Relevez les plus grands défis bancaires en matière de fraude et de crimes financiers, de gestion des risques et d'expérience client grâce aux solutions d'IA.

L’application de solutions d’IA telles que le machine learning, les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et l’IA agentique, individuellement ou en combinaison, peut considérablement accélérer, étendre et optimiser les fonctionnalités des banques en matière de détection et de réponse à la fraude et à la criminalité financière. Ces technologies améliorent la gestion des incidents et l’atténuation du risque, permettent une évaluation plus rapide de la santé et de l’efficacité des règles et des modèles de fraude, renforcent la conformité en matière de lutte anti-blanchiment et de connaissance du client (KYC), et améliorent l’expérience client grâce à une communication plus claire et à une résolution plus rapide des incidents.

Le plus de cette solution :

• De meilleurs résultats.
• Détection des fraudes et prévention.
• La conformité réglementaire.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Machine learning.
• LLM.
• IA agentique.

Comment l'IA aide :

• Détectez les menaces nouvelles et émergentes grâce à l'analyse de données structurées et données non structurées.
• Évaluer la performance et l'intégrité des règles et modèles existants en matière de fraude.
• Automatisez la création de règles et l'ajustement des modèles en fonction des données en temps réel.
• Rationalisez et automatisez les processus KYC et d'intégration des clients.
• Coordonner la réponse aux incidents et leur résolution.
• Améliorez la communication avec les clients et la résolution des problèmes.
• Assurez la conformité réglementaire grâce à des processus transparents et vérifiables.

Les modèles AI fournissent :

• Détection en temps réel des anomalies et des patterns.
• Triage et examen rapides des transactions signalées et des alertes.
• Analyse continue des alertes afin d'évaluer la performance du modèle de fraude.
• Résolution automatisée des cas ou workflows d'escalade.
• Surveillance continue du modèle et affinement dynamique des règles.
• Examen des documents et évaluation des risques assistés par l'IA lors de l'intégration.
• Communications améliorées et réactives avec les clients.
• Prise de décision transparente et traçable avec auditabilité et reporting complets.

Les solutions d'IA telles que le machine learning, les LLMs, le NLP et l’IA agentique, appliquées individuellement ou en combinaison, permettent aux banques d’améliorer considérablement la précision, la rapidité et la cohérence de leurs décisions en matière de risque de crédit. Ces technologies permettent des évaluations des risques plus précises, permettent des décisions de crédit en temps réel, réduisent la charge de travail manuel et améliorent à la fois la conformité et l'expérience client. Grâce à une meilleure utilisation des données et à une automatisation intelligente, les institutions peuvent optimiser leurs politiques de crédit, améliorer la performance de leur portefeuille et accroître l'accès au crédit tout en gérant efficacement les risques.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Machine learning.
• LLM (selon le cas d’usage).
• IA agentique (opportunité émergente).
• NLP.
• IA explicable.

Comment l'IA aide : 

• Évaluer la solvabilité des emprunteurs à l'aide de données structurées et données non structurées.
• Automatiser le credit scoring et la décision d'octroi de prêt à partir de modèles de risque dynamiques.
• Identifier les premiers signes de détérioration du crédit et les risques liés au portefeuille.
• Rationalisez le processus d’onboarding client et le workflow d’approbation des crédits.
• Prise en charge des ajustements en temps réel des limites de crédit et de la tarification des prêts.
• Améliorer la cohérence et la transparence des décisions en matière d'octroi de prêts.
• Améliorez la conformité réglementaire grâce à des modèles explicables et vérifiables.

Les modèles AI fournissent :

• Credit scoring et décision en temps réel basés sur des entrées de données complètes.
• Mises à jour dynamiques des modèles à l'aide des données de performance et des signaux du marché.
• Indicateurs d'alerte précoce et surveillance des comptes à risque.
• Analyse automatisée de documents pour la vérification des revenus, de l'identité et de la solvabilité.
• Workflows intelligents pour le traitement des exceptions et les dérogations aux politiques.
• Des décisions de crédit transparentes, accompagnées d'une justification claire pour les régulateurs et les clients.
• Amélioration de l'engagement client grâce à des approbations plus rapides et des offres personnalisées.
• Amélioration continue des modèles de risque grâce à des boucles de rétroaction et au suivi des performances.

Automatiser la documentation des modèles de machine learning réduit les efforts manuels, améliore la cohérence et garantit que les mises à jour sont correctement capturé tout au long du cycle de vie du modèle. Cette approche renforce la gouvernance, améliore la transparence et favorise la conformité réglementaire en simplifiant les audits et en garantissant que toutes les modifications apportées aux modèles sont enregistrées dans un format standardisé et traçable.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Machine learning.
• LLM (selon le cas d’usage).
• GenAI.
• IA agentique (opportunité émergente).
• NLP.
• IA explicable.

Comment l'IA aide : 

• Générez automatiquement la documentation pour chaque phase du cycle de vie du modèle.
• Track and log les modifications apportées aux modèles, y compris les sources de données, les fonctionnalités et les paramètres.
• Créez des résumés structurés du comportement, des performances et des résultats de validation des modèles.
• Accélérez les audits et les examens réglementaires grâce à une documentation avec recherche possible et explicative.
• Améliorez la surveillance des modèles grâce à des mises à jour en temps réel et des boucles de rétroaction.
• Fournissez des dashboards interactifs et des rapports visuels aux réviseurs et aux équipes chargées de la gestion des risques.
• Maintenez la gestion des versions et réduisez les incohérences entre les déploiements de modèles.

Les modèles AI fournissent :

• Pistes d'audit cohérentes et en temps réel des modifications apportées aux modèles et des décisions prises.
• Suivi automatisé de la gestion des versions, du lignage de données et des métadonnées.
• Orchestration automatisée de la documentation axée sur les objectifs.
• Réduction de la fragmentation des modèles et amélioration de la visibilité dans l'ensemble de l'écosystème des modèles.
• Collaboration simplifiée entre les équipes chargées de la data science, des risques et de la conformité.
• Revue humaine pour entraîner le Modèle d'apprentissage de prise de décision sur une période.
• Collaboration multi-agents pour une conformité continue.
• Résumés transparents de la performance du modèle pour les workflows d'approbation.
• Une meilleure adaptabilité aux changements réglementaires en constante évolution.

Les données synthétiques sont une technique de protection de la vie privée qui permet aux banques de générer des données artificielles qui imitent les données réelles. Il peut être utilisé dans toute la banque pour soutenir diverses activités et opportunités, telles que la prise de décisions plus précises en matière de prêts, le test d'algorithmes de détection des fraudes, une meilleure conformité aux réglementations ou la modélisation d'événements importants afin de mieux se préparer aux fluctuations du marché et aux scénarios de crise potentiels.

Le plus de cette solution :

• Atténuation du risque.
• Agilité accrue.
• Une plus grande durabilité.
• Maximisez l'efficacité opérationnelle.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• Données synthétiques.

Comment l'IA aide :

Les données synthétiques aident les banques à mieux entraîner leurs modèles grâce à une multitude de scénarios potentiels, à améliorer leurs décisions en rapport avec le crédit, à transformer leurs capacités de gestion et d’atténuation des risques, à mieux comprendre les différents types de fraude, à évaluer l'impact commercial d'événements majeurs et à renforcer les relations avec leurs clients.

Les modèles AI fournissent :

Les données synthétiques permettent de tester et de modéliser sans avoir à s'inquiéter des questions de confidentialité ou de conformité aux règlementations de sécurité informatique, et sans impacter les activités de l'entreprise.

La résolution des réclamations des clients est un élément essentiel de l'expérience client et de la confiance envers la marque. Les solutions d'IA, notamment les LLMs, la GenAI, le machine learning et l’Analytique de plate-forme, peuvent aider les banques à accélérer et à rationaliser leurs processus de réception, d’interprétation et de réponse aux réclamations. Ces technologies peuvent contribuer à améliorer la productivité des employés en réduisant le temps de résolution des réclamations et en offrant des résultats plus satisfaisants aux clients.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• LLM.
• GenAI.
• Machine learning.
• NLP. 
• Une IA fiable.

Comment l'IA aide :

• Comprendre et classer les plaintes en fonction du contexte et de l'urgence.
• Recommandez des réponses pertinentes et personnalisées.
• Extrayez les détails des interactions avec les clients afin de réduire le besoin d'examiner manuellement les dossiers.
• Accélérez et améliorez la conformité du traitement des réclamations sur tous les canaux.
• Maintenez la conformité et la transparence grâce à des informations explicites et des pistes d'audit.
• Réduisez le taux d'attrition en améliorant la satisfaction client.
• Résoudre de manière autonome les cas de réclamations mineures des clients, libérant ainsi les collaborateurs qui peuvent alors se consacrer à des cas plus complexes.

Les modèles AI fournissent :

• Classification précise des plaintes et extraction des détails pertinents relatifs aux cas.
• Recommandations en temps réel.
• Dossiers d’investigations issus des réclamations pour améliorer les opérations ou les produits.
• Apprentissage continu pour améliorer les stratégies de résolution futures.
• Une logique transparente et traçable qui facilite les contrôles réglementaires et internes.
• Contrôle amélioré des workflows de communication.

Analysez le comportement, les préférences et l'historique d'achat du client afin de proposer des offres ultra-personnalisées qui vont booster la satisfaction client et les ventes. L'intégration de SAS avec un LLM aide les banques à analyser de façon efficace les données client et à proposer l'offre juste au bon moment, ce qui augmente le succès des campagnes next best offer (NBO).

Le plus de cette solution :

• Plus de recettes.
• Plus d'engagement des clients.
• Meilleure rétention des clients.
• Meilleure expérience client.
• Meilleure satisfaction client.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• La GenAI est utilisée pour apporter des réponses personnalisées lors des campagnes, ce qui améliore le taux de conversion et l'efficacité des conseillers du service client.

Comment l'IA aide :

• Génère automatiquement des messages et des offres personnalisés.
• Augmentez la satisfaction du client et améliorez les taux de conversion grâce à une personnalisation poussée.
• Augmentez l'engagement du client en proposant des offres pertinentes qui prennent en compte les tendances comportementales passées.
• Incluez un arbitrage des offres pilotées par l'IA pour envoyer une NBO aux clients et intégrez cela dans la réponse.
• Orchestrez le processus de décision dans son ensemble.

Les modèles AI fournissent :

• Mise en évidence automatique des relations clés, les valeurs aberrantes et bien d'autres éléments pour révéler des informations vitales qui incitent à l'action.
• Un niveau de transparence qui donne les moyens aux banques d'avoir plus de contrôle sur leur communication.
• Une piste d'audit pour les sélections de produits et de solutions NBO lors de changements au cours du cycle de vie du modèle pour suivre précisément les mises à jour.

Répondez aux besoins uniques de chaque individu grâce à une meilleure compréhension de son comportement et de ses préférences. L'IA aide les banques à gérer ces informations pour mieux personnaliser leurs recommandations et leurs produits financiers afin de répondre aux besoins du client à chaque étape de son parcours.

Le plus de cette solution :

• Avantages concurrentiels.
• Meilleure rétention des clients.
• Plus d'engagement des clients.
• Meilleure satisfaction client.

Les techniques de l'IA utilisées dans cette solution :

• La GenAI peut être utilisée pour analyser les données transactionnelles, les descriptions de transferts bancaires et l'information sur le ressenti des clients.
• Les LLM extraient le sens et le contexte de grandes sources de données.

Comment l'IA aide :

• Segmentation client améliorée.
• Conseil financier personnalisé.
• Stratégies de marché améliorées.
• Meilleure satisfaction client.
• Recettes et rentabilité plus élevées.

Les modèles AI fournissent :

• Mise en évidence automatique des relations clés, les valeurs aberrantes et bien d'autres éléments pour révéler des informations vitales qui incitent à l'action.
• Un niveau de transparence qui donne les moyens aux banques d'avoir plus de contrôle sur leur communication.