L’intelligence artificielle générative (GenAI) est en train de révolutionner le secteur bancaire, en permettant aux institutions financières d’offrir des expériences client hyper-personnalisées tout en optimisant les opérations de back-office. En automatisant les tâches, en renforçant la sécurité et en améliorant l’efficacité, les solutions basées sur l’IA permettent aux banques de prospérer dans un paysage numérique de plus en plus compétitif.
Selon un rapport de McKinsey & Company, Scaling Gen AI in Banking : Choosing the Best Operating Model, les institutions financières adoptent rapidement la GenAI pour améliorer les chatbots en contact avec les clients, lutter contre la fraude et automatiser les tâches manuelles chronophages telles que le développement de codes, la création de pitch-books et les résumés de rapports réglementaires.
Nous examinons ici comment les banques améliorent leurs capacités numériques GenAI pour transformer l’engagement des clients, automatiser les opérations de back-office, améliorer la sécurité et stimuler l’efficacité globale.
La GenAI dans le secteur bancaire aujourd’hui
L’IA générative a déjà redéfini la façon dont les banques interagissent avec leurs clients, en leur offrant un parcours numérique plus intuitif et personnalisé. Cette transformation comprend plusieurs innovations clés :
- Personnalisation : Les systèmes pilotés par l’IA adaptent les expériences bancaires en fonction du comportement des clients, en veillant à ce que les utilisateurs reçoivent des recommandations de produits et de services spécifiques à leurs besoins. La personnalisation des services bancaires permet non seulement d’améliorer la satisfaction des clients, mais aussi de favoriser leur fidélité à long terme.
- Automatisation : Les assistants virtuels tels qu'”Erica” de Bank of America répondent aux questions des clients 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, réduisant ainsi les coûts d’exploitation tout en fournissant des réponses rapides et précises. Ces systèmes aident les banques à rester compétitives en offrant des conseils financiers en temps réel et des alertes à la fraude, améliorant ainsi l’efficacité globale.
- L’analyse prédictive : L’IA analyse de vastes quantités de données clients pour anticiper les besoins financiers, ce qui permet aux banques de proposer des solutions proactives.
L’un des exemples de lutte contre la fraude à l’aide de la GenAI est la fonction d’IA avancée de la néobanque Revolut, qui protège les clients contre les escroqueries à la carte bancaire. Lancée au début de l’année, cette fonction utilise un apprentissage automatique sophistiqué pour déterminer s’il est très probable qu’un client effectue un paiement par carte dans le cadre d’une escroquerie et, si c’est le cas, refuser le paiement, Revolut a déclaré .
Des interactions personnalisées avec les clients à la détection avancée des fraudes, les banques exploitent de plus en plus les outils de GenAI pour créer des expériences transparentes et sécurisées. Par exemple, la plateforme COiN de JP Morgan Chase utilise l’IA et la technologie du grand livre distribué pour traiter et compenser instantanément les actifs multi-banques et multi-devises, rationalisant ainsi les transactions complexes. De même, Wells Fargo s’est associé à des fournisseurs d’IA pour offrir à ses clients un contenu exclusif et sur mesure, améliorant ainsi l’engagement et fournissant des informations financières plus personnalisées.
Transformer les opérations de back-office
Au-delà des applications orientées client, les opérations de back-office subissent également une transformation grâce à la GenAI, qui peut automatiser les processus afin de minimiser les erreurs humaines et les coûts opérationnels. L’analyse des données et le reporting pilotés par l’IA améliorent la conformité réglementaire des banques, et les systèmes de détection des fraudes alimentés par l’IA renforcent la sécurité des transactions financières.
Selon les rapports d’IBM et de McKinsey, les autres avantages sont les suivants :
- Efficacité opérationnelle : L’IA automatise les tâches de routine telles que la saisie de données, le rapprochement et les contrôles de conformité, ce qui permet aux employés de se concentrer sur leurs responsabilités stratégiques. Cependant, le consentement et la validation des employés doivent être intégrés, afin de s’assurer que les résultats de l’IA sont exacts et conformes aux attentes.
- Détection des fraudes et gestion des risques : Les systèmes d’IA détectent les anomalies en temps réel, améliorant la prévention de la fraude tout en réduisant les interventions manuelles. Les employés restent essentiels pour valider les résultats de l’IA.
- Augmentation du nombre d’employés : L’IA apporte un éclairage décisionnel dans l’analyse des risques et les rapports réglementaires, mais la supervision des employés garantit l’exactitude et la responsabilité.
Risques, considérations éthiques et défis en matière de protection de la vie privée
Malgré les avantages évidents de la GenAI dans le secteur bancaire, des inquiétudes subsistent quant à l’équité, la transparence et la responsabilité des décisions basées sur l’IA. Un rapport du World Journal of Advanced Research and Reviews (novembre 2023) souligne le défi unique que représente pour le secteur bancaire la gestion de vastes quantités de données personnelles et financières, en particulier lorsqu’il s’agit d’aborder les considérations éthiques et les biais dans la prise de décision de l’IA.
Thiruma Valavan A, directeur adjoint de l’Indian Institute of Banking & Finance, explique que les biais des algorithmes d’IA proviennent souvent des données d’apprentissage, de la conception des algorithmes et de l’influence humaine, reflétant les préjugés sociétaux qui peuvent conduire à des résultats discriminatoires dans des domaines tels que le prêt et la détection des fraudes. D’autres considérations importantes sont la protection de la vie privée, le consentement et la gestion responsable des données. Toutefois, des lois telles que le règlement général européen sur la protection des données et la loi américaine sur les rapports de crédit équitables (Fair Credit Reporting Act) ont été introduites pour garantir que les systèmes d’IA dans le secteur bancaire sont équitables, transparents et responsables.
Les banques doivent également se conformer aux lois mondiales sur la protection de la vie privée, telles que la directive révisée sur les services de paiement en Europe, ou PSD2, et à d’autres réglementations spécifiques au secteur couvrant la connaissance du client (KYC) et les réglementations anti-blanchiment d’argent par le biais du chiffrement, de l’anonymisation des données et de contrôles d’accès stricts. Des audits continus et des politiques de gouvernance des données spécifiques à l’IA sont essentiels pour maintenir l’intégrité et la sécurité des données dans les applications d’IA.
Si ces cadres constituent une base solide, les banques doivent également prendre en compte les risques opérationnels plus larges associés à la mise en œuvre de l’IA. Même les systèmes d’IA qui ne traitent pas de données personnelles présentent des défis tels que les risques de précision, les vulnérabilités en matière de sécurité et les problèmes d’explicabilité. Les préjugés éthiques restent une préoccupation importante, tout comme la garantie de la conformité dans un paysage réglementaire en évolution. En outre, la nature “boîte noire” de nombreux modèles d’IA complique la transparence, ce qui fait qu’il est difficile pour les banques d’expliquer les décisions prises grâce à l’IA. Pour naviguer avec succès dans ces risques, les banques doivent adopter des stratégies de gestion des risques solides, en équilibrant l’innovation avec les mesures de protection nécessaires.
Que signifie le CX piloté par la GenAI pour les résultats financiers ?
Respecter les normes de confidentialité tout en offrant des expériences personnalisées est crucial pour la satisfaction et la fidélisation des clients. Selon l’indice 2022 de Forrester sur l’expérience client, l’amélioration de l’expérience client peut avoir un impact direct sur les résultats d’une banque.
Le rapport indique qu’une amélioration d’un point du score de l’indice CX pour une banque multicanal peut générer une augmentation du chiffre d’affaires de 123 millions de dollars, tandis que les banques directes peuvent bénéficier d’une augmentation de 92 millions de dollars.
“Les leaders de l’expérience client (CX) augmentent leur chiffre d’affaires plus rapidement que les retardataires, en renforçant la préférence et la fidélité à la marque, et peuvent vendre leurs produits à des prix plus élevés”, ajoute Forrester.
En outre, un rapport de Market Research indique que l’adoption généralisée de la multimodalité (texte, images, sons et vidéos) permettra aux banques d’offrir des expériences hautement personnalisées.
“L’enrichissement continu des capacités de la GenAI, couplé à son adoption croissante par les institutions financières, a conduit les experts à prévoir une expansion de la taille du marché de la GenAI dans les services financiers à un taux de croissance annuel composé de 28,1% sur 2023-32”, indique le rapport.
L’augmentation de la demande de nouvelles technologies de pointe et la numérisation sont les principaux facteurs de stimulation de la GenAI sur le marché des services financiers, ajoute le rapport, avec des entreprises telles que JPMorgan Chase, Ally Bank, Lending Club, SoFi, Vanguard et Bank of America qui adoptent la technologie.
Quel est l’avenir de la GenAI dans le secteur bancaire ?
À l’avenir, la GenAI continuera à transformer le secteur bancaire avec des cas d’utilisation émergents dans la planification financière, la gestion des investissements et la détection des fraudes.
Selon l’entreprise de CX numérique HGS, les applications de GenAI continueront à se développer, offrant aux banques davantage d’opportunités de stimuler l’efficacité opérationnelle et l’engagement des clients.
HGS ajoute qu’en intégrant la GenAI dans leur planification stratégique, les banques et les sociétés de services financiers seront mieux positionnées pour répondre aux besoins changeants des clients et rester compétitives à l’ère numérique.
Les progrès à venir comprennent la reconnaissance vocale et faciale grâce au traitement du langage naturel, une meilleure protection contre la fraude grâce à la cybersécurité basée sur l’apprentissage automatique, et l’automatisation intelligente pour rationaliser les processus tels que l’accueil des clients et améliorer le contrôle de la conformité.
“L’adoption de l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire ne vise pas à remplacer l’élément humain, mais plutôt à l’augmenter pour relever les défis du 21e siècle”, explique HGS.
La GenAI a considérablement transformé l’engagement des clients et les opérations de back-office dans le secteur bancaire en automatisant les tâches de routine tout en améliorant la prévention de la fraude et la prise de décision. Toutefois, à mesure que la technologie évolue, il est essentiel de prendre en compte les considérations éthiques, de maintenir la qualité des données et d’assurer une supervision humaine tout au long du processus de mise en œuvre de l’IA afin de garantir l’exactitude, la responsabilité et la confiance des clients.
Comment le SBS peut aider
SBS est à l’avant-garde de la fourniture de solutions innovantes alimentées par l’IA et adaptées aux besoins évolutifs des banques modernes. En intégrant des capacités d’IA avancées, nous permettons aux banques d’automatiser les tâches de routine, d’améliorer la prévention de la fraude et de fournir des expériences client hyper-personnalisées.
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