L’IA pour les services financiers: l’immense potentiel de l’IA introduit un changement de paradigme

L’intelligence artificielle (IA) ouvre un monde de possibilités pour les organisations. Les spécialistes en IA de CGI donnent des conseils de pointe pour une adoption responsable de l’IA procurant un avantage concurrentiel durable dans un contexte de changement rapide.

L’IA améliore déjà la productivité dans les domaines de la santé, manufacturier, de l’énergie, de l’assurance, etc. Notre série«l'IA : la rapidité pour des décisions fiables 2024» aborde les enjeux émergents et les solutions auxquels les organisations de tous les secteurs doivent réfléchir, en commençant par une analyse des services financiers et bancaires. Notre série d’articles présente des cas d’utilisation concrets d’organisations axées sur l’avenir.

Les entreprises axées sur l’avenir savent que l’IA peut leur permettre de redéfinir les processus, l’efficacité opérationnelle et l’expérience client dans une nouvelle ère de haute concurrence. Dans le marché actuel, les entreprises visionnaires savent qu’elles doivent adopter l’IA sans tarder. Elles ne peuvent pas se permettre d’être dépassées.

Selon IDC Research, le secteur des services financiers aurait investi plus de 10 milliards de dollars américains en 2023 pour améliorer l’expérience client, automatiser les processus et accélérer les fonctions d’arrière-guichet telles que la détection des menaces et l’analyse de fraude. L’IA jouera de plus en plus un rôle déterminant pour les entreprises qui cherchent à innover, à se transformer et à rester concurrentielles dans l’économie numérique.

Les données sont le nerf de la guerre dans une économie numérique, mais les organisations financières ne savent plus où donner de la tête devant le volume grandissant de données des opérations et de la clientèle. Il est urgent de transformer la gestion des données et d’accélérer la prise de décision, mais ces entreprises peinent à aller chercher les compétences nécessaires à l’innovation, dont des spécialistes en science des données et en ingénierie des données ainsi que des professionnels/professionnelles qui comprennent la complexité de l’utilisation de l’IA.

Des expériences hyperpersonnalisées, la lutte contre la fraude, l’amélioration de la sécurité des données et l’optimisation de la performance opérationnelle, de la gouvernance et de l’atténuation des risques sont également des priorités. Tout cela alors que les organisations financières doivent relever d’importants défis dans un environnement mondial perturbé : craintes de récession et incertitude économique, conflits et instabilité politique, inflation croissante, perturbations de la chaîne d’approvisionnement, contrôles réglementaires accrus, etc.

L’IA générative accroît la performance, l’efficience et les revenus
Depuis son entrée fracassante sur la scène, l’IA générative améliore la performance opérationnelle, l’efficience et la production de revenus dans un secteur financier en pleine ébullition. Bien qu’elle ait entraîné des transformations sans précédent, l’IA n’est pas une panacée. Un déploiement répondant aux attentes et soutenant vos activités n’est possible qu’avec des données fiables, des processus solides et des connaissances approfondies des capacités et limites de l’IA. Voici un résumé des répercussions de l’IA générative sur le secteur financier.

L’hyperpersonnalisation
Pour les institutions financières, le service personnalisé est depuis longtemps le fondement de l’expérience client. Dans une économie centrée sur les consommateurs et consommatrices, la touche personnelle est indispensable. Axée sur le besoin élémentaire de connaître sa clientèle, connaître ses produits, les faire correspondre et optimiser, l’approche de valeur de la clientèle (CLV) fait toute la différence pour nos clients partout dans le monde. Le potentiel remarquable de l’IA générative nous offre aujourd’hui de nouvelles façons d’exploiter ces connaissances afin de créer des expériences et du soutien à la clientèle hyperpersonnalisés. Que ce soit pour déterminer si un service ou un produit répond à un besoin précis d’un client ou pour adapter le soutien et les services en temps réel, l’IA générative change les règles du jeu dans la course à la fidélisation de la clientèle et à la croissance.

L’efficacité opérationnelle
Selon plusieurs sources (en anglais), 90 % des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années, et ce sont les institutions financières qui sont les principales créatrices et consommatrices de données dans l’économie moderne. Cela dit, de l’avis des analystes financiers et financières, il est pratiquement impossible de suivre le rythme des vagues de données qui déferlent sur leurs organisations.

L’IA générative change la donne : elle révolutionne la gestion des données grâce à sa capacité à compiler et analyser rapidement des données et à produire des informations qui permettent aux employé(e)s et à la clientèle de prendre les bonnes décisions. Des leaders du secteur ont déjà mis en place la traçabilité des données pour assurer l’exactitude, la fiabilité et une utilisation judicieuse des données; cela permet une meilleure prise de décision, une atténuation du risque et une réduction des « hallucinations » de l’IA (une information fictive ou inopportune générée par l’IA générative). Toutefois, CGI insiste auprès de ses clients : si l’IA rend les spécialistes plus efficaces, elle ne transforme personne en spécialiste. L’apport humain sera toujours essentiel dans l’utilisation de l’IA.

La modernisation des plateformes
Les institutions financières utilisent les données et l’analyse de données depuis longtemps. Elles sont nombreuses à utiliser d’anciennes plateformes dont la capacité évolutive est limitée mais qui sont essentielles pour la gestion efficace des données. C’est sans parler de la pénurie de compétences pour la programmation en COBOL ou en JCL (Job Language Control). Le résultat? De nouveaux risques se matérialisent que les institutions financières doivent mitiger tout en gérant et maintenant ces plateformes, en veillant à ce qu’elles continuent de fonctionner et en livrant de nouvelles fonctionnalités à une vitesse et une échelle jamais vues.

Pour atténuer ces risques, les spécialistes de CGI aident les organisations à tirer pleinement parti de l’IA générative. Nous montrons comment interroger les applications et lire le code afin de comprendre ce qui se passe (la traçabilité des données et les règles d’affaires intégrées au système), comment remplir automatiquement les documents relatifs aux exigences et créer un nouveau code base dans une nouvelle plateforme ou un nouveau langage. Même quand il est imparfait, le code permet aux codeurs et codeuses et analystes spécialisé(e)s d’accroître la productivité et d’accélérer la livraison. N’oubliez jamais la nécessité de l’apport humain.

L’analyse de données en temps réel avec l’IA générative
La clé d’une analyse de données efficace est une approche axée sur la rapidité pour une prise de décision fiable. Attention, cela ne signifie pas seulement intégrer à votre système tous les flux de données en temps réel disponibles. Il s’agit de recevoir des réponses précises et informatives à vos réponses et d’avoir une visibilité instantanée sur les calculs et les données, plutôt que d’attendre un « nouveau rapport » pendant des semaines ou des mois. 

CGI collabore avec des organisations à la mise en œuvre de l’IA générative et à la création de moteurs d’analyse en temps réel qui s’ajoutent aux plateformes et répertoires de données existantes. Ces moteurs permettent de bâtir des requêtes sur vos données en temps réel, de consolider les données, d’expliquer les règles appliquées, d’utiliser les bonnes pratiques en visualisation des données afin d’accélérer l’analyse. L’IA générative rend obsolètes les méthodes traditionnelles où chaque question génère d’autres questions avant d’arriver à une réponse. Elle apporte une rapidité dans la prise de décisions fiables qui permet de livrer des renseignements d’affaires importants plus rapidement ainsi que la transparence et la traçabilité nécessaires pour comprendre les résultats générés, y faire confiance et agir.

Bâtir la réussite avec l’IA
L’approche de CGI de rapidité pour des décisions fiables intègre et rend possible l’IA responsable pour procurer un avantage concurrentiel durable dans une gamme complète de cas d’utilisation, notamment :

• efficacité opérationnelle et optimisation des coûts, gestion des risques améliorée, détection de la fraude et conformité;
• personnalisation de l’expérience client pour augmenter les revenus et renforcer la fidélité de la clientèle;
• modernisation de la plateforme d’IA pour assurer la pérennité;
• utilisation responsable de l’IA pour maintenir la confiance de la clientèle grâce à une utilisation éthique et impartiale des données.

Combattre la fraude dans un contexte d’explosion des menaces
La hausse du nombre de fraudes et de violations des données client se poursuit et demeure une inquiétude première pour les organisations de service à la clientèle. Dans le cadre d’un projet de CGI pour une importante banque canadienne, l’équipe de fraude de la banque a conclu qu’elle devait améliorer son architecture informatique et la pile technologique d’apprentissage automatique en plus de passer à des techniques d’apprentissage automatique avancées, p. ex. l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage profond. Elle ne parvenait pas à mettre en place des méthodes avancées de développement et de production de modèles d’apprentissage automatique. Le problème était exacerbé par un manque de collaboration entre les spécialistes en sciences de données et le reste de l’organisation.

Le but était de déployer les modèles à toute l’organisation et d’accroître la fiabilité de la détection des fraudes. Nos spécialistes en IA ont réalisé des ateliers d’alignement stratégique et ont animé des séances de découverte interactive pour établir la situation cible tout en déterminant les principaux obstacles qui devaient être surmontés pour progresser.

En élaborant un questionnaire et une analyse sur mesure, nous avons déterminé les priorités de l’organisation et cocréé la solution cible nécessaire pour atteindre les résultats escomptés par la cliente. Notre plan détaillé a permis au client de prioriser les efforts requis, de faire le lien entre ces efforts et des résultats concrets et mesurables et de préparer les arguments en faveur du changement. La mise en œuvre de CGI proposait une feuille de route et un guide complets, qui comprenaient :

• une évaluation exhaustive des activités actuelles de la cliente;
• une analyse de tous les outils d’apprentissage automatique et connexes dans l’architecture cible;
• une architecture visuelle des outils proposés, de l’intégration associée et de l’apport potentiel de l’apprentissage automatique;
• un plan de mobilisation sur mesure pour mettre à jour la situation cible en tenant compte des impératifs opérationnels et techniques.

Le système de détection des fraudes de la banque est maintenant à jour et peut réagir aux menaces actuelles et protéger les données et la confidentialité de la clientèle.

Améliorer le contrôle de la qualité
Nos spécialistes en IA ont travaillé avec une grande entreprise mondiale de gestion de portefeuille qui faisait face à d’importants problèmes de contrôle de la qualité. Cette entreprise canadienne perdait des millions de dollars chaque année en raison d’incohérences dans la création et le suivi des nouveaux comptes client.

La fonction de contrôle de la qualité qui choisissait au hasard des comptes à suivre n’avait pas les informations nécessaires pour déterminer quels comptes client étaient les plus susceptibles d’avoir des problèmes requérant une solution rapide. Des données importantes de la clientèle étaient réparties dans plusieurs sources, et le jeu de données du client pour l’entraînement des modèles était déséquilibré.

Les spécialistes de CGI ont aidé à migrer le système de l’entreprise vers une architecture de microservices moderne et une plateforme infonuagique hautement extensible. Nous avons également déployé une solution de détection des anomalies utilisant l’apprentissage automatique pour déterminer les comptes les plus susceptibles de respecter les normes de qualité du client. Notre solution fondée sur l’apprentissage automatique a grandement réduit les coûts et amélioré l’expérience d’intégration de la clientèle.  

Améliorer les taux de recouvrement
Des communications rapides et directes avec la clientèle sont essentielles pour réussir dans une économie numérique centrée sur le client. Une grande institution bancaire aux États-Unis peinait à mettre en œuvre un modèle d’intelligence artificielle pour prédire instantanément le meilleur canal et le meilleur moment pour communiquer avec la clientèle en cas de recouvrement. 

Nos spécialistes en IA ont collecté un jeu de données à partir de 100 000 comptes comportant plusieurs attributs clés : profil du client ou de la cliente, historique des communications entre l’institution et le ou la cliente, l’activité sur les réseaux sociaux du ou de la cliente et les activités de recouvrement passées.

Nous avons utilisés des solutions ayant un code source libre pour développer une série d’algorithmes d’apprentissage automatique qui déterminent les meilleurs canaux de communication (cellulaire ou téléphone résidentiel, courriel ou message texte) et le meilleur moment de la journée pour entrer en contact avec un client ou une cliente. La fonction de recouvrement de la banque a réduit ses délais et augmenté la satisfaction de la clientèle grâce au pouvoir de l’IA et de l’apprentissage automatique.

Rapprocher les données client et les données financières d’une source externe
Une importante banque des États-Unis avait besoin d’une solution pour rapprocher les données client et les données et renseignements générés par des sources financières externes, telles que S&P Market Intelligence, Dun and Bradstreet et Moody’s. Le but était d’enrichir les renseignements sur la clientèle rapidement grâce à des états financiers informatifs, des rapports sur la performance d’actions, etc.

Nos spécialistes ont introduit une approche automatisée qui réduit l’intervention humaine et les tâches manuelles et fournit automatiquement à la clientèle des données externes pertinentes, améliore la qualité du service et facilite la conformité aux exigences de renseignement.

Nous avons eu recours à l’IA pour bâtir un cadre de rapprochement des dossiers afin de connecter les données clients internes de la banque et les données externes pertinentes. Le cadre peut être configuré selon les exigences de la clientèle et propose un processus d’examen automatique qui suit et améliore en continu l’exactitude et l’efficacité du modèle d’IA.

Comment réussir : une approche soutenue
L’utilisation responsable de l’IA est un processus continu. Les organisations tournées vers l’avenir bâtissent les compétences et les capacités de ses équipes pour suivre les avancées de l’IA et des modèles de validation. La feuille de route stratégique de CGI permet aux clients d’adopter efficacement l’IA. Elle se développe en quatre phases :

• établir une stratégie – les spécialistes en IA de CGI réalisent des stratégies d’alignement stratégique pour comprendre vos objectifs initiaux avec l’IA. Nous effectuons une analyse de l’utilisation de l’IA et des investissements des concurrents, puis nous explorons les gammes de produits pour relever des cas d’utilisation d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique;
• prioriser – les cas d’utilisation d’apprentissage automatique sont évalués et notés selon un cadre défini. Des séances itératives collaboratives sont organisées avec les responsables techniques et les responsables de produit ou de fonction d’affaires pour aborder les résultats de l’évaluation;
• bâtir – nos spécialistes mettent rapidement à l’essai les cas d’utilisation sélectionnés en bâtissant un modèle IA à bas coût sur un sous-ensemble de données réelles de l’entreprise. Nous livrons rapidement une infrastructure et un environnement informatique de base pour le fonctionnement du modèle IA et nous identifions les corrélations dans les données, les lacunes et les dépendances;
• mobiliser – nous utilisons notre expertise et nos bonnes pratiques pour élaborer un plan de mobilisation pour l’utilisation à plus grande échelle des cas d’utilisation viables. Nous communiquons avec la direction, les responsables des fonctions d’affaires et les responsables techniques pour discuter des résultats du modèle de validation et assurer l’alignement sur la feuille de route du client.

Nous rappelons également aux clients qui entreprennent l’adoption de l’IA l’importance d’avoir un modèle qui s’aligne sur leurs besoins d’affaires, notamment en termes de capacités, de compétences, d’équipes et de rôles.  Dans un contexte où les réussites se multiplient, il est essentiel que l’adoption responsable de l’IA demeure une priorité dans chaque cas d’utilisation. Selon des études de marché récentes, les consommateurs et consommatrices sont prudents et prudentes face au recours grandissant à l’IA en affaire : 75 % affirment s’inquiéter du potentiel de désinformation de l’IA.

Le recours à l’IA implique un investissement et une innovation immédiats et continus, car les modèles évoluent et de nouveaux apparaissent constamment. Bref, vous devez investir dans l’IA de manière continue et avoir un objectif stratégique à long terme. Nous conseillons toujours à nos clients d’éviter la suranalyse. Dans le contexte dynamique actuel, il n’y a pas de temps à perdre.

CGI adopte une approche scientifique pour évaluer l’IA et s’assurer que son adoption est responsable, fiable et sûre. Notre méthodologie reconnue s’adapte à chaque secteur d’activité. Nous tenons compte des besoins propres à chaque secteur et aux entreprises. L’utilisation des données doit être éthique et impartiale et la confidentialité des données doit être correctement protégée. La sécurité et l’imputabilité doivent être intégrées dès le départ au modèle d’IA. Notre approche comprend un code de conduite sur l’IA. Celui-ci impose des principes de transparence, d’impartialité, de confidentialité, de sécurité et de responsabilité morale tout au long de tout mandat lié à l’IA.

Nos spécialistes valident la stratégie IA personnalisée et chaque cas d’utilisation pour s’assurer d’obtenir de la valeur du modèle d’IA. Notre feuille de route sur mesure pour la mise en œuvre met les personnes, les processus et les outils au premier plan. Pour assurer la réussite, il faut optimiser la prise de décision par l’humain lors de l’utilisation de l’IA; les habiletés et la capacité de décisions humaines doivent être combinées aux renseignements et à l’apport de l’IA. Les suggestions et résultats générés à partir de données par l’IA doivent être évalués par des êtres humains qui en déterminent l’exactitude et la pertinence.

CGI est un chef de file reconnu dans les services IA
CGI a été reconnue comme chef de file des services IA au Canada par IDC MarketScape dans son rapport Canadian AI Services 2022 Vendor Assessment. Le rapport, une première pour le marché canadien, a défini trois des services commerciaux les plus importants que les entreprises recherchent auprès des fournisseurs d’IA, à savoir la cybersécurité, l’automatisation intelligente et les solutions d’IA spécifiques à l’industrie. Parmi les forces de CGI, on note la profondeur et l’étendue de :

• la capacité de ses services d’IA;
• ses outils pour déterminer les cas d’utilisation pertinents pour les projets d’IA;
• ses outils pour livrer les services d’IA;
• sa propriété intellectuelle, ses méthodologies et ses outils pour gérer les données client, l’analyse de données et la maturité de l’IA.

L’IDC souligne également l’expertise de CGI sur le marché canadien de l’analytique et dans la mise en œuvre de l’IA au sein de plusieurs secteurs, notamment les services financiers. De plus en plus d’institutions financières adoptent l’IA et nous misons sur des bases fiables pour accélérer son application. Comme annoncé en juillet 2023, CGI investira un milliard de dollars sur trois ans pour soutenir l’expansion continue de ses services et solutions d’IA.

« Selon nous, il s’agit du commencement d’une nouvelle vague d’innovation. Il faut combiner expertise humaine et utilisation éthique de la technologie pour tirer une valeur commerciale de l’intelligence artificielle, affirme George D. Schindler, président et chef de la direction de CGI. Aujourd’hui, nos conseillers s’appuient sur des cas d’utilisation éprouvés, des solutions sectorielles prêtes à l’emploi en IA et des jeux de données spécialisées fiables pour aider les clients à s’y retrouver et à profiter d’un meilleur rendement de leurs investissements. »