Le point de bascule est largement atteint. Peu de chemins peuvent désormais se passer de l'Intelligence Artificielle (IA). La pression initialement légère pour les entreprises et les institutions de découvrir et d'utiliser rapidement les possibilités pour leur secteur ne cesse d'augmenter. Les opportunités doivent être saisies, les risques évités. Les banques reconnaissent également le changement nécessaire et font les premiers pas.
Intelligence Artificielle : Partie intégrante de l'avenir des banques
Selon une enquête de la Confinpro AG en collaboration avec la VÖB-Service GmbH, 65 % des plus de 380 experts des services financiers allemands interrogés sont convaincus que l'IA et les banques sont indissociables. En revanche, les organisations qui manquent l'intégration des dernières technologies, comme le Machine Learning, encourront un désavantage concurrentiel énorme pour 87 % d'entre eux.
Pour de nombreuses banques, l'IA ne résonne donc plus seulement comme une musique d'avenir lointaine. Selon les résultats, deux tiers des banques et assurances en Allemagne utilisent déjà des solutions d'IA. Cela va des chatbots dans les applications bancaires, avec lesquels les clients peuvent interagir, jusqu'à l'automatisation des processus. Ce nouveau stade d'évolution ne peut cependant pas être atteint seul selon les participants à l'étude. 72 % voient des partenaires technologiques comme un soutien pour une intégration plus poussée des applications d'IA. Notamment pour surmonter ensemble les obstacles posés sur leur chemin.
Surmonter les obstacles
Les banques rencontrent des défis surtout au début. Reculer et repousser la mise en œuvre à plus tard n'est pas une alternative judicieuse compte tenu de la montée en puissance générale de l'IA. Il est plutôt utile de dévoiler les difficultés initiales et de chercher activement des solutions. Les obstacles typiques sont les suivants :
- – Données manquantes ou qualité des données insuffisante
- – Faible savoir-faire en matière d'Intelligence Artificielle
- – Incertitudes concernant les exigences réglementaires (entre autres, protection des données)
- – Infrastructure informatique obsolète
- – Absence de définition des objectifs et cas d'usage peu clairs
- – Intégration inadéquate de tous les départements/fonctionnaires
Si les banques sont conscientes de leurs défis individuels et cherchent des solutions avant le début du projet, elles gardent à l'esprit les facteurs de réussite clés pour les projets d'IA. Avec suffisamment de données, de qualité de données, de savoir-faire en informatique et la connaissance de leurs propres objectifs ainsi que des réglementations en vigueur, le succès du projet est à portée de main.
Opportunités reconnues : Modèles d'IA pour le secteur bancaire
Mais dans quelle direction les banques peuvent-elles réfléchir ? Compte tenu des divers usages possibles de l'IA, il est crucial d'évaluer quels processus peuvent être efficacement automatisés, où une interaction homme-machine sensée est envisageable et où les employés doivent rester un point de contact indispensable. Trois scénarios montrent les bénéfices.
Améliorer le service client : L'idée derrière cela est connue. Celui qui connaît ses clients peut leur faire des recommandations sur mesure. Les algorithmes d'IA se basent sur ce point et génèrent des suggestions pour les conseillers bancaires concernant des fonds, des actions ou des obligations pour leurs clients. L'évaluation des risques des portefeuilles peut également être automatisée par l'IA pour garantir la sécurité et atteindre une satisfaction maximale des clients.
Réduire la criminalité financière : Les transactions suspectes peuvent être détectées à l'aide de modèles d'IA. Les applications analysent par exemple les transactions en fonction de divers critères comme le montant, la devise, le pays de destination et le type de transaction. Si des divergences sont remarquées, l'IA les signale à un conseiller clientèle, qui peut les vérifier manuellement et, en cas de suspicion évidente, les transmettre au département de la criminalité financière. Ainsi, l'IA aide à lutter contre le blanchiment d'argent et autres.
Supporter les thèmes de durabilité : La capacité à traiter rapidement de grandes quantités de données présente aussi des avantages pour le domaine de la durabilité. À partir de 2023, les banques doivent par exemple publier quelles affaires sont considérées comme "vertes", basées sur les classifications de l'UE, comme les prêts pour l'énergie solaire et éolienne. Les banques ont besoin de nouvelles données de leurs clients commerciaux pour cela. Ce qui était auparavant vérifié manuellement peut être automatisé rapidement et efficacement avec l'IA à l'avenir.
Pérennité – avec l'IA
Que ce soit pour le service client, la lutte contre la criminalité financière, l'accomplissement des obligations de durabilité ou simplement pour l'optimisation des processus internes, l'IA a déjà de nombreux champs d'application dans le secteur bancaire aujourd'hui. Comme l'avenir réserve encore d'autres points de connexion et ainsi des facilités et des opportunités, il appartient désormais à tous les responsables de rester éveillés aux développements de l'IA et de saisir les potentiels dès le début.
Êtes-vous curieux de connaître d'autres possibilités d'utilisation de l'IA dans la gestion de l'argent ?