L’intelligence artificielle pour la banque : enjeux et risques

L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur bancaire en offrant de nouvelles opportunités pour améliorer l’efficacité, personnaliser les services et renforcer la sécurité. Cependant, l’adoption de l’IA présente également des défis et des risques importants. Chez WAYDEN, nous comprenons ces enjeux et accompagnons les banques dans leur transition technologique. A la croisée entre gestion des risques, conformité juridique et performance financière, des fonctions clés du C-level management sont impactées par l’irruption de l’IA/ML dans le secteur de la banque.

Cet article explore les principaux enjeux et risques de l’IA dans le secteur bancaire.

 

Qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle et son impact sur le secteur bancaire ?

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie de pointe qui permet aux machines de simuler des processus cognitifs humains, tels que l’apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes. Dans le secteur bancaire, l’IA révolutionne les opérations en automatisant les tâches administratives, en améliorant la personnalisation des services clients et en renforçant la détection des fraudes. Grâce à l’analyse avancée des données, l’IA permet de mieux comprendre les comportements des clients et de prédire les tendances du marché, facilitant ainsi la prise de décision stratégique. 

Toutefois, l’intégration de l’IA comporte des défis, notamment en matière de protection des données et de dépendance technologique. En abordant ces enjeux avec des stratégies de gestion appropriées, les banques peuvent tirer parti des avantages de l’IA tout en minimisant les risques potentiels.

 

Les enjeux de l’intelligence artificielle pour la banque

1. Automatisation des processus

L’IA permet d’automatiser des tâches répétitives et chronophages, telles que la vérification des transactions, le traitement des demandes de prêt et la gestion des comptes. L’automatisation de certains services bancaires améliore l’efficacité opérationnelle et réduit les coûts.

→ 44% des Chief Risk Officers dans le secteur bancaire utilisent l’IA pour l’automatisation de processus.

2. Personnalisation des services clients

Grâce à l’analyse des données clients, l’IA peut offrir des recommandations personnalisées et des services sur mesure. Les chatbots et les conseillers bancaires virtuels fournissent une assistance 24/7, améliorant ainsi l’expérience client.

→ Dans son étude, NTT Data a montré que plus de la moitié des clients pourraient quitter leur banque pour des services plus personnalisés ailleurs. 

Seulement 16% des établissements du secteur bancaire s’appuieraient sur l’IA à date pour fournir cette expérience hyper-personnalisée à leurs clients. C’est donc le moment de développer vos avantages concurrentiels.

→ Et ça marche. Le Chatbot IA Erika de la Bank Of America a dépassé le milliard et demi d’interactions avec les clients de l’établissement bancaire.

3. Détection de la fraude bancaire

Les algorithmes d’IA analysent les transactions en temps réel pour détecter les activités suspectes et prévenir la fraude. Cette capacité à identifier rapidement les anomalies permet de renforcer la sécurité des opérations bancaires.

→ Paypal est l’une des entreprises pionnières dans l’utilisation du machine-learning pour lutter contre le blanchiment de fonds (Anti-Money Laudering).

4. Analyse prédictive des comportements financiers

L’IA utilise des modèles prédictifs pour anticiper les comportements des clients, évaluer les risques de crédit et optimiser les portefeuilles d’investissement. Cela aide les banques à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer leur rentabilité.

5. Optimisation des processus de conformité

L’IA facilite la gestion des réglementations en automatisant la surveillance et le reporting de la conformité. Les banques peuvent ainsi réduire les risques de non-conformité et éviter des sanctions coûteuses.

6. Amélioration de la gestion des risques

Les outils d’IA permettent une évaluation plus précise des risques de marché, de crédit et opérationnels. Les banques peuvent ainsi mieux gérer leurs risques et adapter leurs stratégies en conséquence.

→ Aux Etats-Unis, les clients utilisent les chatbots IA pour vérifier leur score FICO – note pour déterminer la solvabilité pour d’éventuels crédits auprès des banques. 

7. Innovation des produits financiers

L’IA permet de développer de nouveaux produits financiers innovants, tels que les prêts basés sur l’analyse des données alternatives et les solutions de paiement intelligentes. Cela permet aux banques de se différencier sur le marché.

8. L’IA indispensable avec l’essor des néo-banques et des apps bancaires ?

Avec le développement des néo-banques et la digitalisation des banques qui développent de plus en plus d’applications pour leurs clients, l’IA offre un potentiel conséquent de collecte et d’analyse de données avancées (Advanced Data) et à grande échelle (Big Data). Une possibilité d’analyse micro et macro pour les établissements bancaires sans précédent. 

9. Impact sur l’emploi : pallier au turnover des conseillers bancaires

L’automatisation des processus peut entraîner la suppression de postes de travail. Les banques doivent anticiper ces changements et mettre en place des programmes de reconversion et de formation pour leurs employés.

→ Plutôt que d’avoir un impact négatif sur l’emploi, l’IA pourrait efficacement pallier aux forts taux de turnover des conseillers bancaires en agence en France (10,2% en 2022). L’IA sert ainsi de stock de connaissances pour favoriser l’onboarding et la passation de compétences aux conseillers et elle sert aussi d’outil de formation continue. Elle déchargerait le conseiller de tâches à faible VA et lui permettrait de se concentrer sur son métier : conseiller ses clients. 

→ L’IA générative pourrait ainsi améliorer la productivité du secteur bancaire de 5% et faire économiser 300 milliards de dollars aux établissements financiers.

 

Les risques de l’intelligence artificielle pour la banque

Avec l’IA/ML (Intelligence artificielle et Machine Learning) en plein développement dans le secteur bancaire, les Chief Risks Officers (CRO) estiment que les risques augmentent assez logiquement.

1. Confidentialité, sécurité des données et conformité RGPD

L’adoption de l’IA nécessite la collecte et l’analyse de grandes quantités de données sensibles. La protection de ces données confidentielles contre les cyberattaques et les fuites est cruciale pour maintenir la confiance des clients.

La mise en conformité RGPD du secteur bancaire ayant recours à l’IA à grande échelle est un défi à la fois juridique mais aussi technologique. Le CLO et le CTO/CDO devront donc travailler main dans la main pour s’assurer le respect de la protection des données personnelles et la cybersécurité des systèmes d’information. 

2. Biais algorithmiques

Les algorithmes d’IA peuvent refléter et amplifier les biais présents dans les données historiques, conduisant à des décisions injustes ou discriminatoires. Il est essentiel de surveiller et de corriger ces biais pour garantir l’équité.

3. Dépendance technologique

Une dépendance excessive à l’IA peut rendre les banques vulnérables en cas de panne technologique. Il est important de maintenir un équilibre entre l’automatisation et l’intervention humaine.

4. Coûts de mise en œuvre

L’intégration de l’IA dans les processus bancaires peut être coûteuse, en particulier pour les petites banques. Il est important d’évaluer les coûts et les bénéfices potentiels avant de procéder à des investissements significatifs.

5. Conformité réglementaire

L’utilisation de l’IA doit respecter les réglementations en vigueur, notamment en matière de protection des données et de transparence des algorithmes. Les banques doivent s’assurer que leurs systèmes d’IA sont conformes aux exigences légales.

 

Pourquoi faire appel à WAYDEN

Chez WAYDEN, nous accompagnons les banques dans l’adoption de l’intelligence artificielle en fournissant des solutions personnalisées et sécurisées. Notre expertise en management de transition nous permet de gérer efficacement les projets de transformation technologique, en minimisant les risques et en maximisant les avantages. Nous aidons les banques à tirer parti des opportunités offertes par l’IA tout en assurant la conformité réglementaire et la sécurité des données. Avec WAYDEN, bénéficiez d’un accompagnement stratégique pour intégrer l’IA de manière optimale et durable.

Contactez-nous pour savoir comment WAYDEN peut vous aider dans vos problématiques.