L'évolution future de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire

L'évolution rapide de l'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de modifier en profondeur le fonctionnement des banques. La généralisation progressive de l'utilisation de l'intelligence artificielle aura des effets durables sur les employés, les clients et les autorités de réglementation. Pour mettre en œuvre leur stratégie d'IA, les banques devront s'adapter aux changements technologiques et organisationnels en mettant l'accent sur la collaboration.

L'IA générative est un nouvel outil puissant dans la panoplie dont dispose le secteur bancaire. Elle facilite la gestion du service clientèle et réduit la pénibilité des opérations de back-office. Si à court terme l'IA va principalement améliorer les résultats financiers, nous sommes convaincus que les banques l'exploiteront par la suite pour créer de la valeur et qu'elle fera évoluer le paysage concurrentiel. Bien que les possibilités soient nombreuses, les banques devront toutefois relever de nombreux défis pour exploiter pleinement son potentiel.

L'avenir de l'intelligence artificielle dans le secteur bancaire

Les banques utilisent depuis longtemps l'IA prédictive pour automatiser et rationaliser l'exploitation. Elles se servent par exemple de modèles pour rapprocher les paiements ou faciliter le recouvrement de dettes en identifiant la personne la plus susceptible de rembourser. Pour préparer l'avenir, les banques auraient cependant intérêt à étendre l'utilisation de l'IA à d'autres services afin de stimuler les ventes, de gérer les risques et d'optimiser l'exploitation.

De l'acquisition à l'intégration de clients en passant par les conseils, les banques peuvent optimiser la manière dont elles approchent les clients potentiels et interagissent avec eux, tout en créant de nouvelles sources de valeur. L'IA peut améliorer la satisfaction et la fidélisation de la clientèle ainsi qu'accélérer l'acquisition et l'intégration des nouveaux clients de diverses façons : en facilitant l'identification des clients potentiels grâce à des analyses prédictives, en automatisant entièrement l'étape d'intégration des clients et en leur proposant une expérience enrichie avec des produits et services plus personnalisés.

L'IA peut également aider les équipes d'exploitation et de services des banques à améliorer le traitement des demandes et l'assistance, avec à la clé une réduction des temps d'attente et une augmentation de l'efficacité opérationnelle. Avec l'IA, les conseils financiers pourraient être plus pertinents et adaptés à l'évolution des conditions, la gestion des exceptions pourrait être plus rapide, et les assistants basés sur l'IA pourraient traiter des demandes des clients et des problèmes plus complexes avec un ton plus conversationnel et naturel. Par ailleurs, les banques pourraient s'appuyer sur l'IA pour rationaliser la création des rapports financiers en automatisant la compilation et l'analyse des données, pour plus de rapidité et de précision.

L'IA jouera un rôle important dans la capacité des banques à suivre l'évolution du marché. Grâce à la possibilité d'analyser de grands ensembles de données, la modélisation des risques dans le secteur bancaire peut permettre de prédire et limiter les risques du marché avec plus de précision, d'efficacité et de réactivité. En outre, l'IA pourrait mieux détecter les activités de criminalité financière grâce à l'utilisation de la reconnaissance de formes pour détecter les transactions suspectes et réduire le nombre de faux positifs.

Difficultés liées à la mise à l'échelle de l'IA au sein des banques

Si l'avenir de l'IA dans le secteur bancaire semble prometteur, son adoption à l'échelle de l'entreprise ne se fera pas sans certaines difficultés. L'adoption de technologies d'IA implique des ajustements techniques, ainsi qu'une évolution des attentes des clients et des pratiques de l'entreprise. À l'heure où les banques envisagent de renforcer l'intégration en leur sein, elles doivent reconnaître les obstacles qui peuvent se présenter à elles et se préparer à les surmonter.

De nombreuses difficultés peuvent accompagner l'expansion de l'utilisation de l'IA à de nouveaux domaines liés aux produits et données, à la conformité, l'exploitation, l'acquisition de talents et la formation. Face au rythme toujours plus rapide de l'évolution du secteur, l'adoption de l'IA à l'échelle d'une banque, notamment au niveau de la distribution et de l'exploitation, représente un défi de taille. Les banques doivent faciliter l'accès à l'IA par l'intermédiaire des outils dont leurs équipes ont besoin pour obtenir de meilleurs résultats. La mise à l'échelle de l'IA nécessitera une plateforme pour rassembler ces équipes et leur fournir les outils nécessaires.

Les banques doivent également résoudre une multitude d'autres problèmes, notamment : convaincre les clients qui ne font pas confiance à l'IA d'utiliser des services qui reposent sur cette technologie, assurer la confidentialité et la sécurité des données, ainsi que recruter et fidéliser des professionnels de l'IA ayant des compétences en science des données et dans le domaine bancaire. S'ils peuvent paraître complexes, ces problèmes pourront être résolus en identifiant les capacités requises ainsi que les outils et partenaires qui faciliteront l'intégration de l'IA.

La fiabilité, un élément clé

L'utilisation de l'IA dans de nouveaux domaines du secteur bancaire peut faire naître de nouvelles inquiétudes en matière de confidentialité, de précision et d'équité. Pour rassurer les clients et les autorités de réglementation concernant l'utilisation de l'IA, il est nécessaire de leur expliquer d'où proviennent les données et comment les modèles sont gérés. La mise en place d'un système de surveillance des biais et des écarts de modèle est indispensable pour que les banques puissent évaluer et ajuster en permanence leurs modèles d'IA et ainsi éviter les inexactitudes et les biais. Il est également nécessaire d'organiser des audits réguliers et de rendre des comptes aux autorités de réglementation pour s'assurer que l'IA est utilisée de manière conforme et transparente. Par exemple, notre solution associée à watsonx.governance permet aux banques de gérer efficacement les risques liés aux modèles.

Red Hat aide les banques du monde entier à mettre en œuvre l'IA et à en tirer le meilleur parti tout en exploitant les investissements qu'elles ont déjà réalisés.La solution Red Hat® OpenShift® AI permet aux équipes d'entraîner, d'ajuster et de distribuer des modèles dans tout type de cloud. Elle fournit une plateforme moderne qui rassemble les équipes de science des données et de développement pour généraliser l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'entreprise.

Au travers de partenariats solides et de solutions adaptables, nous aidons les institutions financières à relever les défis liés à l'adoption de l'IA. Découvrez comment les technologies Red Hat peuvent vous aider à étendre l'IA à de nouveaux domaines du secteur bancaire.