans le domaine de la fintech, les chatbots pilotés par l’IA aident les clients dans leurs demandes de transactions, dans la gestion de leurs comptes et dans les alertes de fraude, réduisant ainsi considérablement le besoin de représentants du service client humain.

III. Avantages du support client basé sur l'IA

Figure 1 : Optimiser le service client avec les chatbots (Andrade et Tumelero, 2022)

La mise en œuvre de l’IA dans le support client offre de multiples avantages :

Évolutivité : Les systèmes d’IA peuvent gérer des milliers d’interactions simultanément.
Disponibilité: Ils offrent un service 24 heures sur 24.
Rentabilité : L'IA peut réduire les coûts de support client jusqu'à 30%, contribuant ainsi à des économies mondiales estimées à $7,3 milliards d'ici 2023.
Personnalisation: L’IA peut personnaliser les interactions en fonction des données client, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.

IV. Défis et limites

Malgré ses avantages, l’intégration de l’IA dans le support client est confrontée à plusieurs défis :

Problèmes de confidentialité : La collecte et l’analyse de vastes données utilisateur soulèvent d’importants problèmes de confidentialité.
Complexités de l'intégration : L’intégration des systèmes d’IA aux cadres de support client existants peut s’avérer difficile.
Attentes des utilisateurs : Il existe souvent un écart entre les capacités des systèmes d’IA et les attentes des utilisateurs, en particulier dans des situations complexes ou sensibles.

V. Croissance du marché et impact économique

Figure 2:Taille du marché de l'IA dans le secteur des technologies financières (Francis, 2023)

Le marché de la fintech basée sur l'IA devrait atteindre près de 1431 milliards de livres sterling d'ici 2027, grâce à l'adoption croissante de technologies d'IA qui facilitent le service client personnalisé et les analyses avancées pour mieux comprendre le comportement des consommateurs. L'intégration de l'IA devrait stimuler la croissance économique de 261 milliards de livres sterling et augmenter les revenus des services financiers de 341 milliards de livres sterling (My et al., 2022). De plus, les entreprises devraient économiser plus de 1411 milliards de livres sterling d'ici 2027 grâce à des systèmes de détection et de prévention des fraudes basés sur l'IA, améliorant l'efficacité des transactions financières et réduisant considérablement l'incidence des fraudes financières coûteuses.

VI. Études de cas sur la mise en œuvre de l'IA dans la Fintech

Figure 3:Flux de processus d'interaction de l'utilisateur avec un chatbot dans une étude examinant la conformité et l'expérience utilisateur (Karan Singh et Kaur Dhillon, 2023)

Enova : révolutionner les évaluations de crédit grâce à l'IA

Enova se distingue dans le paysage fintech par son application stratégique de l'IA et des technologies d'apprentissage automatique pour affiner les analyses financières et les évaluations de crédit. Cette approche a considérablement amélioré les processus de prise de décision d'Enova, permettant des évaluations de crédit plus précises et plus rapides. En intégrant l'IA dans ses systèmes, Enova a traité efficacement de vastes quantités de données, identifiant des modèles et des informations qui seraient difficiles à détecter pour les analystes humains. Cette capacité permet des évaluations de risques plus nuancées et a amélioré leur capacité à offrir des solutions financières sur mesure aux clients, réduisant ainsi les défauts de paiement et augmentant les performances des prêts.

Ocrolus : améliorer la précision du traitement des documents grâce à l'IA

Ocrolus a exploité la puissance de l'apprentissage automatique combinée à la vérification humaine pour révolutionner le traitement des documents financiers. Cette double approche garantit que la rapidité des processus automatisés bénéficie de la précision de la surveillance humaine. La technologie d'Ocrolus analyse les documents financiers complexes rapidement et avec précision, réduisant ainsi le temps nécessaire à la vérification et à la saisie des données. Cela accélère le cycle de traitement des documents et réduit considérablement les erreurs, fournissant aux entreprises de technologie financière des données fiables pour prendre des décisions éclairées plus rapidement.

Impact sur l'efficacité opérationnelle

Figure 4:L'impact multiforme de l'IA sur l'efficacité des services dans la Fintech (Andrade et Tumelero, 2022)

Ces études de cas illustrent l'impact considérable de l'IA sur l'efficacité opérationnelle au sein des entreprises fintech. En automatisant et en améliorant les processus traditionnels, les technologies d'IA telles que celles mises en œuvre par Enova et Ocrolus éliminent les obstacles de longue date à l'efficacité et à la précision. Les avantages essentiels observés sont les suivants :

Vitesse améliorée : Enova et Ocrolus ont considérablement accéléré leurs processus opérationnels, permettant des temps de réponse plus rapides et un service client amélioré.
Précision accrue : la capacité de l’IA à apprendre et à s’adapter a permis d’améliorer la précision des évaluations de crédit et du traitement des documents financiers, minimisant ainsi les risques et les erreurs.
Prise de décision améliorée : grâce à l’IA, ces entreprises peuvent gérer des ensembles de données plus complexes et extraire des informations significatives, ce qui conduit à des décisions commerciales plus éclairées et à une rentabilité accrue.

L’intégration de l’IA dans la fintech rationalise les opérations et apporte des améliorations substantielles dans la manière dont les services financiers gèrent les données et prennent des décisions. Ces avancées sont cruciales à l’heure où le secteur continue d’évoluer vers des services financiers plus automatisés et centrés sur l’utilisateur.

VII. Tendances et prévisions futures

Impact économique de l'IA dans la Fintech

Le secteur des technologies financières connaît une transformation remarquable alimentée par l'intégration de l'intelligence artificielle (IA). Le marché mondial des technologies financières de l'IA devrait atteindre 14,67 milliards de dollars d'ici 2026 et prospérer à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 23,371 milliards de dollars de 2021 à 2026. Les implications économiques sont donc considérables (DataArt, 2023).

L’intégration de l’IA dans la fintech a changé la donne, en apportant des avantages considérables tels que des réductions substantielles des coûts opérationnels, une précision accrue de la prise de décision et un engagement client supérieur. Ces avancées ne sont pas seulement progressives ; elles représentent des changements profonds dans la manière dont les opérations financières sont exécutées et dont les clients interagissent avec les services financiers.

Applications innovantes de l'IA dans la Fintech

Le spectre des applications de l’IA au sein de la fintech couvre plusieurs domaines clés :

Gestion des fraudes et des risques : les algorithmes d'apprentissage automatique sont à l'avant-garde de ce domaine, scrutant les schémas de transaction avec un œil attentif pour détecter les anomalies et les activités frauduleuses potentielles. Ces algorithmes fonctionnent avec une précision remarquable et en temps réel, offrant un avantage prédictif aux stratégies de gestion des risques.
Expérience et support client : l’IA révolutionne le service client en fournissant un support personnalisé et des interfaces utilisateur sophistiquées, remodelant les attentes et les niveaux de satisfaction des clients.
Gestion d'actifs et de patrimoine : les analyses prédictives et les algorithmes d'investissement personnalisés de l'IA fournissent aux investisseurs individuels des outils et des informations autrefois réservés aux grandes institutions financières, démocratisant ainsi l'accès à une gestion d'actifs sophistiquée.

Améliorations de la sécurité grâce à l'IA dans la Fintech

En matière de sécurité, l’IA s’est imposée comme un formidable moyen de dissuasion contre la fraude financière. Elle examine minutieusement de vastes quantités de données transactionnelles pour découvrir des modèles et des risques potentiels invisibles à l’œil humain. La capacité de l’IA à détecter et à réagir en temps réel aux activités suspectes renforce le cadre de sécurité des transactions financières.

En outre, l’intégration de l’IA à la technologie blockchain ouvre la voie à un nouveau paradigme de sécurité. La combinaison de la conservation immuable des données de la blockchain et des prouesses analytiques dynamiques de l’IA crée un environnement renforcé pour l’exécution et l’enregistrement des transactions.

Cette synergie technologique établit de nouvelles références en matière de sécurité transactionnelle, permettant d’atteindre des niveaux de confiance et de transparence sans précédent. Elle illustre également la manière dont l’innovation continue dans les applications d’IA améliore les processus existants et ouvre activement de nouvelles voies à suivre pour le secteur financier.

VIII. Embrasser l'avenir : Intégration pionnière de l'IA dans la Fintech

À mesure que l’IA continue de progresser, son intégration dans la fintech deviendra plus cruciale, non seulement pour rester compétitif mais aussi pour redéfinir les normes de service client et l’efficacité opérationnelle.

Pour exploiter le pouvoir transformateur de l'IA, il est impératif pour les entreprises de technologie financière d'explorer des solutions d'IA innovantes qui peuvent améliorer leurs opérations et leur service client. Reconnues pour notre innovation avec le prestigieux Prix Sao Khue pour le La solution Fintech la plus innovante, Très Payer transforme le paysage des transactions numériques. Libérez le potentiel du support client basé sur l'IA avec VeryPay en visitant notre site web. 🚀 Adoptez l'IA avec VeryPay et propulsez vos opérations fintech vers de nouveaux sommets, garantissant un avenir où votre entreprise reste à la pointe du secteur des services financiers🌟

Liste de référence

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Art des données (2023).Intelligence artificielle et apprentissage automatique : comment transforment-ils le secteur de la Fintech ?. [en ligne] www.dataart.com. Disponible sur : https://www.dataart.com/blog/7-ways-how-ai-is-transforming-the-fintech-industry.

Fong, D., Han, F., Liu, L., Qu, J. et Shek, A. (2021).Sept technologies qui façonnent l'avenir de la fintech | McKinsey. [en ligne] www.mckinsey.com. Disponible à l'adresse : https://www.mckinsey.com/cn/our-insights/our-insights/seven-technologies-shaping-the-future-of-fintech.

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Karan Singh, S. et Kaur Dhillon, L. (2023).IA, BLOCKCHAIN ET APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE EN FINANCE : UNE ANALYSE COMPARATIVE DES APPROCHES FINANCIÈRES FINTECH ET NON TECHNOLOGIQUES.

My, T., Pham, N., Ngoc, T., Pham, T., Phuong, H., Nguyen, T., Ly, B., Nguyen, L., Su, H. et Le, S. (2022). Une application de la technologie RASA pour concevoir un assistant virtuel IA : un cas d'apprentissage de termes financiers et bancaires en vietnamien*.Journal de la finance asiatique, 9(5), pp.273-0283. doi:https://doi.org/10.13106/jafeb.2022.vol9.no5.0273.

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Améliorer le soutien aux technologies financières : exploiter la puissance des chatbots et des assistants virtuels basés sur l'IA