De nombreuses institutions financières échouent à adopter une perspective durable pour exploiter les opportunités offertes par l’utilisation de l’intelligence artificielle, en particulier en ce qui concerne la réduction des coûts. Pourtant, les potentiels sont considérables.

Les banques ont toujours rapidement réagi aux changements technologiques. Par exemple, l’introduction de distributeurs automatiques de billets dans les années 60, de paiements par carte dans les années 70, d’automatisation des services clients dans les années 80, de services bancaires 24 heures sur 24 dans les années 2000 et peu après, de services bancaires en ligne. Cependant, l’exploitation du potentiel de réduction des coûts est une importante challenge pour les grandes institutions financières. Les raisons incluent l’incertitude liée à une stratégie technologique globale et à ses véritables opportunités techniques. Pourtant, l’utilisation de l’intelligence artificielle offre de multiples possibilités.

L’IA, le plus grand réducteur de coûts à long terme pour les banques

Selon une étude de l’Institut de recherche financière Autonomous, les économies potentielles dans le secteur financier grâce à l’utilisation d’algorithmes intelligents dépassent largement celles des autres secteurs. Ainsi, d’ici 2030, 22 % des coûts existants des prestataires de services financiers pourront être économisés grâce à l’IA. Selon une étude du cabinet de recherche de marché Juniper Research, rien que la mise en œuvre de chatbots permettra d’économiser 7,3 milliards de dollars dans le monde entier d’ici 2023.

Il n’est donc pas surprenant que les prestataires de services financiers voient la valeur ajoutée la plus importante de l’IA en termes de réduction des coûts. Selon un sondage Forbes, 37 % des institutions interrogées ont déclaré se concentrer sur l’exploitation des cas d’utilisation liés à l’IA pour réduire les coûts. Une étude de PwC a également montré que 22 % des décideurs considèrent que les économies de coûts grâce à l’IA sont « très importantes » pour leur institution.

L’évitement des coûts d’opportunité est décisif

Le plus grand potentiel économique de l’IA réside non seulement dans la réduction des coûts existants, mais surtout dans l’évitement des coûts d’opportunité. En effet, en exploitant de nouveaux domaines d’activité qui vont au-delà des produits établis des prestataires de services financiers, les banques peuvent améliorer considérablement leur chiffre d’affaires et gagner la confiance des clients.

Pour exploiter de nouveaux domaines d’activité, les décideurs doivent explorer de nouveaux cas d’utilisation pour l’IA qui aident les clients dans leur vie quotidienne en matière de finances. Les prestataires de services financiers doivent se concentrer sur des applications intelligentes et personnalisées ainsi que sur des solutions omnicanales. De plus, une attention particulière doit être portée aux produits qui créent une valeur ajoutée au-delà des modèles économiques classiques des banques, le soi-disant « Beyond banking ».

Les banques ont besoin de produits « Beyond banking » plus avancés

Des champs d’application avancés pour l’IA commencent par exemple par des propositions de financement intelligentes qui sont liées à d’autres applications du client et peuvent ainsi accéder à davantage de données. En ce qui concerne la personnalisation, les habitudes d’un investisseur ou d’un emprunteur peuvent être prises en compte pour la planification financière ou pour des propositions d’achat et d’investissement personnalisées. Les solutions omnicanales promettent l’intégration d’autres solutions à partir desquelles on peut accéder à l’infrastructure bancaire interne, par exemple un système d’achat ou de stockage qui utilise également des analyses financières.

Les plus grandes opportunités offertes par l’intelligence artificielle se situent dans les services avancés, le soi-disant « Beyond banking », qui renforcent notamment la fidélisation des clients. Une stratégie « Beyond banking » peut comprendre des évaluations et des rappels réguliers, des suggestions pour améliorer les portefeuilles privés ou un conseiller virtuel piloté par l’IA qui répond aux besoins individuels des clients. Les banques devraient également explorer des champs d’application qui ne sont pas traditionnellement pris en compte dans le secteur financier. Un exemple en est la déclaration fiscale, qui peut être préparée par la banque grâce à l’utilisation des données de paiement et de l’intelligence artificielle.

Les économies potentielles vont de la post-traitement à la consultation client

Presque tous les cabinets de conseil et experts s’attendent à des économies potentielles de plusieurs billions de dollars dans les processus existants. Par exemple, la société de conseil en stratégie Accenture prévoit, dans une étude approfondie, que les banques du monde entier économiseront 1 billion de dollars d’ici à 2030 grâce à l’introduction de l’intelligence artificielle. Cela représente une économie de plus de 20 %. À l’heure actuelle, les plus grandes opportunités d’économies sont dans le domaine du front office – deux fois plus de coûts peuvent être économisés ici par rapport au back office.

L’utilisation de l’IA dans le front office est encore négligée

Les économies potentielles pour les prestataires de services financiers dans le monde entier dans le front office sont estimées à 490 milliards de dollars. Une raison de cette dépense élevée est que l’utilisation d’algorithmes intelligents dans le front office est encore peu répandue. Trop de banques hésitent à utiliser l’intelligence artificielle dans le contact direct avec le client. Près de la moitié de cette somme – 199 milliards de dollars – concerne la réduction de la taille des réseaux de succursales, du personnel en succursale et des autres employés commerciaux. Les techniques de vérification intelligentes pour les interactions en libre-service ainsi que les conseillers virtuels intelligents gagneront beaucoup plus de pertinence. Un premier pas a été franchi avec la mise en place de chatbots pour répondre aux besoins de base des clients.

La préparation et l’analyse des données offrent des économies potentielles significatives

Avec environ 350 milliards de dollars, le middle office constitue le deuxième plus grand domaine d’économies pour les banques. Dans cet espace, les gains de productivité peuvent en particulier être réalisés en préparant et en évaluant les données par l’IA, qui sont ensuite réutilisées. Cela inclut, entre autres, l’analyse de données financières, l’évaluation de documents par le traitement du langage naturel ou l’authentification des investisseurs par des technologies biométriques. Les seuls modèles intelligents d’IA appliqués à la conformité, à la protection contre le blanchiment