La combinaison de types d’intérêts élevés, d’inflation élevée et d’un plus grand incertitude économique signifie que les dirigeants de la banque du secteur financier ont tendance à se concentrer sur leurs principales préoccupations. Nous aspirons beaucoup à améliorer la rentabilité opérationnelle, à réduire les risques en ce qui concerne le respect de la norme et à maintenir nos clients satisfaits avec un service excellent.
Les avancées technologiques auront un grand impact sur l’avenir du secteur bancaire et sur le panorama bancaire de son ensemble. Les banques qui ont adopté l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies avancées peuvent s’adapter aux changements du secteur financier avec plus de facilité que les cartes en option.
Il y a trois tendances technologiques bancaires qui sont en place dans le secteur des services financiers.
1. L’IA suivra le changement de la technologie de la banque dans les prochaines années
Il se peut que l’intelligence artificielle se soit convertie en thème du jour, mais ce n’est pas une tendance qui va disparaître rapidement. L’IA a le pouvoir de transformer le secteur bancaire en ce qui concerne la gestion des risques, l’efficacité opérationnelle, l’expérience du client et bien plus encore. La transformation numérique avec une bonne stratégie d’IA équipera les organisations de services financiers qui ont été adoptées pour être plus agiles en vue de modifier le panorama financier. Il existe une multitude de cas d’utilisation de l’IA dans le secteur des services financiers :
- Riesgo normativo y cumplimiento: L’intelligence artificielle peut discerner les patrons et les comportements pour identifier les risques de forme temprana. Grâce à l’analyse des données historiques et à la prévision des scénarios futurs, les banques peuvent évaluer le risque de marché, le risque de crédit et le risque opérationnel, et rendre plus efficaces leurs effets d’atténuation des risques.
- Attention au client : La satisfaction du client et sa fidélité dans le secteur bancaire sont d’une grande importance. Lorsqu’il combine la technologie d’IA, comme les chatbots, avec des employés qui travaillent pour résoudre les problèmes critiques de ceux qui rencontrent les clients, ils peuvent améliorer les résultats et améliorer les personnes avec des expériences personnalisées. De plus, les offres d’attention au client avec une meilleure analyse des données sur le comportement du client, ce qui améliore les offres de services et les activités de marketing.
- Efficacité opérationnelle : L’IA peut automatiser les tâches quotidiennes et les routines pour aider à passer un temps différent et créer des efficacités opérationnelles. Vous avez la capacité d’analyser les données et les informations avec le plus rapide et la plus grande précision pour les humains, ce qui améliore la visibilité au sein d’une organisation pour que les dirigeants puissent prendre de meilleures décisions et avec le plus rapide
2. Les données sont les plus importantes pour améliorer au maximum la technologie d’IA
Lors du Sibos 2023, il était clair que l’IA génératrice avait attiré l’attention des dirigeants des services financiers. Mais au milieu des attentes, il est facile de constater que l’IA n’est pas sans bonnes données.
L’une des principales tendances qui se sont manifestées lors de la conférence était au centre de ces données. Beaucoup de banques et d’institutions financières traditionnelles continuent d’utiliser des heures de calcul créées et gérées par des êtres humains, ce qui augmente le potentiel d’erreur humaine et le risque.
Les 3 principales tendances technologiques bancaires pour avoir un compte en 2024
Les données sont fournies et se trouvent dans une perspective estrecha et une vision incomplète. Si possible, il est recommandé de connecter les données des systèmes disparates pour créer une vision unifiée et prouver tout son potentiel. Ceci n’améliore pas seulement l’automatisation de l’IA, mais garantit également que tous ceux qui ont besoin d’accéder à elle dans l’organisation en fournissant des informations plus précises. Pour les grandes banques, cela suppose un retour. La technologie utilisée par Appian du Data Fabric peut être utile. Data Fabric aide à travailler avec des données dans une architecture virtuelle afin qu’il ne soit pas nécessaire de migrer une plate-forme vers une autre pour l’utiliser. Avec un Data Fabric, c’est comme si toutes les données étaient connectées, indépendamment de là où elles se trouvent.
- Maintenir l’intégrité des données. Si les données ne sont pas de bonne qualité, il est clair qu’elles sont complètes et précises comme la mer possible, la technologie qui en dépend ne fonctionnera pas. Les données erronées peuvent également être utilisées pour les mauvaises décisions des entreprises, plusieurs réglementations et l’insatisfaction des clients. Améliorer la précision des données impliquant les équipes de TI dans le processus de définition, de normalisation et de gestion. Il est important de rechercher les points de friction dans les processus d’entrée de données et de travail pour améliorer ces flux de travail afin d’améliorer l’intégrité de vos données.
- Gardez à l’esprit les préoccupations concernant l’IA et la confidentialité des données. Les dirigeants ont la raison de se préoccuper de la confidentialité lorsqu’ils traitent des données et de l’IA. Les informations qui sont introduites dans les modèles linguistiques de nombreux produits d’IA sont utilisées pour introduire le modèle pour les futurs résultats. Si elles sont fournies avec des informations ou des données confidentielles des clients, ces informations peuvent être publiées publiquement, créant un risque supplémentaire pour les entreprises en relation avec les droits de propriété et les préoccupations réglementaires. La solution à cette question dans le secteur financier est l’IA privée. Avec l’IA privée, le modèle linguistique est interne à l’entreprise et il entre seul avec des données propres. Cela apporte les bénéfices de l’IA et en même temps le maintien d’un haut niveau de sécurité pour l’organisation et ses clients. Cela signifie également que les résultats de l’IA reflètent spécifiquement la base de clients, ce qui vous permet de mieux connaître les nécessités et les habitudes de tous ceux qui ont un service presta.
3. Les actifs numériques et la tokenisation sont en place. L’automatisation peut être utile
La plupart des grandes banques gérantes d’actifs et d’organisations financières explorent les actifs numériques, la tokenisation et la technologie blockchain. La numérisation de
Ces actifs travailleront plus actifs dans le monde réel avec une gamme plus large de clients potentiels et permettront que l’argent soit plus facile à faire pour tout le monde de manière sûre. Un certain nombre d’investisseurs sont intéressés à inverser ces nouvelles activités pour la gestion patrimoniale, mais les modèles de commerce traditionnels ne le font pas encore possible. Les entreprises fintech et les banques modernes sont en train de prendre la route pour aborder les points problématiques et résoudre ces problèmes en relation avec les données.
Comment est-ce que nous avons les banques modernes ? Automatisation de l’IA. De nombreuses entreprises associées aux actifs numériques peuvent faciliter l’automatisation, comme l’évaluation de la valeur des actifs, la prévision financière et bien plus encore. L’IA peut également être utilisée pour l’évaluation et la gestion des risques, ainsi que pour le complément normatif de ces produits financiers.
Les entreprises de services financiers s’engagent dans des changements massifs dans le secteur. Les dirigeants bancaires doivent être conscients de la technologie qui peut les aider à s’adapter pour réduire les coûts d’exploitation, améliorer les processus bancaires et l’expérience numérique des clients et réduire les risques. Une stratégie d’IA solide combinée à l’automatisation des données et des processus est la forme d’un trimestre en 2024.
