L'IA au service du secteur bancaire
Comment une banque a réduit l'onboarding client de 32 à 14 jours
Un taux d'échec de 50 % lors de la vérification des documents se répercutait sur le KYC, la conformité et le middle office. Celonis a identifié la cause principale et déployé des agents IA pour la corriger dès réception des dossiers.
Les banques qui divisent par deux leur délai d'ondoarding client font toutes une chose différemment
L'onboarding client est l'un des processus les plus complexes sur le plan opérationnel dans le secteur bancaire. Les documents soumis sont souvent incomplets. « Les dossiers font des allers-retours incessants entre le front office, le middle office et le KYC du back office. Chaque contrôle échoué ajoute des jours de retard, et ces jours se cumulent d'une équipe à l'autre.
Dans ce webinar, nous vous montrerons comment Celonis donne à l'IA le contexte opérationnel nécessaire pour résoudre ce problème à la source.
Ce que vous verrez :
- Le vrai problème : Pourquoi les banques mettent-elles en moyenne plus de 32 jours pour intégrer un client ? Et surtout, pourquoi la cause principale n'est pas celle que l'on croit.
- Le Context Model pour la banque : comment Celonis relie le core banking, le KYC, l'AML, la gestion documentaire et le CRM dans un modèle opérationnel unique sur lequel l'IA peut raisonner.
- Les agents IA en action : comment la vérification documentaire, la coordination des relances et le traitement des exceptions s’exécutent sans aucune intervention manuelle.
- Résultats de simulation : temps d'onboarding réduit de 32 jours à 14 jours. Taux d'échec de la revue documentaire : de 50 % à 23,5 %. Coûts de traitement : de 3,1 M$ à 1,9 M$ par an.
- Enterprise AI Control Center : comment superviser plus de 60 agents déployés, suivre le coût par dossier (18,6 K$ économisés) et détecter les escalades avant qu'elles n'atteignent les clients.
- Gregoire Bazetoux
- Damien van Eeckhout