IA générative dans l'industrie bancaire - Comment elle pourrait faire économiser des milliards aux banques

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 Dans notre monde en constante évolution, l'intégration des technologies d'intelligence artificielle revêt aujourd'hui une importance cruciale. Pour que les institutions bancaires puissent non seulement perdurer, mais également prospérer, il est impératif d'adopter et de mettre en œuvre ces technologies à une échelle plus vaste. À l'échelle mondiale, les projections de McKinsey annoncent un potentiel extraordinaire : les technologies d'IA ont la capacité de générer une valeur remarquable de 1 000 milliards de dollars par an pour le secteur bancaire. Ce chiffre met en lumière les immenses opportunités qui s'offrent à ceux qui explorent pleinement le potentiel de l'IA dans le domaine bancaire.  

Dans ce blog, nous approfondirons l' impact de l'IA générative dans le secteur bancaire

L'évolution de la technologie dans le secteur bancaire  

Sur plusieurs décennies, les banques ont constamment été à l'avant-garde des innovations technologiques, réinventant ainsi leurs interactions avec leurs clients. Les années 1960 ont marqué l'introduction des guichets automatiques, tandis que les années 70 ont vu l'avènement des paiements électroniques par carte. Les années 2000 ont été marquées par l'adoption généralisée des services bancaires en ligne, accessibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, rapidement suivie par la prolifération des "services bancaires mobiles" dans les années 2010. Plus récemment, avec une multitude d'applications possibles, les technologies d'intelligence artificielle ont le potentiel de stimuler les revenus en affinant la personnalisation des services pour les clients et les employés.

Dans le domaine bancaire, l'IA générative possède le potentiel d'accroître encore davantage l'efficacité déjà obtenue par l'intelligence artificielle, en prenant en charge des tâches de moindre valeur liées à la gestion des risques, telles que la création de rapports requis, la surveillance des évolutions réglementaires et la collecte de données. - McKinsey

Que peut faire l’IA générative ?  

• Génération de texte : L'IA générative a la capacité de créer des textes naturels dans divers contextes, qu'il s'agisse d'essais, d'histoires, de poèmes ou même de code informatique.
• Traduction de langue : L'IA générative peut effectuer des traductions de texte d'une langue à une autre avec une grande précision.
• Réponse aux questions : L'IA générative peut répondre à des questions en se basant sur un contexte donné, qu'il s'agisse d'un paragraphe ou d'un document.
• Récapitulatif : L'IA générative peut résumer des morceaux de texte longs en créant des résumés plus courts et plus concis.
• Analyse des sentiments : L'IA générative peut analyser le sentiment d'un texte donné, en déterminant s'il est positif, négatif ou neutre.
• Chatbot : L'IA générative peut être utilisée comme un chatbot pour simuler des conversations humaines avec les utilisateurs, en répondant à leurs questions et en fournissant de l'assistance.
• Complétion de texte : Elle peut prédire le mot ou l'expression suivante dans une phrase ou un paragraphe, ce qui la rend utile pour des tâches telles que la saisie semi-automatique et la correction automatique.
• Classification de texte : Elle peut classifier le texte en différentes catégories en fonction de son contenu, que ce soit des articles de presse, des critiques de produits ou des publications sur les réseaux sociaux.
• Modélisation du langage : Elle peut être affinée pour générer du texte dans un style ou un domaine spécifique, comme la rédaction technique, la recherche universitaire ou la création littéraire.

Transformer l'expérience bancaire

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L'IA générative est devenue omniprésente, et le secteur bancaire en ressent déjà des effets tangibles, tels que la réduction des dépenses, une expansion rapide des revenus, et le renforcement des opérations cruciales du centre de contact, tout cela n'étant qu'un avant-goût des changements transformationnels en cours. Selon l'enquête Technology Vision 2023 d'Accenture, les dirigeants bancaires se préparent à expérimenter divers modèles fondamentaux d'IA, notamment de grands modèles de langage, dans des domaines tels que l'analyse des données (59 %), l'automatisation des processus (58 %) et le support client (57 %).

L'utilisation d'outils d'IA générative peut contribuer à accroître la satisfaction des clients, à améliorer la prise de décision et l'expérience des employés, tout en réduisant les risques grâce à une surveillance accrue de la fraude. Voici quelques exemples d'applications :

1. Soutien d'un agent virtuel : Un robot d'IA générative formé sur des connaissances exclusives peut fournir une assistance technique continue, renforçant ainsi les services de première ligne en fournissant des informations précises à la demande. Cela favorise les interactions avec les clients, valide les offres, et garantit une expérience client transparente.
2. Surveillance et alertes en temps réel : La technologie surveille les industries et les clients, en alertant sur des requêtes sémantiques provenant de sources publiques. Elle aide les gestionnaires à récupérer et à synthétiser rapidement des informations à partir d'une vaste base de connaissances interne.
3. Efficacité des opérations en back-office : Les chatbots axés sur les clients associent les demandes des utilisateurs à des experts en services en fonction de divers critères. Les assistants d'IA générative permettent un accès instantané aux guides et politiques de produits, améliorant ainsi le service client tout en réduisant les coûts en back-office.
4. Accès rapide à l'information pour les employés : Les assistants IA génératifs permettent aux employés d'accéder rapidement à toutes les informations pertinentes, telles que les guides et les politiques de produits, facilitant ainsi la résolution immédiate des demandes des clients.
5. Gestion des requêtes des clients : L'IA générative peut être utilisée comme chatbot pour gérer les requêtes des clients, mettre à jour les soldes, initier des transferts, modifier des profils et résoudre des enquêtes complexes.

En résumé, l'IA générative peut résumer des textes longs en des résumés courts et concis, tout en étant capable d'analyser les sentiments d'un morceau de texte donné pour déterminer s'ils sont positifs, négatifs ou neutres.

Banque Entreprises adoptant l'IA générative    

Des entreprises de premier plan adoptent l'IA générative dans l'ensemble de leurs opérations :

Swift : Reconnaissant le potentiel impressionnant de modèles tels que ChatGPT et GPT-4, Chalapathy Neti, responsable de l'IA chez Swift, salue leur impact transformateur et signale une ouverture envers ces innovations.

ABN Amro : Cette banque néerlandaise teste l'IA générative pour automatiser la synthèse des interactions entre le personnel et les clients, améliorant ainsi l'efficacité et la collecte de données sur les clients.

Banque ING : Mariana Gomez de la Villa, responsable de l'innovation chez ING Bank, a révélé les efforts continus de la banque en matière d'expérimentation de l'IA générative, axée sur la refactorisation du code et l'analyse du comportement des clients.

Goldman Sachs : L'expérimentation interne vise à utiliser l'IA générative pour automatiser la génération et les tests de code, et la banque a également accueilli la startup "Louisa" depuis son incubateur, utilisant l'IA pour les fonctions de médias sociaux d'entreprise.

Morgan Stanley : En explorant l'IA générative, la banque déploie un chatbot alimenté par OpenAI pour améliorer le support fourni par sa vaste équipe de conseillers financiers, garantissant ainsi des interactions personnalisées avec les clients. Cet assistant intègre de manière transparente la recherche et la création de contenu, permettant aux conseillers de localiser et de personnaliser rapidement les informations pertinentes pour répondre aux besoins de chaque client à tout moment.

Vers l'avenir : l'avenir du secteur bancaire avec l'IA générative    

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Selon les prévisions de MarketResearch.biz, le marché mondial des services financiers basés sur l'IA générative connaîtra une croissance significative, passant d'une valeur de 847,2 millions de dollars en 2022 à un chiffre impressionnant de 9 475,2 millions de dollars d'ici 2032, comme en témoigne leur rapport.

Dans un contexte plus large, l'influence perturbatrice des technologies d'IA générative peut considérablement améliorer la capacité du secteur bancaire à atteindre quatre objectifs essentiels : augmenter les profits, offrir des expériences personnalisées à grande échelle, créer des interactions omnicanales remarquables et accélérer les cycles d'innovation. Ignorer l'intégration de l'IA en tant que pierre angulaire de la stratégie et des opérations, et ne pas adopter une approche "IA d'abord", expose les banques à une concurrence qui les dépassera et à une perte de clients. Ce risque est amplifié par les tendances actuelles :

⚡ Demandes croissantes des clients : En raison de l'adoption croissante des services bancaires numériques due à la pandémie de COVID-19, l'utilisation des services bancaires en ligne et mobiles a connu une augmentation de 20 à 50 %. Après la pandémie, jusqu'à 45 % des consommateurs prévoient de réduire leurs visites en personne en agence. Cette transition numérique croissante élève les attentes des clients, influencées par les expériences offertes par les grandes entreprises technologiques. Selon une enquête récente menée par Bain & Company auprès de près de 30 000 clients bancaires dans 11 pays, ceux qui reconnaissent des expériences bancaires personnalisées sont plus enclins à attribuer un score Net Promoter Score (NPS) plus élevé à leur banque.

🚀 Intégration de l'IA dans les principales institutions : De plus en plus d'institutions financières de premier plan intègrent progressivement des technologies avancées d'IA. Un nombre étonnant de 60 % des personnes interrogées dans le secteur des services financiers ont déclaré que leur entreprise avait adopté au moins une capacité d'IA. Les technologies d'IA les plus couramment utilisées incluent l'automatisation des processus robotiques (36 %), les assistants virtuels ou les interfaces conversationnelles (32 %) et les techniques d'apprentissage automatique (25 %).

🏦 Incursion des géants de la technologie dans les services financiers : Les géants de la technologie pionniers étendent leur influence aux services financiers, considérant cela comme une extension naturelle de leurs modèles commerciaux de base. Forts d'une clientèle nombreuse, de données abondantes, de compétences en matière d'innovation (y compris l'IA) et d'un accès à des capitaux à faible coût, ces titans sont prêts à remodeler le paysage des services financiers en tirant parti de leurs avantages uniques pour obtenir un avantage concurrentiel.

Konverso & IA générative

Notre mission consiste à fournir des solutions qui orchestrent l'IA générative avec les données d'entreprise, les connaissances et les applications pour créer une valeur exceptionnelle pour nos clients. Nos solutions permettent aux agents des centres de contact de fournir un support client de la plus haute qualité.

En mettant l'accent sur la sécurité et en proposant des applications pratiques, nous nous efforçons d'intégrer l'IA de manière bénéfique dans les flux de travail et les processus d'entreprise, tels que l'expérience employé (EX) et l'expérience client (CX).

Konverso apporte de la valeur en aidant les entreprises à exploiter des modèles de langage étendus (LLM) tout en minimisant les risques associés. Nous reconnaissons l'importance cruciale de la confidentialité et de la sécurité dans les environnements d'entreprise, et nous travaillons activement à combler le fossé entre les LLM et les besoins spécifiques du secteur bancaire. En mettant en place des mesures solides en matière de confidentialité et de sécurité, Konverso s'engage à garantir que les entreprises puissent tirer parti de la technologie LLM sans compromettre leurs données sensibles ni courir des risques excessifs.

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SOURCES :   https://www.leewayhertz.com/generative-ai-in-finance-and-banking/#:~:text=prevent %20fraudulent% 20activities.-,Prendre %20your% 20banque %2Ffinance% 20entreprise %20to% 20le %20next% 20niveau%20avec, et %20deliver% 20exceptionnelles %20customer% 20expériences. & text=Génératif %20AI% 20peut %20significantly% 20améliorer %20fraud% 20détection %20algorithms% 20et %20s systèmes .   siladityaray/2023/03/22/goldman-is-reportedly-using-ai-to-write-code-as-banks-crack-down-on-chatgpt-use/?sh=2f9c39783300   https://www.thebanker.com/Generative-AI-could-save-banks-billions-1688025535#:~:text=The %20report% 20également %20suggests% 20que, de %20the% %20annual% de l'industrie %20annual% annuel 20revenus .   https://bankingblog.accenture.com/how-banks-scale-generative-ai- pour la croissance   https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/financial %20s ervices/our %20i nsights/building %20the% 20ai %20bank% 20of %20the% 20future/building-the-ai-bank-of-the-future.pdf   https://www.accenture.com/us- fr/insights/technology/technology-trends-2023?c=acn_glb_technologyvisionewsroom_13446929 & n=mrl_0323   https://marketresearch.biz/report/generative-ai-in-financial-services-market /   https://www.marketsandmarkets.com/industry -news/Miser sur l'innovation : -Le-pouvoir-perturbateur-de-l'IA-générative   https://www.forbes.com /sites/michaelabbott/2023/05/08/what-generative-ai-means-for-banking/amp/   https://hbr.org/2023/08/using-ai- pour-établir-des-connexions-plus-fortes-avec-les-clients