Réinventer la fintech : quand l'intelligence humaine s'allie à l'IA

Au cours des dernières années, le secteur bancaire, grand producteur de données et gros consommateur de technologie est devenu un utilisateur naturel de l'intelligence artificielle.

Les entreprises fintech, en particulier, se sont lancées dans une course effrénée vers l’IA, cherchant à automatiser tous leur processus, de l’intégration des clients au service.

Les investissements du secteur bancaire dans l'IA sont élevés, les institutions financières qui prévoient d'augmenter leurs budgets IA de 25 % cette année commencent à repenser leurs stratégies axées sur l'IA, car cette technologie ne répond pas aux demandes actuelles des consommateurs.

Par conséquent, de nombreuses entreprises du secteur prennent conscience d'un élément essentiel : les clients continuent de préférer l'assistance humaine pour certaines interactions.

Mais que signifie cette réorientation vis-à-vis de l'ensemble du secteur des services financiers, et comment les institutions financières peuvent-elles continuer à innover grâce à l'IA tout en répondant aux attentes croissantes en matière de fiabilité, de transparence et de responsabilité réglementaire ?

Les humains et l'IA : le modèle hybride

Face à ces limites, les acteurs du secteur s’orientent vers des modèles hybrides, cherchant le juste équilibre entre les deux.

C'est l'essence même de ce que l’on nomme “l’enablement” moderne où l’IA agit comme un « assistant du conseil » : aligner les capacités de l'IA sur les forces humaines pour favoriser un engagement client plus intelligent, plus rapide et plus personnalisé. Et cela porte ses fruits, car les secteurs qui mettent en œuvre ces stratégies axées sur l’enablement enregistrent désormais une croissance trois fois supérieure de leur chiffre d'affaires par employé.

La dimension humaine, socle de la relation client

Le contact humain reste l’élément central de la relation. Dans le milieu de la banque privée, l’IA est utilisée pour des tâches administratives mais les rendez-vous en personne sont importants pour capter les signaux faibles indétectables autrement. L’IA n’est pas encore jugée prête à remplacer l’humain dans les relations personnalisées et les conseils stratégiques car elle donne des réponses standardisées.

Selon un rapport de Forvis Mazars mené auprès de cadres supérieurs du secteur des services financiers au Royaume-Uni, il apparaît que l'adoption de l'IA dans ce secteur est principalement motivée par des expérimentations à court terme plutôt que par une planification stratégique à long terme. Cet écart croissant entre les ambitions et la mise en œuvre a des répercussions sur les efforts déployés, 18 % des institutions citant la mauvaise qualité des données comme principal obstacle à l'IA.

Alors que les institutions se heurtent aux limites des stratégies exclusivement basées sur l'IA, beaucoup reconnaissent désormais que l'IA n'est pas une solution miracle. Si elle constitue un puissant facilitateur, elle ne peut remplacer le jugement humain, l'empathie ou la compréhension contextuelle. Le véritable débat ne porte donc pas tant sur le choix entre l'homme et la machine, mais plutôt sur la recherche d'un juste équilibre entre les deux.

Les institutions financières novatrices, telles que BNP Paribas et le Crédit Agricole adoptent des modèles hybrides afin d'améliorer les performances humaines, d'automatiser les tâches appropriées et de fournir aux équipes en contact avec la clientèle le contenu, les outils et les informations adéquats au moment opportun.

Conformité : plus qu’une obligation, un choix stratégique

Cette tendance à la prudence et aux modèles hybrides est accentuée par l’environnement réglementaire européen. Cette année marque en vigueur des textes majeurs (DORA, IA Act, MiCA) constituant une révolution réglementaire.

Ces règlements visent à instaurer des standards de confiance, et la robustesse des processus. L'IA Act est particulièrement structurant, car il impose que les systèmes sensibles répondent à des exigences strictes en termes de supervision humaine et de documentation technique. Pour les fintech, ce sont « les incertitudes de l’évolution de la réglementation » qui constituent leur défi majeur. La conformité devient ainsi une « brique essentielle du modèle économique » et un levier stratégique, car une automatisation mal gérée peut entraîner un risque élevé de non-conformité.

Pour les institutions qui naviguent dans ces moments d’échange où la confiance est primordiale, le déploiement de l'IA peut s'apparenter à un exercice périlleux. Les entreprises du secteur des services financiers doivent mettre en œuvre l'IA de manière à garantir la conformité tout en préservant les relations avec leurs clients et en soutenant leur compétitivité à long terme. La clé réside dans l'intégration de l'IA dans une stratégie globale qui fournit aux équipes en contact avec la clientèle un contenu contextualisé et pertinent afin de favoriser des conversations et des décisions éclairées.