Le Machine learning appliqué dans les systèmes bancaires

By Charlette Desire - 07:41:00






       Dans un environnement dominé par les progrès technologiques, la concurrence et la cybercriminalité , les institutions financières sont de plus en plus motiver a utiliser des technologies avancées pour garantir la sécurité et la satisfaction clientèle. En effet les clients bancaires veulent bénéficier d’une expérience de haute qualité et d’une connexion continue.
Disposant d’une puissance analytique immense, le Machine Learning est l’une des technologies utilisées par les services bancaires. Mais qu’est le Machine Learning? En quoi le Machine learning innove les systèmes bancaires? 
 
        Le Machine learning est l’utilisation des outils de l’intelligence artificielle, c’est a dire l’utilisation d’ algorithme pour la conception et l’analyse prédictive de données permettant ainsi a une machine de remplir des taches difficiles. Dans le secteur bancaire, les données utilisées par le machine learning sont entre autres les habitudes de navigation sur les sites en ligne des banques, les habitudes de connexions, les habitudes de transaction (virements bancaires) , etc.
L’utilisation de cette technologie dans dans le secteur bancaire pourrait se traduire par une réduction significative des coûts, par un gain de productivité grâce à l’automatisation de tâches répétitives et par une meilleure exploitation des données.
 

Le Machine learning est cette technologie qui permet aux banques de :
  • Détecter, d’automatiser, d’anticiper et de gérer les réponses face aux scenarios de fraude en temps réel.
  • Analyses le profil et le comportement des clients en temps réel
  • Adapter l'authentification à chaque utilisateur pour offrir une expérience client optimale, à chaque transaction bancaire numérique.
  • Prédire l’évolution des habitudes d’un client, et quels produits lui conseiller.
  • Authentifier les identités
  • Protéger les données
  • Améliorer la satisfaction client en proposant les offres les plus pertinentes possibles

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