L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire : transformer l’IA en RCI

Il est important de souligner que l’IA dans le secteur bancaire n’est plus qu’une initiative à considérer. En fait, cela devient rapidement un impératif opérationnel capable de favoriser l’automatisation, d’ouvrir des perspectives et de réinventer les flux de travaux habituels. C’est ce que confirme l’étude La voix de nos clients CGI 2025 . Près de 60 % des hauts dirigeants interrogés des secteurs de la gestion d’actifs et de patrimoine et des marchés des capitaux s’appuient sur une stratégie d’IA globale, tout comme près de 40 % des hauts dirigeants des services bancaires de détail et des services bancaires aux entreprises.

Par contre, le parcours vers la création de valeur n’est pas toujours sans embûches. Les organisations des secteurs bancaires, de prêts et de technologie financière constatent qu’il ne suffit pas de mettre les plus récentes technologies à l’essai pour produire un véritable rendement du capital investi. On doit résoudre des problèmes concrets.

Comment les réussites en matière d’IA se manifestent-elles dans le secteur bancaire? Que font les banques visionnaires pour accélérer l’adoption de l’IA tout en composant avec la complexité, les risques et les systèmes existants?

Recourir à l’IA pour répondre aux principales sources d’irritation

Une chose est sûre, les cas d’utilisation les plus concluants liés à l’IA commencent par de véritables défis commerciaux, et non par une approche centrée sur la technologie. Par exemple, un prêteur hypothécaire utilise l’IA pour pallier une inefficacité persistante en traitant plus de 1000 pages de lignes directrices relatives aux souscriptions. En restructurant le contenu dans une base de connaissances sur mesure de questions et de réponses et en l’intégrant à un assistant IA, le prêteur a produit les résultats suivants.

• Adoption par les utilisateurs à 98 % 
• Réduction de 67 % des courriels aux souscripteurs
• Exactitude à près de 100 %, appuyée par la surveillance et la confirmation d’un humain de façon continue

Intégrer l’IA aux flux de travaux quotidiens

On s’attend de plus en plus à ce que l’IA soit intégrée aux principaux flux de travaux. Les professionnels recherchent des outils compatibles aux applications existantes, qu’il s’agisse d’une plateforme de système de gestion intégré (ERP)   , d’un système de gestion de la relation client (CRM) ou d’un tableur.

L’adoption de l’IA s’accélère lorsqu’elle est directement intégrée aux outils utilisés au quotidien par les professionnels, comme aux tableurs ou aux systèmes d’entreprise, particulièrement lorsque cela permet de gagner du temps lors de tâches routinières. La formation et le changement de comportement restent nécessaires, mais tous les professionnels de l’organisation sont enthousiastes à l’idée de découvrir comment l’IA générative peut être utile. L’important est de fournir un accès ainsi qu’une gouvernance et d’encourager les équipes à présenter leurs réussites.

Mettre en œuvre l’IA en tenant compte de la sécurité et de la gouvernance

Au fur et à mesure que les modèles gagnent en puissance, les banques doivent continuer à faire preuve de vigilance à propos de la confidentialité, de l’exactitude et de l’utilisation éthique. Voici quelques avantages d’une mise en œuvre responsable de l’IA .

• Traiter l’IA comme un copilote pour soutenir une prise de décision experte, plutôt que la remplacer
• Mettre au point des boucles de rétroaction (p. ex. fonctionnalités « pouce en l’air » ou « pouce en bas ») pour surveiller la qualité
• Adopter la même approche pour la gestion du cycle de vie des systèmes et les contrôles d’accès que pour toute autre activité d’affaires

L’usage de données confidentielles, comme les numéros de sécurité sociale ou des documents relatifs à la rémunération, doit se soumettre à des mesures de sécurité strictes, particulièrement dans des secteurs hautement réglementés comme celui des prêts. Les dirigeants peuvent agir en toute liberté, en se concentrant sur l’harmonisation entre les fonctions d’affaires et les innovations responsables.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l’IA au sein du secteur bancaire

Les banques pionnières en matière d’utilisation de l’IA adoptent des pratiques d’excellences claires.

1. Privilégier le RCI en étant ouvert à l’apprentissage – Ciblez des gains rapides avec des résultats mesurables * . Ensuite, réinvestissez vos apprentissages dans des initiatives à long terme ayant un potentiel transformateur.
2. Penser aux trois échelons – Pensez à adopter les meilleures pratiques en ce qui concerne la stratégie organisationnelle, l’expérience utilisateur et le développement technique. La gouvernance et le suivi sont nécessaires à tous les échelons.
3. Renforcer les fondations de vos données – Une bonne hygiène des données est cruciale. Que ce soit au moyen de la génération améliorée par récupération d’information, de l’intégration ou des modèles faisant appel aux agents, le contrôle des accès et des versions ainsi que la qualité des données sont essentiels.
4. Effectuer des contrôles et des mises au point en continu – La mise en œuvre de l’IA dans le secteur bancaire n’est pas qu’un événement ponctuel. Il importe d’effectuer un suivi des performances au fil du temps, notamment en ce qui concerne l’exactitude, la latence, la dérive du modèle et la rétroaction des utilisateurs.

L’IA fait plus qu’améliorer les flux de travaux, elle les transforme

L’IA incite de nombreuses banques à revoir leurs processus, la prestation de leurs produits et même la structure de leurs équipes. L’automatisation intelligente améliore les résultats sur l’ensemble de la chaîne de valeur, des souscriptions au soutien aux ventes, en passant par la conformité.

Comment les organisations du secteur bancaire qui adoptent l’IA réussissent-elles à se distinguer? En mettant l’accent sur la valeur opérationnelle réelle, en investissant dans la gouvernance et en ayant la volonté de donner aux équipes les moyens d’apprendre et d’expérimenter, de manière responsable.

En ce moment, je prépare une nouvelle série de billets de blogue sur l’IA dans le secteur bancaire. Elle étudiera en détail des cas d’utilisation concrets de l’IA, abordant notamment l’intégration, la personnalisation et la résilience. Demeurez à l’affût du premier billet de cette série.

N’hésitez pas à communiquer avec moi pour poursuivre la discussion. Vous pouvez également obtenir de plus amples informations au sujet de nos initiatives en IA et dans le secteur bancaire sur cgi.com.