Après une première expérimentation de portée modeste mais très concluante, la banque suédoise SEB est désormais convaincue du potentiel des solutions avancées d'apprentissage automatique (« Machine Learning ») de la jeune pousse Now Interact. Elle a donc décidé de passer à la vitesse supérieure – dans l'analyse prédictive – tout en prenant une part dans le capital de son partenaire.
L'investissement – à hauteur d'environ 1,6 millions d'euros (15 millions de couronnes) sur un tour de table total de 5 millions – est conduit par la branche de capital risque de l'institution, en complément d'une collaboration opérationnelle en pleine expansion. En effet, depuis deux ans, SEB utilise déjà une solution ancienne, et relativement peu évoluée, de la startup pour la distribution de crédits simples. Les résultats en sont néanmoins très positifs, puisque ses taux de conversion ont augmenté de 10%.
Il ne faut pas s'étonner, dans ces conditions, de l'engagement de la banque dans l'étape suivante, à travers la mise en œuvre de la dernière génération d'outils dits d'intelligence prédictive de Now Interact. Ceux-ci reposent sur une approche d'apprentissage continu, dans laquelle les comportements des utilisateurs des services de l'établissement sont modélisés. À partir de la base de connaissance dynamique ainsi constituée, la navigation de tout nouvel internaute donne lieu à une analyse statistique, déterminant la probabilité qu'il accomplisse telle ou telle action (la souscription d'un produit, par exemple).
Non seulement cette capacité peut-elle être mise à profit pour stimuler les ventes – en détectant, en temps réel, les utilisateurs les plus susceptibles de se laisser tenter, puis en leur apportant l'impulsion nécessaire pour emporter la décision – mais elle permet aussi de distinguer ceux qui préféreront finaliser la transaction en toute autonomie de ceux qui devront plutôt être conseillés par téléphone, voire en face à face. Il ne reste plus alors qu'à proposer un complément d'information et un conseil personnalisé, sous la forme la plus adaptée au profil du visiteur, pour augmenter les chances de conclure la vente.
L'investissement – à hauteur d'environ 1,6 millions d'euros (15 millions de couronnes) sur un tour de table total de 5 millions – est conduit par la branche de capital risque de l'institution, en complément d'une collaboration opérationnelle en pleine expansion. En effet, depuis deux ans, SEB utilise déjà une solution ancienne, et relativement peu évoluée, de la startup pour la distribution de crédits simples. Les résultats en sont néanmoins très positifs, puisque ses taux de conversion ont augmenté de 10%.
Il ne faut pas s'étonner, dans ces conditions, de l'engagement de la banque dans l'étape suivante, à travers la mise en œuvre de la dernière génération d'outils dits d'intelligence prédictive de Now Interact. Ceux-ci reposent sur une approche d'apprentissage continu, dans laquelle les comportements des utilisateurs des services de l'établissement sont modélisés. À partir de la base de connaissance dynamique ainsi constituée, la navigation de tout nouvel internaute donne lieu à une analyse statistique, déterminant la probabilité qu'il accomplisse telle ou telle action (la souscription d'un produit, par exemple).
Non seulement cette capacité peut-elle être mise à profit pour stimuler les ventes – en détectant, en temps réel, les utilisateurs les plus susceptibles de se laisser tenter, puis en leur apportant l'impulsion nécessaire pour emporter la décision – mais elle permet aussi de distinguer ceux qui préféreront finaliser la transaction en toute autonomie de ceux qui devront plutôt être conseillés par téléphone, voire en face à face. Il ne reste plus alors qu'à proposer un complément d'information et un conseil personnalisé, sous la forme la plus adaptée au profil du visiteur, pour augmenter les chances de conclure la vente.
SEB esquisse de la sorte une nouvelle frontière de l'intelligence artificielle, consistant à approfondir la connaissance intime du client de manière à lui offrir le service dont il a besoin au moment où il en a besoin ET dans les conditions – dont, en priorité, le canal – qu'il préfère. Du point de vue de l'entreprise, ce niveau de personnalisation représente naturellement un moyen de développer son chiffre d'affaire, mais, heureusement, il correspond également au critère de satisfaction utilisateur qui doit en être indissociable.
Incidemment, avec ou sans intelligence artificielle, la démarche illustre très concrètement l'ampleur des évolutions à appréhender pour créer la banque « digitale » de demain. Car, avant de profiter de fonctions prédictives sur les comportements des clients, il faut d'abord disposer d'un catalogue de solutions capables de répondre à la diversité de leurs attentes, il faut savoir en adapter la présentation à leur contexte individuel et il faut, enfin, mettre à leur disposition le niveau de conseil ajusté à leurs préférences. Comme souvent, le plus difficile ne sera certainement pas d'intégrer les technologies…
Incidemment, avec ou sans intelligence artificielle, la démarche illustre très concrètement l'ampleur des évolutions à appréhender pour créer la banque « digitale » de demain. Car, avant de profiter de fonctions prédictives sur les comportements des clients, il faut d'abord disposer d'un catalogue de solutions capables de répondre à la diversité de leurs attentes, il faut savoir en adapter la présentation à leur contexte individuel et il faut, enfin, mettre à leur disposition le niveau de conseil ajusté à leurs préférences. Comme souvent, le plus difficile ne sera certainement pas d'intégrer les technologies…
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