L'apprentissage automatique (ML) est un type particulier d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans programmation spécifique.

Dans la technologie financière, le ML utilise des algorithmes pour traiter et analyser rapidement et efficacement de grandes quantités de données. Cela peut aider l'entreprise à réduire ses coûts d'exploitation, à accroître l'efficacité de ses processus internes et à augmenter sa compétitivité.

Comment les FinTech appliquent-elles l'apprentissage automatique?

Automatisation des processus et amélioration de la prise de décision

Remplacer le travail manuel et automatiser les tâches répétitives de routine avec des solutions logicielles est l'une des applications populaires du ML.

Les réseaux neuronaux permettent une analyse rapide et efficace des données. Même une grande quantité de données pourrait être soigneusement analysée et des informations utiles pourraient être obtenues pour la prise de décision en temps réel.

Cela aide l'entreprise à gagner du temps et de l'argent, à augmenter sa productivité et à répondre aux exigences changeantes des clients.

Assistance à la clientèle

L'utilisation du ML dans les FinTech minimise les erreurs humaines et améliore la qualité du support client. Elle permet également de mieux comprendre leurs besoins et les recommandations de service personnalisées. Dans certains cas, la technologie d'IA est capable de reconnaître des modèles et des sentiments, ainsi que de comprendre et de répondre à des demandes uniques.

Par exemple, les systèmes de dialogue et les bots de chat. Ils traitent les messages des utilisateurs, acceptent les suggestions et les plaintes et résolvent les tâches élémentaires à tout moment qui convient aux clients.

La sécurité. Prévention des fraudes

Des algorithmes ML spéciaux analysent les transactions, les décisions et autres actions des clients. Ils détectent les activités suspectes susceptibles de menacer l'utilisateur et les signalent, empêchant ainsi le vol de comptes et la fraude aux paiements.

Au sein d'AZN Research, les réseaux neuronaux entraînés détectent également les anomalies dans le traitement des transactions financières en transit. Il est nécessaire de respecter les règles de sécurité liées au mouvement des fonds.

Cette opération renforce la sécurité de votre organisation et vous permet de conserver intacts les avoirs de vos clients.

Analyse prédictive

Les algorithmes ML jouent un rôle important dans la prévision des tendances sur le marché financier. Les entreprises les utilisent pour prédire les risques du marché et les anomalies financières, réduire la fraude, identifier les opportunités financières, etc.

Les entreprises forment des modèles sur d'énormes quantités de données, telles que les interactions financières, le remboursement des prêts, les actions des entreprises, les interactions avec les clients. Cela signifie que les réseaux neuronaux peuvent prédire les tendances futures en matière de prêts, d'assurances et d'actions.

La prédiction des tendances de consommation aide beaucoup à comprendre le comportement d'un client. En outre, sur la base de ces données historiques, les technologies formées peuvent fournir aux utilisateurs des conseils en matière de services.

L'introduction de l'apprentissage automatique est profitable pour l'industrie FinTech. Ses algorithmes sont utilisés dans diverses tâches de la sphère financière : de l'octroi de crédits à l'amélioration de la sécurité des opérations financières. Ils peuvent également s'adresser aussi bien aux clients individuels qu'aux entreprises.

Chez AZN Research, nous utilisons les avantages des techniques d'apprentissage automatique pour optimiser nos processus de travail.

Par exemple, l'analyse des sentiments est utilisée pour déterminer l'évaluation qualitative du retour d'information dans les CIS.

L'application de l'OCR (ou reconnaissance optique de caractères) est nécessaire pour la lecture de modèles et de documents. Elle permet de déterminer automatiquement le type de document téléchargé afin d'optimiser le processus d'enregistrement, de création de questionnaires, etc. L'utilisation de l'OCR est également nécessaire pour remplir les formulaires avec les valeurs des documents lus : numéros de licence, dates différentes, MRZ (ou zone de lecture automatique), numéros d'identification, etc.