ChatGPT a récemment célébré son premier anniversaire. Les chatbots intelligents peuvent personnaliser et rendre la banque plus efficace. Néanmoins, il est important de considérer neuf défis majeurs et leurs solutions potentielles.

Le secteur bancaire est en pleine transformation, où l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) jouent un rôle central. L’IA peut être subdivisée en plusieurs domaines, dont l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (NLP), la robotique et la vision par ordinateur. Les modèles IA génératifs, qui permettent une hyper-personnalisation de l’expérience client, sont particulièrement notables. Des chatbots comme ChatGPT sont vus comme le « moment iPhone de l’IA », car ils transforment radicalement notre interaction avec la technologie.

Chatbots dans la banque : Pourquoi ?

Les chatbots révolutionnent le secteur bancaire grâce à de nombreux avantages : ils optimisent le support client, rendent possible un service bancaire inclusif pour les clients moins familiers avec la technologie et façonnent l’avenir de la communication. Un aspect clé est l’enthousiasme des clients pour les nouvelles technologies et la possibilité de traiter efficacement des demandes complexes des clients 24/7.

9 défis et solutions pour les chatbots dans la banque

La mise en œuvre de chatbots dans le secteur bancaire n’est pas sans défis. Voici les caractéristiques principales qu’un chatbot doit avoir pour être utilisable en temps réel.

1. Interaction avec les données utilisateur : le chatbot doit être capable non seulement d’accéder aux données utilisateur, telles que les transactions de compte, en mode lecture, mais également d’y apporter des modifications, telles que le transfert d’argent ou le blocage d’une carte. De plus, le chatbot doit pouvoir détecter quand une authentification de l’utilisateur est nécessaire et l’initier, afin de répondre aux exigences de la PSD2.
2. Mise à jour des données et des taux : le chatbot doit connaître les dernières données et taux et être capable d’effectuer des calculs avec eux.
3. Réponses précises et claires : le chatbot doit donner des réponses précises sans instructing ou utiliser des décharges inutiles.
4. Connaissance de l’historique de la conversation : le chatbot doit connaître l’historique de la conversation pour fournir des réponses cohérentes et contextuelles.
5. Conformité et déclarations correctes : le chatbot ne doit pas faire de déclarations qui ne sont pas dans l’intérêt ou en dehors de la conformité de la banque.
6. Protection des données : les données personnelles telles que les noms, IBAN et PAN ne doivent pas être divulguées. Un « couche de confidentialité » est nécessaire pour tokeniser les données confidentielles et ainsi protéger la vie privée des utilisateurs. Alternativement, les Large Language Models (LLM) peuvent également être exploitées sur des serveurs privés.
7. Compréhension de l’argot : le chatbot doit pouvoir comprendre l’argot ou des expressions familières.
8. Patience avec les erreurs de frappe : le chatbot doit être patient avec les erreurs de frappe pour pouvoir communiquer efficacement avec les utilisateurs.
9. Multilinguisme : le chatbot doit maîtriser les langues des différents utilisateurs.

La technologie derrière

Nous connaissons tous ChatGPT comme une possibilité de créer des prompts et d’obtenir des réponses. Cependant, pour les chatbots bancaires, une communication comme « Ai-je payé ma facture d’électricité ? » doit accéder aux données de transaction de l’utilisateur. Techniquement, cela fonctionne par le biais de « function calls » qui sont appelées avant de générer la réponse du système LLM. Une ligne de transaction avec la référence « Wien Energie » comme fournisseur d’électricité est alors reconnue, car ici la proximité sémantique est prise en compte.

Le processus devient plus complexe lorsque des actions ne peuvent avoir lieu qu’après l’authentification de l’utilisateur. Le chatbot doit alors être capable de modifier le statut des cartes ou d’envoyer des transactions au système bancaire.

IQChat4Banks pour un nouveau niveau de communication avec le client

« Je ne trouve pas ma carte de crédit » demande le client de la banque, et le chatbot réagit immédiatement par des questions ciblées pour identifier de manière unique la carte perdue parmi les trois existantes et propose de la bloquer temporairement ou de commander une carte de remplacement. C’est ainsi que pourrait apparaître l’avenir de la banque avec « IQChat4Banks ».

Le chatbot expérimental pourrait révolutionner la manière dont nous faisons nos transactions bancaires. Un an après le lancement de ChatGPT, il offre un nouveau niveau de communication avec le client, qui a été atteint avec un modèle de langage avancé d’OpenAI.

L’avenir : plans et réflexions supplémentaires

Les développements futurs pourraient inclure la création de profils d’utilisateur pour différents groupes d’âge et styles de communication pour favoriser encore plus l’inclusion et offrir un facteur de coolness aux générations Z et Alpha.

Outre les robots bancaires en complément du mobile et du web banking, les robots d’accueil, les robots de gestion des rétrofacturations ou les robots de conseils financiers peuvent également offrir d’autres utilisations possibles de l’IA dans le secteur bancaire.

L’intégration de l’IA et des chatbots dans l’industrie bancaire est une étape prometteuse vers un monde financier plus efficace, personnalisé et inclusif. Malgré des défis tels que la protection des données et la convivialité, la technologie offre d’énormes possibilités d’améliorer l’expérience client et l’efficacité des services bancaires.

Remarque : Le brouillon de l’article a été rédigé à l’aide de ChatGPT à partir d’une présentation PowerPoint et corrigé par un éditeur, mais tous les points importants ont été rédigés par l’auteur lui-même. Pour le moment.