Services financiers : de l'IA à l'IA générative

La pertinence de l'IA générative pour des cas d'utilisation tels que le service client, le marketing et la génération de contenu est facile à identifier. Mais quel est le potentiel de l'IA générative?

Services financiers : de l'IA à l'IA générative

Alors que l'intelligence artificielle (IA) a été déployée dans diverses fonctions à travers différents secteurs d’activité au cours des dernières décennies, le monde est devenu admiratif des capacités de l'IA générative lorsqu’elle a fait irruption sur le devant de la scène avec ChatGPT à la fin de l'année 2022. Son étonnante capacité à rédiger des essais complets, à réussir les examens de la Wharton Business School (bien qu'elle ait inexplicablement obtenu un résultat lamentable aux examens de fin d'études primaires de Singapour) et à tenir une conversation correcte avec des humains, a fini par entraîner le taux d'adoption virale le plus rapide de toutes les technologies, puisqu'il n'a fallu que 60 jours pour atteindre 100 millions d'utilisateurs.

IA et IA générative : quelles sont les différences et les opportunités ?

L'une des principales différences entre l'IA traditionnelle et l'IA générative réside dans le fait que les systèmes d'IA traditionnelle sont principalement utilisés pour analyser des données et faire des prédictions, tandis que l'IA générative va plus loin en créant de nouvelles données à partir de ses données d'apprentissage. La première excelle dans la reconnaissance des formes, tandis que la seconde est principalement utilisée pour générer de nouvelles formes ou de nouveaux contenus.

Cela fait des services bancaires et financiers l'un des secteurs qui pourrait voir le plus grand impact en matière de revenus et d'efficacité des coûts grâce à l'adoption de l'IA générative. Le développement de nouveaux produits, les opérations clients et le marketing et les ventes représentent les trois domaines les plus prometteurs pour le déploiement de l'IA générative dans les services financiers.

Pour les banques, il peut s'agir du développement de nouveaux produits, de l'utilisation de l'IA générative pour accélérer la livraison de logiciels et d'applications à l'aide d'assistants de code. Dans les opérations clients, les banques peuvent extraire, rechercher et résumer des données non structurées et les traduire en instructions lisibles ou en analyses permettant de contribuer à éclairer d'autres prises de décision.

Alors que les géants bancaires internationaux comme JP Morgan ont pour objectif de développer un conseiller en investissement numérique de type ChatGPT, la banque OCBC a annoncé son intention de déployer un bot d'IA génératif pour ses 30 000 employés dans le monde. Au cours d'un essai de six mois, OCBC a déployé son bot d'IA générative pour l'aider dans des tâches telles que la génération de contenu, la programmation de code, la transcription des appels vocaux des centres d'appels clients, l'enregistrement des comptes rendus de réunions et le résumé des rapports financiers. Les résultats sont prometteurs. Les 1 000 employés ayant participé à l'essai ont déclaré avoir accompli leur tâche en deux fois moins de temps que la normale avec le robot, vérification des faits comprise.

Le marketing et les ventes est un autre domaine où l'IA générative a un énorme potentiel pour transformer l'expérience client. En matière de gestion de la relation client, l'IA générative a le potentiel de rassembler toutes les interactions vocales et textuelles avec les clients et de les utiliser pour créer un "assistant de gestion de la relation" digital. Un outil alimenté par l'IA générative sur le bureau de l'assistant de gestion de la relation client peut être utilisé pour aider à des tâches telles que les idées d'investissement, les ventes et les politiques de produits presque instantanément. Les marketeurs peuvent également utiliser les nouveaux outils pour résumer automatiquement les connaissances d'une banque et les utiliser pour créer du contenu marketing viable, tels que des récapitulatifs de marché, des rapports de recherche et des présentations commerciales. Cette automatisation plus intelligente réduit le temps passé à la recherche et permet aux marketeurs de consacrer plus de temps à l'engagement des clients potentiels avec un contenu opportun et utile.

Défis et menaces : procéder avec prudence ?

Bien que les opportunités de déploiement de l'IA générative soient immenses, les entreprises devront être vigilantes et planifier soigneusement les risques associés à la mise à l'échelle de l'IA générative. Voici quelques-unes des principales préoccupations auxquelles les entreprises devront faire face :

- Menaces pour la sécurité : les nouvelles applications peuvent être sujettes à des failles de sécurité et à des manipulations.

- Préoccupations en matière de protection de la vie privée : l'IA générative peut renforcer les préoccupations en matière de protection de la vie privée par l'utilisation involontaire d'informations sensibles pour le client dans l'apprentissage du modèle, générant ainsi des résultats potentiellement sensibles.

- Coût informatique : le déploiement de l'IA générative à grande échelle nécessitera soit l'utilisation de matériel dédié, soit une augmentation significative des capacités de cloud. Cela peut entraîner des coûts élevés.

- Impact ESG : la formation et le déploiement de modèles de fondation peuvent augmenter les émissions de carbone, dépassant ainsi les engagements d'une entreprise en matière de développement durable.

- Biais social : l'IA générative peut projeter des biais algorithmiques en raison de données d'entraînement imparfaites ou de décisions d'ingénierie dans les phases de développement et de déploiement.

Regarder vers l'avenir : évaluer où innover avec l'IA générative

L'IA générative a l'immense pouvoir de façonner l'avenir des services bancaires et financiers en améliorant les expériences des clients et les processus opérationnels à l'échelle de diverses fonctions. Alors que les cas d'utilisation continuent d'émerger presque quotidiennement, la plus grande question à garder à l'esprit n'est pas "quoi" innover mais "où", car il y aura une grande différence dans la façon dont chaque opportunité est adaptée selon l’entreprise.

En somme, avec une bonne approche stratégique de l'IA générative, les sociétés financières peuvent prioriser les ressources et exploiter efficacement cette technologie transformatrice pour créer un véritable avantage concurrentiel à l'impact mesurable. À l'instar de l'immense pouvoir créatif de l'IA générative, les possibilités de déploiement de cette technologie émergente par les banques et les institutions financières sont infinies.