IA Quantique | Quantum AI

Pionnières de l’analytique par l’importante quantité de données disponibles et par les enjeux financiers sous-jacents, les entreprises du secteur bancaire et de l'assurance s’interrogent encore sur la véritable valeur ajoutée de l’intelligence artificielle (IA) dans leurs processus décisionnels. L’intelligence artificielle est un ensemble de théories et de techniques visant à doter les machines de capacités d’apprentissage et de raisonnement, analogues en certains points à celles des humains. Or le machine learning, c'est-à-dire l'apprentissage automatique, et le traitement du langage naturel (NLP), les deux composantes principales de l’intelligence artificielle, sont a priori particulièrement adaptés à la valorisation des données et à l’automatisation de certains processus métiers du secteur bancaire (?).  1. Périmètre de l'intelligence artificielle (source : Saagie) Résumer des amas complexes de données Le machine learning revêt un double intérêt. Il p

Avec les taux d’intérêt à des niveaux très bas, la sécurisation du PNB (produit net bancaire) et la recherche d’une meilleure rentabilité client sont devenues les priorités des banques et assurances. Les données sont un levier important pour améliorer la connaissance client et accroître l’efficacité opérationnelle. En particulier, l’anticipation de certains événements (sinistres ou moments de vie tels qu’un déménagement, une naissance d’enfant, un départ à la retraite) sont des opportunités essentielles pour proposer de nouveaux services et ainsi développer les cross-selling (Ventes croisées / Offres complémentaires) et up-selling (Montée en gamme). Un autre phénomène intimement lié capte l’attention de nombreuses entreprises du secteur : l’attrition client. Traduisant le comportement d’un client qui quitte sa banque / son assurance, l’attrition est un phénomène complexe présentant des causes très diverses, comme : Des causes sociodémographiques : situation sociale, maritale, p