L’élément transformateur
À mesure que l’IA pénètre plus profondément dans le secteur bancaire, les institutions ne se contentent plus de sa nouveauté et veillent à ce que leur investissement génère de la valeur.
L’intégration de l’intelligence artificielle dans le secteur financier dépasse le stade expérimental, car cette nouvelle technologie devient une pierre angulaire des opérations bancaires modernes. Prenons l’exemple de la DBS Bank, dont l’ancien PDG, Piyush Gupta, proclame que l’IA est un « bouleversement absolu ».
DBS a déployé plus de 800 modèles d’IA dans 350 cas d’usage, ce qui devrait générer un impact économique de plus d’un milliard de dollars de Singapour (environ 778 millions de dollars américains) en 2025, reflétant une tendance industrielle plus large. Les banques révolutionnent tout, de la gestion de trésorerie et de liquidités à la détection des fraudes et aux services clients, grâce à la promesse de l’IA de générer de la valeur pour l’institution et ses clients.
Smartstream Air, une plateforme SaaS (logiciel en tant que service) basée sur l’IA lancée en 2019, répond à cette approche stratégique. Elle vise à aider les institutions financières à tirer de meilleures informations des données et à les rendre exploitables. La dernière version d’Air, la version 9.0, introduite l’année dernière, comprend les modules Air Data et Air Cash. Ceux-ci offrent un traitement et un rapprochement des données évolutifs, alimentés par l’IA, essentiels pour gérer des volumes de données croissants, en particulier ceux provenant de transactions de paiement à faible valeur et à volume élevé.
« Cela permet l’analyse de divers ensembles de données, améliorant la qualité et le rapprochement des données », déclare Akbar Jaffer, PDG de Smartstream. « Les applications vont des domaines traditionnels tels que la trésorerie et les titres aux besoins commerciaux généraux. »
L’IA devient un outil fondamental de traitement des données, observe-t-il : « Lorsque les données sont ingérées, notre moteur d’IA recommande des moyens d’améliorer et d’enrichir leur qualité. Il aide également à définir les critères de rapprochement. Le moteur d’IA apprend de l’activité des utilisateurs, identifie les problèmes récurrents et propose des suggestions tout en surveillant les écarts. »
