eGain : La connaissance fiable, clé du succès de l'IA dans les services financiers

eGain Corporation, société spécialisée dans les solutions d'engagement client, a analysé l'application de l'intelligence artificielle dans le secteur des services financiers. Les conclusions de l'entreprise soulignent que le succès des implémentations d'IA dépend de la qualité et de l'accessibilité de la base de connaissances d'une organisation.

Selon eGain, une part importante des investissements en IA par les institutions financières ne génère pas de rendement. Ceci est souvent attribué au fait que les systèmes d'IA sont construits sur des référentiels de connaissances fragmentés, incohérents et non gérés. Une étude du MIT citée par eGain indique que 95 % des organisations ne tirent aucun retour sur leurs investissements en IA d'entreprise.

Le rapport soutient que le problème ne réside pas dans la technologie d'IA elle-même, mais dans la fondation sur laquelle elle est construite. Dans les services financiers, où la conformité réglementaire et la confiance des clients sont primordiales, les enjeux sont plus élevés. L'IA amplifie les données qu'elle traite ; lui fournir des informations fragmentées conduit à une confusion amplifiée, tandis que la fourniture de connaissances unifiées et fiables peut amplifier la valeur commerciale.

Pour résoudre ce problème, eGain propose sa plateforme AI Knowledge Hub™. Cette solution vise à créer un référentiel unifié pour toutes les informations critiques en matière de conformité au sein d'une entreprise. Elle utilise une architecture d'IA hybride, combinant l'IA générative, l'IA conversationnelle et l'apprentissage automatique avec des actifs de connaissances organisés. Cette approche garantit que lorsque des informations critiques en matière de conformité sont nécessaires, le système fournit des politiques et des procédures précises provenant de sources vérifiées.

eGain affirme que sa plateforme est construite en intégrant des normes de conformité telles que PCI, NIST SP 800-53, HIPAA et FedRAMP. Elle intègre des contrôles de politique et de réglementation directement dans les flux de travail quotidiens via des systèmes basés sur l'IA, permettant aux institutions financières de garantir l'exactitude et le respect des réglementations.