L’IA générative (GenAI) apparaît comme une force perturbatrice qui motive l’innovation et l’efficacité. Dans cet article, nous partageons les principaux aspects opérationnels que vous devriez prendre en compte lorsque vous incorporez l’IA générative dans votre organisation.

De la restructuration des opérations bancaires traditionnelles à l’amélioration de l’expérience client, l’IA générative apparaît comme une force perturbatrice qui motive l’innovation et l’efficacité. L’IA générative (GenAI) est un sous-ensemble de l’IA, centré sur la génération de nouveaux contenus ou de nouvelles données à l’aide d’algorithmes formés sur des jeux de données volumineux. Dans les contextes d’entreprise, l’IA générative trouve des applications dans l’automatisation des tâches répétitives, la génération de contenu personnalisé, la synthèse des documents et l’amélioration de la productivité des employés en fournissant un accès rapide aux informations.

Dans le domaine dynamique des services bancaires et financiers, l’intégration de l’IA générative a évolué en un parcours transformateur. L’explosion de l’ambition et des investissements observée en 2023 a conduit les banques à explorer une myriade de cas d’utilisation de l’IA. La pression accrue des dirigeants pour démontrer un retour sur investissement tangible a conduit à la création d’équipes de direction dédiées à l’intensification des initiatives de l’IA générative, à l’échelle mondiale.

• Dans le domaine des BFSI (banque, services financiers et assurances), l’IA générative révolutionne l’expérience client grâce à la gestion des risques, la détection des fraudes, les services personnalisés et l’efficacité opérationnelle. Gartner prévoit que les dépenses des banques en matière de sécurité et de gestion des risques atteindront  215 milliards de dollars  d’ici fin 2024 dans le monde entier, soit une augmentation YOY de 14 %.

• Les dernières avancées incluent la détection des anomalies comme cas d’utilisation clé. Les modèles d’IA peuvent détecter des transactions anormales qui ne sont pas facilement identifiées par des systèmes basés sur des règles.  Swedbank a rapporté une amélioration de 20 à 30 % de la détection des fraudes à l’aide de ces modèles. Cette application est essentielle car les entités BFSI traitent d’énormes volumes de transactions.

• Les études de cas présentent des applications d’IA générative sous la forme de robots-conseillers pour la gestion de portefeuille, le trading algorithmique, les chatbots de service client, la souscription basée sur l’IA, la gestion automatisée des contrats, la planification financière personnalisée, les stratégies de trading optimisées et l’amélioration du service à la clientèle.

Tandis que les banques récoltent les fruits de la mise en œuvre de l’IA dans divers cas d’utilisation, le véritable défi réside dans une refonte fondamentale de la nature même des opérations bancaires.

Construire une vision pour l’ère de l’IA générative

Comment redéfinir l’essence même de la banque en envisageant de nouvelles façons de fournir des produits et des services ?

Ce changement va au-delà de l’amélioration des processus existants. Il s’agit de reconstruire l’essence même des opérations bancaires, en passant d’un modèle traditionnel axé sur les façades physiques à un édifice construit autour des données et de l’infrastructure de l’IA. Le parcours pour devenir une institution axée sur l’intelligence artificielle est intimidant, mais essentiel pour rester pertinent dans le paysage en évolution, en exploitant les analyses de données (par exemple, les données de conformité réglementaire, l’évaluation des risques de crédit, les données d’investissement, etc.), en apportant des processus automatisés et en améliorant les gains d’efficacité globaux.

Motivée par la vague de l’innovation numérique, l’Inde a maintenu un élan inébranlable vers le progrès et les promesses. La  Digital India Story (2024) est parée pour révolutionner chaque expérience utilisateur à travers l’exploitation des fonctionnalités avancées d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, telles que l’analyse des préférences, des comportements et des interactions antérieures des utilisateurs afin de fournir un contenu hautement personnalisé et pertinent.

Investir dans des capacités évolutives

Les dirigeants du secteur financier doivent identifier les capacités, les compétences et les investissements nécessaires à un avenir centré sur l’IA générative. L’équilibre entre la livraison urgente de nouveaux produits et la conception de l’organisation pour la mise en œuvre de ce programme pose un défi de taille. L’accent doit être mis sur la création de tâches et d’outils répétables qui génèrent des rendements cumulés.

Par exemple, dans les opérations bancaires, l’IA générative présente une solution progressive pour la gestion des contrats. En automatisant des tâches fastidieuses comme la révision des accords, la suggestion de clauses de conformité et la recomposition automatique des contrats, l’IA générative simplifie les processus, ce qui permet de gagner du temps et des ressources.

De même, pour une meilleure évaluation du risque de crédit, les banques utilisent des systèmes basés sur l’IA pour aider à prendre des décisions de crédit plus informées, plus sûres et plus rentables. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent examiner les comportements et les modèles afin de déterminer si un client avec un historique de crédit limité peut, en fait, faire un bon client de crédit ou trouver des clients dont les modèles peuvent augmenter la probabilité d’une vente incitative.

Ces algorithmes évaluent la solvabilité à l’aide de milliers de points de données alternatifs au-delà de la notation traditionnelle.

Un autre exemple concerne le secteur hypothécaire, où les fonctionnalités de l’IA générative s’étendent pour incorporer des données client afin de générer des contrats sur mesure. En optimisant les termes basés sur des prêts passés tout en assurant la conformité avec les normes réglementaires, l’IA générative améliore l’efficacité et la précision des transactions hypothécaires.

Exploiter la puissance de l’IA générative pour le domaine des BFSI

l’IA générative recèle le potentiel de redessiner le jeu de trois manières clés :

• Changer la nature de la conversation :  Le leadership initial de l’IA n’est plus un avantage concurrentiel relatif. L’IA générative a altéré le discours autour de l’intelligence artificielle, ce qui en fait une considération essentielle pour tous.

• Perturber les avantages d’un premier déplacement de produit :  Les technologies comme les chatbots, autrefois considérées comme de pointe, ne sont plus à la pointe de la technologie. L’investissement dans l’IA générative peut fournir une suite de produits à la pointe de la technologie.

• Doubler les concurrents :  Les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent permettre aux banques de devancer leurs concurrents en termes de compétences techniques et d’ensembles de données approfondies. L’investissement dans l’infrastructure de données pour plusieurs décennies pourrait désormais être reproduit dans des délais beaucoup plus courts et à moindre coût. Bien que l’impact de ces changements soit encore incertain, des cultures profondément enracinées, axées sur l’optimisation des modèles d’entreprise axés sur les données, peuvent conserver un avantage concurrentiel.

Une étude récente de McKinsey indique que la valeur potentielle totale de l’IA générative dans le secteur bancaire se trouve dans une fourchette de  200 à 340 milliards de dollars, englobant l’ingénierie, le service à la clientèle, les ventes et le marketing et les cas d’utilisation de la gestion des risques.

D’ici 2025, il y aura plus de  100 millions  d’utilisateurs adultes de l’IA générative (soit ~82 millions d’utilisateurs « au travail »).

En règle générale, l’IA générative est utilisée dans quatre zones :

• Recherche et développement de produits / ingénierie logicielle
• Opérations client
• Marketing et ventes
• Autres fonctions telles que la documentation sur les modèles de risque

Des solutions Adobe dans le paysage de l’IA générative

Chez Adobe, alors que nous adoptons la devise « La créativité est la nouvelle productivité », nous menons la course avec des solutions comme Adobe Firefly et d’autres solutions d’expérience numérique infusées avec Sensei et d’autres fonctionnalités de l’IA générative.

L’approche d’Adobe à l’égard de l’IA générative repose sur l’échelle, la confiance et la préparation de l’entreprise. La manière dont vous effectuez vos tâches dans les domaines de la création de campagnes, de l’identification des audiences, de la diffusion de l’expérience, de la simulation de parcours et, au final, de la compréhension des informations signalées par nos systèmes.

• Conçu pour être commercialement sûr  : formé sur + de 300 millions  de ressources à haute valeur ajoutée d’Adobe Stock et de contenu public sous licence libre dont le droit d’auteur a expiré, soutenu par Adobe avec indemnisation.

• Workflows intégrés :  Les fonctionnalités de l’IA générative de Firefly seront intégrées aux outils à travers l’ensemble d’Adobe Creative Cloud, Adobe Document Cloud, et Adobe Experience Cloud.

• Co-pilotage pour la conception et la diffusion :  Les marketeurs et les professionnels de la création seront toujours à la barre et pourront guider et superviser les résultats génératifs.
• Fidèles à la marque, à l’échelle :  Exploration de moyens permettant aux clients de former Firefly avec leurs propres documents, générant ainsi du contenu dans leur langue de conception et le style de leur marque.

Navigation à travers les défis

Alors que les banques s’efforcent aujourd’hui d’extraire de la valeur de l’IA générative, elles font face aux doubles attentes de la transformation numérique et du renforcement des rendements des actionnaires. Le défi économique consiste à transformer les exercices de coûts variables en processus de coûts fixes.

Bien que ce défi soit moins difficile pour les banques que pour les entreprises de services professionnels, le déploiement agressif de l’IA générative va probablement exercer une pression concurrentielle sur les prix, potentiellement à partir de start-ups agiles ou de banques héritées qui exploitent l’IA pour augmenter les offres et améliorer l’efficacité.

En outre, il convient de prendre les éléments suivants en compte :

• Des cadres de gouvernance doivent être mis en place rapidement, couvrant les risques, les tests et une utilisation responsable
• Concentrer les applications initiales sur l’amélioration de la productivité des employés grâce à la recherche de connaissances et à la génération de documents
• Améliorer les compétences grâce à la formation des cadres, au renforcement des capacités et à l’embauche de personnes qualifiées
• Adopter des modèles centralisés pour orienter les normes de l’organisation tout en encourageant les entrées des unités opérationnelles
• Valider des sorties de modèle par le biais d’experts du sujet et d’outils de validation automatisés
• Concevoir d’abord les solutions pour l’utilisateur final, ce qui permet à la contribution humaine de façonner l’évolution du système

En résumé, bien que l’IA générative intro duit un potentiel de transformation dans les secteurs BFSI, une gouvernance prudente et une gestion du changement dicteront la réussite de la mise à l’échelle. Les banques qui répondent efficacement à ces défis peuvent déverrouiller une valeur immense.

Conclusion

L’IA dédiée aux services bancaires, financiers et des assurances recèle un potentiel immense pour révolutionner les services bancaires et financiers, depuis l’amélioration des expériences client jusqu’à l’optimisation des opérations. La mise en œuvre stratégique et éthique des capacités de l’IA générative sera essentielle pour que les institutions des secteurs BFSI obtiennent des avantages concurrentiels durables dans ce paysage en constante évolution, en 2024 et au-delà. Nous reconnaissons que l’IA et l’IA générative peuvent transformer et surcharger la découverte de données, accélérer la création de contenu, amplifier la personnalisation et la livraison de services.