Le traitement intelligent de la donnée et l’intelligence artificielle sont deux termes qui sont souvent utilisés dans le monde de l’informatique et des données. Bien qu’ils soient souvent associés, il y a une distinction importante entre les deux. Dans cet article, nous allons explorer la différence entre le traitement intelligent de la donnée et l’intelligence artificielle, puis nous appliquerons ces concepts sur les enjeux de la gestion du crédit client.
1. Le traitement intelligent de la donnée
Le traitement intelligent de la donnée (ou Data Intelligence) est une méthode de traitement de la donnée qui permet aux organisations d’extraire des connaissances et des informations précieuses à partir de leurs données. Il s’agit d’un processus itératif et continu qui implique la collecte, l’analyse, la transformation, la modélisation, la visualisation et la diffusion de données, avec l’objectif final d’aider les organisations à prendre des décisions éclairées.
Les techniques du traitement intelligent de la donnée aux risques clients ?
Le traitement intelligent de la donnée peut inclure l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive, mais il ne s’agit pas nécessairement de l’intelligence artificielle. Les techniques d’apprentissage automatique sont des méthodes statistiques et algorithmiques qui permettent à une machine d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmée. L’analyse prédictive utilise des données, des algorithmes et des techniques statistiques pour identifier les tendances et les modèles afin de prédire les résultats futurs.
2. L’intelligence artificielle
L‘intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui se concentre sur la création de machines capables de réaliser des tâches qui requièrent normalement une intelligence humaine. Les systèmes d’IA peuvent être classés en deux catégories principales : l’IA faible et l’IA forte.
L’IA faible
L‘IA faible (ou étroite) est conçue pour effectuer une tâche spécifique, comme la reconnaissance vocale ou la recommandation de produits. Elle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer sa performance dans une tâche spécifique au fil du temps.
L’IA forte
L’IA forte (ou générale) vise à reproduire l’intelligence humaine de manière globale. Elle est capable de résoudre des problèmes complexes dans divers domaines, comme la compréhension du langage naturel, la perception visuelle et la prise de décision.
3. La différence entre le traitement intelligent de la donnée et l’intelligence artificielle
Ainsi, la différence entre le traitement intelligent de la donnée et l’intelligence artificielle réside dans leur objectif final. Le traitement intelligent de la donnée vise à aider les organisations à prendre des décisions éclairées en exploitant leurs données, tandis que l’intelligence artificielle vise à reproduire l’intelligence humaine dans des tâches spécifiques ou globales.
4. La relation entre le traitement intelligent de la donnée et l’intelligence artificielle
Cependant, il est important de noter que le traitement intelligent de la donnée et l‘intelligence artificielle sont étroitement liés. Les techniques d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive utilisées dans le traitement intelligent de la donnée sont des domaines clés de l’IA. De plus, les systèmes d’IA ont besoin de données de qualité pour apprendre et s’améliorer, ce qui nécessite une bonne compréhension et un traitement intelligent de la donnée.
En conclusion, le traitement intelligent de la donnée et l’intelligence artificielle sont deux domaines complémentaires de l’informatique.
5. La gestion du crédit client d’aujourd’hui à demain
La gestion du crédit client est un domaine où le traitement intelligent de la donnée a apporté des améliorations significatives. Les entreprises utilisent des modèles d’analyse de données pour évaluer la solvabilité des clients potentiels ou pour déterminer leur profil payeur, en utilisant des données telles que le comportement de paiement précédent, le score de risque et l’historique des encours. Ces modèles permettent aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées en matière de crédit, en minimisant les risques de non-paiement.
- Selon une étude menée par le cabinet de conseil en gestion McKinsey (2017), les entreprises qui ont mis en place des processus de credit management digitaux ont enregistré une amélioration de 10 à 15 % de leur performance financière.
- Une étude réalisée par la société de gestion du crédit Euler Hermes (2018) a montré que les entreprises ayant un processus de credit management digitalisé ont réduit leur délai de paiement de 9 jours en moyenne.
- Une autre étude d’Euler Hermes (2019) a révélé que les entreprises qui ont mis en place des solutions d’analyse de données pour la gestion du crédit ont réduit leur taux de défaut de paiement de 43 %.
- Selon une étude menée par le cabinet de recherche Forrester (2019), les entreprises qui ont adopté des technologies d’IA pour la gestion du crédit ont enregistré une amélioration de 10 à 20 % de leur efficacité opérationnelle.
L’avenir de la gestion du crédit client avec l’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle pourrait apporter des améliorations encore plus significatives à la gestion du crédit client à l’avenir. Les systèmes d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données à une vitesse beaucoup plus rapide que les humains et peuvent détecter des modèles subtils dans les données qui pourraient ne pas être visibles autrement.
L’anticipation est une des clés de réussite du Credit Management, alors repérer finement les signaux intéressants et les interpréter immédiatement est déterminant pour prévoir les risques de défaut de paiement.
Enfin, les IA conversationnelles pourrons aussi faire évoluer l’approche et l’expérience quotidienne des Credit Managers à travers des outils conviviaux centrés sur l’aide à la décision.
Les avantages de l’IA pour la gestion du crédit client
Les avantages potentiels de l’IA dans la gestion du crédit client vont au-delà de la simple évaluation de la solvabilité des clients. Les systèmes d’IA pourraient également être utilisés pour améliorer la gestion des créances, en identifiant les clients qui ont des difficultés financières et en leur offrant des solutions de remboursement adaptées à leur situation. Les entreprises pourraient également utiliser l’IA pour détecter les fraudes potentielles plus rapidement et plus efficacement.
Les défis à relever pour l’IA dans la gestion du crédit client
Cependant, il y a des défis à relever pour l’utilisation de l’IA dans la gestion du crédit client. Les modèles d’IA doivent être transparents et expliquables pour les clients, afin qu’ils puissent comprendre comment leur solvabilité est évaluée. De plus, il y a des préoccupations liées à la confidentialité et à la sécurité des données, qui doivent être abordées avant que l’IA ne soit pleinement adoptée dans la gestion du crédit client.
6. Conclusion
En conclusion, la gestion du crédit client bénéficie déjà du traitement intelligent de la donnée avec des outils tels que Hoopiz Credit Management et l’avenir de la gestion du crédit client semble prometteur avec l’utilisation de l’intelligence artificielle. Les avantages potentiels de l’IA sont nombreux, mais tout commence par une approche construite de la digitalisation de son Poste Client dès maintenant pour être prêt demain.
Pour aller plus loin
- “Credit Risk Analytics: Measurement Techniques, Applications, and Examples in SAS” de Bart Baesens, Daniel Roesch, and Harald Scheule : ce livre explore les techniques de mesure des risques de crédit et leur application en utilisant le logiciel SAS.
- “Credit Risk Management: Basic Concepts” de Tony Van Gestel et Bart Baesens : ce livre couvre les concepts de base de la gestion des risques de crédit, y compris l’analyse de données et l’utilisation de l’IA.
- “Credit Risk Modeling using Excel and VBA” de Gunter Löffler et Peter N. Posch : ce livre présente des modèles de risques de crédit pour les banques et les institutions financières, en utilisant Excel et VBA.
- “Artificial Intelligence in Financial Markets: Cutting Edge Applications for Risk Management, Portfolio Optimization and Economics” de Christian L. Dunis, Peter W. Middleton, Andreas Karathanasopolous, and Konstantinos Theofilatos : ce livre explore l’utilisation de l’IA dans les marchés financiers, y compris la gestion des risques de crédit.
Article rédigé en collaboration avec ChatGPT
