Le Machine Learning est un outil informatique basé sur l’Intelligence Artificielle (IA) qui permet d’avoir une vision prospective des choses. En fonction du comportement du consommateur, cet outil révolutionnaire va réussir à prévoir ce qu’il souhaite. 🔮
Cela va littéralement bouleverser la vision qu’un banquier a de son client et ça va avoir un impact important sur l’ensemble de l’octroi de crédits des banques.
Comment l’e-commerce utilise-t-il le Machine Learning ?
Une grande majorité des sites marchands biens connus du grand public utilisent le Machine Learning pour prévoir le comportement du consommateur et répondre à ses besoins. Par exemple, si vous mettez dans votre panier des films d’auteurs à la Hitchcock, le site ne vous recommandera pas de dessins-animés pour enfants. Il va, au contraire, analyser votre comportement d’achat, pour vos proposer des produits complémentaires et faire des bundles, c’est-à-dire des lots de produits. 💸
Et la finance dans tout ça ?
Dans la finance, on est capable de suivre l’ensemble des comportements de consommateurs pour pouvoir les catégoriser en fonction du type de consommation, et donc de pouvoir faire le rapprochement avec leur patrimoine. Le ML va nous permettre à nous, acteurs financiers, d’avoir une vision comportementale des clients, plutôt que financière ou sociétale.
Le bénéfice : faire des rapprochements avec d’autres clients, au comportement similaire, et donc, avoir une vision prédictive des choses, ce qui est indispensable dans notre métier. Au lieu de définir un profil selon son âge et sa situation maritale, on va le définir selon son comportement d’achat. 🛍
Certaines start-up analysent ainsi des dossiers automatiquement et octroient des crédits directement, grâce au Machine Learning.
Mais quelle est la place de ce dispositif dans l’octroi des banques ?
En sachant que l’intelligence artificielle apprend d’elle-même, selon les données qu’elle reçoit, elle n’est pas capable de comprendre pourquoi elle fait les correspondances entre les différents éléments. Cela peut donc être un frein à l’utilisation de ce type d’outil pour les institutions bancaires, qui ne pourront pas justifier clairement de leurs choix auprès des demandeurs de crédit. 🤯
Pour bénéficier de gains de temps considérables, le ML va inexorablement monter en puissance. Mais, les banques vont tout de même garder l’ensemble des scores précédents de leurs clients.
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