Il n'est pas exagéré de dire que l'intelligence artificielle est en train de remodeler le secteur bancaire. Dans un rapport PYMENTS de 2024, 72 % des responsables financiers américains déclarent que leurs services utilisent déjà l'IA, tandis que ce chiffre est encore plus élevé au Royaume-Uni où il atteint 75 % selon la Banque d'Angleterre.
Le recours accru aux outils d'IA, en particulier à l'IA générative, n'est pas sans présenter un certain risque ; en effet, les nouvelles technologies s'accompagnent presque toujours de nouvelles vulnérabilités. Pourtant, les cas d'utilisation de l'IA se diversifient chaque jour davantage. Il est clair que, pour les banques et autres institutions financières, l'IA est désormais un élément central des efforts de transformation numérique, et la clé pour débloquer (et maintenir) l'excellence opérationnelle.
Mais quels sont les domaines opérationnels dans lesquels l'IA présente le plus grand potentiel de transformation ? Et comment les banques peuvent-elles maximiser le retour sur investissement de leurs solutions d'IA ? Poursuivez votre lecture pour découvrir plus en détail l'avenir de l'IA dans le secteur bancaire.
Six façons dont les banques tirent parti de l'IA pour atteindre l'excellence opérationnelle
Le secteur bancaire nourrit de grandes attentes à l'égard de l'IA. Le rapport Forrester 2024 révèle que 44 % des dirigeants s'attendent à ce que l'intelligence artificielle augmente la productivité, 44 % prévoient une augmentation de la croissance du chiffre d'affaires et 38 % pensent que l'intelligence artificielle stimulera l'innovation. La question est de savoir comment les banques transforment ces statistiques en réalité.
1 - Automatisation des processus et efficacité
L'un des principaux avantages de l'IA pour les organismes de services financiers est sa capacité à automatiser et à rationaliser les processus répétitifs, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des tâches plus complexes nécessitant une intervention humaine. Par exemple, les banques peuvent utiliser l'IA pour déléguer des tâches à fort volume et à faible enjeu à des robots d'automatisation des processus (RPA) : des robots logiciels formés pour effectuer des actions telles que cliquer sur des boutons, transférer des fichiers ou saisir des données financières. Les robots RPA ne ralentissent pas et ne perdent pas leur concentration, réduisant ainsi la marge d'erreur et éliminant les goulots d'étranglement souvent causés par des tâches fastidieuses et répétitives.
Les banques utilisent également l'IA pour une automatisation plus intelligente, notamment via des outils de traitement intelligent des documents afin d'optimiser les processus KYC à forte intensité de main-d'œuvre. Une solution d'IA de ce type peut extraire et valider très rapidement les données des clients à partir de documents d'identité et d'autres pièces justificatives pertinentes, simplifiant ainsi les processus de diligence raisonnable tout en réduisant les coûts opérationnels.
2 - Gestion des risques et détection des fraudes
Dans le même ordre d'idées, les applications d'IA sont déjà utilisées pour la gestion des risques. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter des anomalies dans les transactions et le comportement des clients, ce qui aide à repérer les activités frauduleuses et permet aux banques de répondre rapidement aux menaces des acteurs malveillants.
Des « contrôles de vivacité » alimentés par l’IA sont également intégrés aux protocoles de sécurité biométrique. Ceux-ci permettent de vérifier que la personne identifiée est bien humaine et vérifiable (c'est-à-dire qu'il ne s'agit pas d'un deepfake ou d'un imposteur), grâce à la cartographie 3D et à l'analyse des mouvements.
3 - Expérience client et avis
Au cours des dernières années, le ton et l’efficacité de l’IA conversationnelle ont évolué à pas de géant. Aujourd'hui, les chatbots alimentés par l'IA sont utilisés à grande échelle dans le secteur bancaire pour améliorer la disponibilité du service client. Entraînés par de grands modèles de langage (LLM), ces outils peuvent gérer des interactions client simples, comprendre l'intention de l'utilisateur et répondre à toute une série de questions, telles que « Quel est le solde de mon compte ? » ou « Quel était le montant de mon dernier dépôt ? ».
Les systèmes d'IA transforment également la manière dont les banques gèrent les retours clients. Grâce à l'analyse des sentiments, les institutions financières peuvent passer en revue une vaste quantité de données d'avis sur de multiples plateformes et extrapoler les principales tendances en matière d'expérience client.
4 - Conformité et rapports
Les objectifs de conformité réglementaire évoluent constamment pour le secteur bancaire, mais les outils d’intelligence artificielle réduisent considérablement les coûts et la main-d’œuvre des efforts de conformité. Par exemple, les solutions RegTech identifient les activités suspectes en temps réel, garantissant une conformité constante avec les directives de lutte contre le blanchiment d’argent et les réglementations KYC, tout en signalant toute violation des exigences réglementaires pour une action immédiate.
De plus en plus de banques utilisent également des outils d’intelligence artificielle pour automatiser le processus de reporting. Ces outils peuvent être alimentés par des modèles de rapports personnalisés, garantissant ainsi que les bonnes données sont extraites et présentées de manière digeste et conforme à la marque. Cette application de l'IA minimise les erreurs humaines, réduit considérablement les ressources inhérentes à un reporting manuel fastidieux et permet aux banques d'éviter les amendes liées à l'exactitude, à l'exhaustivité et à la ponctualité des rapports.
5 - Prise de décision et stratégie
Grâce à l'analyse avancée des données et aux prévisions intelligentes, les outils d'IA permettent aux institutions financières de prendre des décisions des décisions éclairées par les données, afin de gérer et de réduire les risques de manière proactive. Les enseignements tirés de ce type de technologie d'IA peuvent non seulement orienter la stratégie d'investissement des gestionnaires de portefeuille, mais aussi révolutionner les processus quotidiens de la banque de détail, tels que les prêts, l'approbation des prêts et les vérifications d'éligibilité au crédit.
La modélisation de scénarios pousse cette technologie encore plus loin. L'IA est utilisée pour simuler des scénarios hypothétiques (comme une nouvelle administration présidentielle, ou une cyberattaque) et leur impact sur les performances financières. Les banques peuvent alors utiliser ces données prévisionnelles pour tester diverses stratégies de résilience, et mieux se prémunir contre les risques réels.
6 - Opérations informatiques et cybersécurité
Une infrastructure informatique robuste constitue la colonne vertébrale des services bancaires modernes, et la mise en œuvre de l'IA présente de nombreux avantages en matière de renforcement de la cybersécurité. Les outils réseau basés sur l'IA analysent un volume considérable de données, notamment le trafic réseau et les données transactionnelles, et détectent toute activité inhabituelle ou anormale pouvant indiquer une cybermenace, telle qu'un accès non autorisé.
De même, les outils de maintenance prédictive surveillent les données de performance du système et signalent à l'avance les éventuelles défaillances matérielles ou logicielles, afin que des mesures préventives puissent être prises. Certains systèmes d'IA disposent même de capacités d'auto-réparation, qui permettent de corriger des problèmes mineurs sans intervention humaine.
La clé d'une mise en œuvre réussie de l'IA dans le secteur bancaire
Les banques investissent dans l’IA, mais elles sont également soumises à une pression considérable pour démontrer la rentabilité de ces investissements. La valeur de l'IA et de l'analyse pour le secteur bancaire mondial pourrait atteindre 1 000 milliards de dollars par an, mais seuls 61 % des professionnels du secteur bancaire interrogés dans le cadre de notre Rapport sur l'optimisation des processus en 2025 affirment qu'ils obtiennent le retour sur investissement attendu de leurs déploiements d'IA (contre 73 % pour l'ensemble des secteurs).
Alors, qu’est-ce qui empêche le secteur bancaire de récolter les fruits de son investissement dans l’intelligence artificielle ?
En d'autres termes, l'efficacité de l'intelligence artificielle dépend de la qualité des données et du contexte commercial dont elle dispose. À l'heure actuelle, l'IA ne dispose pas des données nécessaires pour aider les banques à atteindre une véritable excellence opérationnelle.
Les solutions d'IA ont besoin de connaissances contextuelles pour acquérir une compréhension approfondie des processus d'une banque et du fonctionnement unique de l'organisation. Ces outils doivent disposer de la visibilité nécessaire pour identifier les systèmes dans lesquels s'inscrivent les processus individuels, comprendre comment ces processus interagissent, déterminer les causes des anomalies et décider des mesures à prendre.