L'IA dans le secteur de l'Assurance et la Banque


Améliorez l'efficacité opérationnelle et l'expérience client pour augmenter les marges

De nos jours, les entreprises dans le secteur de la banque et de l'assurance rencontrent le besoin de traiter des quantités importantes de données, afin d’agir rapidement face aux changements du marché. La crise économique liée au COVID-19 a notamment transformée la manière d’agir des entreprises du secteur de la banque et de l'assurances. Aujourd’hui, les besoins en capitaux ont évolué et la surveillance des crédits est plus réglementée. Dans ce contexte, les entreprises ont besoin d’exploiter l’ensemble de leurs données de manière opérationnelle, afin d’optimiser la prise de décision.


Les défis rencontrés

Aujourd'hui, l'un des plus grand défis rencontrés par les banques et les assurances sont la croissance du volume des données qui nécessite d’appliquer des solutions data science afin de mieux détecter les différentes anomalies, telles que :

  • Les anomalies ponctuelles liées à la gestion d'un très grand nombre de données dans le cadre de transaction engageant parfois des milliards de dollars

  • Les anomalies contextuelles concernant les cas anormaux dans un certain contexte, tel qu'une transaction dépassant la limite de crédit autorisée.

  • Les anomalies collectives concernant plusieurs ensembles de données ou parties d'un même ensemble de données qui paraissent anormales, comme les transactions simultanées dans différentes parties du monde.


Les cas d'usage de la détection des anomalies que peuvent rencontrer ses entreprises sont d'y mettre fin dès qu'elles se produisent. Cela peut nécessiter de sérieux ajustements d'appariement et de fusion flous pour assurer la précision :

  • La détection des fraudes (cartes de crédit, assurances, etc.) qui doit se faire en temps réel afin de pouvoir y mettre fin dès qu'elle se produit. Il faut également faire attention aux faux positifs qui peuvent perturber l'expérience de l'utilisateur.

  • L'analyse des marchés boursiers qui disposent de données très variées. Cela peut nécessiter de sérieux ajustements d'appariement et de fusion flous pour assurer la précision.

  • La détection des délits d'initiés qui nécessite d'intervenir en temps réel.


Gestion des risques couvert par papAI

Notre objectif vise à une meilleure gestion des risques (fraudes externes, fraudes internes, fraudes managériales) des entreprises dans le secteur de la banque et de l'assurance pour stopper les comportements frauduleux, afin de limiter les pertes et optimiser leurs ROI. Nos algorithmes permettent d’identifier ces anomalies, qu'elles soient ponctuelles, contextuelles ou collectives.


BANQUES COMMERCIALES

  • Détection et prévention des fraudes

  • Importance de l'interprétabilité, une vision éthique et transparente à contrario des habituelles "boîtes noires" en IA

  • Lutte contre le blanchiment d'argent et la fraude aux virements électroniques : Détection des fraudes, réduction du nombre de personnes effectuant un travail manuel et réduction des faux positifs

  • Automatisation des rapports réglementaires

  • Cyber sécurité


LA BANQUE D'INVESTISSEMENT

  • Risque de gestion de trésorerie : • analyse prédictive pour identifier les factures à risque, les doubles paiements, etc. Optimisation de la communication internes (finances, opérations, Middle & Back Offices) avec les data analystes afin d'accélérer l'identification des problèmes

  • Prévision des défaillances commerciales : L'analyse prédictive permet de signaler automatiquement les défaillances potentielles et d'y remédier, en réduisant l'impact sur la satisfaction clients et les implications réglementaires


Cas d'usage


Scoring financier des entreprises

Evaluation des entreprises sur une base périodique et d'auto-apprentissage tout en attribuant un score afin d'offrir des services de soutien aux entreprises


Ils nous font confiance


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