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Bots clients d'entreprise dans le secteur bancaire
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- AbnAsia.org
- @steven_n_t
"Jusqu'à présent, nous nous sommes largement concentrés sur les clients consommateurs. Examinons de plus près les scénarios dans lesquels les entreprises déploient des robots IA plus sophistiqués pour leurs besoins bancaires.
Les principaux avantages des robots d'entreprise dans le secteur bancaire sont :
🔸 Intégration :
Le processus d'intégration, y compris KYC et CDD, qui est généralement plus complexe dans la banque d'entreprise que dans la banque de détail, peut être rationalisé grâce à l'IA. Les processus actuels impliquent souvent plusieurs points de contact et une intervention manuelle. Cependant, l'IA peut automatiser ces tâches, validant, comprenant et stockant efficacement le contenu des documents, réduisant ainsi le besoin de traitement manuel et améliorant la précision et la rapidité.
🔸Boucle de rétroaction :
La véritable voix des entreprises clientes est souvent obscurcie par des canaux de feedback limités, des enquêtes rigides et des études de marché génériques. GenAI ouvre la voie à de nouvelles approches en permettant aux clients d'exprimer leurs commentaires de manière plus naturelle et de s'éloigner des formes statiques. Cela permet à l'IA d'extraire des informations qui mettent véritablement en lumière les besoins et les préférences cachés, ce qui alimente un cercle vertueux dans lequel les commentaires des clients façonnent directement des produits transformateurs et hautement personnalisés.
🔸Interrogation de vos propres données de paiement :
Les clients pourront interagir sans effort avec leurs données via une interface GenAI sans avoir besoin de maîtriser les outils de manipulation de données ou d'être confinés à un ensemble de fonctionnalités d'analyse de données prédéfinies au sein d'une application.
Au lieu de cela, ils ont la possibilité de poser des questions en langage naturel, telles que : « Qui sont mes principaux fournisseurs et clients, en fonction de la valeur et du volume des paiements, segmentés par zone géographique et par mode de paiement ? » Les réponses vont au-delà de simples données ; ce sont des informations intuitives en langage naturel, accompagnées de visualisations et de la capacité d'explorer des scénarios hypothétiques de type « et si ».
🔸Informations sur la réglementation et la conformité :
Les outils basés sur Graph LLM pourraient automatiser la surveillance et l'analyse des changements de réglementation et de conformité à l'aide d'algorithmes de traitement du langage naturel. Les mises à jour pertinentes identifiées par ces outils pourraient alors être utilisées non seulement par la banque pour adapter ses processus et politiques en conséquence, mais également faire partie des informations consultatives dont les clients peuvent bénéficier tout en intégrant des changements dans leurs activités. Les flux de traitement transactionnels des banques bénéficieraient également d'un contrôle continu de leur conformité par rapport à ces positions réglementaires consolidées, signalant rapidement les cas de non-conformité et permettant à l'entreprise et à la banque de combler les lacunes et d'éviter les pénalités.
Une dépendance excessive à l'égard des robots IA peut entraîner des vulnérabilités si la technologie échoue ou est compromise. Naviguer dans un paysage réglementaire complexe peut s'avérer difficile, d'autant plus que les réglementations évoluent pour suivre le rythme des progrès technologiques."
Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.
Auteur
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