Conserver une longueur d’avance sur l’IA : six considérations pour les cadres du secteur bancaire

L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire ne date pas d’hier. Les banques explorent et investissent dans son potentiel depuis plusieurs années déjà. Cependant, avec l’avènement de l’IA générative et le rythme accéléré de ses avancées technologiques, les hauts dirigeants du secteur bancaire se réjouissent de la perspective de concevoir de meilleurs produits plus rapidement tout en réduisant leurs coûts. Pour plusieurs, l’IA leur permettra ainsi de faire la transition vers la banque numérique.

Voici un exemple tiré de notre étude La voix de nos clients de 2023 : près de 73 % des 283 hauts dirigeants du secteur bancaire interrogés en sont à l’étape de la collecte de données, de la preuve de concept ou de la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. En outre, l’IA sera l’un des principaux domaines d’investissement en innovation au cours des trois prochaines années.

Alors que les solutions et les fournisseurs d’IA se multiplient à un rythme rapide, l’un des principaux défis des banques consiste à conserver une longueur d’avance tout en réduisant les risques. De quelle manière les banques peuvent-elles tirer parti de l’IA pour améliorer l’expérience client, développer de nouveaux produits et services (plus rapides et moins chers) et améliorer l’efficacité opérationnelle, sans provoquer de risques inconsidérés? De quelle manière peuvent-elles se servir de l’IA de façon plus stratégique afin de stimuler une croissance rentable et d’assurer la pérennité de leur entreprise?

Six éléments clés sont à prendre en compte par les hauts dirigeants du secteur bancaire qui entreprennent ou accélèrent leur parcours d’IA.

Question 1 : En quoi l’IA changera-t-elle nos relations avec les clients?

La mission première des banques est de promouvoir et de protéger les intérêts financiers de leurs clients. Voilà fondamentalement la raison d’être de ces entreprises. Par conséquent, trouver des moyens de mieux servir les clients est un impératif commercial continu et un défi de taille, d’autant plus que les nouvelles technologies permettent à de nouveaux concurrents de pénétrer le marché. Dans le cadre de l’étude La voix de nos clients de cette année, par exemple, les demandes des clients (notamment en lien avec les services numériques et la prestation omnicanale de services personnalisés) sont les principales tendances sectorielles citées, tandis que la cybersécurité se classe au premier rang des tendances.

Les banques ont compris que pour conserver une longueur d’avance sur leur concurrence, elles doivent continuellement améliorer l’expérience client dans l’ensemble de leurs gammes de services. On parle ici d’ajouter de la valeur à la relation client à chaque point de contact tout au long du parcours client. Sans une expérience client différenciée, les banques perdront du terrain au profit des entreprises en démarrage, des entreprises de technologies financières et d’autres nouveaux acteurs spécialisés dans l’innovation des services bancaires.

L’IA est très prometteuse dans la transformation de la relation client traditionnelle dans le secteur bancaire. Les cas d’utilisation de l’IA dans l’expérience client semblent sans limites. On peut mentionner les agents virtuels intelligents qui révolutionnent l’expérience client et offrent le même service que des agents humains en accédant aux données des clients dans divers systèmes bancaires. L’IA soutient également le libre-service et la personnalisation. Les clients peuvent par ailleurs accéder à des services par eux-mêmes, partout et en tout temps, tout en bénéficiant d’un soutien plus adapté et d’offres personnalisées.

Question 2 : Les partenariats en IA sont-ils importants?

De nombreuses banques ont choisi de s’associer à des entreprises en démarrage et à des entreprises de technologies financières pour mettre à profit leur innovation, leurs solutions et leur agilité plutôt que de se placer en concurrence directe avec elles. En effet, près de 60 % des hauts dirigeants du secteur bancaire interrogés dans le cadre de notre étude La voix de nos clients cette année bénéficient de l’appui d’entre 1 et 20 partenaires stratégiques externes.

Les banques se demandent maintenant si ce type d’approche de partenariat fonctionnera avec l’IA. L’intelligence artificielle créera-t-elle de nouvelles occasions de partenariat et renforcera-t-elle les partenariats existants ou perturbera-t-elle plutôt les écosystèmes actuels?

Bien que les banques comprennent la nécessité des partenariats, elles souhaitent conserver la direction et le contrôle des opérations. L’émergence rapide des fournisseurs d’IA leur permettra-t-elle de suivre la cadence et de collaborer efficacement?

En poursuivant ses propres cas d’utilisation de l’IA, CGI a réalisé la valeur des partenariats d’IA et en a tiré profit. Tout comme les partenaires d’autres domaines technologiques sont devenus essentiels dans le secteur bancaire, les partenariats en IA seront tout aussi essentiels pour tirer parti de tous les avantages qu’offre cette technologie. La clé réside dans le choix des bons fournisseurs à partir d’un bassin qui croît rapidement et dans l’assurance que ces partenariats font partie d’un écosystème sûr et fiable.

De plus, outre les fournisseurs de solutions d’IA, les entreprises de services de conseils en management et en TI possédant une expertise et une expérience dans l’exécution de l’IA, mais aussi dans l’élaboration de stratégies et de feuilles de route d’IA, seront essentielles au succès de l’IA pour une banque.

Question 3 : L’IA peut-elle aller au-delà de l’automatisation pour faire progresser la stratégie globale d’une banque?

Il s’agit d’une question fondamentale dont l’incidence est majeure. Les tendances technologiques antérieures dans le secteur bancaire, comme les microservices, les API, la chaîne de blocs et l’informatique en nuage, ont principalement eu une incidence sur les activités d’arrière-guichet, générant des gains d’efficacité et des économies de coûts.

Les avantages de ces tendances sont plutôt orientés sur le plan technique. On peut citer l’informatique en nuage qui permet une livraison plus rapide : les banques sont ainsi en mesure d’économiser temps et argent. Il en va de même pour les API, qui permettent de réduire les exigences en matière d’infrastructure et d’accélérer le traitement, notamment les opérations en temps réel.

Ces types d’avantages ont une incidence sur l’arrière-guichet d’une banque, mais pas nécessairement sur son orientation et ses objectifs stratégiques, parmi lesquels figurent notamment la croissance et la diversification des revenus, les facteurs ESG, les risques géopolitiques, les taux d’intérêt élevés et les risques de crédit.

La portée de l’IA est toute autre. Son incidence est bien plus vaste. L’IA permet à une banque de façonner son orientation stratégique et de faire des gains qui dépassent très largement ses activités d’arrière-guichet. C’est pourquoi, contrairement aux tendances technologiques antérieures, nous constatons un enthousiasme plus important à l’égard de l’IA au sein du volet commercial des banques.

L’IA permet aux hauts dirigeants d’entreprise de voir plus grand. En partenariat avec les leaders des fonctions informatiques, ces derniers en étudient le potentiel tout en évaluant soigneusement les risques. L’une des priorités absolues des dirigeants des fonctions d’affaires et informatiques est de se concentrer sur la stratégie en matière de données de la banque afin d’optimiser les données utilisées et de concrétiser ce que laisse augurer l’IA.

Question 4 : Comment puis-je déterminer si et quand mon entreprise devrait adopter des solutions d’IA?

Ici comme ailleurs, le défi de toute organisation est de trouver le bon outil qui convient à une tâche donnée. L’automatisation simple, c’est-à-dire l’extraction de données d’un système cible à l’aide d’une règle simple ou d’une interface de programmation d’applications, fait partie du secteur bancaire depuis longtemps. L’automatisation robotique s’assurant que les bons formulaires sont remplis de la bonne façon et sont envoyés au bon endroit existe également depuis un certain temps. Les banques utilisent également l’analyse prédictive pour mieux comprendre ce qui pourrait survenir dans leur entreprise.

À quel moment l’IA s’avère-t-elle vraiment nécessaire? Que peut ajouter l’IA à ces technologies? Une multitude de nouveaux cas d’utilisation émergent et justifient le recours à l’IA ou son association à des formes plus simples d’intelligence et d’automatisation afin d’accélérer les tâches existantes et d’en tirer des renseignements plus pertinents. L’IA va au-delà de l’agrégation des données, de la vérification des formulaires et de l’analyse prédictive au moyen de l’analyse de données, de la présentation de différents scénarios et de recommandations concernant le plan d’action qu’une banque doit adopter en fonction de ses objectifs. Ce choix fait évidemment l’objet d’une vérification humaine afin de s’assurer que les données sous-jacentes sont exactes et de valider les résultats.

L’IA est le tout dernier outil de la boîte à outils. Toutefois, bien que son potentiel soit remarquable, le risque de la surutiliser – et de gaspiller des efforts – est bien réel. La clé est de savoir quand et comment l’utiliser, et c’est à cette étape qu’un partenaire commercial et technologique spécialisé en IA peut vous apporter son aide.

Question 5 : Quels sont les différents types d’IA et leurs défis respectifs?

Les technologies d’IA se répartissent en trois catégories : étroite, générale et super. Parmi celles-ci, le type d’IA dont on parle le plus à l’heure actuelle est l’IA générative, qui fait habituellement partie de l’IA étroite. La catégorie étroite comprend les technologies d’IA ayant un éventail de capacités restreint. Il s’agit de tâches uniques et spécifiques à un objectif et leurs capacités sont étroitement limitées. On parle ici de la reconnaissance faciale, vocale et de données ou de technologies comme Siri et Alexa. La plupart des entreprises ont recours à des technologies d’IA qui entrent dans cette catégorie.

La catégorie générale englobe les technologies d’IA regroupant des renseignements plus larges susceptibles de comprendre et d’imiter nos comportements. Les cas d’utilisation dans cette catégorie sont limités à l’heure actuelle, mais comprennent, par exemple, ChatGPT et les nouveaux systèmes de lutte contre la criminalité financière. L’IA générative entre alors en jeu à mesure qu’elle se sophistique au fil du temps.

Dans la catégorie de la superintelligence artificielle se trouvent les technologies d’IA dotées d’une capacité d’autoapprentissage et capables de traiter et de prendre des décisions qui dépassent les compétences humaines. Cette catégorie est celle qui nous préoccupe le plus en ce moment, car nous sommes de plus en plus conscients du potentiel des systèmes de superintelligence artificielle et des risques engendrés.

Quel que soit le type d’IA, trois principaux défis se posent : la qualité des données, l’utilisation éthique et la durabilité environnementale. La qualité des données est importante, parce que leur qualité est nécessaire à la formation du modèle d’IA que vous avez conçu. La qualité des données peut atteindre une précision de 90 % en quelques semaines, mais une précision de 100 % peut exiger de longues années.

L’utilisation éthique de l’IA est un autre défi en raison du volume de données que les modèles d’IA peuvent ingérer et des résultats qu’ils sont en mesure de générer. Ces capacités soulèvent de nombreuses questions, comme la protection des renseignements personnels, l’équité, la précision et la transparence. Les banques souhaitent utiliser l’IA pour prendre des décisions plus rapides et plus précises sans causer de préjudice.

Enfin, à mesure que les banques effectuent des avancées dans leurs engagements en matière de développement durable, l’IA pose un défi compte tenu de la consommation élevée d’énergie des grands modèles linguistiques. Il sera essentiel d’examiner l’incidence des capacités informatiques nécessitées par l’IA sur les objectifs environnementaux d’une banque afin d’établir un équilibre entre les avantages de l’IA et les progrès de l’empreinte écologique de la banque.

Question 6 : De quoi une banque devrait-elle tenir compte lorsqu’elle entame un parcours d’IA?

De nombreuses banques sont prêtes à se lancer dans la course à l’IA, mais ne savent pas par où commencer. Les sujets de préoccupation concernent l’utilisation responsable de l’IA, le rendement du capital investi, la gouvernance et l’incidence organisationnelle. Toutefois, les banques sont très intéressées par l’étude de nouveaux cas d’utilisation susceptibles de leur permettre d’augmenter leurs revenus et d’optimiser leurs coûts.

Avant d’entamer le processus, il est important d’élaborer une stratégie et une feuille de route claires, de mettre à l’essai et d’apprendre des cas d’utilisation réels comme cela a été le cas pour toute nouvelle technologie. Nous pouvons tirer des leçons précieuses des débuts de l’adoption de l’infonuagique et de la chaîne de blocs, par exemple, pour exploiter la puissance de l’IA de façon responsable et au rythme où elle s’accélère.

C’est pourquoi il est essentiel pour les banques de trouver un partenaire expérimenté en services de conseils en management et en TI capable de les aider à orienter leur stratégie d’IA. Un partenaire ayant une perspective mondiale des services bancaires et de l’IA, des ressources et des clients à l’échelle mondiale et une expérience éprouvée en intégration est en mesure d’offrir une vision pratique de la dynamique de l’IA, des cas d’utilisation et des facteurs de réussite.

Au cas où une banque ne souhaite pas être la première à mettre à l’essai un cas d’utilisation de l’IA, un partenaire mondial peut le présenter à son groupe de clients du secteur bancaire, minimisant ainsi les risques tout en maximisant les avantages.

Conclusion

Il est manifeste que l’IA est en mesure d’offrir un large éventail de capacités, des produits et services novateurs ainsi qu’une valeur commerciale importante. Les hauts dirigeants de grandes banques misent sur cette technologie pour tirer parti de ses nombreux avantages et conserver une longueur d’avance dans un contexte où celle-ci évolue rapidement.

CGI collabore avec les plus importantes banques du monde entier afin de les soutenir dans leur parcours d’IA. Nous sommes un partenaire qui les soutient pour voir plus grand. Grâce à notre expertise et à nos capacités en IA, nous permettons aux banques de comprendre le potentiel de cette technologie au sein de leurs activités, de mettre en place le bon parcours et les bonnes capacités en vue d’atteindre leurs objectifs stratégiques tout en demeurant concurrentielles.

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à communiquer avec moi ou à consulter la section Intelligence artificielle.