Gagner en efficacité avec l’IA : comment les banques tirent parti de l’intelligence artificielle pour construire leur avantage concurrentiel

L’industrie bancaire est en pleine transformation : l’accélération de la numérisation, l’émergence de nouveaux acteurs et les changements de comportement clients redéfinissent le secteur. Dans cet environnement dynamique, l’intelligence artificielle (IA) émerge comme une technologie clé permettant aux banques de relever ces défis de manière proactive tout en créant de la valeur. Trois avantages majeurs de l’IA revêtent une importance stratégique particulière.

La clé du succès concurrentiel

L’industrie financière est en pleine mutation : l’accélération de la numérisation transforme en profondeur le comportement et les besoins des clients. Dans ce paysage en évolution, de nouveaux concurrents entrent de plus en plus sur le marché, proposant des solutions entièrement numériques et innovantes à leurs clients.  En parallèle, les exigences réglementaires de plus en plus strictes compliquent la tâche des institutions financières établies.

Les banques doivent agir dès maintenant pour ne pas être laissées pour compte : elles sont confrontées à la nécessité d’évoluer et de mettre en place des modèles et processus commerciaux numériques. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur bancaire devient un facteur clé de compétitivité pour relever ces multiples défis.

L’IA permet non seulement d’automatiser des tâches et processus hautement complexes, mais elle peut également contribuer de manière significative à la réduction des coûts et à l’amélioration de l’efficacité. Il est temps pour les décideurs des institutions financières d’explorer les avantages de l’IA et de tirer parti de cette technologie innovante.

Cas d’usage de l’IA dans le secteur bancaire

• Analyse et évaluation de grands ensembles de données
• Automatisation des processus et tâches commerciaux
• Compréhension du comportement des clients
• Déploiement de chatbots
• Solutions de prévention de la fraude
• Automatisation de l’analyse des états financiers, des décisions de prêt et des évaluations de crédit
• Personnalisation du marketing et des communications avec les clients
• Détection des tendances et des évolutions dans le secteur financier

3 avantages clés

Au cœur d’un système d’IA se trouve un modèle capable de répondre à des questions spécifiques, de faire des prédictions précises et de fournir un socle solide et basé sur les données pour la prise de décision. Pour les décideurs et les employés des banques, cela se traduit par trois avantages clés :

1. Le Machine learning pour une meilleure prise de décision

Le Machine Learning (ML), une branche clé de l’intelligence artificielle, offre des applications particulièrement prometteuses pour les banques. La technologie identifie des schémas et des régularités dans de grands ensembles de données et génère des connaissances artificielles à partir de celles-ci. Ces schémas peuvent ensuite être généralisés et appliqués à de nouveaux ensembles de données pour obtenir des informations précieuses et développer des solutions.

Une condition fondamentale pour la mise en œuvre réussie des systèmes de ML est l’accès à un volume de données suffisant pour entraîner les algorithmes. Sur cette base, les systèmes peuvent reconnaître des relations, faire des prédictions précises, traiter les données de manière systématique et générer des recommandations et suggestions de décision bien fondées.

Un exemple concret est la notation de crédit basée sur l’IA. Cette technologie aide les conseillers bancaires à prendre des décisions de crédit et à déterminer les taux d’intérêt. Grâce à l’utilisation du ML, ils peuvent prendre des décisions plus rapidement et de manière plus objective, garantissant ainsi un traitement équitable pour tous les clients.

L’IA optimise également la gestion des risques et la détection des fraudes. Il existe déjà des cas d’utilisation bien établis : les systèmes alimentés par l’IA identifient les schémas comportementaux et permettent la détection automatisée et précoce de cas suspects, comme la fraude par carte de crédit.

2. Augmenter l’efficacité grâce à l’intégration de l’IA

Au-delà de l’optimisation de la prise de décision, l’IA offre de nombreuses opportunités pour améliorer l’efficacité opérationnelle dans le secteur bancaire. Dans le cadre du travail de bureau traditionnel, par exemple, la technologie soutient la reconnaissance automatisée de l’écriture manuscrite, la numérisation des documents et la validation des documents juridiques. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de minimiser les sources d’erreur potentielles.

Il existe également des opportunités significatives d’optimisation dans la gestion de l’infrastructure informatique. Un exemple est la maintenance prédictive des distributeurs automatiques de billets : les algorithmes d’IA peuvent détecter les dysfonctionnements potentiels en amont et prévenir proactivement les pannes. Cela réduit non seulement les coûts opérationnels, mais améliore également la réputation de la banque auprès des clients.

De plus, l’IA offre un haut potentiel d’automatisation, en particulier lorsqu’il s’agit d’analyser et d’optimiser des processus commerciaux complexes.

3. Amélioration de la compréhension et focalisation client

L’IA permet aux institutions financières de développer une compréhension plus approfondie de leurs clients et de leurs besoins spécifiques. Ces informations sont particulièrement importantes dans le contexte de la transformation numérique et des changements de comportement des utilisateurs qui l’accompagnent. Sur cette base, les banques peuvent créer des offres ciblées à la fois pour les clients particuliers et professionnels.

Un autre avantage est la possibilité de rendre les communications avec les clients plus personnalisées et efficaces. Les chatbots alimentés par l’IA soutiennent déjà le service client. En analysant systématiquement les demandes courantes des clients, ces dernières peuvent être traitées directement sur le site web. Cela réduit non seulement la charge de travail des agents du service client, mais leur permet également de traiter les demandes plus rapidement, un facteur clé dans l’optimisation de l’expérience client.

Exigences et approche stratégique

Ces exemples montrent le potentiel considérable de l’intelligence artificielle pour les banques : elle permet non seulement de se différencier sur le plan concurrentiel, mais aussi d’améliorer de manière significative l’expérience client. L’IA ne remplace pas les employés humains, mais les soutient dans leur travail quotidien en fournissant des informations supplémentaires et une base solide pour la prise de décision.

Pour réussir l’intégration de l’IA dans les processus commerciaux, les banques doivent être en mesure de répondre à trois exigences clés :

1. Une infrastructure organisationnelle et technique robuste
2. Une base de données complète et de haute qualité
3. De solides compétences en science des données et en IA

Il est également essentiel de définir une stratégie IA claire. Cette stratégie doit préciser les objectifs et les applications spécifiques de ladite technologie dans le contexte bancaire, tout en quantifiant l’impact commercial attendu. Ce n’est qu’avec cette base stratégique que les meilleurs algorithmes pour le système d’IA peuvent être identifiés. En plus de la qualité des données et de l’infrastructure technique, le choix des bons algorithmes est crucial pour générer des avantages concurrentiels durables par rapport aux autres institutions financières.