Traducteur | Cui Hao
Critique | Sun Shujuan
Comme toute industrie leader, le marché de la technologie financière (FinTech) a connu une évolution à long terme en raison de l'évolution de la demande du marché et des progrès technologiques. Parce que de nombreuses entreprises qui s’appuient sur la technologie financière ont transformé leurs modèles opérationnels pour participer à cette fête du changement technologique.
Cette évolution a sans aucun doute façonné plusieurs tendances passionnantes, de l'enregistrement sur papier des transactions financières quotidiennes à la construction d'appareils informatiques analogiques, du développement des ordinateurs de première génération à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans les produits numériques technologiques financiers. , l’industrie a connu une croissance sans précédent.
Il existe plus de 30 000 sociétés SaaS de technologie financière dans le monde, et nombre de ces marques s'appuient désormais entièrement ou partiellement sur la technologie de l'IA et du ML.
À travers cet article, examinons de plus près comment l’IA et le ML remodèlent la technologie financière SaaS d’aujourd’hui, et ce que ces changements signifient pour nous.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des mots à la mode qui font constamment la une des journaux en ce moment. Ils ne semblent peut-être pas familiers puisque la plupart des gens les utilisent de manière interchangeable, alors définissons-les d'abord.
L'intelligence artificielle (IA) est l'abréviation d'intelligence artificielle, qui utilise l'intelligence humaine pour créer des systèmes ou des mécanismes autosuffisants en équipant les ordinateurs de différentes informations, et elle peut également imiter les actions humaines dans le monde physique.
Un simple robot d'intelligence artificielle est Siri sur votre iPhone ou Alexa sur vos appareils domestiques numériques. Ces programmes d'intelligence artificielle sont conçus pour résoudre des problèmes générés par les humains et les ordinateurs ; leur fonction principale est d'accomplir n'importe quelle tâche donnée et d'atteindre l'objectif dans un laps de temps donné.
L'apprentissage automatique est une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre de nouveaux scénarios et d'améliorer leurs capacités de prise de décision face à des situations plus complexes. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes informatiques et des méthodes analytiques pour créer des modèles prédictifs qui aident à résoudre différents problèmes, notamment dans le secteur financier.
Comme mentionné précédemment, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle important dans les outils fintech SaaS d'aujourd'hui en développant des analyses prédictives qui facilitent la prise de décision. La valeur ajoutée de cette intelligence artificielle se ressent dans des domaines variés, depuis les opérations professionnelles jusqu’aux utilisateurs ordinaires. Voici quelques-uns des impacts de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique sur la technologie financière SaaS.
Les banques et autres organisations de technologie financière sont toujours à la recherche de modèles pour minimiser les risques. L'approche d'arbre de décision basée sur l'IA fonctionne en développant des règles simples et traçables pour des situations financières complexes et non linéaires, utilisant ainsi ces règles pour avoir un impact sur la gestion des risques. Dans le même temps, les techniques de vecteurs de support permettent de déterminer le risque de crédit important d'un prêt.
De nombreux secteurs de services financiers emploient des consultants en apprentissage automatique qui utilisent des techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique pour développer des modèles prédictifs pour leurs organisations.
La fraude est un problème auquel de nombreuses banques sont confrontées car la sécurité des consommateurs et financière ne peut être complètement garantie. L’intelligence artificielle peut contribuer à réduire la fraude en analysant d’énormes quantités de données de transaction pour découvrir des schémas de fraude cachés. Il peut détecter ce modèle en temps réel et l’empêcher de se produire. De plus, l’algorithme de « régression logistique » du machine learning peut aider à comprendre les modèles de fraude et à les empêcher de se produire.
PayPal est un exemple typique d'utilisation de l'intelligence artificielle pour la détection des fraudes. PayPal utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données de sa plateforme et identifier les transactions potentiellement frauduleuses.
Le système d'intelligence artificielle examine divers points de données tels que l'emplacement de la transaction, l'appareil utilisé pour effectuer la transaction, le montant de la transaction et l'historique de l'utilisateur sur la plateforme.
Par exemple, si la transaction est effectuée à partir d'un appareil qui n'est normalement pas associé au compte de l'utilisateur, ou si le montant de la transaction est beaucoup plus élevé que d'habitude, le système peut signaler la transaction pour examen. Le système d'intelligence artificielle de PayPal s'est avéré très efficace pour détecter les fraudes. Selon l'entreprise, son système peut détecter les transactions frauduleuses et le taux de fraude ne représente que 0,32 % des revenus de l'entreprise. Cela permet à PayPal d'éviter des millions de dollars de pertes liées à la fraude chaque année.
L'intelligence artificielle peut garantir que les clients obtiennent les bonnes informations financières au bon moment. En étudiant les données clients et des analyses significatives, l’IA peut créer des réponses clients basées sur les préférences ou les exigences des clients. Des exemples typiques de marques SaaS utilisant l'IA et le ML sont Zendesk et Salesforce. Leurs outils, AnswerBot et Einstein, comprennent l'intention du client et fournissent des réponses pertinentes en temps réel. L’algorithme apprend également de chaque interaction et devient plus intelligent au fil du temps.
Comme tous les autres secteurs, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont également eu un impact sur la façon dont les professionnels gèrent ou gèrent les actifs financiers. Grâce à l’IA, les gestionnaires d’actifs peuvent automatiser les rapports et la documentation clients, fournir des relevés de compte détaillés et exécuter de nombreuses autres fonctions avec précision.
L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la technologie financière SaaS a apporté de grands avantages à l'ensemble du secteur. Voici quelques points clés pour intégrer l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).
Avant l'introduction de la technologie d'apprentissage automatique, un petit nombre de transactions financières étaient enregistrées chaque jour dans le grand livre. Des volumes élevés de transactions et une compréhension limitée ont entraîné des erreurs et des comptes déséquilibrés. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique offrent une marge de précision pour les tâches de calcul répétitives, notamment l'équilibrage et l'analyse des comptes, et garantissent l'exactitude de ces calculs. Grâce à ces nouveaux développements, les résultats sont plus précis et les pertes peuvent être réduites.
Un autre avantage de l'utilisation de l'IA et du ML dans la technologie financière SaaS est une efficacité accrue, une productivité améliorée et une réduction du temps nécessaire pour accomplir les tâches. L’utilisation de chatbots IA pour traiter les demandes des clients peut contribuer à améliorer l’efficacité globale du support client.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique fournissent une aide à la prise de décision sur la technologie SaaS. Les analystes financiers peuvent facilement analyser des milliards de données, étudier les modèles et les tendances des actions et utiliser la technologie pour prendre des décisions stratégiques et bénéfiques.
Il y a quelques années, seuls les riches pouvaient se permettre des conseillers financiers personnels qui pouvaient les aider à gérer leur patrimoine et à réguler leurs dépenses. Cependant, à l’ère actuelle des applications basées sur l’IA, le suivi des factures, les prévisions du cours des actions, l’analyse du marché ou des cryptomonnaies peuvent être effectués par n’importe qui, dans le confort de son foyer.
Bien que les avantages de l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans la fintech SaaS soient évidents, il convient de noter qu'ils comportent également des défis.
Comprend les risques suivants :
pour développer des applications de technologie financière d'intelligence artificielle coûte de l'argent. Afin de récupérer ces coûts, les applications développées doivent être utilisées par le public. Cependant, les gens sont plus susceptibles de dépenser 50 $ pour une application de fitness ou de rédaction de recettes que pour une application fintech.
Il est assez difficile de trouver un équilibre entre la valeur de l'application, les informations personnelles et la confidentialité des données. Les clients sont conscients des problèmes de confidentialité des données et souhaitent fournir le moins d’informations personnelles possible lors de leur inscription. Si vous posez trop de questions ou avez besoin d’accéder à trop d’appareils, les clients risquent de partir. Comment entraîner l’IA à développer des fonctionnalités plus personnalisées si vous n’obtenez presque aucune information ?
Le succès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique est souvent remis en question par le biais de données. La plupart de ces préjugés proviennent de groupes minoritaires qui n’ont pas accès à la technologie financière, ou d’humains qui entraînent l’intelligence artificielle, et leurs jugements sont biaisés. Les biais sont souvent générés par les humains et se propagent dans les algorithmes une fois entrés.
L'incident du COVID-19 et les initiatives gouvernementales associées ont entraîné d'énormes changements sur le lieu de travail, accélérant l'adoption de technologies de pointe dans le monde entier. Pendant le confinement, les entreprises axées sur l’IA ont non seulement constaté une augmentation de leur productivité, mais ont également lancé de nombreux nouveaux produits et logiciels d’IA dans tous les domaines et ont utilisé la fusion des deux.
L'espace de la technologie financière SaaS est susceptible de subir une transformation dans les années à venir en raison du développement continu de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Ce changement permettra à davantage d'entreprises d'acquérir un avantage concurrentiel, d'améliorer leurs performances financières et, à terme, d'atteindre leurs objectifs commerciaux en matière de gestion financière.
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