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L’intelligence artificielle (IA) est désormais incontournable pour la banque de demain. Elle est en effet étroitement liée à l’évolution de la technologie et du mode de consommation à l’échelle mondiale. Pour les acteurs du secteur bancaire, il s’agit d’un outil performant pour analyser et anticiper les besoins des clients. Ce type de système peut également rendre la banque plus équitable.
En 2030, le gain potentiel issu du développement de l’IA est estimé à 15,7 trillions de dollars pour l’économie mondiale. Ce montant représente six fois l’actuel PIB de la France. Les banques pourront également profiter des nombreux atouts liés à cette technologie. Selon les experts, elle générera près de 220 milliards de dollars de bénéfices d’exploitation annuelle supplémentaires pour les dix plus grands établissements bancaires.
Par ailleurs, les avantages offerts par l’IA ne se limitent pas uniquement au domaine économique. En effet, cette technologie peut aider les banques à évoluer, pour devenir plus responsables et plus équitables. Il s’agit ainsi d’une opportunité unique pour les acteurs du secteur.
Les consommateurs reprochent souvent aux banques leur manque d’engagement équitable et sociétal en général. D’après un sondage récent, 51 % des Français souhaitent que les établissements bancaires accordent la priorité à des services adaptés à la conjoncture, comme le microcrédit. De cette manière, les clients les moins aisés auront les moyens de financer leurs différents projets.
Etude40 % des sondés veulent également avoir accès à davantage de choix en matière d’épargne. D’autre part, la majorité des Français (plus de 57 % des personnes interrogées) désirent que les banques contribuent à améliorer le pouvoir d’achat. Les acteurs du secteur ont ainsi tout intérêt à profiter de cette occasion pour améliorer leur image.
Dans le modèle traditionnel, les clients plus fortunés sont souvent privilégiés. Ils bénéficient notamment de produits et services personnalisés. Grâce à l’IA, la banque est en mesure d’atteindre ce niveau de personnalisation à moindre coût. Ainsi, ce type de prestation pourra être proposé à tous les clients, y compris sur le marché de masse. Même les programmes de fidélisation pourront être créés sur-mesure.
Une fois assisté par l’intelligence artificielle, le banquier humain deviendra un conseiller augmenté et sera plus efficace dans l’accompagnement des consommateurs. Il s’agit d’un élément essentiel pour assurer la fidélisation des clients. Ainsi, la banque pourra améliorer constamment ses conseils et entretenir une relation de proximité avec tous ses interlocuteurs.
Concrètement, l’IA permettra, par exemple, de prendre rapidement les meilleures décisions possible sur un prêt en analysant en profondeur les données bancaires ou non bancaires disponibles sur le demandeur. Tout en offrant des résultats pertinents et fiables, cette technologie aidera le banquier à alléger et accélérer le processus de demande de crédit. L’expérience client sera donc nettement améliorée.
L’usage d’un comparateur de banque permet, dans une certaine mesure, d'apaiser la crise de confiance qui est apparue entre les consommateurs et les financiers depuis 2008. D’ailleurs, seuls 54 % des consommateurs affirment faire confiance aux établissements bancaires. Il s’agit ainsi d’un des secteurs les moins appréciés en France.
Le modèle économique de la banque traditionnelle est désormais menacé en raison de ses nombreuses lacunes en matière d’innovation, de responsabilité sociétale et d’équité au niveau du service client. Les clients commencent par ailleurs à s’habituer aux performances des GAFA et des nouveaux acteurs de la Fintech. Une agilité qui fait encore défaut aux établissements bancaires classiques.
Avec l’IA, les banques pourront fournir des conseils sur-mesure à leur clientèle. Les chatbots font notamment partie des applications les plus connues de cette technologie. Au-delà de ces outils, l’intelligence artificielle permet de personnaliser tout type d’interaction afin de répondre exactement aux besoins particuliers du client. La banque sera ainsi en mesure de proposer un service efficace, simple et d’excellente qualité.
D’autre part, l’IA représente un compromis concernant le dilemme traditionnel entre personnalisation et coût de la prestation. En effet, avec cette technologie, les institutions financières auront la possibilité de développer des offres sur mesure avec un budget raisonnable.
L’IA se démarque surtout par sa capacité d’apprentissage. Grâce au deep learning (apprentissage profond), cet outil peut analyser puis prédire les comportements du client en se basant sur des millions de points de données.
Dans ce contexte, la performance de l’IA dépend notamment de la taille de la banque et de sa capacité à récolter des informations. La valeur ajoutée provient ainsi du volume de données traitées.
La fiabilité et la performance de l’IA dépendent foncièrement de la qualité ainsi que de la quantité de données traitées. L’analyse de ces informations doit par ailleurs être exempte de biais. Ces derniers peuvent être accentués par l’algorithme complexe à la base du deep learning. Autrement dit, un paramètre initial discutable peut aboutir à des résultats inéquitables.
Une zone géographique moins aisée (département ou arrondissement) peut, par exemple, être définie comme un critère désavantageux dans le cadre d’une demande de prêt. Dans ce cas, l’IA ne peut qu’accentuer les inégalités déjà existantes.
De même, un modèle basé sur l’historique de comportements du client est rarement favorable pour les plus jeunes. Ceux-ci ne disposent en effet pas encore d’un historique convaincant. Face à ce scénario, il devient donc indispensable de définir d’autres variables. Dans les deux cas, l’enjeu réside dans l’inclusion financière d’une partie de la population.
Pour une utilisation optimale de l’IA et du deep learning, il faut notamment examiner les sources, la pertinence des informations ainsi que leur représentativité par rapport aux objectifs fixés. À travers cette démarche, les banques pourront éviter l’apparition d’une forme d’exclusion sociale dans le traitement des data.
Le cas d’Amazon fait partie des exemples les plus parlants concernant les risques dans l’application de l’IA. La société a même dû abandonner cette technologie dans le cadre de son processus de recrutement en 2018. Son système se basait sur les tendances durant la décennie précédente pour évaluer les candidatures. Les données utilisées provenant majoritairement d’applications d’hommes, l’IA a privilégié les candidats masculins au détriment des femmes. Les résultats étaient inévitablement inéquitables compte tenu des ressources exploitées.
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