Dans
un environnement dominé par les progrès technologiques, la
concurrence et la cybercriminalité , les institutions financières
sont de plus en plus motiver a utiliser des technologies avancées
pour garantir la sécurité et la satisfaction clientèle. En effet
les clients bancaires veulent bénéficier d’une expérience de
haute qualité et d’une connexion continue.
Disposant
d’une puissance analytique immense, le Machine Learning est l’une
des technologies utilisées par les services bancaires. Mais qu’est
le Machine Learning? En quoi le Machine learning innove les systèmes
bancaires?
Le
Machine learning est l’utilisation des outils de l’intelligence
artificielle, c’est a dire l’utilisation d’ algorithme pour la
conception et l’analyse prédictive de données permettant ainsi a
une machine de remplir des taches difficiles. Dans le secteur
bancaire, les données utilisées par le machine learning sont entre
autres les habitudes de navigation sur les sites en ligne des
banques, les habitudes de connexions, les habitudes de transaction
(virements bancaires) , etc.
L’utilisation
de cette technologie dans dans le secteur bancaire pourrait
se traduire par une réduction significative des coûts, par un gain
de productivité grâce à l’automatisation de tâches répétitives
et par une meilleure exploitation des données.
Le
Machine learning est cette technologie qui permet aux banques de :
-
Détecter, d’automatiser, d’anticiper et de gérer les réponses face aux scenarios de fraude en temps réel.
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Analyses le profil et le comportement des clients en temps réel
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Adapter l'authentification à chaque utilisateur pour offrir une expérience client optimale, à chaque transaction bancaire numérique.
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Prédire l’évolution des habitudes d’un client, et quels produits lui conseiller.
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Authentifier les identités
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Protéger les données
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Améliorer la satisfaction client en proposant les offres les plus pertinentes possibles
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