Résoudre le dilemme des données non structurées dans les services financiers

De l'amélioration de la conformité à la réduction des charges de travail manuelles, les outils d'IA d'aujourd'hui aident les institutions financières à transformer les communications clients en informations structurées et exploitables, déclare Paul Bennett, associé directeur chez Madox Square LLP.

Je vous entends. Ce n'est pas un autre article de savants sur l'IA. Mais suivez-moi. Ce qui suit n'est pas une spéculation abstraite, mais une réflexion sur ce qui se passe déjà sur le terrain. Lors d'une récente conversation avec Richard Huston , directeur général de VAMOS , une entreprise qui développe des solutions d'IA spécifiquement pour les services financiers, j'ai entendu quelque chose de différent. Plutôt que de grandes visions d'avenir, Huston a proposé un aperçu pratique, en coulisses, de la manière dont l'IA s'attaque discrètement à l'un des problèmes les plus persistants du secteur : les données non structurées. Ses réflexions ont suscité ce qui suit.

Le problème des données non structurées

Dans le monde en constante évolution des services financiers, peu de défis sont aussi persistants et coûteux que la gestion des données non structurées. Face aux milliers de propositions de financement affluant de centaines de courtiers et aux courriels du service client exigeant des interprétations complexes des politiques, les institutions financières peinent depuis longtemps à traiter manuellement des informations aux formats et styles innombrables. Pourtant, comme dans de nombreux domaines, les avancées récentes de l'IA offrent des solutions prometteuses à ce problème persistant.

L'ampleur du défi est vertigineuse. Prenons l'exemple d'un prêteur spécialisé dans le financement d'actifs recevant des propositions de courtiers de tout le pays. Chaque courtier a sa propre approche pour présenter les informations clients ; certains privilégient les longs courriers électroniques, d'autres les listes à puces succinctes, tandis que beaucoup soumettent une documentation incomplète avec de multiples pièces jointes. Ce qui devrait être un processus d'évaluation simple se transforme en un exercice laborieux d'archéologie des données, les équipes opérationnelles passant des heures à extraire, interpréter et structurer les informations avant de pouvoir commencer une analyse significative.

La règle des 80:20

Les technologies d'IA émergentes sont désormais capables d'interpréter les communications clients et de fournir des suggestions intelligentes aux équipes opérationnelles. Plutôt que de prétendre remplacer le jugement humain, ces systèmes visent à l'améliorer en automatisant les lourdes tâches administratives : les 80 % permettant à l'intelligence humaine (HI) de se concentrer sur la supervision et la prise de décisions complexes.

Qu'il s'agisse d'une proposition de financement d'un courtier ou d'une demande de service client, dès l'arrivée de données non structurées, l'IA peut analyser automatiquement le contenu, extraire les informations clés et les présenter sous un format structuré, en tenant compte du contexte pertinent des systèmes métier existants. Par exemple, lorsqu'un client envoie un e-mail pour modifier sa date de paiement, un système d'IA peut analyser la demande, récupérer les informations de son compte et son échéancier de paiement, et recommander des actions en fonction de sa police d'assurance et de son statut.

Au-delà de la simple automatisation

Ce qui rend une technologie comme celle-ci particulièrement performante, c'est sa capacité à comprendre le contexte et à appliquer les politiques de manière cohérente à toutes les interactions. Dans l'exemple précédent, le système ne se contente pas d'extraire les informations de base du demandeur : il comprend les relations entre les différents points de données, identifie les facteurs de risque potentiels et suggère les étapes suivantes en fonction des critères de prêt établis.

Lorsqu'un client envoie un e-mail expliquant ses difficultés financières, l'IA peut l'analyser et comprendre sa situation personnelle, identifier les politiques pertinentes pour les clients en difficulté financière et proposer au personnel des options adaptées, telles que des paiements réduits ou des reports de paiement. Ce niveau de compréhension contextuelle représente une avancée significative par rapport aux outils de traitement de données traditionnels.

Conformité et gestion des risques

Dans un secteur où la conformité réglementaire est primordiale, l'approche de l'IA en matière de cohérence des politiques offre une valeur ajoutée significative. Elle garantit que toutes les interactions avec les clients sont automatiquement guidées conformément aux politiques et procédures, tout en créant une piste d'audit claire des circonstances prises en compte dans la prise de décision et en permettant le suivi des résultats pour les clients. Cette capacité de conformité automatisée est particulièrement précieuse pour les institutions confrontées à des obligations en matière de protection des consommateurs et d'équité de traitement. En intégrant les orientations stratégiques directement dans le flux opérationnel, l'IA contribue à garantir le respect harmonieux des exigences réglementaires lors de toutes les interactions avec les clients, réduisant ainsi les risques de non-conformité tout en améliorant l'efficacité opérationnelle.

HI – le facteur humain

Plus important encore, une mise en œuvre réussie de l'IA doit tenir compte du facteur humain. Elle doit alléger la pression sur le personnel de première ligne en simplifiant les interactions complexes avec les clients, en fournissant des conseils et un soutien clairs, tout en maintenant un contrôle humain sur les décisions clés et les interactions avec les clients.

Cette approche centrée sur l'humain répond à l'une des préoccupations les plus courantes concernant l'IA dans les services financiers : l'automatisation risque de dégrader la qualité du service client. En gérant les tâches administratives et en fournissant des suggestions intelligentes, l'IA permet au personnel de consacrer plus de temps à des activités qui requièrent véritablement la nuance du jugement humain et de l'empathie.

Avoir hâte de

Le potentiel de l'IA pour résoudre le défi des données non structurées laisse entrevoir une transformation plus large de la façon dont les institutions financières appréhendent l'efficacité opérationnelle. Plutôt que de considérer l'IA comme un substitut à l'expertise humaine, les organisations avant-gardistes reconnaissent son potentiel comme un puissant outil d'augmentation capable de gérer les traitements de routine tout en préservant la supervision humaine des décisions complexes.

Pour les institutions financières encore confrontées au traitement manuel de données non structurées, l'IA offre une vision d'avenir convaincante : la technologie se chargera des tâches administratives, tandis que les humains se concentreront sur le développement des relations et l'amélioration des résultats commerciaux. Dans un secteur où l'efficacité et la conformité sont essentielles à la réussite, cela représente non seulement une amélioration opérationnelle, mais aussi un véritable avantage concurrentiel.

La question pour les dirigeants des services financiers n’est pas de savoir si l’IA transformera leurs opérations, mais plutôt de savoir s’ils seront les premiers à adopter ces solutions ou s’ils se retrouveront à rattraper leur retard dans un secteur de plus en plus automatisé.

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L'expertise de Paul Bennett permet à Madox Square LLP de maintenir le cap dans un paysage automobile en constante évolution. Mêlant stratégie, collaboration et sens aigu des tendances émergentes, il veille à ce que ses clients soient bien positionnés pour l'avenir. Et si l'on en croit ses chronos au rameur, il franchira probablement la ligne d'arrivée devant la concurrence, biscuits Rich Tea à la main.