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Intelligence artificielle dans le secteur bancaire

Comment les banques pourraient mieux connaître leurs clients ?

Ces dernières années, les banques ont traversé des moments difficiles. En raison de la crise financière, de nombreuses exigences réglementaires ont été imposées. La politique de taux d'intérêt bas ou nuls a fait fondre les marges bénéficiaires. Et avec la DSP 2, le dernier bastion des banques est tombé avec la souveraineté sur les opérations de paiement. Il est donc grand temps, et c'est une bonne raison, de contrer intelligemment le changement de situation et la pression massive sur les coûts qui en résulte - et d'investir dans la compréhension des clients.

Pour un meilleur service et une approche client individualisée. Découvrez dans notre nouveau rapport technique du secteur bancaire, comment l'intelligence artificielle basée sur des données de haute qualité aide les banques à aller dans cette direction et à prendre le bon chemin.

Les nouveaux besoins des clients exigent de nouvelles approches

Les trois quarts de tous les clients des banques s'attendent à recevoir des recommandations de produits personnalisées en fonction de leurs besoins et de leurs objectifs. Mais seule une banque sur quatre est actuellement en mesure de répondre pleinement aux besoins personnels de ses clients. En conséquence, il est urgent d'utiliser de manière rentable les vastes quantités d'informations disponibles sur les clients, telles que les données de paiement, la solvabilité et le comportement d'achat. Toutefois, cela ne peut se faire sans soutien technologique. L'utilisation ciblée de l'intelligence artificielle basée sur une base de données fiable peut y contribuer, en combinaison avec une gestion professionnelle de la qualité des données.

La segmentation client promet un grand potentiel

L'intelligence artificielle peut aider de manière exhaustive et concrète à la personnalisation des produits et services. Les clients vont apprécier. Par conséquent, la segmentation de la clientèle promet un grand potentiel. Il est dommage que les banques n'aient généralement classé leurs activités qu'en fonction d'une seule caractéristique, comme la taille de l'entreprise ou l'état civil. Toutefois, la décision est de combiner un certain nombre de caractéristiques. Ce n'est qu'alors que l'on peut former des clusters et que l'on peut alors parler d'une véritable personnalisation. Et plus le nombre de clients numériques augmente, plus il est important de relier les canaux et les pistes correspondants. La détection des fraudes, les conseils financiers automatisés et les prévisions de crédit seront également possibles.

Cependant, la qualité des données clients est essentielle à la réussite.

Toutefois, pour réussir à gérer la segmentation de la clientèle, les prévisions de paiement ou les risques de défaillance, il est essentiel que la base de données clients qu'un prestataire de services financiers met à la disposition du système d'IA soit d'une grande qualité. En effet, la base de tout système de machine learning est la quantité de données - généralement 10% - sur laquelle les systèmes ML doivent d'abord être formés. Au terme de cette phase d'apprentissage, le système est en mesure de généraliser et d'évaluer des données inconnues. Pour éviter que le système n'apprenne mal et ne fasse des prévisions erronées, la base de données sous-jacente doit être absolument exempte d'erreurs. En d'autres termes, plus une base de données (clients) est correcte, meilleur sera l'algorithme qui en tirera ses conclusions. Cependant, pour s'assurer que rien n'échappe à tout contrôle, il est essentiel que toutes les données clients soient réellement intégrées.