Les banques ont fait des progrès notables avec l’IA génératrice, mais mettre en œuvre la technologie de manière responsable, avec des flux de travail repensés pour les employés, est une entreprise considérable. Au début de la révolution numérique, Bill Gates a déclaré que “la banque est nécessaire, les banques ne le sont pas”. C’était en 1994. Après 30 ans de changements numériques perturbant des dizaines d’industries, il n’est pas clair qu’il avait raison.
Les changements les plus importants dans le secteur bancaire à ce jour se concentrent beaucoup plus sur le “comment” que sur le “quoi”. Les clients interagissent beaucoup plus souvent avec les banques aujourd’hui qu’à l’époque pré-numérique, mais ces interactions consistent principalement à vérifier les soldes et à transférer de l’argent entre les comptes. Cela fait maintenant 25 ans depuis le début de la bulle Internet et pas une seule banque numérique n’a réellement atteint une échelle significative alors que les banques traditionnelles restent dominantes.
Cela a créé, dans certains milieux, une soif pour la prochaine grande chose qui perturbera vraiment le secteur bancaire.
L’IA génératrice peut être la technologie la plus perturbatrice que l’industrie bancaire ait vue depuis 30 ans et je crois qu’elle va changer radicalement la manière dont les services bancaires sont proposés. Cependant, je ne crois pas qu’elle changera fondamentalement les bases de la banque – la collecte et la protection des dépôts et le prêt d’argent.
Je pense que cela changera tout le reste.
La plupart des banques pensent que l’IA génératrice est une stratégie de réduction des coûts, mais le potentiel de revenus pourrait être l’histoire réelle ici. Presque tous les rôles bancaires seront transformés de quelque manière que ce soit et l’impact sur les résultats financiers pourrait être spectaculaire. Une nouvelle étude d’Accenture a modélisé l’impact sur l’industrie bancaire et a constaté que l’IA génératrice pourrait fournir un coup de pouce significatif.
Il existe des centaines de cas d’utilisation potentiels et d’applications. En matière de gestion des risques, l’IA génératrice est déjà en train de transformer les pratiques de lutte contre le blanchiment d’argent et de connaissance de la clientèle. Ses applications en programmation sont parmi les plus excitantes et vont de la capacité à rétro-ingénierer des décennies de code COBOL spaghetti à la création de nouvelles expériences clients numériques à des vitesses sans précédent.
Les utilisations de l’IA génératrice dans le service client sont tout aussi passionnantes et étendues. La technologie a le potentiel d’élever la barre de la personnalisation, tout en aidant les représentants à résoudre les demandes des clients plus rapidement.
Mais je crois que le véritable pouvoir réside dans l’augmentation des travailleurs. Par exemple, imaginez un gestionnaire de relations qui, lors d’une conversation avec un client, peut consulter un guide en forme de carte de navigation. Si la conversation est “rouge”, le client montrant des signes de désintérêt, le système pourrait leur fournir un itinéraire alternatif et les empêcher de s’engager dans des impasses et des détours dans la conversation.
Il est instructif de comparer l’impact immédiat de l’IA génératrice avec d’autres technologies récentes. Lorsque la blockchain et le métavers sont apparus, il y a eu beaucoup de discussions sur la façon dont les technologies pourraient changer la banque. Avec l’IA génératrice, nous avons déjà vu les banques proposer des milliers d’opportunités. Le défi n’est pas ce que vous faites, mais ce que vous décidez de ne pas faire, ce qui renforce ma conviction qu’il s’agit d’un véritable changement de paradigme.
C’est comme passer de la règle à calcul à la calculatrice. En fait, une majorité de dirigeants bancaires (71%) mentionnent l’IA génératrice comme un levier clé de leur stratégie de réinvention continue, selon une récente étude d’Accenture, et deux-tiers (66%) voient la technologie comme plus une opportunité qu’une menace.
L’année dernière a vu une adoption stupéfiante et des avancées dans la maturité, avec des banques passant des preuves de concept aux cas d’utilisation. Sans surprise, les banques qui ont déjà investi dans l’IA et l’analyse auparavant, et qui ont des bases numériques solides, sont en tête dans l’IA génératrice.
Peut-être la chose la plus perturbatrice à propos de l’IA génératrice est que vous n’avez pas besoin d’être un géant ou d’avoir 100 doctorats en IA ou en apprentissage automatique pour en profiter. Grâce aux services basés sur le cloud, une grande partie de cette technologie peut être achetée avec une carte de crédit. Il suffit d’avoir le bon moment et la bonne concentration.
La prochaine étape dans l’évolution de l’IA génératrice dans les banques consistera à établir la bonne infrastructure au sein des quatre murs de la banque. Cela implique de mettre en place des garde-fous appropriés en matière de sécurité et de risque et de veiller à ce que les modèles, systèmes et processus d’IA soient responsables par conception. La gestion des risques des modèles sera essentielle à mesure que de grands modèles linguistiques se propageront et que les banques adapteront les modèles existants ou, dans certains cas, en construiront de nouveaux.
Réinventer les talents et les façons de travailler
Parce que l’IA génératrice impactera presque tous les aspects de la banque, elle nécessitera des banques qu’elles réinventent presque chaque processus et chaque rôle.
Vous ne pouvez pas simplement embaucher quelqu’un avec cinq ans d’expérience en IA génératrice. Ils n’existent pas. Par conséquent, vous avez besoin d’une culture qui embrasse une volonté de changement pour tirer parti et déployer la technologie. Si votre culture adopte une approche rétroactive, vous vous comparerez à ce que faisaient les concurrents il y a des années et ne regarderez jamais vers l’avant.
La nature même des talents et des rôles bancaires pourrait changer de manière spectaculaire. Les banques devront envisager la manière dont leur talent circule de différentes manières dans toute la banque et adopter une approche basée sur les compétences en matière de ressources humaines.
Bien que l’IA génératrice ne soit pas susceptible de perturber le secteur bancaire, il y a de bonnes raisons de croire qu’elle sera une force motrice pour la réinvention continue, rendant le secteur bancaire infiniment plus significatif pour les employés, les clients et les investisseurs. Pour le personnel accablé par un travail orienté processus, l’IA génératrice peut gérer les tâches ingrates, libérant ainsi plus de temps pour aider les clients. Pour le client final, cela signifie une expérience plus rapide, plus personnalisée et plus fluide avec sa banque.