L'avenir de l'IA dans le secteur bancaire : comment l'IA et l'automatisation changent la donne

McKinsey a récemment mené une étude approfondie sur l'état actuel du secteur bancaire et son approche de l'IA et de l'automatisation, en interrogeant les principaux acteurs du secteur sur leurs stratégies et l'intégration de l'IA au sein de leurs organisations. Leurs conclusions révèlent que les banques qui exploitent l'IA à grande échelle peuvent accélérer les calendriers de développement de 30 à 50 % en réutilisant la technologie et le code, tout en débloquant une valeur annuelle de 1 000 milliards de dollars à l'échelle mondiale.

Cette étude arrive à point nommé, alors que le secteur bancaire fait face à des pressions croissantes pour se moderniser et adopter pleinement l'IA et l'automatisation dans ses processus opérationnels. En effet, selon une étude réalisée par HFS et Infosys, cette année, les investissements dans l'IA devraient représenter 16 % du total des dépenses en technologie, ce qui représente une augmentation de 25 % pour le secteur bancaire. Cela est dû aux nouvelles attentes des clients, aux préoccupations liées à la concurrence et aux inquiétudes concernant la cybersécurité, car les acteurs malveillants adoptent de plus en plus ces nouvelles technologies.

Dans un secteur extrêmement concurrentiel et alors que les banques et les sociétés financières investissent des millions dans l’IA et l’automatisation, les organisations ne peuvent se permettre d’expérimenter avec ces technologies à la légère. Elles doivent élaborer une stratégie solide qui les aide à intégrer de nouvelles recrues et à monter en compétences sur cette nouvelle technologie de manière rapide et efficace.

Alors, à quoi ressemble une banque axée sur l’IA ? Cet article présente les principales conclusions de l'enquête sectorielle et explore les approches avant-gardistes de l'IA et de l'automatisation dans le secteur bancaire. Lisez la suite pour en savoir plus.

Les 3 piliers de l'IA et de l'automatisation dans le secteur bancaire

La mise en œuvre de technologies d'automatisation avancées (IA générative, IA agentique, automatisation des processus robotiques, et plus encore) est déjà une grande priorité pour la majorité des banques de petite et grande envergure. À ce propos, une étude récente de Gartner révèle que 80 % des banques prévoient d’adopter une solution d’IA générative d’ici 2026.

Mais quels sont les cas d'utilisation les plus intéressants pour la majeure partie des banques et où prévoient-elles d'intégrer ces technologies à l'avenir ? Dans notre dernier e-book, nous avons exploré ces questions plus en détail et, d'après notre propre expérience en la matière, nous considérons que les principales applications commerciales de l'IA dans le secteur bancaire comprennent trois piliers essentiels :

1. Les attentes des clients et l'expérience client
2. Transformation numérique et efficacité
3. Gestion des risques et conformité

Décomposons chacun de ces piliers plus en détail et expliquons comment l’IA et l’automatisation s’appliquent à chacun d’entre eux.

1. Attentes et expérience client

L’IA peut être utile à plusieurs niveaux dans l'amélioration de l’expérience client globale et la réponse aux attentes des clients.

D'ailleurs, une étude récente du groupe Everest a révélé que 39 % des équipes de direction ont constaté une nette amélioration de l'expérience client grâce à des solutions d'automatisation intelligentes unifiées.

Par exemple, Krungsri Consumer souhaitait une amélioration de son service à la clientèle et son assistance. Avec l'aide de l'IA et de l'automatisation, ils ont pu éliminer les processus manuels de service à la clientèle, améliorant l'efficacité et la qualité pour atteindre un gain de productivité de 85 % en termes de rapidité et de réactivité.

2. Transformation numérique et efficacité

L'IA peut s'intégrer au système informatique existant d'une banque pour automatiser les tâches manuelles, sujettes aux erreurs et répétitives, telles que l'entrée de données, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle, la qualité et la productivité. Les banques peuvent alors réduire leurs frais généraux et accélérer la mise sur le marché de nouveaux produits et services.

De plus, l'IA peut analyser d'immenses ensembles de données pour découvrir des informations d'entreprise précieuses, favorisant une meilleure prise de décision et de meilleurs résultats financiers. Ainsi, ABN AMRO (une grande banque néerlandaise) a déployé des modèles de numérisation de documents et de ML basés sur l’IA pour réduire jusqu'à 90 % le temps passé et les coûts d’émission de cartes de crédit et de crédits immobiliers, et réussir à réduire de 30 % le temps consacré aux processus de détection des fraudes.

3. Gestion des risques et conformité

Selon le récent rapport AI Readiness d'Avanade, 41 % des professionnels du secteur bancaire citent l'automatisation des processus de gestion des risques, des règlements et de la conformité parmi les cas d'utilisation les plus intéressants de l'IA, soulignant son potentiel pour garantir des transactions sûres et responsables.

Nous avons récemment aidé une grande banque européenne à remplacer son contrôle manuel des sanctions par un flux de travail numérique rationalisé. La banque a ainsi pu réduire de 80 % les délais de traitement des demandes, tout en évitant une augmentation de 15  % de ses effectifs.

L'avenir de l'IA et de l'automatisation dans le secteur bancaire

Les analystes de McKinsey suggèrent que pour maximiser les avantages de l’IA, les banques doivent aller au-delà des projets pilotes fragmentés et adopter une stratégie holistique à l’échelle de l’entreprise qui s’aligne sur leurs objectifs commerciaux globaux.

Cette transformation exige des efforts considérables, la promotion d'une culture favorable à l'IA, la modernisation des données et de l'infrastructure technologique, et la prise en compte des risques tels que les préjugés, la confidentialité et la sécurité pour garantir la conformité avec des réglementations en constante évolution.

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