Les cas d'utilisation les plus courants de l'IA générative dans le secteur bancaire sont les suivants :
Service client et assistance : les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA générative peuvent traiter une multitude de demandes des clients, en fournissant des réponses instantanées et une assistance personnalisée. Ces systèmes d’IA peuvent répondre aux questions sur les soldes des comptes, les historiques des transactions et les conseils financiers, améliorant ainsi la satisfaction des clients et réduisant la charge de travail des équipes d’assistance humaines.
Approbation des crédits et souscription des prêts : l’intégration de l’IA dans la notation des crédits et l’évaluation des risques permet une analyse précise, ce qui améliore la prise de décision pour les demandes de prêt et l'émission de cartes de crédit. Dans la souscription de prêts, l'IA générative peut automatiser la création de mémos de crédit, incluant des résumés exécutifs et des analyses sectorielles, accélérant ainsi le processus et réduisant les efforts manuels.
Collecte de créances : l’IA peut soutenir les efforts de recouvrement en interagissant avec les emprunteurs pour leur proposer des options de remboursement, identifier des schémas d'impayés et recommander des stratégies de recouvrement appropriées, améliorant ainsi les taux de recouvrement et les relations clients.
Détection et prévention des fraudes : l’IA générative peut analyser de grands volumes de données de transaction pour identifier des modèles inhabituels et des activités potentiellement frauduleuses. En apprenant continuellement à partir de nouvelles données, ces systèmes d’IA deviennent plus précis au fil du temps, aidant les banques à détecter et à prévenir les fraudes de manière proactive, par exemple les prises de contrôle de compte (ATO) et le blanchiment d’argent.
Marketing personnalisé et génération de prospects: les systèmes basés sur l’IA peuvent interagir avec les clients potentiels pour comprendre leurs besoins et leurs préférences, créant ainsi des recommandations de produits personnalisées. Cette approche ciblée améliore l'efficacité des campagnes marketing et renforce les efforts d'acquisition de clients.
Création de pitchbooks : les pitchbooks sont des présentations commerciales qu’une banque utilise pour persuader un client ou un prospect de faire appel aux services de la banque. L’IA générative peut également collecter, traiter et résumer des informations provenant de diverses sources pour créer rapidement ces protocoles.
Conformité réglementaire et production de rapports : l’IA générative peut aider à la préparation et à la synthèse des rapports réglementaires, garantissant ainsi la conformité des banques avec les réglementations du secteur. Elle peut automatiser l'extraction et l'organisation des données pertinentes, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour les tâches de conformité.
Gestion des risques : l’IA générative peut analyser les tendances du marché, les indicateurs financiers et les historiques de crédit pour fournir des évaluations des risques plus précises. Cette capacité aide les banques à prendre des décisions plus éclairées en matière de prêts, d’investissements et d’autres activités financières.