Transformation numérique dans la banque

Alors qu’est-ce qui motive l’urgence derrière la transformation numérique ? Et comment l'intelligence des processus peut-elle aider les institutions financières à surmonter les principaux obstacles ? Restez avec nous pour le découvrir.

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Le quoi, le comment et le pourquoi maintenant ?

Toutes les banques le font, mais toutes ne le font pas bien. Pour rester compétitive — et à flot — dans un climat économique turbulent, une stratégie de transformation numérique robuste et continue est essentielle pour les banques et les autres prestataires de services financiers.

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1. Qu'est-ce que la transformation numérique dans le secteur bancaire ?

La transformation numérique dans le secteur bancaire désigne l'intégration de solutions numériques dans tous les aspects des opérations bancaires, y compris les produits financiers, les services bancaires et les opérations de back-office.

Le secteur bancaire a connu une transformation numérique continue depuis les années 1990, avec l'apparition de services bancaires en ligne de base tels que la possibilité de transférer des fonds et de vérifier les soldes. Aujourd'hui, le paysage est beaucoup plus avancé. Les technologies émergentes telles que l'IA, l'automatisation et l'informatique en nuage provoquent des avancées imprévues en matière d'efficacité, de précision et de qualité de service.

Comme le rythme des avancées technologiques ne montre aucun signe de ralentissement, une transformation numérique réussie ne consiste plus à atteindre un objectif précis. Il s’agit d’être capable de s’adapter au changement plus rapidement, plus facilement et plus efficacement. Sur une base continue.

2. Quels sont les moteurs de la transformation numérique dans le secteur bancaire aujourd'hui ?

Aujourd'hui, le secteur bancaire doit se transformer pour survivre. Les banques et autres organisations financières sont dans un état de flux réactif, naviguant sur un marché volatil et compétitif, ainsi que des formes de criminalité financière de plus en plus sophistiquées. Pourtant, les nombreux facteurs motivant la transformation numérique dans le secteur bancaire peuvent être résumés en trois points clés :

2.1 Répondre aux attentes des clients

Tout comme d'autres secteurs ont adopté l'hyper-convenance et les services d'accès instantané, les banques doivent répondre aux attentes croissantes des clients en matière de rapidité, sans compromettre la sécurité ou l'expérience utilisateur. Selon le rapport Digital Banking Performance Metrics d'Alkami, le taux de titulaires de comptes utilisant les services de comptes chèques bancaires numériques a atteint 77 % en 2024.

Les « néobanques » challengers ont établi une nouvelle référence pour les services bancaires mobiles, avec une personnalisation de pointe, des outils de budgétisation engageants et des options accessibles pour des fonctions telles que les paiements de personne à personne. Mais en plus de suivre ces nouveaux services numériques, la banque traditionnelle doit maintenir et optimiser ses autres canaux de contact. Les données montrent que les consommateurs souhaitent toujours être rassurés par une présence humaine — 29 % déclarent préférer résoudre des problèmes complexes par téléphone, selon le rapport sur les tendances CX de Zendesk.

Pour suivre l'évolution des besoins des clients, les banques traditionnelles et les autres institutions financières doivent devenir pleinement adaptatives, en travaillant vers une position où elles peuvent adopter et capitaliser continuellement sur le changement.

2.2 Moderniser pour permettre des opérations plus intelligentes

Nul n'ignore que le secteur bancaire a tardé à évoluer. Avec l'apparition d'alternatives numériques chaque mois, les institutions financières doivent se moderniser pour survivre, voire prospérer, mais un rapport de Revolut révèle que deux tiers des entreprises estiment que les « anciennes banques » sont trop lentes à s'adapter à leurs besoins.

Ce n'est pas faute d'efforts. En fait, une enquête d’Autorek auprès des professionnels des services financiers révèle que 50 % des personnes interrogées aux États-Unis et au Royaume-Uni évaluent l’efficacité du back-office chaque année. Ce qui freine les banques, c’est une dépendance excessive à l’égard des processus manuels à forte intensité de main-d’œuvre, des systèmes et des communications départementaux cloisonnés et des piles technologiques fragmentées. Cela entraîne à son tour des inefficacités, un gaspillage de ressources et crée un obstacle à la mise en œuvre réussie de technologies émergentes comme l’IA. Pour rester compétitives, les banques doivent réduire leur dépendance aux systèmes hérités, adopter une approche de modernisation centrée sur les processus et utiliser des outils capables de gérer en toute sécurité ces systèmes riches en données.

La gestion des risques n'a jamais été aussi cruciale pour le secteur financier, les flux financiers illicites devant atteindre 6 000 milliards de dollars d'ici à 2030. Non seulement les menaces se diversifient, mais elles deviennent également plus sophistiquées. L'IA peut être le moteur de la transformation numérique, mais elle est également utilisée par les cybercriminels pour accroître leurs capacités, ce qui conduit à des formes de fraude plus prolifiques et plus avancées, comme le phishing personnalisé et les attaques d'ingénierie sociale.

Pour atténuer ce risque, les réformes réglementaires sont fréquentes et permanentes, mais ces mises à jour varient considérablement selon les régions et les marchés. Le Royaume-Uni, par exemple, est en train d'introduire un nouveau délit d'entreprise appelé « ?anquement à l'obligation de prévenir la fraude ».

Il est essentiel que les banques restent agiles pour suivre l'évolution des réglementations en matière de conformité, mais la modernisation des opérations et des processus renforcera également les défenses contre les menaces de cybersécurité. Grâce à une visibilité en temps réel sur l'ensemble des technologies, ainsi qu'à des outils de reporting et de contrôle améliorés, les institutions financières peuvent s'efforcer de combler les lacunes exploitées par les acteurs malveillants.

3. Le rôle de l’IA dans la transformation numérique bancaire

Même avant le récent engouement pour l'IA générative, l'intelligence artificielle était devenue un élément central de la transformation numérique bancaire. Il est difficile de définir précisément ce qu'une technologie aussi polyvalente et amorphe pourrait signifier pour le secteur bancaire à l'avenir — mais elle changera probablement la donne en matière d'automatisation et d'efficacité.

Aujourd’hui, les banques commencent à utiliser l’IA pour des cas d’utilisation relativement simples, comme les chatbots de service client. Mais cela ne fait qu’effleurer la surface de ce que l’IA peut accomplir. La véritable valeur de l'IA se manifestera lorsque les banques l'utiliseront pour améliorer l'expérience client, optimiser les opérations et s'adapter aux risques et réglementations changeants.

Pour ce faire, les banques et toutes les autres institutions financières devront améliorer leur approche des déploiements de l'IA. 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 actuellement le retour sur investissement attendu de l'IA, contre 73 % des personnes interrogées dans l'ensemble des secteurs d'activité.

4. Tendances émergentes des services bancaires numériques

Les nouvelles technologies s'accompagnent de nouvelles tendances auxquelles les banques doivent s'adapter. Voici quelques-uns des thèmes clés de la transformation numérique du secteur bancaire :

  • Le passage de l'entreprise aux services bancaires mobiles

55 % des Américains utilisent une application bancaire mobile pour gérer leurs comptes, et 65 % estiment qu'ils devraient être en mesure d'accomplir n'importe quelle tâche financière au moyen d'une application mobile. Mais les petites et moyennes entreprises sont de plus en plus nombreuses à prendre ce virage. Les banques challenger s'adressent aux PME grâce à des fonctionnalités de plateforme numérique telles que la gestion intelligente des devises, tandis que d'autres startups FinTech spécialisées entrent sur le marché à un rythme rapide.

  • Les finances intégrées ont un impact sur les modèles bancaires

L'intégration de produits et services financiers dans des plateformes de commerce électronique ou de SaaS permet aux entreprises non bancaires de proposer des services financiers à leurs clients dans le cadre de leur expérience numérique actuelle. Comme discuté à FinovateEurope, la finance intégrée représente une opportunité pour les banques d'élargir leur empreinte de distribution à moindre coût. Mais cela peut également représenter un risque pour la fidélité des clients à mesure que les marques bancaires se distancient des consommateurs.

  • Gamification des applications bancaires mobiles

Dans le but de renforcer l'engagement dans le parcours client, de nombreuses banques utilisent déjà des éléments de game design dans leurs applications mobiles. Rapports analytiques personnalisés, objectifs d'épargne mensuels, collection de badges… Ces fonctionnalités innovantes diversifient la manière dont les clients utilisent les applications bancaires mobiles et les raisons de leur utilisation, tout en améliorant la fidélisation et les connaissances financières.

  • Les portefeuilles numériques dominent

Il ne s'agit peut-être pas d'une nouvelle technologie, mais les portefeuilles numériques sont la méthode de paiement qui connaît la croissance la plus rapide dans le monde, avec 68 % de la population qui devrait les utiliser d'ici 2029. Un nombre croissant d'entreprises deviennent « sans espèces » — et le TCAC des transactions par portefeuille numérique entre 2023 et 2027 est estimé à 15 %.

  • La personnalisation passe avant tout.
    L'IA améliore l'expérience client grâce à la personnalisation, permettant aux banques et à d'autres organisations de remodeler leur offre en fonction des préférences individuelles. Grâce à la collecte et à l'analyse des données clients, les banques peuvent proposer des communications personnalisées, des conseils spécifiques aux clients et même des produits sur mesure.

« Le défi consiste à filtrer ces données pour en extraire des informations pertinentes. » De nombreuses plateformes bancaires numériques ont du mal à exploiter ces données de manière efficace, ce qui entraîne des informations génériques qui manquent de la profondeur nécessaire pour une véritable personnalisation. »

Alex Kreger, membre du Forbes Council, stratège UX, fondateur de UXDA

5. Les défis de la transformation numérique dans le secteur bancaire

Comme mentionné précédemment, le principal défi de la transformation numérique dans le secteur bancaire est une architecture de systèmes complexe et cloisonnée. Étant donné que le secteur bancaire a été parmi les premiers à adopter la technologie numérique, les banques de détail et les banques commerciales ont maintenant des systèmes hérités vieillissants qui ne sont pas adaptés au paysage moderne, et une dette technique importante. L'étude de McKinsey révèle, par exemple, que les banques universelles exploitent des applications informatiques qui ont en moyenne 14 ans, contre seulement trois ans pour les banques numériques.

Le fait de ne pas remédier à cette dette technique signifie que les banques tentent toute initiative de transformation numérique avec des systèmes fragmentés et une dépendance excessive à des processus manuels complexes. Cela n'est pas facilité par une communication et une collaboration médiocres entre des équipes cloisonnées.

En matière de transformation numérique alimentée par l'IA, cette fragmentation représente un défi particulier. Pour être efficaces, les solutions d'IA doivent comprendre quels processus se déroulent dans quels systèmes, où se situent les transferts entre les processus et pourquoi des exceptions se produisent. L’IA doit également comprendre les règles commerciales pertinentes et comment chaque banque définit de manière unique ses indicateurs clés de performance. À l'heure actuelle, la plupart des banques ne peuvent pas fournir à l'IA les données dont elle a besoin pour réussir, car elles n'ont pas de visibilité sur leurs processus opérationnels.

6. Comment la Process Intelligence aide les banques dans leur transformation numérique

La plateforme Process Intelligence de Celonis aide les banques dans leur transformation numérique en utilisant des données de processus, des connaissances standardisées en matière de processus et l’intelligence artificielle pour créer un jumeau numérique des opérations bancaires.

Grâce à la visibilité de l'exécution et de l'interaction des processus dans tous les systèmes et départements, les banques peuvent trouver des opportunités d'amélioration et mettre en œuvre des changements dans tous les processus, y compris les demandes de crédit, les paiements transfrontaliers et les rapports réglementaires.

Voici comment Process Intelligence contribue aux trois facteurs de changement que nous avons évoqués plus tôt :

  • Répondre aux attentes des clients : L'intelligence des processus offre une visibilité de bout en bout du parcours client, permettant aux banques de voir ce qui se passe à chaque point d'interaction et d'optimiser les processus pour améliorer l'expérience de chaque individu.
  • Modernisation pour permettre des opérations plus intelligentes : l'intelligence des processus s'intègre à une gamme illimitée de systèmes bancaires pour permettre l'amélioration et l'automatisation de bout en bout des processus bancaires principaux.
  • Naviguer dans un paysage de risques en évolution : L'intelligence des processus aide les banques à se conformer à des réglementations en constante évolution, à réduire les risques opérationnels et à améliorer les mécanismes de prévention des fraudes.

La Process Intelligence permet également aux banques d'utiliser l'IA plus efficacement, en lui fournissant la compréhension des processus et le contexte commercial dont elle a besoin pour réussir. Parce qu'elle comprend le fonctionnement des opérations bancaires, la Process Intelligence peut identifier des cas d'utilisation de l'IA avec une réelle valeur commerciale – de la détection de la fraude et des co-pilotes d'enquête aux agents IA pour l'accueil des clients – et les alimenter avec des données de processus de haute qualité.

Pour des exemples concrets de la manière dont Process Intelligence soutient la transformation numérique continue du secteur bancaire, consultez notre nouveau guide, Process Intelligence pour le secteur bancaire : le guide ultime.

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