10 meilleurs cas d'utilisation de l'apprentissage automatique en finance

La demande et la valeur d'une ingénierie financière, d'une analyse financière et de prévisions rapides et de haute qualité ont augmenté au cours des dernières années alors que nous entrons dans un nouveau niveau d'expérience client. Les avantages évidents de l'utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la finance, la banque et l'analyse commerciale sont difficiles à surestimer. Les avantages ont été confirmés dans la pratique par de nombreux cas réussis.

Les applications d'apprentissage automatique dans le secteur bancaire permettent aux entreprises d'automatiser les processus fastidieux et banals, offrant une expérience client beaucoup plus rationalisée et personnalisée. Ils vous permettent également de travailler de manière plus productive avec de grandes bases de données, améliorant considérablement la qualité de l'évaluation des actifs, prévoyant les performances financières et résolvant de nombreux problèmes critiques de sécurité financière des données.

Cet article présente des messages clés sur le rôle de l'apprentissage automatique dans les technologies financières et les cas d'utilisation de l'apprentissage profond dans le secteur bancaire. L'article se concentre également sur les cas d'utilisation les plus pratiques de l'IA et du ML pour optimiser les services financiers.

Le rôle de l'apprentissage automatique dans la finance

L'investissement dans les nouvelles technologies et principalement dans l'IA dans les FinTech est une condition préalable au développement et à l'amélioration systématique de la qualité du travail avec les clients et en termes de finance, de données et de cybersécurité.

Une équipe d'experts de Mediant Inc. cite des statistiques intéressantes qui donnent plus qu'une prévision précise des tendances d'investissement de l'industrie FinTech au cours des prochaines années. Sur la base de données de recherche statistique, la technologie de l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur dans la finance deviendront le principal investissement des cinq prochaines années, ainsi que des outils institutionnels pour unifier et gérer les processus existants.

La principale destination fonctionnelle des algorithmes ML est d'identifier clairement les modèles de travail et les corrélations entre de vastes quantités d'informations, d'événements, d'opérations et de séquences. Ainsi, le ML est utilisé avec succès aujourd'hui dans l'automatisation des processus, les problèmes de sécurité, l'optimisation du support client, les offres de crédit, l'optimisation de portefeuille, les finances personnelles et de nombreux autres secteurs.

En réalité, vous êtes confronté au travail de cas d'utilisation bancaire en machine learning si vous êtes client d'une banque, d'un service d'assurance ou de toute société FinTech. Certains experts appellent ironiquement l'introduction de l'IA dans le marché financier de la magie blanche parce qu'elle est presque invisible, mais qu'elle change toujours l'interaction du client et de l'entreprise pour le mieux.

Par exemple, la principale banque commerciale d'Ukraine, PrivatBank, a effectivement mis en pratique une technologie avec des assistants chatbot dans des plateformes Web et des applications mobiles. Les chatbots basés sur l'IA ont considérablement optimisé le temps de traitement de la résolution des requêtes générales.

La société mondialement connue PayPal investit dans le deep learning en termes de sécurité pour améliorer son suivi financier et sa détection des fraudes.

Donc, si vous recherchez une technologie comme celles mentionnées précédemment, vérifiez la compétence technique de Fayrix en matière de développement pour savoir comment nous pouvons vous aider.

10 cas d'utilisation de l'apprentissage automatique pour la finance

Nous avons déjà découvert que le sujet de discussion est un outil indispensable pour l'industrie FinTech aujourd'hui. Les technologies d'intelligence artificielle peuvent être largement utilisées à la fois pour des fonctions commerciales plus générales (de la détection de spam à la catégorisation de documents) et pour des besoins plus spécialisés des sociétés financières (de l'analyse technique des actions à la notation de crédit). Ici, vous pouvez consulter le service de développement de logiciels personnalisés de Fayrix pour en savoir plus.

Ensuite, nous détaillerons certains des cas les plus populaires de mise en pratique de cette technologie. Explorons les avantages du machine learning dans la banque et la finance !

Apprentissage automatique pour l'expérience client dans les services financiers

Le plus haut niveau d'assistance à la clientèle est le premier marqueur de la qualité des services financiers fournis. Et c'est précisément le facteur dans lequel les principales sociétés financières se battent pour le leadership. Le ML aide les organisations à améliorer l'expérience client, les services et à optimiser les budgets. Dans la plupart des cas, l'automatisation des processus remplace le travail manuel routinier, automatise les tâches et rend leur réalisation plus productive.

Parmi les exemples les plus frappants d'automatisation des processus pour augmenter le niveau de service client dans la finance figurent l'automatisation de la paperasse et des centres d'appels, ainsi que l'utilisation de chatbots.

L'une des «quatre grandes» banques américaines Wells Fargo, une société holding fournissant des services financiers, bancaires et d'assurance aux États-Unis, au Canada et à Porto Rico, investit constamment dans l'amélioration du service client. Il utilise avec succès un chatbot basé sur l'IA pour communiquer avec les utilisateurs de manière plus productive et fournir une assistance de soutien à l'aide de comptes et de codes.

Intégration client

L'intégration des clients est le processus complet par lequel les utilisateurs passent lorsqu'ils agissent en tant que clients d'une banque ou d'une entreprise FinTech. L'expérience d'intégration peut vraiment déterminer la relation actuelle du client avec l'organisation. Pour visualiser les résultats de l'application du ML pour l'intégration des clients, essayez de regarder l'interface de n'importe quel réseau social populaire.

Le moindre changement dans la conception de la page de démarrage ou un raccourci d'application sur votre bureau, tout changement dans l'algorithme et l'innovation fonctionnelle ne se produisent pas uniquement au gré du développeur. L'intelligence artificielle étudie les modèles d'utilisateurs sur le Web et, sur la base de l'analyse du comportement de millions de clients, des changements et des améliorations sont créés.

Parmi les exemples de cas réussis dans ce sens figure l'expérience du challenger allemand N26 Bank. Être entièrement numérique permet aux clients de gérer leur vie financière directement depuis leur smartphone dès le premier jour. Il invite les clients à ouvrir un compte en quelques minutes, directement depuis le smartphone, à le gérer en déplacement, à dépenser et à mettre de l'argent de côté en temps réel. Cette offre a tout son sens pour le client. De nos jours, des processus auparavant complexes comme l'intégration peuvent se produire n'importe où en quelques minutes.

Détection et prévention des fraudes

Tant que le nombre de transactions, de clients réels et d'intégrations augmentera, les menaces de sécurité apparaîtront. C'est à ce moment que les algorithmes d'apprentissage automatique sont utiles lorsque les banques et autres institutions nécessitent une détection spéciale des fraudes.

Les organisations bancaires peuvent l'utiliser pour surveiller une quantité considérable de paramètres transactionnels à la fois pour chaque compte en temps réel. L'algorithme examine les données de paiement historiques et analyse l'action de chaque titulaire de carte. De tels modèles peuvent être très visibles et prévenir les comportements suspects avec une grande précision.

Un système de paiement mondial Payoneer fournit des services financiers et des transferts d'argent en ligne dans le monde entier. En conséquence, la base de données clients de l'entreprise est estimée en millions. Étant donné que la société est un fournisseur MasterCard enregistré dans le monde entier, la sécurité des transactions échouerait sans les cas d'utilisation de ML dans le secteur bancaire.

Gestion de portefeuille

La gestion de portefeuille est un service de gestion de patrimoine en ligne qui utilise des points statistiques de l'émission ainsi que des algorithmes automatisés pour optimiser la performance des actifs des clients. Les clients remplissent leurs objectifs financiers, par exemple, pour économiser une certaine somme d'argent pendant une certaine période de temps. Le robot conseiller affecte ensuite les actifs actuels aux variantes et opportunités d'investissement. La gestion de portefeuille implique la création et la supervision de placements sélectionnés qui correspondent aux objectifs financiers à long terme et à la tolérance au risque de l'investisseur.

L'une des plus grandes sociétés de gestion de placements au monde, BlackRock Investment Company, propose Aladdin, un système d'exploitation créé et adapté aux besoins des gestionnaires de placements. La société affirme qu'Aladdin peut utiliser l'apprentissage automatique dans FinTech pour fournir aux gestionnaires d'investissement des institutions financières des outils logiciels d'analyse des risques et de gestion de portefeuille pour prendre des décisions d'investissement plus éclairées et fonctionner plus efficacement.

Évaluation et gestion des risques de crédit

Le risque de crédit est la perte économique résultant du manquement d'une contrepartie à ses obligations contractuelles ou du risque accru de défaut pendant la durée de la transaction. La complexité accrue de l'évaluation des risques de crédit a ouvert la porte à un apprentissage approfondi en finance. Cela est évident sur le marché croissant des swaps sur défaillance de crédit, où il existe de nombreux éléments incertains, impliquant à la fois la détermination de la probabilité d'un événement de défaut de crédit et l'estimation du coût en cas de défaut.

L'autre aspect de la mise en œuvre du ML dans la gestion des risques est le terme de sécurité. Le groupe Trésorerie et solutions commerciales de Citi a conclu un partenariat stratégique avec Feedzai, un leader de l'intelligence artificielle pour la gestion des risques en temps réel dans les secteurs bancaire et commercial.

Citi a intégré la plate-forme de surveillance des transactions de Feedzai alimentée par une technologie de pointe dans ses propres services et plates-formes propriétaires pour fournir aux clients un contrôle et une gestion des risques améliorés pour les transactions de paiement. La solution ML compare tous les points de données possibles dans les transactions actuelles et précédentes pour détecter les transactions suspectes présentant des problèmes de conformité.

Prédiction de l'attrition des clients

La prévision de l'attrition des clients est l'un des cas d'utilisation du Big Data les plus populaires dans les entreprises. Il consiste à détecter les clients qui peuvent annuler l'abonnement régulier. Les possibilités de mise en œuvre des méthodes sont énormes – des entonnoirs de vente dans les publipostages commerciaux à la personnalisation de divers programmes de fidélité pour les clients.

N'importe quelle grande entreprise de télécommunications ou opérateur de téléphonie mobile peut être citée comme exemple d'application pratique de l'apprentissage automatique pour prédire l'attrition des clients. Cette catégorie comprend presque toutes les entreprises qui vendent des abonnements.

Le géant du streaming vidéo Netflix a réalisé un revenu net total de plus de 1,86 milliard de dollars américains en 2019, tandis que le chiffre d'affaires annuel de la société a atteint 20,15 milliards de dollars américains. Le nombre d'abonnés au streaming de Netflix dans le monde n'a cessé de croître ces dernières années, atteignant 167 millions au quatrième trimestre 2019. Si vous êtes intéressé par le développement d'une application mobile, consultez les compétences de Fayrix pour en savoir plus.

Valorisation et gestion d'actifs

La gestion des actifs pour les actifs numériques ou les actifs industriels distribués sont des applications où de volumineuses données sur les actifs sont déjà enregistrées, ce qui les rend mûres pour l'automatisation via l'IA.

Les sociétés de gestion d'actifs et de patrimoine explorent les solutions potentielles d'IA pour améliorer leurs décisions d'investissement et utiliser leurs trésors de données historiques. Environ 13,5 % des fournisseurs d'IA dans le secteur bancaire concernent des solutions de gestion de patrimoine et d'actifs.

Prévisions boursières

Les prévisions de fluctuations boursières sont souvent sous-estimées dans le secteur du trading et même considérées comme pseudo-scientifiques. Certains traders de la vieille école le pensent toujours aussi et étudient chaque jour des tonnes de graphiques boursiers avec des chandeliers japonais.

Cependant, les entreprises d'aujourd'hui peuvent faire des suppositions estimées et des prévisions éclairées sur la base des informations dont elles disposent dans le présent et le passé concernant n'importe quel stock. Une estimation estimée à partir des mouvements et des modèles passés du cours des actions est appelée analyse technique des actions, et elle est utilisée pour prédire la direction des prix d'une action. Dans le même temps, la technique la plus répandue implique l'utilisation de réseaux de neurones artificiels et d'algorithmes.

Les algorithmes et leur utilisation en bourse et en trading

L'apprentissage automatique financier aide à résoudre des tâches avec les décisions de trading gagnantes dans le domaine du trading algorithmique. Un modèle mathématique surveille les dernières mises à jour des informations sur le marché et les résultats commerciaux en temps réel. Un algorithme spécial a été créé pour détecter les modèles qui peuvent avoir un impact sur la dynamique des cours boursiers dans leur évolution croissante ou décroissante. Il peut ensuite agir de manière proactive pour vendre, détenir ou acheter des actions, en utilisant des informations factuelles liées aux prévisions.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser simultanément des tonnes de sources de données et de conditions de marché. Et, naturellement, les commerçants humains ne peuvent pas y parvenir physiquement en raison de la quantité massive d'informations.

Souscription et pointage de crédit

Le soi-disant système de notation de crédit évalue la solvabilité d'une personne et les risques de crédit sur la base de méthodes statistiques numériques. Cette technologie est souvent utilisée dans les prêts rapides pour de petits montants lors de l'enregistrement de prêts express à la consommation dans des magasins immobiliers par des sociétés de crédit dans le secteur des opérateurs de téléphonie mobile ou des compagnies d'assurance.

La notation consiste à attribuer des points en remplissant un questionnaire élaboré par des évaluateurs du risque de crédit. Sur la base des résultats des points gagnés, le système décide automatiquement d'approuver ou de refuser d'émettre un prêt.

Les données des systèmes de notation sont obtenues à partir des probabilités de remboursement des prêts par des groupes individuels d'emprunteurs, qui ont été obtenues à partir de l'analyse des antécédents de crédit de milliers de personnes. On pense qu'il existe une corrélation entre certaines caractéristiques sociales d'un client particulier, notamment le fait d'avoir des enfants, l'état matrimonial, le niveau d'éducation et la conscience de l'emprunteur.

Par exemple, l'un des plus grands bureaux d'historique de crédit aux États-Unis avec plus d'un siècle d'histoire, Equifax, met en œuvre avec succès l'apprentissage automatique et la technologie FinTech. Ils les utilisent dans la notation du crédit pour fournir des cotes de crédit et des données démographiques aux entreprises et offrir des services commerciaux de surveillance du crédit et de prévention de la fraude directement aux consommateurs.

Exemples de startups réussies dans le secteur financier

Vous trouverez ci-dessous quelques solutions exceptionnelles tirant parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour aider les banques et les utilisateurs ordinaires à mieux gérer la gestion financière.

Sygnifié

C'est l'une des startups d'apprentissage automatique les plus populaires du secteur bancaire. De plus, la solution est créée à la frontière de la banque et du commerce électronique puisque sa tâche principale est d'identifier la fraude à l'étape du paiement. En utilisant les technologies d'apprentissage en profondeur, la solution vérifie l'identité des clients et conclut sur l'intention de paiement, en tenant compte des transactions précédentes et des modèles de comportement des utilisateurs.

Hyperscience

HyperScience est l'une des startups d'IA et d'apprentissage automatique dans le secteur bancaire visant à améliorer la productivité, à éliminer les erreurs humaines et à rationaliser les tâches de routine. S'appuyant sur la technologie de traitement intelligent des documents, la solution transforme les factures manuscrites en données précises.

AppZen

Il s'agit d'une autre startup fascinante d'apprentissage automatique dans le secteur financier créée pour un audit de back-office automatisé. La plateforme analyse les contrats et les factures pour détecter les erreurs, les fraudes et les habitudes de dépenses. La solution est également équipée d'un traitement du langage naturel (NLP) et d'une vision par ordinateur avancée.

Zest Finance

Cette plate-forme est l'un des exemples de startups ML dans le secteur bancaire visant à améliorer la notation de crédit. À l'aide d'une modélisation de crédit avancée, la solution identifie les risques possibles et aide les prêteurs à prendre des décisions éclairées. Zest Finance prend également en charge les concepts de finance ouverte, en analysant toutes les données disponibles sur la solvabilité des clients pour obtenir une image complète.

Futur Conseiller

Les technologies ML dans les projets de startups financières vont au-delà de la collecte et de l'analyse de données. Future Advisor est l'un d'entre eux, alimenté par l'analyse prédictive. La plate-forme suggère des décisions d'investissement basées sur les données et des tactiques de gestion de patrimoine en fonction de l'objectif, et considère les opportunités d'optimisation fiscale.

Cléo

L'utilisation des technologies d'intelligence artificielle dans les startups bancaires pour résoudre les tâches routinières et plus sophistiquées de la banque n'est pas la seule opportunité. L'apprentissage automatique dans les startups financières peut également servir les utilisateurs ordinaires. Par exemple, Cleo est une application de budgétisation intelligente qui analyse les habitudes et les habitudes de dépenses, fournit des conseils de budgétisation, suggère de fixer des objectifs financiers et aide les utilisateurs à les atteindre. La conception intuitive et l'expérience utilisateur amusante sont les caractéristiques qui rendent Cleo encore plus remarquable.

Notre expérience

Gérer votre projet de startup est toujours un défi, surtout si vous allez perturber le marché FinTech avec votre idée exceptionnelle. Cependant, il y a beaucoup de problèmes techniques et de conformité à résoudre à l'avance, et Fayrix est là pour vous aider dans ces deux tâches.

Nous sommes une société de développement de logiciels offshore fournissant des services de conception Web et mobile aux startups. De plus, nous comprenons parfaitement leurs besoins pour la qualité la plus élevée du projet final, raisonnablement adaptée au coût de développement. Pour optimiser au maximum le processus de développement, nous mettons en place des équipes tech distantes et dédiées avec la possibilité de les relocaliser à un certain stade de croissance de la startup.

Notre vaste expérience dans le développement de logiciels pour les startups couvre, mais ne se limite pas à la création de solutions FinTech pour la prévision de la demande, l'optimisation des entrepôts, la prédiction de l'attrition des clients et la notation de crédit.

Contactez-nous dès maintenant pour discuter de votre idée et définir la stratégie de développement de votre futur projet FinTech !

Fayrix possède une vaste expérience dans des cas bénéfiques d'apprentissage automatique pour la finance et des tâches spécifiques en entreprise. Des solutions prêtes à l'emploi peuvent être appliquées dans divers domaines, de la prévision de la demande et de l'optimisation des entrepôts à la prédiction de l'attrition des clients et à la notation de crédit.

Parmi nos clients figurent les plus grandes banques de divers pays. Nous avons eu une coopération fructueuse avec la US Santander Bank. Nous avons aidé à construire un modèle prédictif pour déterminer la consommation des clients en produits bancaires. L'objectif principal de la mise en œuvre de la méthode était d'augmenter le taux de conversion dans les campagnes de vente pour un produit bancaire spécifique destiné à un public cible étroit.

Un autre cas d'utilisation réussi de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire a été avec la plus importante banque russe - Sberbank. L'équipe de Fayrix a dû construire un modèle de prédiction des dépenses totales et individuelles des clients. Nous avons développé un ensemble de modèles pour résoudre le problème : prévisions de séries chronologiques, régression linéaire et arbres de décision. Les objectifs de cette solution étaient d'augmenter les ventes et la fidélisation grâce à des offres personnalisées pertinentes. L'essence de la méthode mise en œuvre était de prédire les transactions du client avec une carte en plastique.

Revoleto est une plateforme d'apprentissage en ligne qui aide les utilisateurs à découvrir le monde des investissements et du trading. La société vise à développer une plate-forme d'apprentissage en ligne pour les commerçants afin de permettre aux débutants de se plonger dans le marché du trading. La large gamme d'outils d'investissement et de trading utiles de Revoleto aide les passionnés de trading à approfondir leur compréhension et à apprendre à analyser correctement le marché.

Dernières pensées

Le ML est plus répandu dans la finance que dans tout autre secteur en raison de la puissance informatique disponible et des nouveaux outils d'apprentissage automatique. Les plus grands avantages de l'apprentissage automatique dans la finance incluent la simplification du marketing des produits et l'aide à des prévisions de ventes précises.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent traiter de nombreuses tâches qui dépassent les capacités humaines et éliminent les erreurs humaines. Comme les algorithmes apprennent constamment, ils servent de pont vers un système financier automatisé totalement sans faille. Si votre entreprise a besoin d'un tel avantage pour distancer ses concurrents, contactez l'équipe Fayrix. Nous serons heureux de discuter de vos idées de projets!

Si vous n'êtes toujours pas sûr de la technologie dont vous aurez besoin dans votre futur projet, vérifiez les compétences technologiques de Fayrix et choisissez la meilleure solution pour résoudre tous vos objectifs commerciaux.

FAQ

Quels sont les principaux cas d'utilisation du machine learning en finance ?

Dans la plupart des cas, les technologies ML dans les projets de startups financières ouvrent de nombreuses opportunités pour analyser les données et les modèles de comportement des clients, découvrir les habitudes de consommation, évaluer les revenus réels, prendre des décisions de prêt et d'investissement moins risquées, améliorer l'expérience client, prévenir la fraude et automatiser la documentation. En traitement.

Quels sont les projets les plus populaires développés avec ML pour le secteur financier ?

Les startups d'IA et de machine learning les plus populaires dans le secteur bancaire sont Sygnifyd (une solution qui détecte la fraude lors des paiements en ligne), HyperScience (la plateforme qui automatise le traitement de la facturation), Future Advisor (la solution d'aide à la décision en IA qui suggère des options d'investissement avantageuses), et Cleo (l'application de budgétisation personnelle et de gestion de l'argent basée sur l'IA).

L'IA va-t-elle remplacer les métiers de la finance ?

Il existe de nombreuses startups prometteuses dans le secteur bancaire, et certaines d'entre elles ont déjà éliminé le besoin de participation humaine, par exemple, ces applications automatisant les tâches de routine. En effet, l'IA est susceptible de remplacer certains emplois dans la finance en raison du potentiel énorme de cette technologie et de l'impact du COVID-19. Cependant, il existe encore des tâches qui nécessitent l'esprit humain, l'intuition, l'expérience et la créativité, et il est peu probable que les emplois qui y sont liés soient entièrement remplacés par l'IA.