la banque sont parmi les secteurs d’activité les plus impliqués par l’utilisation opportune du Machine Learning et de son exploitation. Optimisation du score d’octroi, lutte contre la fraude bancaire ou à l’assurance, recouvrement de prêt individualisé…
Ces enjeux sont primordiaux, ils nécessitent d’entreprendre une stratégie data-centric et une solution Machine Learning pertinente pour identifier des insights précis et pertinents. "> la banque sont parmi les secteurs d’activité les plus impliqués par l’utilisation opportune du Machine Learning et de son exploitation. Optimisation du score d’octroi, lutte contre la fraude bancaire ou à l’assurance, recouvrement de prêt individualisé…
Ces enjeux sont primordiaux, ils nécessitent d’entreprendre une stratégie data-centric et une solution Machine Learning pertinente pour identifier des insights précis et pertinents. "> Prevision.io | Blog

Le Machine Learning pour répondre aux enjeux de la banque et de l’assurance

Machine learning banque & Assurance

L’assurance et la banque sont parmi les secteurs d’activité les plus impliqués par l’utilisation opportune du Machine Learning et de son exploitation. Optimisation du score d’octroi, lutte contre la fraude bancaire ou à l’assurance, recouvrement de prêt individualisé…
Ces enjeux sont primordiaux, ils nécessitent d’entreprendre une stratégie data-centric et une solution Machine Learning pertinente pour identifier des insights précis et pertinents.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Ce dernier est une discipline d’intelligence artificielle (IA). Il permet aux ordinateurs de déduire certains résultats sans avoir été programmés pour y répondre. Cette réponse inédite est possible grâce à l’accumulation de nombreuses données appelé aussi Big Data.

Ces deux éléments – Big Data et un outil doté d’intelligence artificielle – sont tous deux interdépendants. Ils vont de paire. Le Big Data est l’élément qui permet à l’intelligence artificielle de déduire la façon de penser des humains. Les liens sont alors extrêmement étroits entre ces différents outils et procédés 2.0. Pour être précis, ces outils utilisent des données statistiques pour réaliser de l’analyse prédictive et ainsi prédire des situations.

Par exemple, le cerveau humain est capable d’analyser plusieurs données pour prédire à quel est le moment le plus opportun pour ouvrir un nouveau magasin. Il va alors examiner la période de l’année, le niveau de vie des habitants à cette même période et le taux de fréquentation de la zone d’ouverture.

Toutefois, le cerveau humain peine à traiter une masse d'informations simultanément. Cependant, le Machine Learning est lui totalement apte à mettre en corrélation toutes ces données pour faire ressortir plusieurs probabilités. Les résultats permettent par la suite de savoir quel est moment le plus adapté pour l’ouverture de la nouvelle boutique.

Les enjeux pour le domaine bancaire et de l’assurance

Ces deux domaines sont très souvent associés et traitent de plus en plus leurs données pour diminuer les risques financiers quotidiens. En effet, ils analysent chaque jour des milliards de données – personnelles, professionnelles – qui peuvent être particulièrement sensibles. Ces secteurs sont donc obligés de récolter, puis de stocker des données pour améliorer quotidiennement leurs services.

Grâce à des plateformes de Machine Learning comme Prevision.io, il est possible d’analyser les comportements des clients et d’en déduire leurs besoins. L’utilisation de ces logiciels permet aux domaines de l’assurance et de la banque d’améliorer le profilage des assurés et de mieux cibler leurs besoins.

Obtenir un meilleur profilage des assurés

La connaissance du client est utile sur le plan marketing et commercial dans ces domaines. En effet, l’utilisation de logiciel d’analyse prédictive permet d’anticiper les actions des clients. Par exemple, les logiciels sont aujourd’hui capables à l’aide de données (âge, taux d’épargne, revenus) de savoir si un client doit être considéré comme un emprunteur à risque ou non. Les conseillers bancaires peuvent alors sécuriser de manière optimale leurs actions lorsqu’ils doivent délivrer un crédit à des profils plus sensibles.

Utiliser le Machine Learning pour mieux gérer les risques

Les risques sont nombreux dans le secteur bancaire et de l’assurance. L’automatisation du scoring client, des recouvrements de prêt ou encore des détections de fraude bancaire est alors particulièrement utile. Les comportements frauduleux sont aussi analysés grâce aux algorithmes des logiciels. Les conseillers de la banque ou de l’assurance peuvent alors adapter leurs primes de risque et l’offre pour chaque client en fonction des résultats fournis par le logiciel.

Réduire la Cybercriminalité

La cybercriminalité est l’un des risques majeurs dans ces domaines : fraude bancaire, détournement d’argent, fraude à l’assurance. L’intelligence artificielle couplée au Big Data permet donc d’améliorer les services de sécurité pour diminuer les risques comme le blanchiment d’argent.

    Le blanchiment d’argent

Pour limiter les risques, le Machine Learning peut corréler plusieurs données internes (action et interaction du client)notamment sa banque en ligne :

  • Les transactions des clients (virement, lieu des transactions, récurrence).

  • Les habitudes de connexion (heure, lieu, adresse IP)

  • Les données comportementales (déplacement de la souris, clic du client)

  • Les produits de chaque client (produits utilisés : livret d’épargne, assurance-vie).

  • Les habitudes de navigation (parcours client)

Ces outils réduisent également le temps d’investigation nécessaire aux analyses pour établir des corrélations dans les données collectées. Le temps de travail peut être réduit de plusieurs heures. L’entreprise gagne donc du temps. L’intelligence artificielle apporte une réponse quasiment instantanée grâce à l’analyse des données, et cela à partir de différentes sources privées ou publiques, internes comme externes. Cela impacte positivement l’exposition aux risques des établissements bancaires .

Prevision.io et les établissements bancaires

Le Machine Learning automatisé permet de limiter les risques dans le domaine bancaire et dans celui des assurances.

En effet, les plateformes d’analyses prédictives permettent d’améliorer les tracking d’accidents des assurances pour pouvoir y répondre de manière plus efficace. Ensuite, il est possible de mettre en place des outils automatisés pour traiter les réclamations des clients. Le traitement des réclamations est alors amélioré grâce à l’intelligence artificielle des logiciels.

Les avantages des logiciels ne s’arrêtent pas là. Au-delà de l’identification des profils dans le domaine bancaire et de la prise en charge des réclamations dans le domaine des assurances, il est possible d’identifier les actions ayant le plus de chance de réduire la probabilité de défaut du client. Quand il est déployé de manière efficace, le Machine Learning donne les moyens aux entreprises de mieux gérer et d’anticiper les risques pour leurs activités professionnelles.

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