Cas d’usage de l’IA dans la banque

Groupe bancaire

Chatbot & Callbot – Société Générale

ia banque voicebot chatbot

🔧 Fonctions :

Service client et opérations

📊 Projet :

Déploiement d’une solution d’IA conversationnelle d’abord de chatbot puis de callbot pour améliorer la réactivité et l’efficacité du service client, tant en interactions vocales qu’en interactions textuelles, assurant une assistance 24/7. Seules les demandes plus complexes sont transférées à des agents humains, garantissant une gestion efficace des appels et des messages textuels tout en améliorant l’expérience client.

🧩 Défis surmontés :

  • Maintenir la cohérence des solutions à volume croissant
  • Bien gérer le passage bot à agent humain quand nécessaire

🏆 Résultats obtenus :

  • Gestion de 180 000 appels par mois. Taux de réponse de 80%
  • Réduction des temps d’attente
  • Amélioration de la satisfaction client
Groupe bancaire

Evaluation ESG des clients – BNP Paribas

ia banque esg

🔧 Fonctions :

Évaluation des risques et conformité ESG

📊 Projet :

Utilisation de l’IA générative pour évaluer les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) des clients. Le projet implémente des modèles de large language model (LLM) pour interroger des bases documentaires et évaluer les clients sur des critères ESG via des questionnaires semi-automatisés.

🧩 Défis surmontés :

  • Éviter les « hallucinations » de l’IA
  • Assurer la sécurité des données

🏆 Résultats obtenus :

  • Amélioration de l’efficacité dans l’évaluation des critères ESG
  • Vérification des informations générées par des analystes
Groupe bancaire

Optimisation des procédures internes – BNP Paribas

ia banque rag

🔧 Fonctions :

Opérations internes et gestion de l’information

📊 Projet :

Utilisation de l’IA pour optimiser les corpus de procédures internes grâce au RAG (retrieval-augmented generation), permettant de glaner des réponses précises dans un catalogue de procédures sur des questions opérationnelles.

🧩 Défis surmontés :

  • Intégration des LLM avec les systèmes existants
  • Pertinence des infos remontées

🏆 Résultats obtenus :

  • Amélioration de l’efficacité opérationnelle
  • Augmentation de la précision des réponses fournies aux questions opérationnelles
diagnostique ia data
IA & DATA

Diagnostic IA

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