Dans un monde en perpétuelle évolution, l'adoption des technologies d'intelligence artificielle est devenue essentielle. Pour que les institutions bancaires non seulement survivent, mais prospèrent, il est crucial d'intégrer ces technologies à grande échelle. Selon les projections mondiales de McKinsey, l'IA a le potentiel de générer une valeur incroyable de 1 000 milliards de dollars par an pour le secteur bancaire. Ce chiffre illustre les opportunités immenses pour ceux qui exploitent pleinement le potentiel de l'IA dans la banque.
Stimulation des revenus
Années 2010
Années 2000, disponibles 24/7
Années 70, cartes bancaires
Années 1960
Au fil des décennies, les banques ont été à la pointe de l'innovation technologique, redéfinissant la manière dont elles interagissent avec leurs clients. Les années 1960 ont vu l'arrivée des guichets automatiques, les années 70 l'introduction des paiements électroniques par carte. Les années 2000 ont marqué l'essor des services bancaires en ligne disponibles 24/7, rapidement suivis par la montée des services bancaires mobiles dans les années 2010. Plus récemment, avec une multitude d'applications potentielles, les technologies d'intelligence artificielle ont le pouvoir de stimuler les revenus en améliorant la personnalisation des services pour les clients et les employés.
En raison de l'adoption accrue des services bancaires numériques, l'utilisation des services bancaires en ligne et mobiles a augmenté de 20 à 50 %. Après la pandémie, jusqu'à 45 % des consommateurs prévoient de réduire leurs visites en agence.
Cette transition numérique élève les attentes des clients, influencées par les expériences offertes par les grandes entreprises technologiques. Selon une enquête récente menée par Bain & Company auprès de près de 30 000 clients bancaires dans 11 pays, ceux qui reconnaissent des expériences bancaires personnalisées sont plus enclins à attribuer un score Net Promoter Score (NPS) plus élevé à leur banque.
Dans le secteur bancaire, l'IA générative peut accroître l'efficacité déjà obtenue grâce à l'IA en prenant en charge des tâches de moindre valeur liées à la gestion des risques, telles que la production de rapports requis, la surveillance des évolutions réglementaires et la collecte de données. — McKinsey
L'IA générative transforme le secteur bancaire avec des impacts significatifs dans plusieurs domaines clés :
Selon l'étude Technology Vision 2023 d'Accenture, 59% des banques prévoient d'utiliser l'IA pour l'analyse des données, optimisant ainsi leurs opérations.
58% des institutions bancaires planifient d'implémenter l'IA pour l'automatisation des processus, stimulant leur croissance financière.
57% des banques visent à renforcer leurs centres de contact grâce à l'IA, améliorant significativement l'expérience client.
Un robot d'IA générative formé sur des connaissances exclusives peut fournir une assistance technique en continu, renforçant les services de première ligne en fournissant des informations précises à la demande. Cela favorise les interactions avec les clients, valide les offres et garantit une expérience client fluide.
La technologie surveille les industries et les clients, alertant sur des requêtes sémantiques provenant de sources publiques. Elle aide les gestionnaires à récupérer et synthétiser rapidement des informations à partir d'une vaste base de connaissances interne.
Les chatbots orientés client associent les demandes des utilisateurs à des experts en services en fonction de divers critères. Les assistants d'IA générative permettent un accès instantané aux guides et politiques produits, améliorant le service client tout en réduisant les coûts du back-office.
Les assistants d'IA générative permettent aux employés d'accéder rapidement à toutes les informations pertinentes, telles que les guides et les politiques produits, facilitant ainsi la résolution immédiate des demandes des clients.
L'IA générative peut être utilisée comme chatbot pour gérer les requêtes des clients, mettre à jour les soldes, initier des transferts, modifier des profils et résoudre des enquêtes complexes.
L'IA générative peut résumer de longs textes en résumés courts et concis, tout en étant capable d'analyser les sentiments d'un texte donné pour déterminer s'ils sont positifs, négatifs ou neutres.
L'utilisation d'outils d'IA générative peut contribuer à augmenter la satisfaction client, à améliorer la prise de décision et l'expérience des employés, tout en réduisant les risques grâce à une meilleure surveillance des fraudes.
Selon les prévisions de MarketResearch.biz, le marché mondial des services financiers basés sur l'IA générative devrait connaître une croissance significative, passant de 847,2 millions de dollars en 2022 à un chiffre impressionnant de 9 475,2 millions de dollars d'ici 2032, comme le montre leur rapport.
De manière plus générale, l'influence disruptive des technologies d'IA générative peut considérablement améliorer la capacité du secteur bancaire à atteindre quatre objectifs essentiels : augmenter les bénéfices, offrir des expériences personnalisées à grande échelle, créer des interactions omnicanales exceptionnelles et accélérer les cycles d'innovation. Ne pas intégrer l'IA comme pierre angulaire de la stratégie et des opérations, et ne pas adopter une approche "IA d'abord", expose les banques à une concurrence qui les dépassera et à une perte de clientèle.
De plus en plus d'institutions financières de premier plan intègrent progressivement des technologies avancées d'IA. Un nombre impressionnant de 60 % des personnes interrogées dans le secteur des services financiers ont déclaré que leur entreprise avait adopté au moins une capacité d'IA.
Les technologies d'IA les plus couramment utilisées incluent l'automatisation des processus robotiques (36 %), les assistants virtuels ou les interfaces conversationnelles (32 %) et les techniques d'apprentissage automatique (25 %).
Swift : Reconnaissant le potentiel impressionnant de modèles tels que ChatGPT et GPT-4, Chalapathy Neti, responsable de l'IA chez Swift, salue leur impact transformateur et exprime une ouverture envers ces innovations.
ABN Amro : Cette banque néerlandaise teste l'IA générative pour automatiser la synthèse des interactions entre le personnel et les clients, améliorant ainsi l'efficacité et la collecte de données sur les clients.
Banque ING : Mariana Gomez de la Villa, responsable de l'innovation chez ING Bank, a révélé les efforts continus de la banque en matière d'expérimentation de l'IA générative, axée sur la refactorisation du code et l'analyse du comportement des clients.
Goldman Sachs : L'expérimentation interne vise à utiliser l'IA générative pour automatiser la génération et les tests de code. La banque a également accueilli la startup "Louisa" depuis son incubateur, utilisant l'IA pour les fonctions de médias sociaux d'entreprise.
Morgan Stanley : En explorant l'IA générative, la banque déploie un chatbot alimenté par OpenAI pour améliorer le support fourni par sa vaste équipe de conseillers financiers, garantissant ainsi des interactions personnalisées avec les clients. Cet assistant intègre de manière transparente la recherche et la création de contenu, permettant aux conseillers de localiser et de personnaliser rapidement les informations pertinentes pour répondre aux besoins de chaque client à tout moment.
Finegan est un cabinet de conseil français indépendant créé en 2009, accompagnant durablement ses clients dans leurs transformations avec l'innovation et l'intelligence artificielle au cœur de leur approche.
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Maintenant, la question n'est plus de savoir si l'IA générative aura un impact profond sur l'industrie bancaire, mais comment les banques vont-elles exploiter cette immense opportunité pour créer de la valeur ?
Finegan x Zenbaia : l'IA dans le secteur bancaire