Pour la banque, la recommandation de produits par l'IA n'a de valeur que si elle passe en production. C'est la promesse d'Atlas : méthode, indépendance et exigence d'exécution.
Les banques font face à une pression réglementaire intense (LCB-FT, Bâle, DORA) et à la concurrence des néobanques, tout en disposant de gisements de données transactionnelles considérables encore sous-exploités.
Jusqu'à 40% de temps gagné sur l'analyse documentaire réglementaire et l'instruction des dossiers de crédit.
Atlas mesure la recommandation de produits par l'IA à sa valeur captée en production dans la banque — gain de temps, qualité, coûts — pas au nombre de démonstrateurs.
Sans dépendance à un éditeur ou à un cloud particulier.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Relier la recommandation de produits par l'IA pour la banque aux objectifs de la direction et aux contraintes du terrain.
Un cas pilote évalué sur données réelles, avec critères de succès définis d'avance.
Passage en production robuste : qualité, sécurité, conformité AI Act, monitoring.
Mesure de la valeur, amélioration continue et transfert de compétences.
Oui, même un catalogue restreint bénéficie de recommandations pertinentes basées sur les comportements d'achat.
Oui, l'IA privilégie les produits disponibles pour éviter de recommander des articles en rupture.
Atlas combine une connaissance des enjeux de la banque et une exécution IA indépendante : L'IA suggère les produits les plus pertinents à chaque client selon son profil et son historique. Le panier moyen et les ventes croisées augmentent. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Cadrons ensemble la recommandation de produits par l'IA pour la banque lors d'un premier échange de 30 minutes.