Le point de bascule a été atteint il y a longtemps déjà. L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui incontournable. La pression exercée sur les entreprises et les institutions pour qu’elles développent et exploitent des applications pour leurs industries respectives aussi vite que possible, qui était à la base presque indécelable, augmente de jour en jour. Les opportunités doivent être saisies et les risques évités. Les banques reconnaissent aujourd’hui la nécessité d’un changement et ont commencé à agir en ce sens.
L’intelligence artificielle : une composante du secteur bancaire dans le futur
Selon une étude conduite par Confinpro AG en collaboration avec VÖB-Service GmbH, 65% des 380 experts interrogés qui évoluent dans le secteur des services financiers en Allemagne sont convaincus que l’IA et les banques sont inextricablement liées. Cependant, si les organisations n’utilisent rapidement pas les dernières technologies comme l’apprentissage automatique, 87% d’entre elles sont convaincues qu’elles souffriront d’une position désavantageuse par rapport à leurs concurrents.
Pour de nombreuses banques, l’IA n’est donc plus juste un rêve distant. Selon un rapport de l’industrie, les deux tiers des banques et des assurances en Allemagne sont déjà en train d’utiliser des solutions impliquant de l’IA. Cela peut être les chatbots pour les applications bancaires, que les clients des banques peuvent utiliser pour communiquer avec ces dernières, ou alors l’automatisation de processus. Cependant, les participants à l’étude ne pensent pas que la prochaine étape de l’évolution peut être mise en œuvre sans aide extérieure. 72% d’entre eux voient les partenaires technologiques comme des soutiens essentiels pour continuer l’intégration des applications IA. En particulier lorsqu’il s’agit surmonter des obstacles ensemble.
Surmonter les obstacles
Les banques doivent faire face à des défis plus en plus nombreux, en particulier au début du processus de changement. Le fait de reculer devant ces défis et de remettre à plus tard cette mise en œuvre n’est pas une alternative raisonnable dans le cadre de l’évolution généralisée vers l’IA. Il est bien plus utile de reconnaître les difficultés initiales et de chercher des solutions activement. Les points suivants sont des obstacles caractéristiques :
- – Données manquantes ou qualité insuffisante de ces données
- – Expertise insuffisante en matière d’intelligence artificielle
- – Incertitudes concernant les obligations réglementaires liées (notamment à propos de la protection des données)
- – Infrastructure informatique obsolète
- – Absence de définition des objectifs et utilisation visée non clarifiée
- – Implication insuffisante de tous les spécialistes (départements comme employés)
Si les banques sont conscientes des défis individuels auxquels elles vont toutes être confrontées et qu’elles cherchent déjà des solutions avant même que le projet ne soit lancé, elles peuvent se renseigner sur les facteurs clef de succès en matière de projets liés à l’IA. Avec suffisamment de données de qualité, une expertise IT et une connaissance de leurs propres objectifs et des réglementations applicables, le succès de ce type de projet est facilement atteignable.
Des opportunités reconnues : des modèles IA pour le secteur bancaire
Mais quelle direction adopter pour les banques ? Au vu des multiples applications possibles avec l’IA, il est essentiel de déterminer les processus qui peuvent être automatisés de manière efficace, là où une interaction homme-machine est concevable et là où les collaborateurs doivent demeurer un point de contact indispensable. Dans ce contexte, trois scénarios d’avantages atteints grâce à l’IA peuvent être mis en avant.
Amélioration du service client : l’idée derrière cet objectif est bien connue. Si on connait bien sa clientèle, on peut lui donner des conseils personnalisés. C’est dans ce cadre que l’IA et ses algorithmes rentrent en jeu, générant ainsi des suggestions pour les conseillers bancaires par rapport à des fonds, actions ou obligations adaptés à leurs différents types de clients. L’IA peut également être utilisée pour automatiser l’analyse de risque de portefeuilles afin d’assurer leur sécurité et de maximiser la satisfaction de la clientèle.
Réduire la criminalité financière : des transactions suspicieuses peuvent être détectées avec l’aide de modèles créés avec l’IA. Par exemple, des applications analysent les transactions selon divers critères comme le montant, la devise, le pays destinataire et le type de transaction. Si des anomalies sont constatées, l’IA les signale à un conseiller de clientèle, qui peut alors revérifier l’information manuellement et faire suivre le dossier au service de criminalité financière s’il y a un doute sur la transaction. Ainsi, l’IA permet de combattre le blanchiment d’argent et autres fraudes fiscales/financières.
A l’abris de l’obsolescence grâce à l’IA
Que ce soit pour le service client, pour combattre la criminalité financière, pour remplir ses obligations en matière d’éco-responsabilité ou simplement pour optimiser ses processus internes, l’IA est déjà utilisée dans une large variété de services du secteur bancaire. Comme le nombre d’opportunités d’améliorations et de simplifications va augmenter dans le futur, les managers doivent se tenir au courant des dernières avancées en matière d’IA et saisir toutes les opportunités potentielles au plus tôt.
Êtes-vous déjà en train de réfléchir au potentiel de l’IA dans votre banque ? Si c’est le cas, nous avons de nombreuses solutions pour vous aide à vous lancer !
