Comment l’<span class="caps">IA</span> va-t-elle bousculer le modèle bancaire traditionnel ?
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Comment l’IA va-t-elle bousculer le modèle bancaire traditionnel ?

Pourquoi les banques doivent-elles s’intéresser à l’intelligence artificielle ? Que va-t-elle apporter en termes d’expérience client ? Philippe Poirot, directeur de la stratégie pour les services banque et finance chez Microsoft France, répond à nos questions.

 

A l’heure où le digital transforme la relation avec leurs clients, les banques s’emparent progressivement des technologies d’intelligence artificielle pour en exploiter le plein potentiel. A l’image des fintechs, les banques traditionnelles tentent de se réinventer pour proposer des services plus personnalisées et orientées clients. L’IA leur offre également de nouvelles perspectives pour renforcer la détection des risques, des fraudes et favoriser une plus forte compliance réglementaire.

 

Les banques sont-elles en passe de standardiser son intégration dans leurs process ? Philippe Poirot, directeur de la stratégie pour les services banque et finance chez Microsoft France, nous explique tout.

 

Philippe Poirot

Directeur de la stratégie pour les services

banque et finance, Microsoft France

En quoi l’IA peut-elle contribuer à améliorer l’expérience client ?

 

Philippe Poirot : Nous passons de plus en plus d’un modèle dans lequel les banques vendent des produits à un modèle dans lequel les banques doivent accompagner des moments de vie de leurs clients. Dans ce cadre, l’IA permet d’anticiper les besoins. Prenons un exemple concret : depuis l’adoption de la directive de services DSP 2 , les banques peuvent faire de l’agrégation de comptes pour proposer de nouveaux services aux clients. En analysant l’historique des données de plusieurs comptes, grâce à l’IA, il est donc désormais possible de prédire la situation bancaire future d’un client, de lui faire des propositions plus ciblées par rapport à ses pratiques de consommation et ainsi d’améliorer la proposition, grâce à cette capacité à anticiper ses besoins et ainsi de proposer la next-best-action. Nous pourrions traduire cela par « bien connaître ses clients pour pousser les bons produits aux bons moments ». Nous pouvons également anticiper des défaillances et voir si un client va se retrouver en situation de surendettement et ainsi l’accompagner avant qu’il soit trop tard.

L’IA et le DSP 2 sont au cœur de l’économie des plateformes de demain.

Niveau relationnel, l’IA permet aux entreprises d’engager la conversation avec leurs clients. Les bots répondent aux questions des clients 7/7, 24/24, même s’ils ont évidemment leurs limites et qu’il est important de pouvoir basculer sur un conseiller « réel ».

 

Les bots, comme les assistants personnels, fonctionnent avant tout avec de l’analyse sémantique (il faut apprendre au bot à bien comprendre la demande), du traitement de la voix (il faut traduire le message en faisant abstraction des bruits parasites) ou de l’image (il faut décoder un visuel). Ce dernier point est peut-être le plus complexe. Nous pouvons prendre l’exemple de l’image du chihuahua et du muffin (cf. image ci-bas). Si l’œil humain fait directement la différence, l’IA peut confondre les deux. Elle nécessite encore un apprentissage important pour comprendre quelle est l’image qu’on lui propose.

 

C’est cependant une technologie qu’on peut utiliser pour améliorer l’expérience client dans le secteur de l’assurance. On peut ainsi imaginer reconnaître la nature et gravité d’un sinistre automobile sur image et estimer à distance les coûts de réparation, à l’intérieur et à l’extérieur du véhicule… Et d’autres cas d’usages sont à trouver dans le monde bancaire.

 

L’IA va-t-elle faire évoluer le métier de banquier ?

 

Comme nous l’avons déjà évoqué, avec l’IA, le banquier pourra anticiper les besoins des clients et ainsi leur proposer des produits plus pertinents. L’IA permet également de lutter pour éviter la perte de clients (le « churn »). Concrètement, il s’agit de faire une analyse de tous les clients qui sont partis et de modéliser un algorithme qui va permettre d’identifier les clients qui sont potentiellement en train de quitter la banque.

 

Grâce à l’IA, les banquiers peuvent également être plus rapides et plus efficaces dans leurs réponses aux clients. En effet, les conseillers sont de plus en plus sollicités par mails, le délai de réponse augmente tandis que le taux de satisfaction client diminue. L’IA peut effectuer un traitement sémantique des mails pour hiérarchiser les demandes urgentes dans la boîte mail du banquier et lui proposer des réponses pré-rédigées à mettre ensuite à sa main.

 

Photo : kevin dooley sur Visual Hunt / Licence : CC BY

 

Par ailleurs, l’automatisation des actions grâce à l’IA sera applicable pour toutes les tâches administratives ou à faible valeur ajouté : remplir les dossiers, générer des comptes-rendus de rendez-vous et l’envoyer directement aux clients après l’entretien… Le conseiller pourra ainsi se concentrer sur la relation client et sur les activités à haute valeur ajoutée.

Le banquier « augmenté » sera beaucoup plus efficace dans sa relation avec les clients.

Enfin, un autre atout de l’IA, c’est l’identification biométrique, qui permet aux collaborateurs de se connecter plus facilement le matin en arrivant et d’éviter le cafouillage des mots de passe oubliés… et donc de gagner du temps !

 

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L’IA, c’est la perspective de nouveaux business models pour les banques ?

 

C’est vraiment le sujet de l’instantanéité qui est en jeu dans les nouveaux business models. L’IA permet de proposer des réponses contextualisées quasiment instantanées. C’est une opportunité pour créer de nouvelles propositions de valeur, par exemple, de proposer le produit le plus adapté sur le site de la banque ou de l’assureur qui tient compte du parcours précédent du client sur le web et de sa situation financière contextualisée.

Avec la notion de “temps réel“, l’IA permet aux banques de réinventer leur business model.

Le temps réel est également essentiel pour la détection de fraudes. Il existe déjà des patterns d’usages sur la monétique : si un client fait un paiement chez un commerçant en France et qu’au même moment, il effectue une transaction en Asie, il y a suspicion. En fait, le rassemblement des informations en temps réel est la clé de la gestion des fraudes. Ce qu’il reste alors à faire, c’est de modéliser au mieux les algorithmes en effectuant une analyse importante des fraudes antérieures, afin de mieux identifier les prochaines.

 

Photo : Cubosh sur Visual Hunt /Licence : CC BY

L’IA dans la banque, c’est déjà une réalité répandue ?

 

Le marché de l’IA dans les banques est encore balbutiant.

 

Aujourd’hui, l’enjeu des banques est d’assurer la sécurité des données de leurs clients afin de conserver leur confiance. S’il y a défiance, il n’y a plus de modèle bancaire, puisque ce modèle consiste à utiliser l’argent des déposants pour faire du crédit. La plupart des algorithmes d’intelligence artificielle s’appuient sur la puissance cloud. De fait, l’accélération du taux de pénétration de l’IA dans les banques est étroitement liée à la confiance qu’ont les banques dans le cloud public.

 

Chez Microsoft, nous travaillons sur la notion de confiance dans le cloud en portant des engagements très important sur la sécurité, notamment auprès des banques systémiques. Cela dit, cette méfiance se lève progressivement car des banques mondiales utilisent l’IA et certaines utilisent les solutions en mode SaaS qui reposent sur le cloud.

 

Les banques ont conscience de cet enjeu face à l’émergence de nouveaux compétiteurs cloud native, petits en taille et en capitalisation mais très forts en valeur intrinsèque apportée pour les clients, grâce à leur agilité et à des propositions de services basés sur la data et l’IA, et appuyés sur la puissance du cloud. Il y a donc nécessité pour les banques de s’y mettre pour faire évoluer la relation qu’elles ont avec leurs clients !

 

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