Le site Pymnts.com publie une étude s’attachant à mesurer le gap entre Perception et Réalité de la pénétration de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML)  dans les banques. Attention il s’agit d’une étude US only mais nous avons pensé que les résultats pouvaient vous intéresser.

 

Tout d’abord, précisons les technos étudiées par pymnts.com :

L’Intelligence Artificielle se distingue des autres technos par le fait qu’elle est autonome (une fois conçue, développée et mise en œuvre il n’est plus d’intervention humaine nécessaire).

 

Comment ces technos sont-elles utilisées par les banques (en fonction de la taille de celles-ci) :

L’IA étant la techno nécessitant le plus d’investissement (et surtout de compétences humaines…), elle n’est de fait déployée que par les institutions financières ayant les moyens/capacités nécessaires.

 

Dans quelles fonctions les banques usent-elles ces technos :

Détail de l’utilisation des technos par fonctions :

 

D’une manière générale, l’IA est souvent confondue avec d’autres formes de technologies d’apprentissage non surveillées et supervisées, comme le Machine Learning et le Deep Learning (DL). Ces technologies doivent être humainement gérées pour analyser des ensembles de data spécifiques, révélant la différence entre les technologies : l’IA n’est pas surveillée/supervisée, tandis que le ML et le DL le sont. Une véritable système AI a les trois capacités suivantes :

 

Bien qu’une petite minorité de banques disposent de systèmes qui fournissent ces 3 capacités, toutes les institutions pourraient bénéficier d’une des applications les plus sophistiquées de l’IA : les agents intelligents (aka Smart Agents).

La technologie Smart Agent est une technologie de personnalisation qui crée une représentation virtuelle de chaque entité avec laquelle elle interagit, y compris les clients, les banques et autres, et apprend en construisant un profil à partir des actions et des activités de cette entité.

Les agents intelligents sont également très adaptables et peuvent être utilisés dans une grande variété de contextes pour améliorer les opérations et les services orientés vers les clients. Dans le secteur des paiements, les agents intelligents recueillent et stockent des informations en ligne sur les clients, terminaux point de vente (POS), les commerçants et autres entités, en l’utilisant pour personnaliser les services qu’ils fournissent.

 

Quels sont les objectifs assignés par les banques à ces Smart Agents :

 

Retour sur investissement de la mise en place des technos IA, ML et DL :

 

Et demain ? Ce que les banques prévoient :

Les systèmes d’AI et ML représentent une formidable opportunité de croissance et de développement. Bien que le domaine soit jeune, et les talents peu nombreux, il semble y avoir un consensus commun entre les banques de toutes les formes et les tailles pour investir dans ces technos. Même si le temps hésite encore entre réflexion et action.

 

 

 

Similar Posts