Cybersécurité, reporting ESG et expérience client : comment l'IA pénètre les entreprises du secteur financier en 2024

L'IA générative révolutionne le secteur financier en optimisant l'efficacité, la sécurité et l'expérience client. Mais elle pose des défis environnementaux et réglementaires qui doivent être résolus.

Avec la pénétration progressive de l’IA générative dans l’économie, le secteur financier est confronté à une nouvelle révolution technologique qui redéfinit les services offerts aux clients finaux, les modèles économiques, ainsi que l’organisation du travail. Un nouveau défi pour les établissements financiers, à l’heure où leur capacité à intégrer de nouvelles technologies est l’une des clés de leur compétitivité sur un marché toujours plus concurrentiel. Dans ce contexte, voici un tour d’horizon des cinq grandes tendances liées à l’intégration de l’IA dans le secteur financier :

Les équipes informatiques des entreprises du secteur financier déploient l'IA générative pour détecter plus rapidement les vulnérabilités dans le développement de logiciels  

Concurrence accrue entre les établissements financiers, accélération de l’innovation et de la transformation numérique : les pressions sur les équipes informatiques se multiplient, notamment pour raccourcir les cycles de développement de logiciels. L’arrivée sur le marché de nombreux assistants basés sur l’IA générative permet aux équipes informatiques de mieux détecter les vulnérabilités et de mettre en œuvre les correctifs nécessaires lors de la phase de pré-production logicielle. Ce faisant, les équipes informatiques peuvent raccourcir les délais de développement, sans pour autant compromettre la sécurité de leur organisation.

L'IA est désormais un acteur clé de la cybersécurité, à la fois pour les cyber attaquants et les équipes chargées de la sécurité informatique

En 2024, Statista estime que le coût de la cybercriminalité devrait atteindre 120 milliards d’euros en France, contre 87 milliards en 2023. Un bond en avant qui suit le rythme effréné de l’innovation, notamment en ce qui concerne l’intelligence artificielle. On constate déjà l'utilisation de l'IA comme mécanisme d'attaque car la technologie permet des volumes et des vitesses d'attaque plus importants, ainsi que l’exploitation de nouvelles vulnérabilités pour typiquement générer du code malveillant et manipuler des chatbots. A l’opposé, les équipes chargées de la sécurité informatique s’appuient de plus en plus sur l'IA générative et des assistants spécialisés pour automatiser et optimiser les flux de travail et ainsi mieux protéger leur organisation. 

L’adoption des solutions AIOps permet de se concentrer davantage sur les tâches à plus forte valeur ajoutée

Alors que le secteur financier continue de développer et d’intégrer de nouvelles solutions logicielles, les équipes informatiques sont confrontées à des environnements numériques de plus en plus complexes à surveiller, à analyser et à optimiser. Dans ce contexte, la multiplication des solutions AIOps permet aux équipes d'automatiser les processus - y compris la détection des anomalies, la corrélation des événements, l'ingestion et le traitement des données opérationnelles - en tirant parti de la puissance combinée des données et de l’IA. Non seulement ces solutions permettent de réduire le temps et les efforts nécessaires pour détecter, comprendre, enquêter et résoudre les incidents, mais elles offrent surtout aux équipes la possibilité de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Et dans le contexte économique actuel, les solutions AIOps offrent des avantages significatifs, notamment en réduisant le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents, en anticipant les pannes et en offrant une vision complète sur les processus les plus gourmands en ressources financières et humaines.

L'IA générative permet à l’expérience client et employé de franchir un nouveau cap 

L'IA générative fait son chemin dans le secteur financier avec le développement de nombreux cas d’usages, mais la priorité est donnée à l’IA mise au service de l’expérience client et employé. Concrètement, les salariés tirent parti des assistants IA pour accélérer la prise de décision et réduire le temps consacré aux tâches fastidieuses. Quant aux applications utilisées par les clients, elles intègrent l’IA afin d’améliorer la qualité du service rendu et les programmes de fidélisation. Typiquement, les entreprises du secteur financier vont amplifier leur utilisation de l'IA pour aider les clients à comprendre et à résoudre des problèmes plus complexes tels que : pourquoi une transaction est-elle considérée comme frauduleuse ? Pourquoi mon portefeuille d'investissement est-il en baisse ? C’est pourquoi l’on constate que les entreprises mettent en place des équipes spécifiquement dédiées au développement de prototypes, tout en tenant compte des exigences en matière de conformité réglementaire.   

Les stratégies ESG des institutions financières sous la loupe des nouvelles exigences en matière de reporting

L'amélioration des capacités d'analyse des données grâce à l'IA générative permet de répondre à certains des enjeux les plus pressants dans le secteur financier, à commencer par les enjeux ESG.

Par exemple, la capacité à suivre et mesurer l'impact environnemental et les investissements ESG devient de plus en plus importante, à mesure que la réglementation s’étoffe à l’échelle mondiale. C’est le cas en Europe avec la récente entrée en vigueur de la directive CSRD qui étend les exigences en matière de reporting à un plus large spectre d’entreprises. Au moment où les efforts pour atteindre les objectifs de neutralité carbone en 2050 sont censés s’accentuer, les attentes des clients en matière de transition écologique poussent les institutions financières à adopter des solutions basées sur l’IA et capables d’exploiter les données issues de l'ensemble de leur écosystème. Telle est la clé pour mieux comprendre leur empreinte carbone et la réduire.