L’IA est utilisé pour analyser les transactions en temps réel et détecter les fraudes. Depuis quelques années, certaines banque ont mis en place des système d’IA basé sur des algorithmes d’apprentissage automatique qui examinent des milliers de transactions par seconde. Par exemple, si un client habituellement actif en France voit sa carte utilisée pour des achats importants au Brésil, le système d’IA peut automatiquement bloquer la transaction et envoyer une alerte au client.

Un assistant virtuel utilise l’IA pour répondre aux questions des clients, leur fournir des informations sur leurs comptes, et même suggérer des moyens d’économiser de l’argent. Par exemple, un client peut demander à son assistant : « Montre-moi mes transactions récentes » ou « Comment puis-je économiser sur mes frais de carte de crédit ? » L’assistant peut alors fournir des réponses instantanées et pertinentes basées sur les données du compte du client.

L’IA évalue la solvabilité des emprunteurs en analysant des variables non traditionnelles et déterminer la solvabilité des emprunteurs, telles que les habitudes de paiement et l’historique des emplois. Cela permet d’approuver des prêts pour des clients qui seraient rejetés par les systèmes classiques, comme un client avec un faible score de crédit mais des paiements réguliers, pourrait obtenir un prêt grâce à cette analyse plus approfondie.

L’IA peut analyser les données transactionnelles des clients et personnaliser les offres de produits. Par exemple, si un client utilise souvent sa carte pour des achats de voyage, la banque peut proposer une carte de crédit avec des récompenses en miles aériens. Cette personnalisation se fait en temps réel et est basée sur les habitudes et les préférences du client.

L’IA peut être utilisé pour automatiser la vérification des documents dans le cadre de la conformité réglementaire. Par exemple, lorsqu’un client ouvre un nouveau compte, l’IA analyse automatiquement les documents fournis, vérifie leur authenticité et s’assure qu’ils respectent les régulations en vigueur. Cela permet de réduire le temps de traitement et d’améliorer la précision des processus de vérification.

L’IA peut analyser des quantités massives de données financières et économiques afin de prévoir les tendances du marché. Par exemple, les algorithmes peuvent analyser les rapports d’actualités, les publications sur les réseaux sociaux, et les données économiques pour prévoir l’évolution des cours des actions. Cela aide les gestionnaires de fonds à prendre des décisions d’investissement plus éclairées.

L’IA peut surveiller les activités sur son réseau en temps réel et détecter les cybermenaces. Par exemple, si l’IA détecte un comportement anormal, comme un accès inhabituel à des données sensibles, elle peut automatiquement déclencher une enquête et mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les informations des clients.

L’IA peut être utilisé pour créer et gérer des portefeuilles d’investissement personnalisés. Les clients répondent à un questionnaire sur leurs objectifs financiers et leur tolérance au risque, et l’IA se charge du reste, rééquilibrant les portefeuilles automatiquement en fonction des conditions du marché.

L’IA peut servir à améliorer l’expérience client au travers de ses applications web et mobile. Par exemple, la banque peut intégrer un système de reconnaissance vocale qui permet aux clients d’accéder à leurs comptes et de réaliser des transactions simplement en parlant à leur téléphone. Ce système peut utiliser l’IA pour authentifier la voix du client, rendant l’accès plus rapide et plus sécurisé.