Les banques peuvent-elles gagner la course à l'IA ?

De l'augmentation des revenus aux interactions clients plus personnalisées, l'IA constitue un solide avantage concurrentiel pour les banques au sein d'un secteur hautement compétitif.

Dans le contexte actuel d’incertitude macroéconomique, les résultats d’une récente enquête sur l'IA dans les services financiers montrent que les technologies d'intelligence artificielle (IA) aident les institutions financières à traverser les épreuves - en les soutenant dans la gestion des risques, l’optimisation des opérations pour réduire les coûts, et en permettant de mieux répondre aux besoins des clients et des consommateurs.

Le cloud hybride comme option privilégiée

Selon les résultats de l'enquête, les banques sont de plus en plus nombreuses à adopter une stratégie de cloud hybride afin d'optimiser les dépenses liées à la formation et à l'inférence de l'IA. Alors que certains workloads spécifiques sont moins onéreux à entraîner sur site, et que les données sensibles utilisées par les banques ne peuvent pas toutes être migrées vers le cloud, une stratégie de cloud hybride semble la solution la plus adéquate. Elle permet aux institutions de gérer leurs charges de travail à forte intensité de calcul tout en protégeant les informations sensibles sur site, le tout en maîtrisant les coûts.

Près de la moitié des entreprises de services financiers interrogées ont indiqué passer à une stratégie de cloud hybride, adoptant des solutions cloud de calcul accéléré complètes et en facilitant la standardisation des logiciels aussi bien dans les instances multi-cloud que sur site.

Les grands modèles de langage pour les services financiers

La technologie derrière l'IA générative est adoptée par les entreprises pour créer des expériences client personnalisées ou encore pour améliorer la détection des fraudes. Pour les répondants à l’enquête, les principaux cas d'utilisation de l'IA pour leurs entreprises comprennent le traitement du langage naturel et les grands modèles de langage (26 %), les systèmes de recommandation et la meilleure action suivante (23 %), l'optimisation des portefeuilles (23 %) et la détection des fraudes (22 %).

Le traitement du langage naturel et les grands modèles de langage sont le moteur de l'IA générative, et les banques en tirent de plus en plus parti pour améliorer leurs opérations. Par exemple, la Deutsche Bank, basée en Allemagne, teste de grands modèles de langage qui auront le potentiel de détecter la fraude, de fournir des signes d'alerte précoce du risque de contrepartie, de récupérer les données plus rapidement et d'identifier les problèmes de qualité des données.

L'IA générative est également un outil puissant pour créer des avatars numériques ou des assistants personnels personnalisés. Cette technologie peut être exploitée pour créer et déployer des assistants virtuels intelligents et des humains numériques à grande échelle. Pour les banques, les avatars ou les assistants numériques peuvent être utilisés pour détecter les préférences des clients, faire des recommandations personnalisées et dialoguer avec les clients en temps réel sur toutes les questions relatives à leur compte d'une manière plus personnalisée. L'avatar ou l'assistant numérique peut être adapté à la culture et à la philosophie de la banque afin de garantir une cohérence avec l'identité de marque.

Maîtrise des coûts

L'enquête a également révélé comment les professionnels du secteur tirent parti de la puissance de l'IA pour augmenter leurs revenus et réduire leurs coûts. Près de la moitié des répondants à l'enquête ont déclaré que l'IA contribuera à augmenter les revenus annuels de leur organisation d'au moins 10 %. Plus d'un tiers d'entre eux ont déclaré que l'IA contribuera également à réduire les coûts annuels d'au moins 10 %. Plus précisément, les banques constatent ces améliorations au niveau de l'expérience client et de l'efficacité opérationnelle.

Pour améliorer l'expérience client par exemple, les banques utilisent l'IA pour réduire la fraude en renforçant les processus de lutte contre le blanchiment d'argent et de connaissance du client. Elles utilisent également des recommandeurs pour leur créer des expériences numériques personnalisées. Pour améliorer l'efficacité opérationnelle, les banques utilisent des composants d'IA tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour automatiser l'analyse des documents et le traitement des réclamations, avec à la clé un gain de temps, d’argent et de ressources précieuses.

L’IA au service de l’expérience client

Le potentiel de l'IA pour améliorer l'expérience client des banques va au-delà des avatars et des assistants numériques. La technologie transforme les expériences des clients dans de nombreux domaines, en rationalisant le processus pour une satisfaction maximale.

Par exemple, la technologie de l'IA vocale est un outil puissant pour stimuler la satisfaction des clients. La reconnaissance automatique de la parole et la synthèse vocale permettent aux banques de répondre aux questions des clients plus rapidement et avec plus de précision. La technologie de l'IA vocale dans le secteur bancaire peut parfois avoir mauvaise réputation en raison d'assistants vocaux ennuyeux et robotisés qui comprennent souvent mal les demandes des clients, mais la nouvelle technologie de pointe de l'IA vocale propose des niveaux élevés de précision et renforce ainsi la confiance et la fidélité des clients.

Retenir les talents

L’ensemble des gains d'efficacité que l'IA peut apporter aux banques n'a jamais été aussi grand, pourtant, des obstacles comme le recrutement et la fidélisation d'experts en IA pour conduire ces innovations, persistent. Les résultats de l'enquête indiquent que 36 % des répondants considèrent le recrutement de talents en matière d'IA comme un obstacle.

En outre, ils sont 28 % à déclarer ne pas disposer de la technologie nécessaire pour accélérer l'innovation en matière d'IA au sein de leur entreprise, et 26 % expliquent que la taille des données était insuffisante pour l'entraînement et la précision des modèles, renforçant le besoin d'investir davantage dans l'infrastructure et les talents qui soutiennent les initiatives d'IA pour en libérer la valeur.

De l'augmentation des revenus aux interactions clients plus personnalisées et gratifiantes, l'IA ouvre de nombreuses voies d'opportunités et constitue un solide avantage concurrentiel pour les banques dans un secteur hautement compétitif entre opérateurs historiques, fintechs, big techs, et autres acteurs qui souhaitent tirer parti des nouveaux services financiers et données financières dont ils disposent.