REVUE UAB Magazine September 2024

65 Magazine de l ’ Union Des Banques Arabes Articles quantités de données pour leur apprentissage et leur prise de décision. Par conséquent, les banques doivent trouver un équilibre délicat entre l’innovation technologique et le respect des contraintes réglementaires. Pénurie de talents et expertise en IA Un autre défi majeur est la disponibilité de talents qualifiés pour conduire l’innovation en IA dans le secteur bancaire. Malgré les progrès notables dans l’adoption de l’IA, la région souffre encore d’un manque de spécialistes en IA, data scientists et ingénieurs en apprentissage automatique. De nombreuses banques du CCG investissent dans des programmes de formation et nouent des partenariats avec des entreprises technologiques pour combler ce manque. Par exemple, la Riyad Bank en Arabie Saoudite a collaboré avec des firmes mondiales d’IA pour renforcer les compétences internes, en mettant l’accent sur le développement de capacités en IA pour la gestion des risques et la détection des fraudes. Toutefois, la demande pour ces compétences spécialisées dépasse encore l’offre, forçant les banques à faire appel à des consultants externes, ce qui peut accroître les coûts des projets et limiter le transfert de connaissances en interne. Perspectives : 1. Amélioration de la détection des fraudes et de la gestion des risques Le potentiel de l’IA pour révolutionner la détection des fraudes et la gestion des risques est immense. Les banques du CCG investissent massivement dans des outils basés sur l’IA pour analyser en temps réel les données de transactions, détecter les anomalies et signaler les activités suspectes. La Dubai Islamic Bank (DIB) a mis en place des modèles avancés d’IA pour surveiller les transactions et identifier les comportements frauduleux. Ces systèmes sont capables de traiter d’énormes quantités de données en quelques secondes, permettant ainsi une détection rapide et une gestion proactive des risques. L’analyse prédictive est également utilisée pour anticiper les comportements des clients, permettant ainsi aux banques d’anticiper les défauts de paiement ou les risques de crédit avant qu’ils ne se matérialisent. L’introduction de l’IA dans ces domaines permet aux institutions financières de prendre des décisions plus éclairées, en adaptant des solutions basées sur les profils de risque des clients. 2. L’IA au service de l’inclusion financière L’inclusion financière est un domaine de croissance majeur pour l’IA dans le secteur bancaire. Dans des pays comme Oman et Bahreïn, les plateformes de microcrédit basées sur l’IA permettent aux banques de fournir des services de crédit à des populations jusque-là mal desservies. En analysant des données alternatives, telles que les usages des téléphones mobiles et les activités sur les réseaux sociaux, les banques peuvent évaluer la solvabilité au-delà des critères traditionnels.