Comment RCI Bank utilise l’Intelligence Artificielle
RCI Bank & Services s’est lancée dans un grand chantier d’agrégation de données qui repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique. Scoring, analyse de verbatims, traitement des e-mails entrants, consolidation des données clients : autant de domaines dans lesquels la filiale financement et mobilité du groupe Renault passe à la vitesse supérieure grâce au « Machine Learning ».
RCI Bank and Services a communiqué sur le lancement d’un vaste programme basé sur l’apprentissage automatique. En s’appuyant sur les solutions analytiques d’Oracle, la banque de Renault Nissan a créé une base centrale de ses clients qu’elle enrichit au fil du temps par des données qualitatives non structurées, venant notamment du service client.
L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour améliorer la performance des algorithmes de scoring traditionnels. Par exemple, la financière des marques de L’Alliance développe actuellement un nouveau système de scoring dédié aux TPE françaises, sur lesquelles il n’existe pas ou peu de data. Elle enrichit les informations existantes, en croisant de manière éclairante les données récupérées sur les réseaux sociaux et certains sites Web, afin de mieux évaluer leur profil de risque. En outre, le machine learning permet une mise à jour en temps réel des algorithmes d’octroi de crédit, évitant leur appauvrissement.
Le programme concerne par ailleurs l’analyse automatisée des verbatims des clients (remontés par exemple lors d’enquêtes) et la réponse aux e-mails entrants des différentes filiales de RCI Bank and Services. Dans les deux cas, il s’agit d’une analyse textuelle permettant de catégoriser automatiquement les données et d’industrialiser leur traitement. L’objectif est de qualifier la relation client, de mesurer le taux de satisfaction et d’établir des profils détaillés des clients de la banque.
Mise en perspective : L’IA devient stratégique pour RCI Bank
L’utilisation du Big Data et la mise en place de nouvelles techniques de scoring, basées sur le Machine Learning, ont le vent en poupe auprès des acteurs du crédit. Les progrès de ces technologies ont suscité le lancement de nombreuses initiatives, pariant sur l’instantanéité, l’automatisation ou l’intelligence conversationnelle. Pour sa part, RCI Bank and Services utilise l’IA afin d’optimiser ses processus mais aussi d’améliorer sa communication à des moments-clés avec ses clients et prospects. Côté crédit, le groupe souhaite aller au-delà du scoring classique pour mieux prévoir les probabilités de défaut. L’objectif étant de mettre en œuvre des modèles dont la performance ne chute jamais.
La banque du groupe Renault a réalisé une année exceptionnelle en 2017 avec plus d’1,7 million de nouveaux dossiers de financement, soit une hausse de 13,2 % par rapport à l’année précédente. Son partenariat avec Oracle pour la mise en place de solutions analytiques reflète la progression du groupe dans le financement des véhicules.