D’ici 2025, le secteur financier et les banques deviendront plus agiles, adaptables et centrés sur le client, grâce aux avancées de l’IA et à l’analyse des données en temps réel.
Dans un futur assez proche, les banques vont utiliser de plus en plus d’algorithmes avancés d’IA et de machine learning pour optimiser leurs opérations. Ces technologies vont permettre, dans un premier temps, d’améliorer la détection des fraudes et l’évaluation des risques grâce au traitement du langage naturel (NLP) et aux modèles d’apprentissage profond.
L’IA générative jouera également un rôle crucial dans l’amélioration du service client et le développement de produits plus personnalisés, avec cette technologie qui automatisera les réponses, créera des modèles prédictifs et offrira des informations financières en temps réel. Les chatbots et assistants virtuels basés sur l’IA géreront des interactions plus complexes, fournissant des conseils financiers personnalisés, améliorant les temps de réponse des banques et garantissant un support client de haute qualité sur les canaux numériques.
Le machine learning continuera à révolutionner l’évaluation du crédit, la souscription de prêts et la surveillance de la conformité. En utilisant des données en temps réel, ces algorithmes amélioreront la prise de décision et la gestion des risques. Avec des évaluations plus rapides et plus précises de la solvabilité, les banques accélèrent les approbations tout en réduisant les risques. De plus, les systèmes d’IA aideront les institutions à respecter la réglementation en identifiant les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent.
L’IA et l’humain pour une meilleure gestion des risques
On parle depuis longtemps du rôle de l’IA dans l’amélioration de l’efficacité opérationnelle des banques . On prévoit que la technologie de l’IA augmentera la productivité de 22 à 30 % dans les mois à venir dans ce secteur, mais comment les banques peuvent-elles s’assurer que l’IA est correctement mise en œuvre pour atteindre cet objectif ?
Pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA, les banques doivent adopter une approche structurée et bien planifiée pour sa mise en œuvre. Une approche progressive permettra aux banques et aux services financiers d’intégrer les technologies d’IA en minimisant les perturbations tout en optimisant les opérations et en améliorant l’expérience client dans un environnement contrôlé et systématique.
Un élément clé de cette approche est la gestion des risques grâce aux systèmes d’humain-dans-la-boucle (HITL). En impliquant une supervision humaine à des étapes critiques des processus automatisés par l’IA, les banques peuvent s’assurer que les décisions prises par les algorithmes, notamment dans des domaines sensibles tels que la détection des fraudes et l’évaluation du crédit, sont revues par des professionnels. Ce modèle hybride équilibre l’automatisation et le jugement humain, aidant à atténuer les risques liés aux erreurs ou aux biais potentiels de l’IA.
La migration vers le cloud et une infrastructure d’IA évolutive sont également essentielles pour soutenir les demandes croissantes des applications d’IA dans le secteur bancaire. En tirant parti des technologies cloud, les banques peuvent stocker et traiter efficacement d’immenses quantités de données, permettant des analyses et des décisions en temps réel.
Pour garantir l’intégration réussie des technologies d’IA, les banques devront également investir dans des tests pilotes avant une mise en œuvre à grande échelle. Les tests pilotes permettront aux institutions d’évaluer l’efficacité des applications d’IA dans des environnements réels, d’identifier les défis potentiels et d’apporter les ajustements nécessaires.
Le service client automatisé : un premier test réussi
Les banques utilisent de plus en plus l’automatisation pour améliorer l’engagement client, évoluant entre des outils de self-service de base et des systèmes sophistiqués basés sur l’IA. Au départ, de simples chatbots et systèmes IVR géraient les demandes de routine, mais les progrès du traitement du langage naturel (NLP) et de l’automatisation des processus robotiques (RPA) ont permis aux banques d’offrir des services plus fluides et plus efficaces.
Dans le cadre de leur transformation, les banques ont donc intégré le service client sur plusieurs canaux, créant une expérience unifiée, que ce soit via des applications mobiles, des sites web ou les réseaux sociaux. Cette approche omnicanale, combinée à une disponibilité 24/7, a accru l’accessibilité et amélioré la satisfaction.
L’IA et le machine learning ont également permis aux banques de personnaliser leurs services en offrant des recommandations sur mesure basées sur les données des clients et l’analyse prédictive. Les agents virtuels alimentés par l’IA géreront les demandes courantes, tandis que les agents humains se concentreront sur les interactions complexes.
L’impact de l’IA sur le trading, la gestion de portefeuille client et le “green investment”
Ce qui est sûr, c’est que l’IA transformera le trading automatisé en utilisant des algorithmes sophistiqués capables de prédire les tendances du marché en se basant sur des données en temps réel provenant de diverses sources telles que les marchés financiers mondiaux, les médias d’information et les réseaux sociaux. Ces algorithmes d’IA analyseront et traiteront en continu des volumes massifs de données, bien au-delà des capacités humaines, pour identifier des modèles, des corrélations et des opportunités potentielles sur les marchés financiers.
Les modèles d’IA générative feront avancer le trading en créant des modèles financiers complexes et des simulations, aidant les banques à prévoir les conditions futures du marché, à évaluer des scénarios d’investissement et à tester différentes stratégies de trading dans un environnement sans risque avant de les déployer sur le marché réel.
Les systèmes de gestion de portefeuille alimentés par l’IA révolutionneront également les stratégies d’investissement personnalisées pour les clients. Ces systèmes utiliseront le machine learning pour analyser de vastes ensembles de données, incluant les préférences individuelles des clients, leur tolérance au risque, leurs performances historiques et les tendances du marché. Sur la base de ces données, l’IA recommandera des options d’investissement très personnalisées, en adéquation avec les objectifs financiers de chaque client.
En conséquence, les clients recevront des conseils plus personnalisés, et les banques pourront offrir des services de gestion de portefeuille plus sophistiqués, améliorant la satisfaction et la fidélisation des clients.
Enfin, l’IA pourrait jouer un rôle significatif dans le soutien aux décisions relatives au développement durable, au commerce des crédits carbone et à la gestion des risques environnementaux. L’IA pourrait aider les institutions à s’aligner sur les objectifs ESG mondiaux en analysant les données de durabilité, en garantissant la conformité réglementaire et en optimisant les investissements dans des projets respectueux de l’environnement. Ce changement positionne les banques en tant que leaders dans la promotion de pratiques financières responsables.
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Par Julien Sambardier, Country Manager – France et Benelux, Talkdesk
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