Comment l’IA transforme aussi votre banque

• Les banques devraient adopter plus largement l’intelligence artificielle d’ici fin 2023
• Un article de The Motley Fool explore les trois principaux domaines dans lesquels les banques pourront tirer parti de l’IA (si ce n’est pas déjà le cas)
• Gestion des risques, personnalisation des services, sécurité… voici ce que l’IA change dans votre banque

Les banques ne pouvaient bien évidemment pas se soustraire à la révolution des IA basées sur de larges modèles de langage (LLM). ChatGPT, et en particulier le modèle GPT-4 continue d’impressionner par ses capacités à générer des contenus à la volée souvent difficiles à discerner de productions humaines. Mais en quoi l’IA va-t-elle vraiment changer votre banque (si cette dernière n’a pas déjà implémenté la technologie) ?

Un article de nos confrères de The Motley Fool explore trois exemples d’utilisation de l’IA majeurs pour les établissements bancaires. De quoi imaginer assez facilement que la différence entre les banques classiques et les néobanques va tendre de plus en plus à s’effacer – et que le métier même de conseiller bancaire risque lui aussi de profondément changer.

L’IA remplace de plus en plus votre conseiller pour les besoins courants

La première application directe de l’IA que l’on commence à voir dans les applications bancaires, tourne autour de la personnalisation de l’expérience client. Grâce à l’analyse des données et le dialogue interactif, les chatbots et les assistants virtuels permettent aux clients un accès rapide et facile à leurs informations financières, à leurs transactions et à leurs solutions de paiement.

Ces chats peuvent aussi répondre aux questions, résoudre les problèmes et recevoir des conseils personnalisés sans attendre ou prendre de rendez-vous avec leur conseiller. On commence à voir ce type d’expériences apparaître chez certains établissements bancaires.

C’est notamment le cas chez Crédit Agricole, qui a lancé Eko, un compte bancaire avec une carte internationale et surtout une application mobile, qui intègre un assistant virtuel nommé Max. Celui-ci permet aux clients de gérer leur budget, de comparer les offres d’assurance ou de crédit, ou encore de contacter un conseiller humain si besoin.

L’IA peut permettre aussi aux banques de mieux connaître leurs clients et de leur proposer des offres commerciales plus pertinentes, en fonction de leur situation financière, de leur historique de consommation et de leurs projets. Elle peut aussi anticiper les besoins des clients et leur suggérer la meilleure action à suivre.

Par exemple, l’IA peut alerter un client sur un risque de découvert, lui proposer une solution d’épargne adaptée ou lui faire bénéficier d’un taux d’intérêt avantageux.

L’IA renforce la sécurité

Autre sujet duquel l’IA devrait s’emparer dans le secteur bancaire : la sécurité et la prévention des fraudes. L’IA permet aux banques de renforcer leur protection contre les fraudes, en identifiant les comportements anormaux ou suspects dans les transactions. Elle peut ainsi détecter des opérations inhabituelles, des tentatives de piratage ou d’usurpation d’identité, ou encore des fraudes internes.

Les LLM permettent également aux banques de réagir rapidement en cas de fraude avérée, en bloquant les transactions frauduleuses, en alertant les clients concernés et en facilitant le remboursement des sommes perdues. L’IA peut aussi aider à prévenir les fraudes, en sensibilisant les clients aux bonnes pratiques de sécurité et en leur recommandant des mesures préventives.

En Belgique, par exemple, la banque KBC utilise l’IA pour analyser le comportement des utilisateurs sur son application mobile et détecter les anomalies. Si l’IA détecte une activité suspecte, elle demande au client de confirmer son identité par un code PIN ou une empreinte digitale. Cette solution a permis à la banque de réduire le nombre de fraudes par phishing (hameçonnage) de 70%.

L’IA permet aux banques d’être plus agiles face à la réglementation

Le secteur bancaire est soumis à des réglementations strictes et évolutives, qui visent à garantir la stabilité financière, la protection des consommateurs et la lutte contre le blanchiment d’argent, sanctions à l’égard de pays et ressortissants étrangers ou le financement du terrorisme.

L’IA permet aux banques de se conformer à ces réglementations, en automatisant les processus de contrôle, d’audit et de reporting. Les LLM permettent aussi aux banques d’adapter leurs stratégies aux changements réglementaires, en anticipant les impacts potentiels sur leur activité.

Ainsi, l’intelligence artificielle permet aux banques de mieux gérer les risques liés à leur activité, tels que le risque de crédit, le risque de marché ou le risque opérationnel. Grâce à l’IA, par exemple, il devient notamment possible pour le client d’obtenir une réponse quasi instantanée en cas de demande de crédit.

L’IA peut analyser les tendances et les scénarios du marché financier, offrant ainsi aux banques une meilleure vision des opportunités et des menaces. L’intelligence artificielle peut aussi optimiser l’allocation des ressources, la tarification des produits ou la gestion des portefeuilles.

De quoi doter les banques traditionnelles d’un nouveau levier leur permettant de se réinventer et de se différencier dans un environnement complexe et sous la concurrence croissante des néobanques. Et surtout de réaliser d’énormes économies dans leurs coûts de fonctionnement.

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