Transformer l’activité bancaire grâce à l’IA générative

L’IA générative fait déjà des vagues dans un secteur où six organismes sur dix (58 %) exploitent son potentiel de transformation. C’est une augmentation significative par rapport à 2023, lorsque seulement 45 % des organismes du secteur avaient pleinement adopté l’IA générative, selon une étude de NTT DATA.

« L’IA générative représente un tournant majeur pour le secteur bancaire », indique Robb Rasmussen, Head of Global Marketing and Communication de NTT DATA. « Au-delà de formidables avantages potentiels, les défis que soulève sa mise en œuvre sont aussi complexes que variés, ce qui nécessite une gestion prudente et une approche structurée. Compte tenu de l’importance des dépenses que devrait induire l’IA générative, il est primordial d’obtenir un certain retour sur investissement. De nombreux établissements bancaires tablent sur l’IA générative pour réaliser des économies à long terme en automatisant certaines tâches informatiques, en améliorant l’efficacité opérationnelle et en favorisant la compétitivité. Par exemple, avec Smart AI Agent™, NTT DATA automatise aussi le reporting réglementaire, la recherche contextuelle et la validation des documents, tout en améliorant continuellement les processus pour renforcer la compétitivité des banques.

Toutefois, il importe de noter qu’un retour sur investissement significatif passe simultanément par l’application d’une stratégie claire, un déploiement sur mesure et une gouvernance robuste. »

Les contraintes financières accroissent la pression sur le ROI

Si le retour sur investissement (ROI) constitue une priorité majeure pour l’implémentation des applications d’IA générative, les organismes bancaires sont divisés quant aux stratégies à appliquer.

Les banques ont longtemps lutté pour augmenter leur productivité, et l’IA générative réunit tous les atouts pour résoudre ce problème. Or, seulement la moitié des dirigeants du secteur (50 %) considèrent que cette technologie peut apporter une solution aux problèmes de productivité actuels. L’optimisation des coûts est un autre domaine qui divise les banques : moins de la moitié (49 %) d’entre elles cherchent en effet à réduire les budgets informatiques en conséquence.

Cette disparité se reflète également à l’échelle planétaire : à titre d’exemple, près de six banques américaines sur dix (59 %) souhaitent réduire leur budget IT et près de la moitié (47 %) faire des coupes dans leur budget opérationnel, alors qu’en Europe, seulement quatre banques sur dix (43 %) accordent leur priorité au budget IT et un peu plus d’un tiers (36 %) se disent préoccupées par les dépenses d’exploitation. Parallèlement, la productivité représente le facteur le plus important pour les banques européennes (46 %), contrairement aux banques américaines et d’Asie-Pacifique qui mettent davantage l’accent sur la productivité.

Des stratégies variables en fonction des régions

Les stratégies mises en œuvre pour concrétiser les avantages de l’IA générative diffèrent sensiblement d’un organisme à l’autre. Alors qu’environ la moitié d’entre eux se concentrent soit sur la collaboration entre les utilisateurs humains et l’IA (51 %), soit sur une approche hybride avec les systèmes existants (47 %), plus d’un quart (28 %) des banques espèrent automatiser la totalité de leurs tâches et éliminer en intégralité le recours à toute saisie manuelle.

L’automatisation complète des tâches est un autre domaine clivant au niveau mondial : ainsi, un quart des banques britanniques (25 %) et européennes (24 %) penchent pour une automatisation intégrale des processus, contre près d’un tiers des banques de la zone Amériques (32 %) et des banques japonaises (35 %).

Robb Rasmussen, Head of Global Marketing & Communications de NTT DATA, ajoute : « Il apparaît clairement que la capacité des banques à équilibrer l’innovation par rapport à la responsabilité fiscale sera la clé de leur succès. Cependant, nombre d’établissements ne disposent pas de la maturité technologique nécessaire et ne savent pas par quel bout s’y prendre. La formation d’un partenariat avec un intégrateur système (SI) représente un bon point de départ qui leur permettra d’accéder aux toutes dernières connaissances en la matière et de se conformer aux règlementations sectorielles. En collaborant avec des prestataires spécialisés, les banques optimisent leurs chances de succès dans l’implémentation d’applications d’IA générative. Ces solutions doivent garantir le retour sur investissement attendu tout en assurant une protection rigoureuse des données et le respect des normes de sécurité internes ainsi que des exigences réglementaires en vigueur. »

L’étude publiée par NTT DATA s’est notamment intéressée aux domaines suivants : les paiements, la gestion de patrimoine ou la prévention de la fraude. Pour lire l’intégralité du rapport, cliquez ici : Intelligent banking in the Age of AI.