Par Chirag Shah, fondateur et PDG de Financement Commercial Nucleus et Pulse.io
Le paysage de la fintech a radicalement changé au cours des cinq dernières années, principalement en raison des développements de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). Le changement s’est produit rapidement, révolutionnant le fonctionnement des services financiers, y compris l’engagement des clients et la prise de décision, dans toutes les régions du secteur financier – des interactions frontales aux processus back-end. Au cours des cinq dernières années, la valeur de l’IA utilisée dans la Fintech a grimpé d’un montant époustouflant de 12,57 milliards de livres sterling, et son impact a été transformationnel. Mais où l’IA et le ML ont-ils eu le plus grand impact sur la Fintech ?
L’impact principal de l’IA et du ML sur le développement de la Fintech
Robots-conseillers
Les robots-conseillers ont considérablement changé depuis l’introduction de KaChing (maintenant connu sous le nom de Wealthfront) en 2008. À l’époque, de simples questionnaires en ligne permettaient une gestion simple des fonds, soutenant le travail des gestionnaires financiers mais ne les remplaçant pas du tout. Désormais, des algorithmes sophistiqués peuvent gérer des portefeuilles d’investissem*nt entiers, fournissant des conseils personnalisés basés sur la situation unique de chaque utilisateur. Tandis que le ML ouvre la voie à une automatisation accrue.
Optimisation des processus
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L’optimisation des processus est le domaine dans lequel l’IA et le ML ont montré leurs prouesses en matière de technologie financière. Ils ont fourni de nouveaux moyens plus efficaces et plus efficaces d’améliorer la productivité et de réduire le travail manuel. Et c’est probablement cela, plus que toute autre chose, qui a accéléré le développement de la fintech ces dernières années.
À l’heure actuelle, l’objectif principal de l’optimisation des processus est l’automatisation des tâches répétitives et chronophages, ce qui permet de gagner beaucoup de temps, de réduire les coûts et d’augmenter sensiblement la productivité. Une fois cet objectif atteint, la prochaine étape sera probablement l’analyse du Big Data, aidant les entreprises à obtenir les informations granulaires dont elles ont besoin pour satisfaire leurs clients et faire avancer leur organisation.
Notation de crédit
L’IA et le ML ont eu un impact significatif sur la notation de crédit. En supprimant l’approche globale des méthodes traditionnelles de notation de crédit, l’IA et le ML sont utilisés pour évaluer plusieurs points de données pour chaque demande de crédit, permettant aux entreprises qui auraient pu autrefois être exclues de l’accès au crédit – en raison de leur âge, de leur manque de capital et d’actifs, ou des antécédents de crédit limités – à évaluer sur leur véritable potentiel, tout en minimisant les risques pour les prêteurs.
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Grâce à l’IA et au ML, nous assistons à l’aube d’un système de notation de crédit plus inclusif et plus précis, basé sur les réalités individuelles. Tout cela a eu un impact significatif sur l’approbation des prêts, rendant la prise de décision plus rapide, plus juste et plus efficace.
Sécurité
La sécurité est devenue une priorité pour les marques fintech. Une sécurité robuste est primordiale à l’heure où de plus en plus d’entreprises se tournent vers les plateformes numériques et où les escrocs deviennent de plus en plus sophistiqués. Et l’IA et le ML sont devenus les outils les plus importants dans cette bataille visant à protéger les marques et leurs clients contre la fraude et le vol.
En travaillant à analyser les activités des comptes, à détecter les anomalies et à identifier les actions frauduleuses potentielles, l’IA et le ML sont devenus la première ligne de défense des fintech, réagissant aux menaces et prenant des mesures proactives pour les prévenir.
Service client
Le service client et l’expérience client sont devenus des différenciateurs clés pour presque tous les secteurs d’activité. Les médias sociaux ont donné aux consommateurs une voix, et celle-ci est de plus en plus forte, ce qui rend la fourniture d’un service impeccable d’une importance vitale, en particulier au sein du secteur financier. L’IA et le ML jouent un rôle important à cet égard. Grâce aux chatbots capables de fournir une réponse rapide et personnalisée, les entreprises peuvent répondre immédiatement aux requêtes des clients, lutter contre la frustration et engager de manière significative les clients, favorisant ainsi la fidélisation et encourageant la répétition de la clientèle.
De plus, l’IA et le ML fournissent des quantités de données jusqu’alors inaccessibles, permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et de mieux créer des solutions et des services adaptés à leurs besoins, y compris des conseils financiers personnalisés.
Marketing personnalisé
Le marketing personnalisé est un élément essentiel du service client fintech, mais l’IA et le ML ont rendu cela possible. L’IA et le ML utilisent les données client, telles que les transactions et les historiques de recherche, pour créer des stratégies marketing personnalisées. Ils analysent les activités passées, y compris les médias sociaux, pour formuler des recommandations personnalisées. Cette approche propose des recommandations personnalisées pour chaque client. Non seulement en rendant les supports marketing plus attrayants, mais également en les rendant précieux et pertinents pour chaque client.
L’IA permet une stratégie interne, en personnalisant toutes les interactions avec les clients au-delà de la boîte de réception. Il révolutionne l’engagement sur tous les points de contact. L’IA et le ML créent des profils uniques, aidant les entreprises à comprendre les besoins, le parcours financier et les attentes de chaque client.
Analyses prédictives
L’IA et le ML peuvent analyser plus de données en une seule journée qu’une personne ne pourrait le faire au cours de sa vie. Et cette capacité façonne considérablement l’avenir de la fintech. La technologie prédit désormais avec plus de précision les comportements et les préférences des clients, permettant aux entreprises de les segmenter en catégories uniques. Cette approche s’adapte aux besoins et aux inclinations de chacun. Cela permet d’adapter efficacement les produits et services financiers. Et aide les entreprises de technologie financière à prévoir la demande à mesure que le secteur évolue.
L’intégration de l’IA et du ML dans la fintech a marqué un changement de paradigme. Cela a modifié tous les aspects les plus vitaux du secteur, du service client à la sécurité. Et ces technologies continuent d’évoluer.
A propos de l’auteur
Chirag Shah, fondateur et PDG de Financement Commercial Nucleus et Pulse.io possède plus de 20 ans d’expérience dans le secteur des services financiers et une compréhension approfondie des besoins des PME britanniques.
En 2011, il a fondé Nucleus, l’un des principaux fournisseurs de financement alternatif, pour proposer des solutions flexibles et sur mesure aux PME de divers secteurs et stades de croissance. Comprenant les défis auxquels les PME britanniques sont confrontées dans le climat économique actuel, Chirag a lancé Pulse en octobre 2022, un service gratuit qui aide les entreprises et les comptables à mieux comprendre leurs performances financières grâce à une visualisation des données basée sur l’IA et à des tableaux de bord personnalisés. Chirag s’engage non seulement à stimuler la croissance et l’innovation dans l’écosystème commercial britannique, mais il aide également les PME à mieux comprendre leurs données pour augmenter leur rentabilité et les guider vers le succès.
