Comment les banques peuvent-elles adopter les technologies de vision par ordinateur pour rivaliser efficacement ?

La vision par ordinateur est un terme utilisé pour décrire la technologie qui permet aux ordinateurs de reproduire certains aspects de la vision humaine et d'identifier ou d'analyser des objets.

Cette technologie devient de plus en plus populaire pour les applications de surveillance et de caméras intelligentes, ainsi que la reconnaissance faciale pour sécuriser les transactions bancaires.

Alors que les institutions financières automatisent de plus en plus de processus, elles se tournent vers la vision par ordinateur pour résoudre diversproblèmes de service client et offrir une plus grande sécurité tout en réduisant les coûts.

Il permet aux banques de bénéficier d'une efficacité accrue et d'une meilleure précision dans l'identification des clients et l'approbation des transactions.

La vision par ordinateur peut donner aux banques un avantage concurrentiel sur le marché.

Il permettra aux institutions bancaires d'identifier leurs clients rapidement et avec précision, ce qui réduira les risques d'activités frauduleuses.

Dans cet article, nous allons examiner différentes façons dont les institutions financières peuvent tirer parti des technologies de vision par ordinateur pour plus d'efficacité.

Commençons.

1. Améliorer l'expérience client

La banque numérique devient de plus en plus populaire.

Les banques cherchent donc des moyens de rendre l'expérience client aussi transparente et sécurisée que possible. Une technologie vers laquelle les banques se tournent est la vision par ordinateur.

Grâce à l'utilisation de la reconnaissance faciale, les banques peuvent fournir un processus d'authentification sécurisé à la fois pratique et fiable . Ils peuvent utiliser la vision par ordinateur pour associer rapidement et avec précision les clients à leurs dossiers existants, puis leur permettre d'accéder à leurs comptes en un rien de temps.

Outre la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur est également utilisée par les banques pour automatiser certaines tâches de traitement de documents.

Par exemple, les banques peuvent utiliser la vision par ordinateur pour numériser et lire rapidement des formulaires, des documents et des contrats, ce qui leur permet de traiter les transactions plus rapidement et avec plus de précision. Cela permet également de réduire la paperasserie, en réduisant le temps et les ressources nécessaires pour mettre en œuvre certains processus.

En fin de compte, la vision par ordinateur peut être utilisée pour améliorer considérablement l'expérience bancaire des clients.

Grâce à des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance faciale et le traitement automatisé des documents, les banques peuvent offrir aux clients une expérience plus fluide et plus sécurisée.

Non seulement cela améliore l'expérience client, mais cela peut également aider les banques à réduire leurs coûts et à gagner du temps.

2. Rationalisation des processus KYC/AML

Ces dernières années, les banques se sont tournées vers la vision par ordinateur pour simplifier et rationaliser leurs processus Know Your Customer (KYC) et Anti-Money Laundering (AML).

En tirant parti de la reconnaissance faciale, une banque peut vérifier rapidement l'identité d'un client sans aucune étape manuelle .

Cela garantit que la vérification d'identité est à jour et sécurisée.

La vision par ordinateur est utilisée pour vérifier automatiquement les documents d'identité, tels que les passeports, les permis de conduire et les certificats de naissance. Cela élimine les vérifications manuelles des documents, ce qui accélère considérablement le processus.

De plus, le profilage des clients est automatisé en surveillant les profils des clients sur plusieurs canaux . Cela permet d'identifier les tendances et les comportements suspects rapidement et avec précision.

Professional Bank, une institution financière basée en Floride, a tiré parti La plateforme de vérification d'identité de Vouched.id pour accélérer leur processus KYC.

Vouched.id combine la reconnaissance faciale, la vérification des documents et des outils décisionnels exclusifs alimentés par l'IA pour réduire le besoin de saisie manuelle, ce qui réduit considérablement le temps et les coûts.

Cela les a aidés à mettre en place une expérience d'intégration numérique transformatrice, où les clients peuvent désormais ouvrir un compte courant personnel en ligne en quelques minutes seulement, ce qui leur permet d'économiser beaucoup de temps et de tracas.

3. Automatisation des tâches répétitives

Les banques peuvent utiliser la vision par ordinateur pour automatiser les tâches chronophages, manuelles et répétitives telles que la saisie de données, le tri de documents et la segmentation des clients.

La saisie de données est l'une des tâches d'automatisation classiques.

Lorsqu'elles sont chargées de saisir des données à partir de documents papier ou électroniques, les banques peuvent utiliser la vision par ordinateur pour numériser rapidement les documents et saisir les données pertinentes dans le système .

Le tri de documents est une autre tâche qui peut prendre beaucoup de temps, mais la vision par ordinateur peut aider à alléger le fardeau.

En exécutant les documents via un processus automatisé et en introduisant le contenu numérisé dans un système piloté par l'IA, les banques peuvent trier rapidement et avec précision les documents en fonction de critères prédéfinis.

Un autre domaine de la vision par ordinateur qui peut briller est la segmentation de la clientèle.

En intégrant la vision par ordinateur dans leurs processus de segmentation de la clientèle, les banques peuvent regrouper avec précision et automatiquement les clients en fonction de leurs besoins. L'IA peut analyser les données des clients, y compris les enregistrements de transactions, les données démographiques et les modèles de comportement, pour segmenter avec précision les clients.

En résumé, la vision par ordinateur peut être un outil puissant pour les banques qui cherchent à automatiser des tâches répétitives et chronophages.

4. Réduire les transactions frauduleuses

Les banques se tournent vers la technologie de vision par ordinateur pour lutter contre la fraude et automatiser les processus d'évaluation des risques clients.

La vision par ordinateur fonctionne en analysant une image ou une vidéo d'un client, puis en essayant de détecter des schémas de fraude. Il peut le faire en recherchant des écarts de comportement par rapport aux transactions passées du client.

Par exemple, un client qui effectue fréquemment des achats importants peut être signalé comme potentiellement frauduleux .

Grâce à la vision par ordinateur, les banques peuvent également automatiser le suivi des transactions.

En faisant en sorte que des algorithmes de vision par ordinateur analysent les millions de transactions qu'une banque traite, le système peut identifier et alerter la banque de toute activité suspecte. Ce type de détection automatisée des fraudes devient de plus en plus important car les banques sont actuellement confrontées à une augmentation des tentatives de fraude.

La vision par ordinateur peut également aider les banques à automatiser l'évaluation des risques clients.

En utilisant la vision par ordinateur pour analyser l'activité des clients, les banques peuvent créer une meilleure image du profil de risque d'un client .

L'exploitation de la vision par ordinateur permet aux banques d'acquérir un avantage concurrentiel en automatisant ces processus. Cela permet de réduire les coûts puisque la banque n'a plus à constamment revoir manuellement les transactions ou à évaluer le risque client.

5. Mise en œuvre de la reconnaissance des paiements

En utilisant la vision par ordinateur pour traiter automatiquement les paiements, les banques peuvent économiser du temps et des ressources sur les processus traditionnels de vérification manuelle des paiements.

Comment cela marche-t-il?

Les banques peuvent configurer leurs systèmes pour lire des images numérisées ou des vidéos de documents de paiement tels que des reçus, des factures ou des billets à ordre . Le système peut authentifier automatiquement les signatures ou lire les informations sur les documents et les comparer avec les données existantes.

Cela aide la banque à reconnaître si le paiement est correct et s'il provient d'une source authentique.

Il peut également être utilisé pour authentifier le payeur.

Cela peut impliquer la reconnaissance faciale, l'analyse des empreintes digitales, l'authentification vocale ou d'autres techniques . Le système peut également détecter des modèles dans les données de paiement pour reconnaître rapidement les transactions suspectes ou frauduleuses.

Cela permet aux banques de prendre des mesures proactives pour protéger leurs clients contre la fraude.

En plus d'économiser du temps et des ressources, la reconnaissance des paiements basée sur la vision par ordinateur donne également aux banques un avantage concurrentiel dans l'espace de paiement.

Cela permet de minimiser les délais de traitement tout en éliminant les fraudes potentielles. Cela permet aux banques de gagner la confiance des clients et de fournir un niveau de service amélioré.

Conclusion

La vision par ordinateur fait déjà ses preuves dans le secteur bancaire.

Adopter la technologie de l'IA s'avère être un excellent moyen d'augmenter la précision et la rapidité de certaines tâches. Les banques peuvent désormais acquérir un avantage concurrentiel en utilisant la vision par ordinateur comme moyen de détection automatisée des fraudes.

Il peut également aider à rationaliser les processus d'identification des clients, et rapidement et vérifier avec précision les documents . De plus, les banques vont maintenant au-delà des bases pour améliorer l'expérience utilisateur avec des systèmes interactifs et intelligents.

Cependant, la plupart des technologies de vision par ordinateur sont encore assez jeunes.

Ainsi, des recherches plus poussées sur les capacités de vision par ordinateur ont le potentiel de récolter de grandes récompenses. Par exemple, la recherche sur les capacités de traitement du langage naturel pourrait permettre aux banques d'utiliser la reconnaissance vocale au lieu de la saisie manuelle.

Dans l'ensemble, la vision par ordinateur est une technologie importante et en développement rapide avec un potentiel pour le secteur bancaire.

En examinant les tendances actuelles et en recherchant les capacités de ces technologies, les banques peuvent créer un avantage concurrentiel et accroître leur efficacité.