L’intelligence artificielle et la banque de demain

L’intelligence artificielle et la banque de demain


A l’heure où le smartphone est souverain et bouleverse les modèles d’interaction avec le client (carte bancaire, portefeuille, conseiller), où les fintech et géants du web (Amazon Alexa, Paypal, Applepay…) viennent intermédier la relation du client avec sa banque traditionnelle, les banques doivent tenir le cap face à ce raz-de-marée historique. Chiffres à l’appui, les start-ups technologiques et fintech pourraient en effet aspirer jusqu’à 25 % des parts de marchés aux banques traditionnelles d’ici à 2020. Pour la banque, la maitrise de son patrimoine de données et de son Intelligence Artificielle apparait comme une condition essentielle afin de s’adapter à ce monde qui se transforme. En somme, ne pas céder ses activités une à une aux nouveaux acteurs technologiques, mais au contraire, rester maitre de sa technologie et l’exploiter — dans une juste et saine mesure — pour creuser l’avantage concurrentiel. Aujourd’hui, les conditions ne semblent pas encore réunies pour un succès des banques françaises sur le sujet. Véritables catalyseurs de performance, et bras droits de la relation client, l’exploitation massive de données et l’Intelligence Artificielle offrent de nombreuses possibilités qu’il sera opportun de saisir rapidement. Mais de quels cas d’usages parle-t-on au juste ? Quelle place laissée pour l’humain dans cette nouvelle jungle d’algorithmes ? Comment distinguer le buzz de l’IA à réelle valeur ajoutée ?

 

LE DOMAINE BANCAIRE EST DEJA MARQUE PAR DE NOMBREUSES OPPORTUNITES IA A SAISIR

 

Pour répondre aux nouvelles attentes des clients, les banques historiques se sont tournées vers des activités 100 % digitales pour tendre vers des coûts plus bas et une relation client simplifiée (spin-off digitales type INGDirect, Boursorama, Fortuneo, HelloBank!…). Mais si cette digitalisation a progressé ces dernières années, le recours à l’intelligence artificielle s’avère désormais déterminant pour conserver l’avance en matière de performance et relation client. En 2017, le rapport France is AI listait les multiples usages potentiels de l’IA dans les services financiers : gestion des Centres de Relation client, analyses prédictives, Chatbots, etc. L’emploi d’outils d’Intelligence Artificielle dans ce secteur concerne en effet des applications très diverses et recouvre une grande variété de fonctions, qui peuvent être divisées en trois axes stratégiques :

 

Les banques se tournent aujourd’hui en particulier vers les cas d’usage liés à l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, à forte valeur ajoutée. Ces cas d’usage font souvent appel à des technologies relativement simples comme le RPA — Robotic Process Automation —, et de manière croissante à des systèmes plus élaborés tels le NLG — Natural Language Generation. Par exemple, des sociétés comme Yseop implémentent en quelques mois des cas d’usage autour de la génération de textes intelligents, pour aider les conseillers bancaires à préparer leurs entretiens clients notamment. Dans les Centres de Relation client bancaires, l’IA apporte un appui sur des micro-tâches, pour faciliter l’accès aux bases de connaissance, ou prendre en charge des conversations clients simples. L’IA offre ici un gain de temps non-négligeable. Selon le rapport Intelligence Artificielle et Travail de France Stratégie, en matière de relation client bancaire les outils d’IA qui traitent du volet règlementaire sont parmi les plus élaborés : détection de comportements frauduleux, notation du risque crédit, etc. Les systèmes cognitifs permettent par exemple d’analyser des masses de données de tera- (voire peta-) octets pour repérer, sans qu’ils aient été imaginés au préalable, des comportements anormaux. Ces applications concernent l’ensemble du réseau bancaire (agences, internet, mobile), des marchés (entreprises, particulier, banque privée) et des moyens de paiement associés. Enfin, l’un des sujets phares relatifs à la relation client et à l’intelligence artificielle reste… le ChatBot. Ces interfaces de conversations donnent un accès plus rapide et direct aux services Clients. Disponibles 24h/24h, elles sont capables de répondre, via des textes préprogrammés, à plusieurs centaines voire milliers de questions, et de réaliser des actions à la place du client. Si elles modifient aujourd’hui la relation client bancaire, leur véritable potentiel de transformation réside cependant dans les usages plus « novateurs », déjà en production à l’étranger pour certains : recommandations personnalisées sur de l’optimisation d’investissements, aide à la prévention et à la modélisation des risques, aide à la souscription de produits, reconnaissance des émotions, etc.

 

POUR LIRE L’INTEGRALITE DE L’ETUDE : https://www.wavestone.com/fr/insight/intelligence-artificielle-banque-de-demain/

 

 

Wavestone   /   07/03/2019


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