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DonnéesIACas d'utilisationLes histoires de réussite
AI est présente dans le secteur bancaire depuis un certain temps - les banques ont d'ailleurs été les premières à l'adopter. À l'époque, il s'agissait de reconnaître des modèles dans les données passées pour comprendre pourquoi certaines choses s'étaient produites ou pour prédire ce qui allait se passer. Mais à mesure que le volume de données montait en flèche, que les clients exigeaient des expériences personnalisées et que les menaces de cybersécurité devenaient plus sophistiquées, les informations en temps réel sont devenues cruciales. C'est alors que les banques ont réalisé qu'elles avaient besoin d'outils plus performants pour rester dans la course.
GenAI est devenue la solution. Alimentée par des réseaux neuronaux profonds et des LLM, elle peut désormais créer de manière indépendante des résultats significatifs et générer des données synthétiques qui s'inspirent d'ensembles de données du monde réel. Cela a changé la donne en matière de productivité, de détection des fraudes, d'amélioration du service à la clientèle et d'accélération de la prise de décision.
Vous n'avez pas encore pris le train de la GenAI ? Découvrez comment elle bouleverse déjà les choses dans le secteur bancaire et pourquoi vous pourriez vouloir monter à bord !
les économies annuelles potentielles que la GenAI peut apporter au secteur bancaire
la croissance prévue des dépenses en GenAI dans le secteur bancaire d'ici 2030
Les GPT sont de puissants modèles de langage formés sur des quantités massives de données, conçus pour comprendre et générer des textes de type humain avec une précision impressionnante. Dans le secteur bancaire, ils peuvent piloter des chatbots de service à la clientèle, rationaliser la génération de rapports financiers et offrir des interfaces en langage naturel pour des tâches simples telles que la vérification des soldes et le transfert de fonds.
Les GAN utilisent deux réseaux neuronaux - un générateur et un discriminateur - qui travaillent l'un contre l'autre pour produire des données synthétiques de haute qualité qui imitent étroitement les données du monde réel. Dans le secteur bancaire, les GAN peuvent être utilisés pour entraîner des modèles de détection des fraudes, simuler des scénarios financiers réalistes pour les tests de résistance et créer des identités synthétiques pour tester les systèmes anti-fraude.
Les VAE compressent les données dans un espace latent et les reconstruisent sous leur forme originale. Dans le secteur bancaire, les VAE peuvent aider à repérer les transactions inhabituelles en comparant les données recréées avec les données réelles pour détecter les fraudes, créer de nouveaux profils de clients pour mieux cibler les différents segments et améliorer les modèles de risque de crédit en générant des données supplémentaires pour améliorer les prédictions.
Les GNN sont conçus pour traiter et analyser des données structurées en graphe. Ils étudient la manière dont les différents éléments interagissent et peuvent créer de nouvelles structures de graphe au sein du réseau. Dans le secteur bancaire, les GNN sont utilisés pour analyser et générer des réseaux de transactions afin de détecter la fraude ou le blanchiment d'argent, de cartographier les relations avec les clients et d'optimiser les réseaux de la chaîne d'approvisionnement.
Les modèles RL apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement afin de maximiser les récompenses cumulées. Associés à des composants génératifs, les modèles RL peuvent être utilisés dans le secteur bancaire pour créer des stratégies commerciales adaptatives, optimiser les portefeuilles d'investissement et améliorer la gestion du risque de crédit en générant des modèles de comportement de l'emprunteur.
La GenAI n'est pas une simple mise à jour technologique pour les banques - elle est prête à révolutionner complètement leur mode de fonctionnement et même à susciter de nouveaux modèles d'entreprise. Les banques l'appliquent déjà dans tant de domaines que bientôt, presque tous les secteurs de la banque en ressentiront l'impact.
"L'intégration de la GenAI dans le secteur bancaire va bouleverser la donne. Pour les banques, il ne s'agit plus de savoir si AI aura un impact considérable, mais comment. Les plus grands acteurs du secteur sont déjà en train de passer à la vitesse supérieure avec la GenAI, et les premiers résultats sont tout simplement stupéfiants."
Directeur du Delivery et Responsable du Centre de Compétences
La capacité de la GenAI à gérer de grandes quantités de données, à automatiser les processus et à générer des informations solides donne aux banques des avantages précieux qui les aident à fonctionner plus efficacement et à rester compétitives.
GenAI simplifie les opérations en automatisant des tâches telles que l'analyse des données, la génération de rapports et le traitement des documents. Les banques gagnent ainsi en efficacité et améliorent l'évaluation des risques de crédit et la détection des fraudes.
La GenAI peut repérer les risques potentiels de manière précoce et plus précise, ce qui permet aux banques de s'adapter et de minimiser les pertes. Les banquiers utilisent les informations prédictives pour protéger les actifs et saisir les opportunités du marché.
GenAI automatise des tâches telles que l'évaluation des risques, les contrôles de conformité et le traitement des demandes des clients, ce qui signifie que les banques dépensent moins de personnel et fonctionnent plus efficacement. Elle utilise également l'analyse prédictive pour aider les banques à allouer des ressources et à réduire les risques d'investissement.
Les outils GenAI facilitent la prise de décisions stratégiques en analysant les tendances du marché et les données financières, et en testant différents scénarios de marché. Ils proposent et évaluent de nouvelles stratégies commerciales pour aider les banques à repérer les opportunités rentables et à minimiser les pertes.
Grâce à la GenAI, les banques peuvent concevoir et tester rapidement de nouveaux produits. La technologie permet de créer des prototypes plus rapidement et de lancer des innovations plus tôt. De plus, GenAI tire des enseignements des commentaires des clients et des tendances du marché pour permettre aux banques d'améliorer et de peaufiner leurs produits.
À mesure que les banques grossissent, les tâches manuelles et l'embauche de personnel supplémentaire peuvent réellement faire grimper les coûts. Mais avec la GenAI, les banques peuvent évoluer et gérer davantage de tâches - comme le traitement des prêts ou des questions des clients - sans augmentation proportionnelle du personnel.
Bien que les cas d'utilisation de la GenAI soient prometteurs et passionnants, il faudra un certain temps avant d'en voir le plein impact sur le secteur bancaire. Les dirigeants bancaires, en particulier lorsqu'ils disposent de technologies et de ressources limitées, devront s'attaquer à certains défis et préoccupations majeurs avant de pouvoir déployer la GenAI à plus grande échelle.
La GenAI fonctionne sur la base de données, et une grande quantité de données s'accompagne d'une grande responsabilité. Les banques doivent veiller à la sécurité et à la confidentialité des données de leurs clients. Si elles se trompent, cela pourrait entraîner des violations de données et nuire à leur réputation. Le plus difficile, c'est que les régulateurs ont du mal à suivre la rapidité d'évolution de l'IA, ce qui peut entraîner des incohérences dans les règles de protection de la vie privée et de la sécurité.
Pour y remédier, les banques devraient envisager de mettre en place de solides cadres de gouvernance des données, en donnant la priorité à l'anonymisation et au cryptage des données. En gardant un œil sur les réglementations en matière de protection de la vie privée et en adaptant leurs stratégies de GenAI, elles peuvent renforcer leur conformité et leur gestion globale des données.
Les technologies anciennes sont un autre frein à l'utilisation commerciale de la GenAI. Ces systèmes obsolètes rendent plus difficile l'introduction de nouvelles fonctionnalités innovantes. Pour commencer, ils utilisent souvent des formats de données et des protocoles anciens qui ne fonctionnent pas bien avec AI moderne. En outre, ils ont tendance à stocker les données dans des formats isolés ou propriétaires, ce qui les rend difficilement accessibles et utilisables pour l'entraînement et l'analyse de la GenAI.
Compte tenu du prix élevé d'une mise à niveau complète du système, les banques peuvent commencer par mettre à niveau des composants spécifiques de leurs systèmes existants, explorer les outils d'intégration des données pour un meilleur accès aux données et mettre en œuvre des pratiques de nettoyage des données de base afin de fournir des données de haute qualité aux applications GenAI.
L'une des plus grandes inquiétudes des banques face à la GenAI est le risque de partialité et d'injustice. Si les données utilisées pour former AI sont incomplètes, les résultats peuvent être faussés et conduire à des décisions de prêt injustes pour certains groupes. En outre, AI peut produire en toute confiance des réponses erronées, appelées "hallucinations". Ces résultats inventés mais réalistes peuvent constituer un énorme problème dans le secteur bancaire.
Les banques ont tout intérêt à utiliser la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette technologie leur permet de fournir à AI des données fiables et de s'assurer qu'elle produit des réponses exactes au lieu de créer des réponses trompeuses. Des audits réguliers des modèles d'IA et l'utilisation de divers ensembles de données d'entraînement peuvent aider à repérer et à réduire les biais et à maintenir des pratiques de prêt équitables.
La pénurie de talents est un autre obstacle à l'adoption de la GenAI dans le secteur bancaire. L'introduction de AI va bouleverser de nombreux emplois, ce qui signifie que les employés devront acquérir de nouvelles compétences, voire changer de rôle. Les banques devront déterminer s'il convient de recycler le personnel actuel ou d'embaucher de nouvelles personnes possédant les compétences adéquates.
Encourager les employés à assumer de nouvelles fonctions au sein de l'organisation peut aider à conserver les talents en interne tout en comblant les lacunes dans le domaine de AI. Les banques pourraient également envisager de s'associer à des entreprises technologiques qui s'y connaissent vraiment en matière AI. Ces partenariats peuvent apporter une expertise précieuse, des ressources de formation et des idées nouvelles pour aider à améliorer les compétences de l'équipe.
L'introduction de la GenAI dans le secteur bancaire nécessite une réflexion et une planification approfondies. Voici les principaux conseils qui vous aideront à mettre en place les conditions d'un déploiement réussi de la GenAI.
"Le véritable obstacle à l'adoption de la GenAI est de penser qu'elle est tout simplement trop complexe à gérer. Et bien sûr, cela peut l'être, mais avec les bons experts à vos côtés, ce n'est pas une fatalité. Nous sommes là pour vous aider à construire les bonnes fondations de la GenAI à partir de la base - en identifiant vos problèmes, en repérant les opportunités et en vous conseillant sur la meilleure technologie pour faire le travail."
Directeur du Delivery et Responsable du Centre de Compétences
La GenAI dans le secteur bancaire évolue rapidement, avec de nouveaux cas d'utilisation apparaissant chaque jour. Cette technologie a le potentiel de remodeler complètement le secteur. Ceux qui s'y engagent se préparent à de nouvelles sources de revenus et à une plus grande efficacité. Selon le Institut mondial McKinseyLa GenAI pourrait augmenter les revenus des banques mondiales de 2,8% à 4,7%, principalement grâce à des gains de productivité.
Il est clair que la GenAI n'est plus seulement un mot à la mode - elle devient incontournable pour les banques. En fait, les dépenses consacrées à la GenAI dans le secteur bancaire devraient grimper en flèche, passant de $6 milliards en 2024 à $85 milliards d'ici 2030, d'après Genévrier. Avec ce type d'investissement, GenAI devrait révolutionner les opérations bancaires et offrir aux clients des expériences plus sûres, plus efficaces et plus personnalisées.
La GenAI est en train de changer rapidement la donne dans le secteur bancaire, en s'attaquant à des problèmes que la technologie traditionnelle ne pouvait tout simplement pas gérer. Certaines banques se sont déjà lancées dans l'aventure, utilisant la GenAI pour réduire les coûts, personnaliser l'expérience client et accroître l'efficacité. D'autres en sont encore à tâter le terrain, l'utilisant principalement pour automatiser des tâches routinières qui nécessitaient auparavant une intervention humaine. Mais ce n'est que le début.
L'avenir de la GenAI nous réserve des surprises, mais une chose est sûre : la véritable opportunité réside dans le fait de dépasser les bases et d'adopter tout ce que la GenAI a à offrir. Êtes-vous prêt à l'affronter ?
Les banques utilisent une approche "humaine dans la boucle" qui permet de détecter les erreurs ou les anomalies avant qu'elles ne causent des problèmes. En utilisant l'IA pour générer des réponses initiales, puis en créant des boucles de rétroaction avec des données humaines, les banques peuvent affiner le modèle et se rapprocher d'une précision de 100%.
La GenAI contribue à la prévention de la fraude grâce à sa grande capacité d'adaptation. Elle apprend à partir de nouvelles données et met constamment à jour ses algorithmes de détection des fraudes, ce qui lui permet de rester à l'affût des menaces, qu'elles soient familières ou nouvelles. Elle réduit le nombre de fausses alertes, de sorte que les transactions réelles ne sont pas signalées à tort comme frauduleuses.
Grâce à la GenAI, les banques peuvent analyser de grandes quantités de données non structurées pour prédire les tendances et évaluer les risques de marché. Cela stimule la gestion des risques, réduit l'exposition à la volatilité du marché et renforce la conformité réglementaire, ce qui se traduit par de meilleures performances financières et des rendements plus élevés.
Directeur du développement mondial
Ivan orchestre des opérations de développement complexes et multirégionales. Il se concentre sur l'optimisation des ressources et la discipline technique, veillant à ce que les projets techniques à grande échelle restent alignés sur les objectifs de l'entreprise tout en maintenant un rythme de livraison implacable.
