27 produits AI Self Cube

Cube — produits AI

27 produits AI

Catalogue de solutions sur la base de Serenta

Couche intelligente Self Cube : 27 scénarios de service, d'analyse, de sécurité et de personnalisation prêts à l'emploi. La banque peut inclure des modules Cube prêts à l'emploi, connecter des modèles AI partenaires et rassembler ses propres services intelligents sur des modèles et connecteurs prêts à l'emploi.

produits AI sur la base de Serenta

80%+

Automatisation des demandes standard

1–2

Minutes pour l'onboarding

Produits AI Core

7 modules

Contour de base, sécurité et automatisation des services

Assistant Financier AI (PFM)

Assistant financier personnel. Analyse les dépenses, établit des budgets, fournit des recommandations financières personnalisées et prédit le solde.

Chatbot NLP 2.0

Chatbot intelligent. Traite jusqu'à 80–90% des demandes des clients automatiquement, comprend le langage naturel et effectue des opérations.

Onboarding Digital & Biométrie

Onboarding et biométrie. OCR des documents, reconnaissance faciale (vérification de la vivacité), remplissage automatique du formulaire et vérification du passeport en 1–2 minutes.

KYC / KYB Automatisé

Automatisation de la conformité. Vérification complète des personnes physiques et morales, des bénéficiaires, des listes de sanctions et évaluation des risques.

Moteur de Fraude & Surveillance AML

Anti-fraude et surveillance AML. Détection instantanée des anomalies et des transactions à haut risque avec blocage automatique et escalade en temps réel.

Robo-Conseiller (NAV Planner)

Robo-conseiller en investissements. Sélectionne des stratégies d'investissement, modélise des rendements, constitue des portefeuilles et effectue un rééquilibrage automatique.

Prévisions de Flux de Trésorerie pour PME

Prévisions pour les entreprises (PME). Les modèles ML prédisent les flux de trésorerie des entreprises, les risques de rupture de trésorerie et recommandent des solutions de liquidité.

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Nous réaliserons une session de démonstration ciblée : nous montrerons le fonctionnement de Serenta sur des cas bancaires réels et sélectionnerons les modules prioritaires P1 pour votre contour.

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Opérations Avancées

8 modules

Personnalisation, scoring et support intelligent des opérations

Moteur de Marketing Hyper-Personnalisé

Moteur AI de marketing. Génère des offres individuelles, des segments dynamiques et des déclencheurs basés sur le comportement transactionnel du client.

Analyse de Consommation (NL Q&A)

Analyse Dialogique. Répond aux questions sur les finances et la structure des coûts en langage naturel sans systèmes BI complexes.

Souscription en Temps Réel

Scoring Instantané. Décision de crédit dans le cadre de la demande en quelques secondes grâce au scoring ML, à l'analyse comportementale et aux règles de risque.

Analyse Générative pour PME

Analyse Générative pour les PME. Génère des rapports sur les affaires, identifie les tendances et les anomalies dans les données des entreprises, prépare des insights pour la direction.

Copilot de Contrat Légal

Copilot pour les contrats. Vérifie automatiquement les contrats standards et non standards, identifie les risques juridiques et les non-conformités aux règlements.

Copilot Opérateur Front-Office

Assistant AI de l'opérateur. Fournit le contexte client en temps réel, propose les meilleures actions suivantes et remplit les fiches.

Conformité & Reporting Automatisés

Automatisation des rapports réglementaires. Génère des rapports de supervision et réglementaires selon les normes de la Banque Centrale/régulateur sur la base des données bancaires.

Analyse de la Voix du Client & NPS

Analyse de la tonalité et NPS. Transcrit et analyse les appels, évalue les émotions, identifie les plaintes et calcule l'indice de fidélité.

Écosystème autonome

12 modules

Agents autonomes, biométrie et robotisation de bout en bout

Couche d'agents autonomes

Couche d'agents AI autonomes. Les agents planifient et exécutent des chaînes de tâches, interagissant avec les API bancaires sans intervention humaine.

Générateur de données synthétiques

Générateur de données synthétiques. Crée des échantillons de données réalistes et anonymisés pour un apprentissage sécurisé des modèles et des tests.

Scoring ESG & Empreinte carbone

Scoring ESG et empreinte carbone. Évalue les performances environnementales, sociales et de gouvernance des entreprises et l'empreinte carbone des opérations.

Conseiller FX dynamique & Hedging

Conseiller AI pour la couverture des devises. Modélise les taux de change, la volatilité et propose des outils de couverture optimaux pour la trésorerie.

AI de renseignement sur les menaces cybernétiques

Renseignement prédictif sur les cybermenaces. Analyse les modèles de menaces, les vulnérabilités des systèmes et prévient les attaques ciblées sur l'infrastructure.

Authentification biométrique vocale & faciale

Authentification biométrique. Identification multifactorielle par la voix et le visage dans les canaux de DBO et le centre de contact.

Optimiseur de stratégie de recouvrement

Optimiseur de recouvrement. Segmentation ML des emprunteurs et choix d'une stratégie de communication personnalisée aux premiers stades.

Recherche intelligente omnicanale

Recherche intelligente dans la base de connaissances. Recherche sémantique d'entreprise sur les règlements, produits et tarifs pour les employés et les clients.

Moteur de documents de financement commercial

Factoring commercial intelligent. Vérification automatique et rapprochement des lettres de crédit, connaissements et documents douaniers.

AI de gamification & fidélité

Gamification et programmes de fidélité. Défis personnels dynamiques, quêtes et mécaniques de bonus pour engager les utilisateurs.

Broker AI API partenaire

Broker AI pour les API partenaires. Routage intelligent des demandes vers des partenaires fintech externes et des places de marché.

Moteur de back-office autonome

Back-office autonome. Traitement de bout en bout et clôture des procédures bancaires standard sans opérations manuelles des opérateurs.

Évolution de la banque

Le chemin vers la banque autonome

De l'automatisation de base des opérations aux agents AI autonomes et à un écosystème financier ouvert

AI de base

Chatbots 2.0, OCR de documents, onboarding et KYC automatique

AI prédictif

Anti-fraude en temps réel, scoring ML et hyper-personnalisation

AI génératif

Copilotes pour opérateurs et avocats, reporting génératif et analyse

AI autonome

Agents financiers autonomes, self-service et intégration dans l'ERP

Que contient le catalogue de 27 produits AI pour les banques ?

Le catalogue Self Cube — scénarios prêts à l'emploi sur un noyau intelligent : assistant financier, chatbot, onboarding numérique, KYC et AML, anti-fraude, scoring, copilote de manager, personnalisation et agents autonomes. Ce sont des modules produits avec API et limites, et non une présentation de « réseaux neuronaux dans la finance ». Il est logique de regarder les priorités : service et risque, puis opérations et personnalisation, puis écosystème autonome. Il n'est pas nécessaire d'inclure les 27 pour obtenir un effet. On choisit des scénarios où il y a des données et un résultat clair pour le client ou le risque.

Comment sont organisées les vagues d'implémentation P1, P2 et P3 ?

P1 couvre le service et le risque, qui donnent un effet plus rapidement : assistant, chatbot, onboarding, KYC, anti-fraude. P2 — personnalisation, scoring et support intelligent des opérations. P3 — agents autonomes, biométrie et scénarios transversaux de l'écosystème. Les vagues sont nécessaires pour ne pas sauter directement dans l'autonomie sans une couche de données et de limites de base. Il est logique de ne pas renommer P3 en « premier pilote », si l'onboarding et l'anti-fraude sont encore manuels. Le catalogue permet d'inclure des modules indépendamment, mais l'ordre des vagues correspond au risque d'erreur.

Peut-on connecter des modèles partenaires, pas seulement des modules Cube ?

Oui. La banque installe des modules prêts à l'emploi Self Cube, connecte des solutions AI partenaires et assemble ses propres services sur des modèles et des connecteurs de noyau. Le catalogue ne verrouille pas sur un seul modèle linguistique. Il est logique de décider à l'avance de la politique des données : ce qui a le droit de sortir vers un modèle externe, ce qui reste dans le périmètre. Si le modèle partenaire contourne les limites et le journal de la plateforme, ce n'est déjà plus un module du catalogue. L'orchestration est justement là pour que différents modèles vivent dans un même contour, et non dans trois pilotes dans différents départements.

Par quels scénarios AI les banques commencent-elles le plus souvent ?

Le plus souvent avec le chatbot du centre de contact, l'onboarding numérique, le KYC et l'anti-fraude. C'est la première vague : l'effet est visible dans la rapidité du service et dans le risque, les agents autonomes ne sont pas encore inclus à ce moment-là. Il est logique de mesurer non pas « l'intelligence des réponses », mais la part des demandes typiques, la durée de l'onboarding et la qualité de la détection de la fraude. S'il n'y a pas de données pour le KYC, commencer par la personnalisation est inutile. Le catalogue Self Cube permet justement de prendre ces modules en paquet P1, sans rassembler chacun comme un projet de fournisseur séparé.

Le chatbot bancaire remplace-t-il le centre de contact ?

L'automatisation ciblée des demandes typiques — 80–90 %, les demandes complexes et risquées restent aux humains. Ce n'est pas un slogan « licencier les opérateurs », mais une limite, sans laquelle le bot commence à être détesté par les clients et les employés. Il est logique de marquer à l'avance les sujets que le bot n'a pas le droit de clôturer lui-même : paiements contestés, blocages, plaintes. Si le bot vit séparément de la banque en ligne et ne voit pas l'état du produit, même 80 % ne seront pas atteints. Sur la plateforme, le chatbot est un module du noyau, et non un widget sur le site.

Quand la banque inclut-elle des agents AI autonomes dans le contour industriel ?

Après la couche de base et prédictive, sous l'orchestrateur et l'humain dans le contour. Les agents autonomes sont la troisième vague du catalogue, pas la première. Par défaut, un agent ne manipule pas d'argent réel et ne crée pas de clients actifs. Il est logique de ne pas appeler agent un chatbot qui répond simplement par texte. D'abord, les API, les limites, le journal et le bac à sable doivent fonctionner. Sinon, « banking autonome » reste un slogan. Self Cube sépare spécialement ces couches pour que le pilote P3 ne casse pas P1.

Qu'est-ce que le copilote de manager et l'assistant financier savent faire ?

L'assistant financier aide le client dans le canal : expliquer le produit, rassembler un brouillon d'action, passer par un scénario type sans visite en agence. Le copilote du manager suggère à l'employé en service : le contexte du client, la prochaine étape, les limitations — sans remplacer la responsabilité de la personne. Les deux vivent sur le même noyau que KYC et l'anti-fraude, et non dans un chat séparé. Il est logique de vérifier s'ils voient l'état du produit via l'API. Si le copilote fonctionne uniquement selon un script sans données, c'est à nouveau une base de connaissances, pas un produit AI du catalogue.

Peut-on intégrer des modules AI un par un, sans toute la plateforme d'un coup ?

Oui, les modules s'intègrent progressivement : le catalogue est justement fait pour cela. Mais même un seul scénario est mieux de le connecter à un noyau commun avec API, limites et audit, sinon dans un an vous aurez cinq pilotes incompatibles. Il est logique de commencer par P1 et de ne pas promettre des agents autonomes dans le même trimestre. Si la banque a déjà un bot fournisseur séparé, il peut être conservé pour un temps, mais il est préférable de diriger le nouveau contour immédiatement via un orchestrateur. « Un module » ne signifie pas « sans règles de plateforme ».

Présentation Self Cube

Si vous évaluez des plateformes bancaires modernes ou des stratégies d'infrastructure, la session cible aidera à aligner l'architecture et l'approche.

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