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Accélération de la réduction des coûts : l’IA a un impact sur les services financiers

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Accélération de la réduction des coûts : l’IA a un impact sur les services financiers


Dans le paysage en constante évolution du secteur des services financiers, le changement est une constante et la transformation est une exigence.pour rester en phase avec les nouvelles réglementations, l’atténuation des risques et les développements technologiques qui soutiennent la transformation. Et tout comme les services financiers connaissent leurs cycles, à cette période de l’année, je me retrouve à revenir au thème de la réduction des coûts.

Les institutions de services financiers sont constamment mises au défi de trouver un équilibre délicat entre innovation et réduction des coûts alors qu’elles recherchent des opportunités de réduire leurs dépenses tout en finançant de nouveaux projets de développement d’applications. Historiquement, les entreprises se sont appuyées sur des solutions tierces coûteuses pour les aider à identifier les opportunités d’économies. Cependant, le paysage évolue rapidement et l’émergence de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML) a inauguré une nouvelle ère de possibilités. Ces technologies de pointe offrent des alternatives moins coûteuses pour découvrir des gains d’efficacité au sein des opérations financières, tout en améliorant la qualité des services offerts. Dans cet environnement dynamique, l’exploitation de la puissance de l’IA et du ML change la donne pour les entreprises qui cherchent à prospérer sur un marché de plus en plus concurrentiel.

Les cas d’utilisation de ces technologies continuent de se développer et de s’améliorer, façonnant l’industrie d’une manière dont nous ne pouvions que rêver. En fait, certaines des informations présentées dans ce blog ont été renforcées par la puissance des grands modèles linguistiques (LLM), soulignant la synergie entre l’expertise humaine et les informations basées sur l’IA.

Dans l’article de cette année, j’ai rassemblé des stratégies de réduction des coûtsaugmenté par les capacités de l’IA générativeet des approches innovantes qui promettent d’accélérer la réduction des coûts et de remodeler le paysage des services financiers au cours de l’année à venir.

Les nouvelles technologies signifient de nouvelles opportunités

L’IA en général et le ML, l’IA générative et les LLM en particulier, ont le potentiel de réduire considérablement les coûts des services financiers dans leur ensemble en automatisant les tâches, en améliorant la productivité et en réduisant le besoin de travail manuel. Et en investissant dans ces technologies, les entreprises bénéficient d’avantages supplémentaires en augmentant leur avantage concurrentiel et en améliorant l’expérience client.

Bien que cette liste ne soit pas exhaustive, j’ai fourni un aperçu synthétique de cas d’utilisation pour des gains rapides, des gains plus rapides et des stratégies à plus long terme.

  • Base de connaissances d’entreprise (EKB) et chatbots
    • Les chatbots, ou assistants virtuels alimentés par l’IA générative, peuvent être utilisés pour créer des outils destinés aux clients et aux employés qui évaluent les demandes des utilisateurs et fournissent des réponses personnalisées, réduisant ainsi le besoin de représentants humains et les coûts associés. Ils peuvent fournir des réponses instantanées et précises aux requêtes courantes des clients, telles que le solde du compte, l’historique des transactions, les informations sur les prêts et les procédures bancaires générales.
    • Un EKB peut être utilisé pour aider les employés à accéder à des informations précises et à jour sur les produits, la conformité réglementaire et le support informatique interne..
  • Recherche et rapports automatisés
    • Automatisez le processus de collecte, d’analyse et de reporting des données financières et des tendances du marché, réduisant ainsi le temps et le coût de la recherche manuelle pour une prise de décision plus rapide.
  • Optimisation du portefeuille
    • Analyser un portefeuille d’investissements et identifier les opportunités pour optimiser les rendements tout en gérant les risques. Cela peut aider les investisseurs à réduire le temps et le coût de la gestion manuelle de portefeuille et potentiellement à améliorer les performances des investissements.
  • Génération de contenu, classification de texte et clustering
    • Automatisez le contenu du site Web pour les FAQ et les sections d’aide, en gardant à jour le contenu destiné aux clients.
    • Créez automatiquement des messages personnalisés, des relevés de compte et des résumés de transactions, et informez les clients des événements ou des offres à venir.
    • Regroupez les clients en fonction de leur historique de transactions, de leurs données démographiques, de leurs modèles de comportement et d’autres données pertinentes pour améliorer les résultats de marketing et de personnalisation.
    • Détectez les modèles et les indicateurs d’activités frauduleuses potentielles à l’aide des données de transaction, des profils clients et d’autres informations pertinentes.

Victoires rapides!

  • Juridique et conformité
    • Résumant les exigences réglementaires : L’IA peut résumer les exigences réglementaires en analysant de grands volumes de textes réglementaires et en extrayant des informations clés, permettant ainsi aux sociétés de services financiers de comprendre et de respecter plus facilement des réglementations complexes.
    • Automatisation du contrôle de conformité : L’analyse et l’interprétation des textes réglementaires prennent du temps, mais l’IA peut automatiser ces tâches pour aider les sociétés de services financiers à comprendre et à se conformer à des réglementations complexes, économisant ainsi du temps et des coûts associés aux procédures manuelles. contrôle de la conformité.
    • Améliorer la gestion des changements réglementaires : Les sociétés de services financiers doivent se tenir au courant des changements réglementaires en surveillant et en analysant les mises à jour réglementaires. L’IA peut leur permettre d’adapter rapidement leurs processus de conformité et de réduire le risque de non-conformité.
    • Améliorer les rapports réglementaires : L’IA peut automatiser le processus de génération de rapports réglementaires, garantissant ainsi l’exactitude et la cohérence tout en réduisant le temps et les efforts requis pour les rapports manuels.
    • Recherche juridique accélérée : Les outils d’IA générative peuvent rechercher et analyser rapidement la jurisprudence, la législation et les sources secondaires pertinentes, permettant aux professionnels du droit d’accéder facilement aux informations pertinentes.

Victoires les plus rapides !

  • La traduction de la langue
    • Service client multilingue : Grâce à l’IA générative, les représentants du service client peuvent communiquer efficacement avec des clients qui ne parlent pas la langue principale de la banque.
    • Traduction de documents : Lors de la collaboration avec des groupes multinationaux, l’IA générative peut traduire des contrats, des accords, des politiques et d’autres documents juridiques/commerciaux garantissant une communication écrite précise.
  • Aide au développement et aux tests de code
    • Génération de codes : L’un des avantages de l’IA générative est qu’elle peut être utilisée pour générer automatiquement du code, réduisant ainsi le temps et les efforts requis par les développeurs. En analysant le code et les modèles existants, les algorithmes d’IA générative peuvent générer un nouveau code optimisé pour des cas d’utilisation spécifiques.
    • Essai: L’IA générative peut être utilisée pour générer automatiquement des cas de test, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires aux développeurs pour tester leur code. En analysant le code et en identifiant les cas extrêmes potentiels, les algorithmes d’IA générative peuvent générer des cas de test qui couvrent un large éventail de scénarios.
    • Débogage : L’identification et la correction des bogues dans le code sont essentielles pour la sécurité des applications. En analysant le code et en identifiant les problèmes potentiels, les algorithmes d’IA générative peuvent suggérer des correctifs pouvant être mis en œuvre par les développeurs.
    • Optimisation: En analysant le code et en identifiant les optimisations potentielles, l’IA générative peut mettre à jour le code automatiquement, améliorant ainsi les performances et réduisant l’utilisation des ressources.
    • Génération de données synthétiques : L’IA générative peut générer des données synthétiques à des fins de test et pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique, aidant ainsi les développeurs à améliorer la précision de leurs modèles et à prendre des décisions plus éclairées.
    • Génération automatisée de documentation : Générer de la documentation prend du temps et est fastidieux. L’IA peut générer automatiquement de la documentation à mesure que les développeurs écrivent du code, réduisant ainsi le besoin de documentation manuelle tout en améliorant l’efficacité.
    • Commentaires du code : L’IA générative peut être utilisée pour générer des commentaires de code qui décrivent la fonction et le but de chaque élément du code, aidant ainsi les développeurs à identifier les incohérences ou les sources potentielles d’erreurs.
    • Comprendre le code existant : L’IA générative peut être utilisée pour analyser et comprendre la structure et les fonctionnalités du code existant, ce qui facilite l’utilisation et la maintenance des développeurs, notamment :
      • Génération de tests unitaires : Générez automatiquement des tests unitaires pour le code existant, aidant ainsi les développeurs à identifier et à résoudre les problèmes potentiels et à améliorer la qualité du code.
      • Refactorisation du code : Aider à refactoriser le code existant en suggérant des améliorations et en identifiant les sources potentielles de bogues ou d’inefficacités.
      • Traduction du code existant en langages modernes : Traduisez le code existant écrit dans des langages obsolètes, tels que COBOL, vers des langages plus modernes, ce qui facilite sa maintenance et son intégration aux systèmes plus récents.

Commencer

L’utilisation de l’IA et des technologies associées pour réduire les coûts peut sembler un énorme progrès, mais les opportunités dans les services financiers sont nombreuses, et surmonter les défis perçus devient chaque jour plus facile.

Cloudera propose une variété de solutions conçues pour transformer les initiatives d’IA en résultats tangibles et réduisant les coûts. Facilitez l’expérimentation et accélérez le développement d’applications d’IA au sein de Cloudera Machine Learning à l’aide de prototypes de ML appliqués (AMP). Déployez des LLM internes et des bases de données vectorielles avec des LLM formés sur des ensembles de données privées dans un environnement sécurisé pour expérimenter sans risque, tout en protégeant les données sensibles sur site, en garantissant la conformité et en réduisant les coûts associés aux charges de travail prolongées basées sur le cloud.

Nous sommes là pour vous aider à mettre en œuvre vos stratégies de réduction des coûts. Si vous souhaitez en savoir plus sur les solutions Cloudera pour l’IA d’entreprise ou discuter de l’un des cas d’utilisation ci-dessus, veuillez me contacter.

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