Banques et services financiers : terrains de prédilection des IA
S’il y a une industrie qui est candidate à l’intégration de l’intelligence artificielle, c’est bien celle de la banque, et de manière plus large, celle des services financiers. En effet, et puisque qu’en schématisant à gros traits, la banque est un gigantesque système d’information, les capacités de l’intelligence artificielle y rencontrent un champ d’applications très vaste.
Ainsi, l’intelligence artificielle pourra concerner les domaines suivants :
- la détection de fraudes
- la relation client par la recommandation de produits financiers personnalisés
- la relation client par la disponibilité permanente des conseillers
- l’automatisation des tâches répétitives de back-office
- le credit-scoring et l’approbation facilitée de crédits ou de limites d’engagements
- le trading sur instruments financiers
- et de nombreux autres cas d’usages
Le potentiel de l’IA dans les services financiers se révèle très important.
Comme dans de nombreux secteurs, tout cela n’est pas nouveau ; les banques ont été utilisatrices à grande échelle de systèmes experts ou de solutions de RPA (Robotic Process Automation). Les premières implémentations datent des années 70 aux Etats-Unis avec les premiers automates de trading.
Mais l’échelle change avec la montée en puissance des capacités de l’IA. Du stade expérimental, certains établissements passent au stade industriel et trouvent des retours sur investissement spectaculaires.
Ainsi le Crédit Mutuel 11 témoignait récemment par la voix de son Président, que l’implémentation d’IBM Watson dans son centre de relation client avait libéré 200.000 heures de travail de conseillers valorisées 60 M€ ; tout cela avec un taux de satisfaction des utilisateurs de 90%.
La Deutsche Bank utilise une technologie de reconnaissance vocale lors de l’enregistrement des interactions entre ses conseillers et leurs clients. Captées, retranscrites et qualifiées, les conversations sont disponibles à tout moment, recherchables par mot-clé et métadonnées, à la fois dans l’objectif d’améliorer la qualité du service mais également pour des raisons de conformité.
Un domaine nous semble prometteur : le reporting automatisé textuel. En générant depuis leurs masses de données des contenus écrits en langage naturel, les établissements financiers peuvent augmenter considérablement l’attractivité et la personnalisation de leurs communications clients. Parmi les cas d’usages possibles, citons par exemple le compte-rendu d’entretiens physiques — ou à travers un chatbot -, le suivi de la performance des investissements (notamment dans la gestion privée), ou bien l’information des clients sur les opportunités de placements.
Pour les acteurs traditionnels, l’enjeu est capital.
Si lors de la première vague internet, le secteur financier était relativement préservé de la disruption des nouveaux entrants en raison des investissements considérables à consentir pour entrer sur le marché, le paysage a aujourd’hui radicalement changé. Le rythme des innovations technologiques, la diffusion des smartphones, la régulation européenne ont créé les conditions d’apparition de nombreuses fintechs nationales ou européennes prêtes à conquérir des parts de marché. Les banques traditionnelles ont d’ailleurs, pour certaines d’entre elles, débuté des programmes ambitieux d’acquisition de start-up.
C’est en tirant profit d’une personnalisation accrue de la relation client, de l’injection d’intelligence à tous les niveaux de leurs processus que les banques et les autres institutions financières sauront contrer la concurrence naissance.
C’est en embrassant pleinement les capacités de l’IA, de la gestion des risques au reporting en passant par les opérations commerciales et d’investissements, que l’industrie des services financiers saura préserver ses positions et se développer sur de nouveaux marchés.
