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https://player.vimeo.com/video/338240424?autoplay=1 Cathy-Alegria-L-intelligence-artificielle-dans-la-banque-et-l-assurance-306345752.jpg
01/07/201903:04

Les applications de l’intelligence artificielle dans la banque et l’assurance sont toujours plus nombreuses. Il y a bien sûr la partie émergée de l’iceberg avec le déploiement progressif des assistants virtuels gérant la relation client comme Djingo, Letizia, Anna, ou Caro. Mais l’IA gagne bien d’autres process ou métiers : analyse des risques, détection des fraudes, conformité ou encore paiement. Et l’enjeu est de taille au regard de ses promesses sur le plan marketing, commercial ou encore financier. Pour les banques comme pour les assurances, les solutions d’IA constituent un important levier d’économies de coûts et de croissance. Il s’agit également d’améliorer l’expérience d’un client friand de simplicité, de transparence, de réactivité et d’immédiateté.

À l’heure actuelle, banques et assureurs font appel à des prestataires externes pour les solutions d’IA. Le choix se porte sur des grands acteurs du numérique, à l’image d’IBM qui a développé le système cognitif Watson pour Generali, Crédit Mutuel et Orange Bank. Elles peuvent également opter pour les fintech ou assurtech, voie qui concerne la majorité des systèmes en service. Si certaines banques ou assurances affirment être entrées dans une vraie démarche de « production », banques et assureurs restent souvent dans une logique de test & learn compte tenu de la longueur et de la complexité du processus d’apprentissage. Surtout, le déploiement d’une telle technologie bouleverse les organisations et requiert de lourds investissements à la rentabilité incertaine. Trois défis majeurs se profilent alors : réorganiser les ressources humaines en interne, gérer les phénomènes de dépendance technologiques et autres coûts de transfert, et protéger les données personnelles des clients, données par nature particulièrement sensibles.

Les banques et les assurances devront alors jouer sur l’amélioration de l’offre pour convaincre le client d’adhérer aux conditions d’utilisation de ces nouvelles technologies. Et dans ce domaine, les possibilités semblent très nombreuses. En exploitant d’importants volumes de données non structurées grâce à l’IA, les banques et assureurs sont par exemple en capacité de personnaliser les offres, les risques et les tarifs. Elles pourront également miser sur l’IA pour enrichir les services proposés, à l’image de l’assistance juridique gratuite développée par AXA. Plus globalement, les opportunités se multiplieront au fur et à mesure des avancées en matière de conception d’intelligence artificielle qui reste encore à un stade précoce ou faible. Ne l’oublions pas en effet : actuellement, ces systèmes ne prennent en charge que des tâches spécifiques, répétitives et logico-déductives. C’est du plagiat d’intelligence, hyper-efficace certes, parfois plus rapide et performante que l’humain, mais non créative…


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Mots clés : Mutation digitaleBanque, finance, assurancePersonnalisationMarketingDonnéesIAIntelligence artificielle

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