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Comment la banque Aareal utilise l’intelligence artificielle dans l’analyse des risques.

Les banques considèrent les données comme de l’or. L’intelligence artificielle les aide à exploiter ce trésor. Elle peut non seulement rendre contrôlable la montée du flux d’informations, mais également aider à obtenir des avantages de connaissances et d’efficacité considérables.

L’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Pas seulement dans le secteur financier, mais particulièrement là-bas. Les données sont depuis toujours le matériau brut avec lequel les banques travaillent. Et l’IA offre la perspective de rendre contrôlable la marée de données et d’informations avec lesquelles nous sommes confrontés chaque jour. Cela suscite également des craintes. Les employés craignent que l’IA et l’apprentissage automatique ne puissent remplacer les experts humains – même dans des domaines qui exigent un travail hautement qualifié. Mais nous en sommes encore loin pour le moment.

En général, on distingue entre l’IA faible et forte. Toutes les approches qui tentent de modéliser et d’imiter les processus humains et son cerveau sont appelées Intelligence Artificielle Forte. Ici, le développement est encore à un stade très précoce. Par contre, l’IA faible nous rencontre régulièrement dans la vie courante. Des algorithmes spécifiques sont développés pour des problèmes spécifiques afin d’automatiser les flux de travail standardisés. L’exemple classique : le chatbot, qui répond aux questions régulièrement posées par les clients avec des réponses standardisées – il doit maintenant être utilisé sur chaque site web des banques présentant une activité de détail substantielle. L’IA n’est pas un concurrent de l’homme ici, mais plutôt une correspondance parfaite. Pour la mettre en service, elle dépend de l’entrée d’experts humains. Si on peut automatiser les processus standardisés, les collaborateurs sont soulagés et peuvent se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Sommaire

À la recherche de la valeur ajoutée

Dans la gestion de l’innovation de la banque Aareal, nous ne sommes pas concentrés sur l’identification des processus standardisés qui pourraient être automatisés. Ces sujets peuvent être abordés par les différents domaines de spécialité avec le soutien d’experts en informatique. Dans la gestion de l’innovation, nous sommes toujours à la recherche d’une valeur ajoutée qui améliore notre performance vis-à-vis des clients. Dans le meilleur des cas, une application peut être développée en un modèle d’entreprise autonome. L’utilisation systématique et structurée des données offre de nombreuses possibilités pour ouvrir de nouvelles sources de revenus – ici, il convient d’apprendre des BigTechs tels qu’Amazon ou Google.

Les domaines d’application de l’intelligence artificielle sont divers. Alors, par où commencer, qu’est-ce qui convient pour développer une solution ? Pour nous, deux conditions essentielles doivent être remplies :

  1. Les données nécessaires sont disponibles.
  2. Le domaine d’expertise concerné a reconnu la valeur ajoutée d’un processus automatisé et est très intéressé par une solution qui aide les experts à être numériquement assistés.

Exemple de pratique : gestion des prêts

Dans la banque Aareal, nous avons identifié l’analyse des risques du département de crédit comme terrain d’essai idéal.

Déterminants de la valeur de l’objet

En tant que financier spécialisé dans les grandes propriétés immobilières et les portefeuilles immobiliers entiers, il est fondamental pour la banque – tout comme pour l’investisseur – de se pencher de manière intensive sur les déterminants de la valeur d’un objet. L’analyse des risques obligatoire ne se limite pas au moment de l’achat ou de la conclusion d’un contrat de financement et à la vérification annuelle de la solidité financière du client, comme c’est le cas pour l’acquisition de maisons privées ou de petits crédits d’entreprise. Un seul prêt avec un volume allant de dizaines à des centaines de millions d’euros exige une surveillance continue pendant toute la durée de possession ou de prêt.

Emplacement de la propriété

Contrairement à une banque ou à une caisse d’épargne qui finance une propriété à son propre emplacement et qui devrait donc connaître les conditions locales, la banque Aareal est mondiale – et donc rarement présente sur les sites des objets financés. Le processus d’examen et de surveillance continue du financement comprend donc un examen exhaustif et une surveillance permanente de l’emplacement de la propriété. Cela ne se limite pas seulement à l’inspection de l’objet et de son environnement, mais aussi à la recherche intense de l’historique ou de la surveillance de l’actualité autour de l’objet.

Une grande partie de cette recherche peut être effectuée depuis le bureau grâce à Internet. Outre Google, des services de surveillance des médias peuvent également être utilisés pour se faire une idée « de la situation ». Pour rester informé du marché des prêts, pour obtenir des informations pertinentes pour les entretiens avec les clients et pour identifier les moteurs de risque, une gestion d’informations complète est nécessaire. L’automatisation du processus se fait non seulement rapidement, mais aussi de manière systématique et complète. En raison des résultats, certains autres domaines d’application sont actuellement en cours d’essai, qui pourraient également bénéficier de la technologie : conformité, analyse de la concurrence, analyse ESG et suivi de la chaîne d’approvisionnement. Au cours de l’année, le logiciel sera également disponible pour d’autres banques et entreprises d’autres secteurs.

Conclusion : l’IA ouvre de nombreuses possibilités

L’utilisation systématique et structurée des données à l’aide de technologies modernes offre aux banques de nombreuses possibilités pour améliorer leurs services avec une qualité encore meilleure tout en réduisant les coûts. Il est donc nécessaire d’apprendre des BigTechs et d’obtenir des résultats supérieurs et de déduire de nouveaux modèles d’entreprise de l’utilisation des données au-delà de l’efficacité accrue.


Cet article est la dernière partie d’une série d’articles sur « la gestion de l’innovation dans la banque Aareal ».

Dans la première partie, « Mieux avancer dans le changement plutôt que se laisser entraîner », Daniel Höfelmann donne un premier aperçu du changement en tant qu’objectif stratégique. Dans la deuxième partie, « Prom

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