Fintech

Quel que soit leur âge, les entreprises de la Fintech veulent toutes la même chose : DES RÉSULTATS. Dans tous les domaines de la Fintech, qu'il s'agisse des paiements, des investissements, des prêts, de la gestion numérique du patrimoine, des finances personnelles, des marchés de capitaux ou d'autres spécialités, les entreprises souhaitent tirer parti de l'IA et de la modélisation prédictive pour optimiser leurs revenus, étendre leur clientèle, améliorer leur efficacité et gérer les risques. Le moment est venu pour elles de faire passer leurs activités à la vitesse supérieure.

Découvrez comment l'IA d'entreprise est au cœur de la révolution apportée par la Fintech.

DataRobot intègre les connaissances, l’expérience et les bonnes pratiques des meilleurs data scientists du monde afin d’offrir des niveaux inégalés d’automatisation et de convivialité aux projets d’IA des entreprises. Qu’il s’agisse de l’IA pour le secteur bancaire, la gestion des actifs ou le risque de crédit, DataRobot permet aux utilisateurs et aux entreprises de la Fintech de créer et de déployer des modèles d’IA d’entreprise très précis en un rien de temps.

Cas d'utilisation pour la Fintech

Les solutions de DataRobot sont très populaires auprès des entreprises de la Fintech, car elles leur permettent d'augmenter l'efficacité et la précision de la modélisation tout en accélérant leurs opérations. Ces acteurs peuvent ainsi obtenir un avantage concurrentiel sur les banques et les organisations de services financiers traditionnelles bien établies.

  • Prêts

    La Fintech a fondamentalement modifié le secteur des prêts, et le machine learning s’est imposé comme une technologie révolutionnaire pour les organismes de crédit. Qu’il s’agisse de prendre des décisions intelligentes en matière de souscription, de réduire les frictions entre les organismes de prêt et les consommateurs, d’identifier de nouveaux clients ou de réduire l’attrition au sein de la clientèle existante, la plateforme AI Cloud de DataRobot pour les entreprises aide la Fintech à faire de meilleures prédictions, plus rapidement.

  • Paiements

    L’amélioration de la circulation des capitaux de part et d’autre des frontières est l’un des avantages les plus importants de la Fintech. Il permet aux entreprises et aux consommateurs de participer à l’écosystème financier de manière inédite. Toutefois, un certain nombre de défis subsistent. La fraude a toujours été au cœur des préoccupations des banques et du secteur des paiements. La plateforme AI Cloud de DataRobot permet aux entreprises de créer des modèles prédictifs pour identifier les transactions financières qui nécessitent un examen plus approfondi de la part d’un être humain. En déployant des modèles de machine learning en production en temps réel, DataRobot aide les entreprises à détecter les paiements frauduleux avant qu’ils n’entraînent des dommages permanents.

  • Gestion numérique du patrimoine

    Dans un secteur dominé par les conseillers en gestion de patrimoine, la Fintech a commencé à automatiser les interactions entre les conseillers et les consommateurs dans le but d’améliorer la transparence et de réduire les frais de transaction. L’intelligence artificielle jouera un rôle majeur dans le développement de ce marché, en répondant au besoin d’automatisation accrue de la gestion de portefeuilles liée aux interactions toujours plus fréquentes des « robo-advisors » avec les clients. La plateforme AI Cloud de DataRobot est idéale pour présenter aux clients des opportunités adaptées à leur tolérance au risque et leur profil financier.

DataRobot aide les Fintechs dans les domaines suivants :

  • Transactions frauduleuses par carte bancaire
    Le coût de la fraude par carte bancaire se monte à plusieurs milliards de dollars par an. En prédisant avec précision les transactions susceptibles d'être frauduleuses, les banques peuvent considérablement réduire le nombre de transactions illégales tout en offrant une expérience de premier ordre aux clients et aux titulaires de cartes.
  • Taux de défaut de crédit
    Les particuliers et les entreprises ont régulièrement besoin d'obtenir un prêt. Le fait de prendre des décisions plus éclairées à l'aide du machine learning et d'évaluations du risque de crédit pour atténuer la probabilité de défaut de crédit peut faire la différence entre un portefeuille de prêts profitable ou non.
  • Gestion numérique du patrimoine
    Les algorithmes de machine learning aident les sociétés en gestion de patrimoine à automatiser de nombreux services de gestion de portefeuille pour gagner en efficacité.
  • Marketing direct
    Pour maximiser le retour sur investissement, il est essentiel d'augmenter les taux de réponse aux activités marketing et de minimiser le nombre de communications mal ciblées. Les algorithmes de modélisation les plus récents renvoient les meilleurs résultats, mais l'expertise en data science nécessaire pour les mettre en œuvre est difficile à obtenir.
 
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Pauline McKinney

Vice-présidente, Analyse des données, Wellen Capital

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