Ces dernières années, la quantité de données textuelles numériques a augmenté de façon exponentielle et continue de croître de 55 à 65% chaque année (IDC). Des publications sur les réseaux sociaux aux transactions des clients, en passant par les communautés en ligne, les sondages, les critiques, les chats, les e-mails, etc., les entreprises de tous les secteurs sont confrontées au défi de surveiller diverses sources et d’extraire les données les plus pertinentes.
L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) aident les entreprises à trier plus précisément les données non structurées. Cependant, la mise en œuvre de l’IA et du ML traditionnels nécessite une main-d’œuvre supplémentaire et une expertise en la matière et peut être longue et coûteuse. Avec l’avènement des nouvelles technologies et la croissance des données, les entreprises capables d’extraire des informations et de créer des informations exploitables rapidement et à grande échelle auront le plus d’influence dans un paysage concurrentiel.
Sommaire
IA traditionnelle et automatisation
Les termes Intelligence artificielle et Automatisation sont souvent utilisés de manière interchangeable. Ils permettent aux entreprises et aux équipes de fonctionner plus efficacement. Cependant, les deux sont extrêmement complexes à deux niveaux différents. L’automatisation est l’application de technologies, de programmes, de robotique ou de processus pour produire des biens ou des services et obtenir des résultats avec une assistance humaine minimale. D’autre part, l’IA est un processus scientifique et technique qui permet aux machines d’apprendre de l’expérience, de s’adapter aux nouvelles entrées et aux données en temps réel, et d’effectuer des tâches à un niveau humain ou supérieur.
La mise en œuvre traditionnelle de l’IA nécessite de fortes compétences techniques et de la programmation. Java, Python, Lisp, Prolog et C ++ sont les principaux langages de programmation d’IA utilisés pour l’IA pour répondre à différents besoins et pour développer et concevoir différentes applications pour les processus métier. Pour un utilisateur final d’entreprise typique, la mise en œuvre de l’IA est impossible avec l’expertise technique et les connaissances nécessaires pour élaborer des processus d’IA. Le mouvement sans code permet désormais de voir un mouvement plus large vers la mise en œuvre de l’IA.
Qu’est-ce que l’IA sans code?
La montée en puissance du mouvement sans code a permis aux entreprises de tous les secteurs de réévaluer leurs processus et besoins techniques. Les organisations peuvent facilement mettre en œuvre des stratégies de développement agiles à l’aide d’outils sans code, tout en obtenant des résultats similaires et parfois même meilleurs et en augmentant la productivité. Aucun outil de code n’est généralement connu pour le développement Web et d’applications, mais peut également développer et créer des modèles d’IA et de ML. No-code permet aux utilisateurs de transformer les processus métier en développant rapidement de nouvelles solutions pour répondre aux besoins des clients et a incité de nombreuses entreprises de services financiers à adopter l’IA sans code dans leurs flux de travail.
L’IA est utilisée dans le secteur des services financiers pour rationaliser et optimiser les processus allant de la surveillance du risque de crédit, à la création d’algorithmes de trading quantitatifs, à la gestion des risques financiers, à l’amélioration de l’expérience client, etc. Avant l’avènement de l’IA sans code, les gestionnaires des risques, les souscripteurs, les prêteurs, les gestionnaires d’actifs et les analystes commerciaux comptaient sur leurs scientifiques des données et leurs équipes informatiques pour modéliser des processus automatisés à leur place. Cependant, la création et la mise en œuvre d’une seule solution automatisée peuvent prendre des mois, voire des années, en raison des processus fastidieux d’écriture de code, de nettoyage des données, de catégorisation et de structuration des données.
L’IA sans code fournit aux équipes de services financiers des solutions plus efficaces pour les processus manuels chronophages de recherche, d’extraction et d’analyse de données. Les outils alimentés par l’IA peuvent désormais fonctionner sur un backend pré-développé et une interface utilisateur frontale flexible, ce qui signifie que les entreprises financières peuvent devenir plus agiles, prendre des décisions plus rapides et meilleures, et économiser du temps et de l’argent, tout en mettant en œuvre des solutions d’IA qui correspondent à leur entreprise. Besoins.
En d’autres termes, le no-code démocratise l’IA afin que les analystes et dirigeants d’entreprise, les souscripteurs et les gestionnaires de produits et de risques puissent créer leurs propres modèles, rapidement et efficacement, en contournant le goulot d’étranglement informatique. Les data scientists sont alors libres de travailler sur des projets très sophistiqués, et les utilisateurs métier peuvent être bien plus efficaces. L’IA sans code prend les compétences techniques et de codage complexes des méthodes traditionnelles, permettant à quiconque de créer des modèles d’IA.
Trois choses à considérer avec l’IA sans code
Bien que les utilisateurs professionnels connaissent désormais le concept de l’IA et de l’apprentissage automatique, ils ne sont pas des technologues capables d’écrire du code pour créer de nouveaux cas d’utilisation de l’IA. Pour que les services financiers récoltent les avantages que l’IA peut apporter en termes d’efficacité et de retour sur investissement, ils doivent donner aux utilisateurs professionnels les moyens de prendre les devants. Un processus de travail d’intelligence artificielle sans code permet aux utilisateurs de se concentrer sur la maximisation des résultats, au lieu d’exécuter des processus manuels.
Grâce à des commandes simples et à une interface utilisateur facile à comprendre, les utilisateurs professionnels peuvent rapidement profiter des avantages de l’intelligence artificielle et de l’automatisation sans délais, restrictions de main-d’œuvre et une énorme courbe d’apprentissage. L’IA sans code change la donne du secteur des services financiers en améliorant l’efficacité et le retour sur investissement et en libérant du temps pour les équipes technologiques. Les entreprises qui adopteront rapidement cette nouvelle méthode bénéficieront d’un avantage concurrentiel.
Cependant, toutes les entreprises ne sont pas adaptées à cette nouvelle technologie. Les organisations intéressées par des solutions sans code doivent déterminer si leur entreprise convient. Ceux qui ont déjà de nombreux processus manuels, une équipe structurée de scientifiques des données et qui cherchent à évoluer rapidement ne voudront peut-être pas passer du temps à se restructurer pour mettre en œuvre une IA sans code. De plus, les entreprises avec de grandes équipes d’experts techniques avancés habitués au codage réel et qui s’attendent à une reconfiguration et à un ajustement du code peuvent penser que la migration vers une plate-forme sans code ne convient pas à leur organisation.
Alors que l’IA a de plus en plus d’impact sur notre monde et nos entreprises, il est important de la rendre aussi conviviale et conviviale que les autres technologies perturbatrices et innovantes d’aujourd’hui. Tout comme le courrier électronique, les feuilles de calcul Excel et Internet à haut débit, l’IA est sur le point de changer la façon dont le monde fait des affaires. Avec l’intelligence artificielle sans code, les utilisateurs finaux peuvent créer de nouvelles solutions sans avoir à coder, ce qui améliore l’efficacité de l’entreprise, la productivité, le retour sur investissement et la fidélisation des clients.
