Comment les banques peuvent générer de la valeur ajoutée à partir des données existantes

« Celui qui a des visions devrait aller chez le médecin », a déclaré l’ancien chancelier allemand Helmut Schmidt. Cependant, avec les données, c’est différent : La réalisation d’innovations en IA nécessite une vision des données, qui s’engage au niveau du conseil d’administration.

Aucune technologie n’influencera autant les modèles commerciaux des institutions financières à court terme que l’Intelligence Artificielle (IA). Les banques peuvent améliorer les processus existants et développer des offres pour leurs clients au-delà du portefeuille classique grâce au développement et à l’implémentation de modèles intelligents. Cela est basé sur une stratégie de données viable, motivée par une vision des données.

Cependant, pour de nombreuses institutions, une stratégie institutionnelle d’IA ou de données n’a pas encore été développée. Au lieu de cela, ils recourent à des projets individuels indépendants pour remédier à cette situation, en mettant en œuvre des cas d’utilisation séparés. Pour profiter pleinement des données disponibles au sein d’une entreprise bancaire, les décideurs devraient envisager de développer une stratégie de données et d’IA à l’échelle de l’entreprise.

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L’extraction du potentiel des données nécessite la priorisation au niveau du conseil d’administration

Que ce soit le Web 4.0, la blockchain ou le cloud computing : Jusqu’à présent, les tendances technologiques ont été promues au sein de nombreuses banques principalement par des départements spécialisés. Cela démontre la pertinence de certains thèmes dans des projets pilotes spécifiques. Ensuite, les tendances véritablement pertinentes peuvent être inscrites à l’ordre du jour à l’échelle de l’entreprise grâce à un engagement au niveau du conseil d’administration.

L’utilisation des trésors de données pour générer de la valeur déterminera à moyen terme le succès des banques, contrairement à d’autres tendances technologiques. Les membres du conseil d’administration ne devraient donc pas attendre les innovations dans leurs départements spécialisés, mais plutôt développer une stratégie de données à l’échelle de l’entreprise.

La stratégie de l’IA d’une banque suit sa stratégie de données. Sundar Pichai, le PDG de Google, a comparé les derniers développements en IA à la découverte du feu. Cela devrait être un indicateur important pour les dirigeants de banques: l’IA devient un élément crucial pour exploiter les trésors de données existants. Cependant, dans de nombreuses banques, ces données ne sont pas encore largement reconnues comme une partie centrale de leur propre chaîne de valeur. Pour faire face à ce changement de paradigme, les décideurs sont bien avisés d’évaluer les opportunités pour leur propre banque et de développer une stratégie de données.

La mise en œuvre de la vision des données doit être soutenue opérationnellement par des éléments techniques et commerciaux

Les innovations basées sur les données, par exemple par l’implémentation de l’IA, doivent être constamment promues. Pour la mise en œuvre, il est recommandé aux décideurs de prendre en compte les éléments techniques et commerciaux qui forment ensemble un modèle opérationnel complet.

Les processus de transformation doivent être développés à partir des données existantes. Une compréhension des données en tant qu’actif, plutôt qu’un sous-produit, peut nécessiter une refocalisation sur les données existantes en fonction de la culture de l’entreprise.

La culture d’entreprise est un facteur clé dans les processus de transformation

Pour avoir une vue d’ensemble du secteur bancaire basé sur les données, il faut tenir compte des conditions nécessaires à l’entreprise pour la réalisation de projets d’innovation.

Pour que les employés puissent réussir à mettre en œuvre des innovations basées sur les données et des approches d’IA innovantes, les décideurs devraient regarder la culture au sein de leur institut.

La culture de l’entreprise visée et la philosophie des données devraient se refléter dans les processus opérationnels. La mise en œuvre de processus basés sur les données bénéficie de méthodes de travail agiles, car elles permettent des boucles de feedback courtes.

Les modèles de business doivent être conçus à partir des données

La base d’une stratégie d’IA durable est la compréhension de l’ensemble de l’entreprise des données en tant qu’actif qui fonde et ne fait pas seulement accompagner les processus et les modèles d’affaires innovants. Par conséquent, les décideurs devraient d’abord, par leur propre exemple, établir une culture d’entreprise constructive qui place les données au cœur de l’exploitation des processus et des applications. Une stratégie étroitement liée aux données et à l’IA, qui est transportée à travers l’entreprise à partir du niveau du conseil d’administration, est essentielle pour cela.

Nous ne devons pas nous laisser déstabiliser par le mépris de Helmut Schmidt pour les visions. Car il a admis: « Vous avez écouté un homme très âgé. Vous n’êtes pas obligé de le prendre au sérieux ».