Comment les banques tirent parti de l’intelligence artificielle

Poussées à concurrencer les startups fintech agiles, les banques se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) pour réduire les coûts et offrir une expérience client fluide. Des solutions telles que le chatbot de service client et les algorithmes de trading font partie des moyens les plus connus par les banques pour implémenter l'IA dans leurs environnements.

L'intelligence artificielle (IA) perturbe les industries à tous les niveaux. L'IA est devenue si répandue que 47% des entreprises qui ont des pratiques numériques avancées affirment avoir une stratégie d'IA bien définie. 

Pourtant, il existe quelques industries qui sont en tête en matière de croissance tirée par l'IA. La banque et la finance sont l'un de ces secteurs qui fait des progrès rapides dans l'IA. En fait, l'intelligence artificielle devrait permettre au secteur bancaire d' économiser 1 billion de dollars d'ici 2030 .

4 utilisations actuelles de l'IA dans le secteur bancaire

1. Chatbots
2. Algorithmes de trading
3. La cyber-sécurité
4. Automatisation des processus

Pourquoi le secteur bancaire montre-t-il la voie?

Les banques ont subi une vague de numérisation au cours des deux dernières décennies pour suivre l'évolution de la technologie. Les comptes ont été mis en ligne, les services bancaires par Internet sont devenus omniprésents et la plupart des services ont été mis à la disposition des clients via une application mobile. 

Cependant, la transformation numérique s'est accompagnée de menaces de sécurité accrues, poussant les gouvernements du monde entier à resserrer les réglementations. Cela a encore compromis la capacité des banques à suivre le rythme de la croissance technologique. 

Déjà, les banques n'étaient pas en mesure de faire des investissements lourds dans la technologie parce qu'elles devaient maintenir un ratio d'adéquation des fonds propres conformément à la réglementation internationale. Les entreprises Fintech qui ne sont pas soumises aux mêmes réglementations ont désormais un avantage concurrentiel distinct.

Par conséquent, les banques doivent répondre aux attentes croissantes des clients concernant une expérience personnalisée tout en réduisant les coûts et en améliorant les marges. De plus en plus, ils se sont tournés vers l' intelligence artificielle (IA)  pour résoudre ce problème. 

Service client amélioré par l'IA

Lorsque nous parlons d'IA dans le secteur bancaire, l'une des premières choses qui nous vient à l'esprit est l'amélioration du service client. L'IA utilise l'historique des clients pour développer une meilleure perspective sur les modèles et le comportement des clients. Cela leur permet de personnaliser leurs produits financiers et leurs interactions avec les clients, renforçant ainsi les relations avec les clients.

Supposons qu'un client cherche à acheter une nouvelle voiture. Une application bancaire basée sur l'IA guidera le client tout au long du processus, en lui donnant une idée de la dépense totale et des limites d'approbation de prêt en analysant ses antécédents de crédit, ses dépenses courantes et ses revenus. 

Les chatbots sont à l'avant-garde de cette expérience basée sur l'IA. Ces chatbots sont déployés par les banques pour agir en tant qu'agents du service client et fournir un service sans faille 24/7. À un niveau très basique, les chatbots comprennent les questions des clients à l'aide de la technologie de traitement du langage naturel (NLP). Ensuite, ils dirigent les clients vers la ressource appropriée.

Les chatbots sont également capables de guider les clients dans les opérations bancaires de base telles que l'ouverture et la fermeture d'un compte et le transfert d'argent.

Au fil du temps, on s'attendra à ce que les chatbots répondent à des requêtes moins courantes. Contrairement aux agents du service client humain , qui doivent généralement consulter leurs superviseurs pour des requêtes inhabituelles, les chatbots fourniront aux clients un service plus rapide et plus complet.

Les meilleurs exemples de chatbots activés par l'IA

Bank of America a développé un chatbot activé par l'IA appelé Erica, qui fournit des conseils financiers aux clients via des messages texte et une interface vocale. 

Contrairement aux agents du service client, Erica est disponible 24h / 24 et 7j / 7 et peut guider les clients à travers un certain nombre de transactions quotidiennes. Cela se traduit à la fois par un meilleur service client et par une réduction massive des coûts de personnel de première ligne.

La banque américaine Wells Fargo est allée plus loin en créant un chatbot qui exploite les données clients pour fournir des solutions personnalisées aux clients. Leur nouvelle application bancaire Greenhouse est également alimentée par l'IA. Il est conçu pour attirer la génération Y en effectuant des transactions régulières de manière totalement transparente.

Algorithmes de trading basés sur l'IA

Les robots basés sur l'IA sont désormais utilisés dans les salles de marché pour améliorer les performances. Ces algorithmes d'IA sont utilisés pour créer des stratégies d'investissement extrêmement complexes et très raffinées.

Michael Harte, responsable de l'innovation chez Barclays, estime que l'avenir de l'IA dans le secteur bancaire réside dans le trading algorithmique à grande échelle. Il dit que les données à haute vitesse peuvent être utilisées pour élaborer des stratégies d'investissement de pointe et devancer les concurrents. 

L'IA est particulièrement utile dans le trading haute fréquence où les taux de commande sont élevés et les transactions sont exécutées rapidement. Compte tenu du peu de temps dans ce type de trading, les solutions d'IA sont susceptibles de tirer parti des opportunités plus efficacement que les personnes.

Sécurité prise en charge par l'IA

La protection contre la fraude et le blanchiment d'argent est l'un des plus grands défis auxquels le secteur bancaire est confronté à travers le monde. En traitant et en compressant les données en une fraction de temps, l'IA permet aux banques de détecter ces problèmes et d'y répondre rapidement.

Même les plus grandes institutions qui sont aux prises avec des systèmes hérités cherchent maintenant à mettre à jour leur technologie pour gérer ces problèmes. Citibank est l'une de ces institutions. Citi utilise le Big Data et le Machine Learning pour surveiller les cybermenaces potentielles et les activités frauduleuses.

Automatisation des processus basée sur l'IA

L'automatisation des processus robotiques (RPA) est déjà le moteur de l'automatisation dans les banques et les institutions financières. Cependant, il évolue maintenant vers ce que l'on appelle l'automatisation des processus cognitifs, où des algorithmes d'IA sont utilisés pour effectuer une automatisation complexe.

À cette fin, JPMorgan Chase a investi dans COiN , une technologie capable d'examiner des documents et d'extraire des informations pertinentes en une fraction du temps qu'il faudrait à un humain pour le faire. COiN peut examiner 12 000 documents en quelques secondes, ce qui prendrait des années à un être humain.

À mesure que ces outils deviennent plus sophistiqués, les ressources humaines peuvent être détournées de ces tâches vers des rôles plus stratégiques et générateurs de revenus.

L'IA n'est pas un remède magique  

Bien que le rôle de l'IA dans le secteur bancaire ne cesse de croître, il a déjà eu un impact considérable sur le secteur, avec un énorme 199 milliards de dollars d'économies réalisées uniquement grâce aux chatbots et à la banque conversationnelle .

Cela ne veut pas dire que l'IA ne peut pas avoir d'effets secondaires troublants. En mettant l'accent sur l'efficacité et l'optimisation des coûts, les opportunités pour certains types d'emplois humains peuvent chuter considérablement. En 2018, Citi a annoncé que les solutions d'IA qu'elle avait mises en œuvre élimineraient 10000 emplois d' ici 2023.

En outre, des recherches ont fait craindre que les stratégies d'investissement fondées sur l'IA puissent contenir des préjugés cachés et des pratiques discriminatoires . Ces algorithmes dits de «boîte noire» sont opaques et les régulateurs tentent d'assurer la validation humaine de leurs processus pour éviter des conséquences involontaires.

Cela dit, la mise en œuvre responsable de l'IA par les banques peut offrir de puissants avantages en matière d'expérience client et de réduction des coûts.