L'IA dans le secteur bancaire - Comment l'intelligence artificielle peut-elle être utilisée dans le secteur bancaire ?

L'intelligence artificielle a un impact significatif sur le secteur bancaire, apportant entre 200 et 340 milliards USD de valeur ajoutée et augmentant les bénéfices du secteur jusqu'à 15 % (Statista). Elle aide les entreprises à stimuler l'innovation, à renforcer la compétitivité et à s'assurer une position de leader sur le marché de la finance.

Selon The Economist, plus de 80 % des cadres supérieurs du secteur bancaire estiment que l'adoption de l'IA est la clé du succès dans le secteur financier.

Alors que la technologie de l'IA continue de progresser, elle influence de plus en plus le fonctionnement des banques, en améliorant l'efficacité, la sécurité et l'expérience client. Cet article explore le rôle de l'IA dans le secteur bancaire, y compris ses cas d'utilisation, ses stratégies de mise en œuvre et ses risques potentiels.

Qu'est-ce que l'IA dans le secteur bancaire ?

L'intelligence artificielle dans le secteur bancaire fait référence à l'utilisation d'algorithmes avancés et de techniques d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML) pour améliorer les opérations internes et les applications en contact avec la clientèle dans le secteur de la finance. La technologie de l'IA permet d'automatiser et d'optimiser des processus tels que le service client, la prévention des fraudes, la gestion des risques et des investissements, et les conseils financiers personnalisés.

De nombreux outils alimentés par l'IA influencent l'efficacité opérationnelle du secteur bancaire. Les chatbots et les assistants virtuels, alimentés par l'IA, fournissent une assistance à la clientèle 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, en traitant les demandes simples et les transactions de manière transparente. Pendant ce temps, les modèles d'apprentissage automatique analysent de grands volumes de données pour identifier les activités suspectes et prévenir la fraude. En outre, les analyses pilotées par l'IA offrent des perspectives financières personnalisées et des recommandations aux clients, ce qui améliore encore l'expérience client.

Selon Statista, le secteur financier affiche l'un des taux d'adoption de l'intelligence artificielle les plus élevés de tous les secteurs d'activité. En tirant parti de l'IA, les banques peuvent améliorer leur productivité, réduire leurs coûts, fournir des services de meilleure qualité et plus sûrs à leurs clients, et bien plus encore.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire et financier

La technologie de l'IA a le potentiel de stimuler les secteurs de la banque et de la finance en introduisant des solutions innovantes qui améliorent l'efficacité, la sécurité et la satisfaction des clients.

Voici quelques-uns des principaux cas d'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire et financier :

Cybersécurité et détection des fraudes

L'IA joue un rôle essentiel dans l'amélioration de la cybersécurité et de la détection des fraudes dans le secteur bancaire. Les algorithmes alimentés par l'IA peuvent détecter des modèles inhabituels et des anomalies en temps réel, identifiant les menaces potentielles bien plus tôt que les humains.

Les systèmes d'IA analysent de grandes quantités de données pour reconnaître les logiciels malveillants et les attaques de phishing, s'adaptant continuellement à l'évolution des cybermenaces. En automatisant la détection et la réponse aux menaces, l'IA aide les banques à protéger les informations sensibles des clients et à maintenir l'intégrité de leurs systèmes.

Une enquête de l'EIU auprès des responsables informatiques du secteur bancaire révèle que la détection des fraudes est la principale application de l'IA, près de 58 % des banques utilisant l'IA à cette fin. Ces systèmes peuvent signaler des transactions et des comportements suspects, tels que des habitudes de dépenses inhabituelles ou des tentatives d'accès non autorisé, ce qui permet aux banques de réagir rapidement en cas de fraude potentielle.

Scoring bancaire

Les méthodes traditionnelles de scoring bancaire reposent souvent sur des données limitées et des critères inflexibles tels que l'historique de crédit, les scores de crédit et les références clients, ce qui peut influencer négativement les décisions de crédit et exclure de nombreux emprunteurs potentiels. L'IA dans la technologie bancaire peut améliorer considérablement le scoring bancaire en incluant de multiples sources de données, telles que l'activité des médias sociaux, l'historique des transactions et d'autres mesures non traditionnelles.

Les modèles d'IA analysent ces divers ensembles de données sur les clients pour évaluer la solvabilité avec plus de précision, offrant ainsi des possibilités de prêt plus équitables et plus inclusives. Cette approche aide les banques à prendre des décisions de crédit éclairées à un rythme rapide et à étendre les services de crédit à une population plus large.

Gestion des risques

Une gestion efficace des risques est cruciale pour la stabilité et la rentabilité des prestataires de services financiers. L'IA dans le secteur bancaire peut améliorer la gestion des risques en prédisant l'impact potentiel des risques externes tels que les fluctuations monétaires, les troubles politiques et les catastrophes naturelles sur les institutions bancaires et financières.

Les analyses avancées de l'IA générative et les modèles d'apprentissage automatique peuvent également prévoir les tendances du marché, les changements économiques et les comportements des clients, ce qui permet aux banques de prendre des décisions éclairées.

Les outils d'évaluation des risques pilotés par l'IA évaluent la probabilité de défaillance des prêts, la volatilité des marchés et d'autres menaces financières, ce qui permet aux banques d'évaluer précisément les risques et de minimiser les pertes.

Automatisation des processus

L'automatisation des processus pilotée par l'IA rationalise diverses opérations bancaires, en réduisant les efforts manuels et les coûts opérationnels. L'automatisation robotisée des processus (RPA) basée sur l'IA peut automatiser les tâches répétitives telles que la saisie de données, le traitement des transactions et les contrôles de conformité. En outre, elle apprend simultanément à partir des données historiques et des interactions en cours pour améliorer en permanence l'efficacité et la précision des processus de la banque.

Selon Autonomous, les banques du monde entier peuvent réduire leurs coûts opérationnels de 22 % d'ici 2030 grâce aux technologies de l'IA.

En automatisant les processus de routine et les tâches répétitives, les banques peuvent allouer des ressources à des activités plus stratégiques, ce qui permet aux représentants de se concentrer sur l'établissement de relations avec les clients et d'améliorer la productivité globale et le service à la clientèle.

Contrôle de la lutte contre le blanchiment d'argent (AML)

La conformité en matière de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) exige un contrôle et une analyse continus des transactions afin de s'assurer que les activités suspectes sont rapidement détectées, ce qui permet de prévenir les crimes financiers.

L'IA dans le secteur bancaire améliore le contrôle AML en analysant de grands volumes de données de transaction et en identifiant des modèles et des relations suspects qui peuvent échapper aux systèmes traditionnels basés sur des règles. L'IA réduit également les faux positifs, ce qui permet aux organisations de se concentrer sur les menaces réelles de blanchiment d'argent.

Conformité réglementaire

L'industrie bancaire est l'un des secteurs les plus réglementés au monde et est soumise à des exigences réglementaires strictes. L'IA générative garantit la conformité réglementaire des sociétés de services financiers en automatisant les processus de collecte, d'analyse et de reporting des données.

Le traitement du langage naturel (NLP) et les modèles d’apprentissage profond (Deep Learning) aident les professionnels de la conformité à interpréter les textes réglementaires, à améliorer leur processus de prise de décision et à s'assurer que les pratiques de la banque s'alignent sur les réglementations en vigueur.

Les outils de gestion de la conformité alimentés par l'IA surveillent les transactions et identifient les risques de non-conformité, ce qui réduit la charge des équipes de conformité et minimise le risque de pénalités réglementaires.

Connaissance des clients et segmentation

L'IA générative permet aux banques d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement et les préférences des clients grâce à l'analyse avancée des données. En analysant les données transactionnelles, l'activité des médias sociaux et les interactions passées avec les clients, les modèles d'IA générative peuvent segmenter les clients en fonction de leurs besoins, de leurs préférences et de leurs comportements financiers.

Cette segmentation permet aux banques d'adapter leurs produits, services et stratégies marketing à différents groupes de clients, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité de ces derniers. Les recommandations personnalisées et les offres ciblées pilotées par l'IA peuvent améliorer considérablement l'expérience client et accroître la fidélité, ce qui, en fin de compte, stimule les revenus des banques.

Pour en savoir plus sur l'impact de l'IA sur le service client, consultez notre article - L'IA dans le service client.

Gestion des investissements

L'IA peut contribuer à la gestion de portefeuille, au trading et aux services de conseil. Les algorithmes d'IA analysent le sentiment du marché, les nouvelles financières et les tendances historiques afin d'identifier les opportunités d'investissement et les risques. Les outils alimentés par l'IA fournissent des conseils d'investissement personnalisés et génèrent des profils de risque pour aider les clients à choisir les produits d'investissement les plus adéquats.

Ces outils pilotés par l'IA permettent une gestion de patrimoine plus précise, une allocation d'actifs, une évaluation des risques et une optimisation du portefeuille, aidant ainsi les investisseurs à atteindre leurs objectifs financiers.

Les gestionnaires d'investissement peuvent également utiliser l'IA et l'automatisation pour obtenir une grande quantité de données nécessaires aux notations en matière environnementale, sociale et de gouvernance (ESG). Cela permet d'évaluer les pratiques des entreprises en matière de développement durable, l'impact social et la gouvernance d'entreprise, ce qui permet de prendre des décisions d'investissement plus éclairées et plus responsables.

Chatbots

Les chatbots d'IA et les assistants virtuels peuvent traiter un large éventail de questions des clients, des soldes de compte et de l'historique des transactions aux demandes de prêt et aux alertes à la fraude. Disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, les chatbots fournissent des réponses instantanées et une assistance personnalisée aux clients, améliorant ainsi leur satisfaction et réduisant la charge de travail des agents humains.

Les modèles d'IA générative alimentés par le traitement du langage naturel (NLP) permettent aux chatbots de comprendre les demandes des clients et d'y répondre en langage naturel, ce qui rend les interactions transparentes et naturelles. Ces chatbots peuvent répondre à un large éventail de questions des clients, fournir rapidement des informations précises et maintenir un ton de conversation plus proche de l'humain.

Un chatbot d'IA avancé ou un assistant virtuel peut également acheminer automatiquement les questions complexes vers des agents humains, garantissant ainsi une expérience de support client fluide et complète. En gérant efficacement les demandes courantes et en remontant les cas plus complexes, les chatbots d’IA contribuent à l'efficience et à l'efficacité des équipes d'assistance à la clientèle.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive, pilotée par l'IA, aide les banques à anticiper les tendances futures du marché et les comportements des clients. En analysant les données historiques et en identifiant des modèles, les modèles d'IA peuvent prévoir les besoins des clients, les changements du marché et les risques potentiels.

L'analyse prédictive permet aux banques de prendre des décisions proactives, telles que l'offre de produits personnalisés, l'ajustement des stratégies de marketing, l'exploration de nouvelles opportunités de vente, l'offre de ventes croisées et la gestion des risques de manière plus efficace. Par exemple, les modèles prédictifs peuvent identifier les clients les plus susceptibles de changer de fournisseur, ce qui permet aux banques de mettre en œuvre des stratégies de fidélisation de la clientèle et d'améliorer la loyauté des clients.

En conclusion, l'IA a un impact considérable sur la façon dont les banques opèrent dans la réalité numérique d'aujourd'hui, de la cybersécurité et du scoring bancaire à l'automatisation des processus et à la gestion des investissements. En tirant parti de l'IA générative, les institutions financières peuvent rester compétitives, répondre aux exigences réglementaires et fournir de meilleurs services à leurs clients.

Les risques de l'IA dans le secteur bancaire

Si l'IA offre de nombreux avantages au secteur bancaire, elle présente également plusieurs risques et défis que les institutions financières doivent relever.

Il s'agit notamment de :

• La protection des données et la sécurité - L'IA traite de grandes quantités d'informations sensibles et il est essentiel de garantir la confidentialité et la sécurité des données des clients. Les accès non autorisés ou les violations de données peuvent entraîner des pertes financières importantes et nuire à la réputation de la banque.
• Le manque de données de bonne qualité - L'efficacité des systèmes d'IA dépend fortement de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés. Des données de mauvaise qualité, incomplètes ou inexactes peuvent conduire à des résultats d'IA peu fiables, ce qui en réduit les avantages et peut être préjudiciable.
• Les biais et l’équité - L'IA peut involontairement consolider, voire exacerber les biais existants dans la prise de décision financière. Si un modèle d'IA est formé sur des données biaisées, les décisions qu'il prend peuvent être injustes, entraînant une discrimination à l'égard de certains groupes de clients. C'est ce qui est arrivé à Apple en 2019, lorsque l'algorithme piloté par l'IA utilisé par l'entreprise a été accusé de préjugés sexistes - accordant moins de lignes de crédit aux femmes qu'aux hommes.
• La conformité réglementaire - La nature dynamique des modèles d'IA peut compliquer la mise en conformité avec des conditions réglementaires en constante évolution. Les institutions financières doivent s'assurer que leurs solutions d'IA respectent toutes les lois et réglementations pertinentes, ce qui peut s'avérer complexe et chronophage.
• La transparence et la clarté - De nombreux modèles d'IA, en particulier les algorithmes d'apprentissage profond, fonctionnent comme des « boîtes noires », ce qui fait qu'il est difficile de comprendre comment ils parviennent à certaines décisions. Le manque de transparence et de clarté peut saper la confiance et rendre difficile la justification des décisions prises par l'IA auprès des régulateurs et des clients.
• Le risque opérationnel - L'intégration de l'IA dans les opérations bancaires peut introduire de nouveaux risques opérationnels, tels que des défaillances du système ou des erreurs dans les modèles d'IA. Ces risques peuvent perturber les services bancaires et entraîner des pertes financières.
• Les considérations éthiques - Le déploiement de l'IA dans le secteur bancaire soulève diverses questions éthiques, notamment en ce qui concerne la surveillance, l'utilisation des données et la possibilité que l'IA prenne des décisions qui pourraient ne pas correspondre aux valeurs humaines.
• La dépendance excessive à l'égard de la technologie - La trop grande confiance dans la technologie de l'IA peut rendre les banques vulnérables aux défaillances technologiques et aux cyber-attaques. Il est essentiel de garantir des systèmes de sauvegarde robustes et des plans de reprise après sinistre pour atténuer ce risque.
• Les lacunes en matière de compétences - La mise en œuvre de l'IA nécessite des compétences spécialisées qui peuvent ne pas être facilement disponibles au sein de la main-d'œuvre existante. Les banques doivent investir dans la formation et le développement afin d'acquérir l'expertise nécessaire pour gérer efficacement les technologies de l'IA.

Il est essentiel de s'attaquer à ces risques pour que les banques puissent tirer pleinement parti des avantages de l'IA tout en se protégeant de ses inconvénients potentiels.

Comment mettre en œuvre l'IA dans le secteur bancaire

L'adoption de l'IA générative dans le secteur bancaire progresse rapidement, plus de 85 % des responsables informatiques du secteur bancaire ayant une stratégie claire pour adopter l'IA dans le développement de nouveaux produits et services.

Cependant, la mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire nécessite une approche stratégique et méthodique pour assurer une transformation numérique réussie.

Voici les étapes clés que les banques devraient suivre pour mettre en œuvre l'IA de manière efficace :

1. Définir des objectifs et une stratégie

La première étape de la mise en œuvre de l'IA consiste à définir clairement les objectifs et à élaborer une stratégie globale. Les banques doivent identifier les domaines dans lesquels l'IA peut apporter une valeur ajoutée, comme l'amélioration du service à la clientèle, l'amélioration de la gestion des risques ou l'automatisation des processus.

Cela implique :

• Définir des objectifs clairs - Établir les objectifs de la banque en matière d'IA, tels que la réduction des coûts opérationnels, l'amélioration de la satisfaction des clients, l'amélioration de la prévention des fraudes, etc.
• S'aligner sur la stratégie de l'entreprise - Veiller à ce que les initiatives en matière d'intelligence artificielle s'inscrivent dans la stratégie et les objectifs commerciaux globaux de la banque.
• L'engagement des parties prenantes - Impliquer les principales parties prenantes des différents départements afin d'obtenir des informations et un soutien pour la mise en œuvre de l'IA.

2. Évaluer l'infrastructure des données et leur qualité

L'IA s'appuie fortement sur des données de haute qualité. Les banques doivent donc évaluer leur infrastructure existante et combler les éventuelles lacunes afin de s'assurer que les données utilisées pour l'IA sont exactes, complètes et accessibles.

Cette étape comprend :

• L'inventaire des données - Dresser un inventaire complet des sources de données disponibles, y compris les données sur les clients, les données sur les transactions et les données externes.
• Le nettoyage et l'intégration des données - Veiller à ce que les données soient nettoyées, normalisées et intégrées dans un référentiel central où elles peuvent être facilement consultées et utilisées par des modèles d'intelligence artificielle.
• La gouvernance des données - Mettre en place des pratiques de gouvernance solides pour garantir la confidentialité des données, la sécurité et le respect des conditions réglementaires.

3. Choisir les bons partenaires en matière d'IA

Le choix d'un partenaire approprié en matière d'IA est crucial pour une mise en œuvre réussie. Les banques doivent évaluer différents outils et plateformes d'IA pour trouver ceux qui répondent le mieux à leurs besoins.

Cette étape implique :

• Le choix du fournisseur - Établir des partenariats avec des fournisseurs d'IA réputés qui ont une expertise dans le secteur bancaire.
• Des programmes pilotes - Mettre en œuvre des programmes pilotes pour tester les technologies d'IA sélectionnées à petite échelle avant de les mettre en œuvre à grande échelle.

4. Développer et entraîner des modèles d'IA

Une fois les bonnes technologies et les bons partenaires en place, l'étape suivante consiste à développer et à entraîner des modèles d'IA.

Cela implique :

• L'élaboration de modèles - Collaborer avec des data scientists et des experts en IA pour développer des modèles adaptés aux besoins spécifiques de la banque.
• L’entraînement et la validation - L'entraînement des modèles à l'aide de données historiques et la validation de leurs performances afin d'en garantir l'exactitude et la fiabilité.
• Les améliorations - Affiner et améliorer en permanence les modèles sur la base du retour d'information et des nouvelles données afin d'accroître leur performance au fil du temps.

5. Intégrer et contrôler les solutions d'IA

Après avoir développé et entraîné les modèles d'IA, les banques doivent les intégrer dans leurs systèmes et processus existants.

Cette étape comprend :

• L'intégration dans les systèmes - Assurer l'intégration transparente des solutions d'IA dans l'infrastructure informatique existante, les systèmes bancaires de base et les applications en contact avec la clientèle.
• La formation des employés - Il est nécessaire de fournir une formation et un soutien appropriés pour faciliter l'adoption par les employés.
• Le contrôle et l'évaluation - Le suivi en temps réel des performances de l'IA est essentiel pour s'assurer qu'elle produit les résultats escomptés. Il s'agit notamment de mettre en place des tableaux de bord et des indicateurs clés de performance (KPI) pour suivre les performances de l'IA.

6. Garantir le respect de l'éthique et de la réglementation

Tout au long du processus de mise en œuvre, les banques doivent s'assurer que leurs solutions d'IA sont conformes aux normes et réglementations éthiques.

Cela implique :

• Les considérations éthiques - Aborder les questions éthiques liées à l'IA, telles que la partialité, la transparence et la responsabilité.
• La conformité réglementaire - Veiller à ce que les applications d'IA soient conformes aux réglementations financières, aux lois sur la protection des données et aux normes du secteur.
• Les audits et les contrôles - Effectuer des audits et des contrôles réguliers afin d'identifier et de résoudre tout problème de conformité.

La mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire est un processus complexe qui nécessite une planification minutieuse, une exécution et une amélioration continue. En suivant ces étapes, les banques peuvent exploiter efficacement la puissance de l'IA générative pour renforcer leurs opérations, améliorer l'expérience client et rester compétitives dans un paysage financier en constante évolution.

L'IA bancaire avec Creatio

L'avenir de la banque est radieux grâce à l'intégration de technologies d'IA avancées, qui révolutionnent le secteur financier. Dans les années à venir, l'IA deviendra encore plus sophistiquée, permettant aux banques et aux institutions financières d'offrir des services hyper personnalisés, d'automatiser des processus complexes et de prendre des décisions fondées sur des données avec une plus grande précision.

L'IA sera le moteur de l'innovation dans des domaines tels que l'analyse prédictive, l'amélioration de la cybersécurité et des mesures de détection des fraudes, et la conformité réglementaire en temps réel. Creatio est à l'avant-garde de cette transformation avec son Copilot alimenté par l'IA, un outil puissant conçu pour aider les banques à exploiter efficacement l'IA.

Copilot de Creatio améliore l'engagement des clients et les aide à établir des relations durables avec eux en leur faisant des propositions de valeur hautement personnalisées basées sur le scoring prédictif, l'intelligence Next Best Offer (NBO) alimentée par l'IA/ML et l'historique des interactions précédentes avec les clients. Il offre également des analyses avancées pour une meilleure compréhension du comportement des clients et des tendances du marché, ce qui permet aux banques de prendre des décisions fondées sur des données et d'adapter leurs services pour répondre plus efficacement aux besoins des clients.

Copilot automatise les tâches de routine telles que l'examen et l'approbation des demandes de prêt, la vérification de l'identité des clients et l'ouverture de comptes afin d'améliorer la productivité et de réduire les coûts opérationnels. Il permet également de maximiser l'efficacité des opérations des centres de contact grâce à des chatbots et à des consultations numériques, garantissant ainsi aux clients un accès à une assistance rapide et de qualité 24 heures sur 24.

En outre, l'IA de Creatio contribue à la gestion des risques et à la conformité en détectant les fraudes, en évaluant le risque de crédit et en garantissant le respect des réglementations. Dans le cadre de la plateforme d'automatisation des flux de travail et de gestion de la relation client (CRM) de Creatio, Copilot permet aux banques d'automatiser des flux de travail complexes et de réagir rapidement aux changements du marché.

Alors que l'IA continue d'évoluer, son impact sur la banque deviendra encore plus profond, avec des solutions comme Copilot de Creatio qui stimulent l'innovation et améliorent la transformation numérique.

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