IA générative et banque : un fort potentiel, mais des freins à l’adoption
L’IA générative offre aux banques de nouvelles capacités en matière d’automatisation, d’analyse et d’interaction client. Toutefois, son adoption reste progressive et se heurte à plusieurs obstacles.
Une stratégie d’entonnoir
Aujourd’hui, les banques adoptent une approche prudente. Elles multiplient les POCs afin d’évaluer le potentiel de l’IA générative, mais peu d’entre eux aboutissent à un passage à l’échelle. Finalement, seuls quelques pourcents des projets sont pleinement industrialisés.
Cette adoption limitée s’explique par plusieurs facteurs :
- Difficulté à mesurer le ROI : les coûts technologiques et d’infrastructure demeurent élevés
- Maîtrise des technologies et accessibilité aux données : la gestion des données non structurées reste un défi majeur
- Enjeux réglementaires et de sécurité : les hallucinations de l’IA ne sont pas tolérables dans un domaine aussi strictement encadré
- Conduite du changement : la formation et l’adhésion des équipes représentent un enjeu crucial
Les cas d’usages industrialisés de l’IA générative dans la banque
Malgré ces obstacles, certaines applications ont déjà été adoptées et industrialisées avec succès.
Productivité et automatisation des processus
L’IA générative permet d’optimiser plusieurs activités internes, notamment :
- L’assistance au développement de code
- L’automatisation des tests IT
- La gestion des incidents en production
Personnalisation de la relation client
L’expérience client s’améliore grâce à une personnalisation accrue :
- Assistance à l’entrée en relation
- Propositions d’offres adaptées aux profils
- Support aux centres d’appel et traitement des réclamations
Lutte contre la fraude
Si l’IA était déjà employée pour détecter la fraude (fraude monétique, fraude à la connexion), l’IA générative va plus loin. Elle identifie de nouvelles anomalies comportementales et optimise les procédures de détection.
L’enjeu de l’appropriation par les métiers
Si l’IA classique est bien intégrée dans les processus bancaires (fraude, gestion des risques, automatisation), l’IA générative soulève encore des questions en termes de fiabilité et d’adoption par les métiers.
Qualité et fiabilité des résultats
Les erreurs de l’IA doivent être évitées à tout prix. Pour garantir des résultats fiables, certaines banques instaurent des Quality Leaders chargés de surveiller la production de l’IA générative.
Un besoin de leaders business formés
Le manque de leaders business formés sur ces technologies ralentit l’adoption. Pour pallier ce problème, certaines banques ont développé des Champions Business IA. Leur rôle consiste à accompagner la transition et à assurer une bonne appropriation des outils d’IA générative.
IA générative et banques : un futur incontournable
Loin d’être un simple effet de mode, l’IA générative s’impose progressivement dans le secteur bancaire. Bien que des obstacles persistent, son adoption continue de croître. Les banques mettent ainsi en place des stratégies pour intégrer ces nouvelles capacités en toute sécurité et en maximiser les bénéfices.
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