Dans le passé, il était difficile d’identifier et de quantifier la valeur ajoutée spécifique et les résultats réels d’une gestion efficace des données. Cependant, à mesure que les coûts et l’accessibilité de l’intelligence artificielle (IA), des services cloud et d’autres instruments d’analyse sont en baisse constante, et qu’il y a une plus grande clarté sur les domaines analytiques clés, l’utilisation ciblée de l’analyse de données devient de plus en plus un point focal pour de nombreuses entreprises.
Aujourd’hui, aucune entreprise ne peut se permettre d’ignorer le potentiel de l’analyse de données pour les processus de prise de décision. Ce serait un handicap concurrentiel considérable. L’objectif principal de l’analyse de données est d’obtenir des informations plus détaillées et de tirer des conclusions pour alimenter les opérations en cours de manière opportune et ciblée. Des responsabilités et des structures de gouvernance claires dans les différentes fonctions et secteurs d’activité sont essentielles pour libérer avec succès le potentiel de valeur des données.
Les techniques d’intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus déployées dans la finance, de la gestion d’actifs, au trading algorithmique, à la souscription de crédit ou la finance basée sur la blockchain. Les modèles d’apprentissage automatique (ML) utilisent le Big Data pour apprendre et améliorer automatiquement la prévisibilité et les performances grâce à l’expérience et aux données, sans être programmés pour le faire par des humains.
L’ère de l’IA et du « Big Data » offre aux équipes financières d’immenses opportunités d’automatiser les tâches routinières, permettant aux professionnels de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Avec une orientation client, l’analytique basée sur l’IA a permis aux entreprises de se différencier et créer un avantage concurrentiel en offrant des expériences personnalisées à leurs clients. Une technologie telle que l’IA permet aux entreprises de créer une orientation stratégique et de mettre en œuvre l’analyse en tant que mesure commerciale précieuse offrant un système plus équitable et inclusif.
Le déploiement de l’IA dans la finance devrait générer de plus en plus d’avantages concurrentiels pour les sociétés financières, en améliorant leur efficacité grâce à la réduction des coûts et à l’amélioration de la productivité, ainsi qu’en améliorant la qualité des services et des produits offerts aux consommateurs. À leur tour, ces avantages concurrentiels peuvent bénéficier aux consommateurs de services financiers en fournissant des produits personnalisés et de meilleure qualité, en débloquant des informations à partir de données pour éclairer les stratégies d’investissement et en améliorant potentiellement l’inclusion financière en permettant l’analyse de la solvabilité des clients ayant des antécédents de crédit limités.
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