Banques : l’IA générative entraîne un boom de la productivité. Également en Italie

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Selon les prévisions de cabinets de recherche accrédités, les banques du monde entier investiront 6 milliards de dollars cette année dans des projets qui exploitent l’intelligence artificielle générative, pour atteindre 85 milliards de dollars en 2030. Il s’agit bien sûr d’estimations, mais la volonté des banques (et des compagnies d’assurance) de tirer parti des nouvelles technologies pour évoluer vers des modèles d’entreprise et des organisations plus efficaces ne fait guère de doute.

L’expérience que nous avons sur le terrain nous montre que même en Italie, l’IA est accélérée, même si le scénario pose quelques problèmes de mise en œuvre. En fait, nos banques n’ont pas achevé la transformation numérique des processus et ont encore beaucoup à faire dans plusieurs domaines essentiels : l’accueil des clients, les paiements, les prêts, les recommandations opérationnelles aux clients et la vente croisée, et la regtech. En outre, de nombreuses banques ne se sont pas encore libérées de l’héritage numérique du passé et disposent de systèmes obsolètes, qui se chevauchent souvent en raison de la longue saison des fusions et acquisitions.

Ce que l’IA peut faire pour les banques

Néanmoins, les applications de l’IA générative promettent de rendre la gestion opérationnelle plus efficace/efficiente. Dans certaines banques de pays où le secteur des services financiers est technologiquement avancé (États-Unis, Canada, Royaume-Uni), des systèmes qui créent un assistant virtuel pour différentes fonctions de l’organisation (développement commercial, relations avec la clientèle, ressources humaines, conformité, etc. L’assistant virtuel devient une référence pour le responsable de la fonction, tant sur les questions de marché que sur la gestion de la banque dans laquelle il travaille. Les systèmes fournissent des réponses certifiées : le responsable de fonction ne doit pas faire de recherches supplémentaires pour les utiliser. En outre, et c’est décisif, les systèmes actuellement testés sont également capables de développer automatiquement un code logiciel : ils le génèrent, testent son efficacité et le corrigent si nécessaire.

Les premières simulations sur les gains de productivité potentiels à partir d’une analyse du fonctionnement actuel sont déjà disponibles. Il s’agit pour l’instant de modèles de prédiction simplifiés qui devront être affinés en considérant plus précisément plusieurs facteurs, dont la précision et l’efficacité des données qui alimentent l’IA, le temps et le coût de la mise en œuvre et de la maintenance, et la nécessité d’un personnel pour superviser ou corriger le travail de l’IA.

Un coup de pouce à la productivité

Une fois ces précisions apportées, l’estimation de l’augmentation de la productivité mérite l’attention. Il atteint près de 40 % dans la fonction de vente et de service (qui comprend des activités telles que le profilage des clients et l’association de produits et de services cohérents ; la description des produits/services ; l’indication des conditions ; l’explication de la logique et des avantages pour le client). Dans le développement de systèmes d’information (création de tests unitaires automatisés pour une couverture du code supérieure à 80 %, documentation et analyse du code), le gain de temps est estimé à 35 %. Dans les centres d’appel (recherche d’informations pour répondre aux questions des clients, formulation de réponses), il est d’un peu plus de 40 % et atteint 45 % dans le soutien à la gestion de la fonction ressources humaines (collecte et traitement d’informations pour définir les politiques de gestion, réponse aux questions spécifiques à la banque émanant de la fonction). Des gains de productivité incontestablement intéressants, qui justifient l’engagement d’investissements mais qui, bien entendu, devront être gérés avec beaucoup de précautions au niveau systémique. ()

*Associé gérant Capco Italia