C'est pas mon idée !

samedi 17 avril 2021

La valeur de l'IA dans la banque

McKinsey Insights
L'analyse avancée de données, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle… occupent aujourd'hui toutes les pensées dans les institutions financières. Mais où ces technologies peuvent-elles être concrètement mises à profit ? Faisons avec McKinsey un tour d'horizon illustré des domaines qui bénéficient le plus de leurs apports.

Le cabinet identifie ainsi quatre grandes catégories d'activités où l'IA est susceptible de créer un avantage concurrentiel, dont quelques exemples confirment la réalité, combinant la recherche d'une meilleure réponse aux attentes de la clientèle avec les préoccupations d'efficacité opérationnelle, qui prennent fréquemment le pas sur la première.

Au début de la chaîne de la valeur, il s'agira d'optimiser l'acquisition, dont un des moteurs essentiels est l'hyper-personnalisation, associée à une expérience utilisateur sans frictions. À l'heure actuelle, ces opportunités sont encore rarement saisies, en raison du manque d'information disponible en amont sur les futurs clients. Cependant, une segmentation enrichie peut marquer un premier pas en avant, comme le proposent, entre autres, Digit avec l'épargne et Franfinance avec son offre de crédit aux indépendants.

Viennent ensuite, dans le cycle de vie de la relation, les nouvelles approches du risque de crédit, qui vont permettre simultanément de réduire les coûts de défaut et d'ouvrir les offres à des segments d'emprunteurs historiquement négligés. Bien que l'adoption reste lente, ce territoire est désormais largement couvert, notamment par les solutions que distribuent certains spécialistes du scoring, à l'instar d'October, partageant sa technologie, ou des acteurs en quête de diversification, tels que le chinois Tencent.

McKinsey Insights – L'IA dans la banque

Dans une logique de maîtrise des coûts mais impactant aussi, potentiellement, la qualité de service, s'ajoutent toutes les facilités d'automatisation de tâches, voire de processus complets. En l'occurrence, les applications de ce type (routage de courrier, réponse aux questions simples par chatbot… ou, dans un registre différent, la lutte contre la fraude) sont monnaie courante. Il reste cependant un vaste gisement de possibilités, des plus modestes, comme la rationalisation de l'approvisionnement des GAB par HSBC, aux plus ambitieuses, à l'image de la robotisation du centre d'appel esquissée par Sber.

Il reste enfin à conclure ce panorama avec les multiples opportunités de développement de la valeur de chaque client, grâce à l'établissement d'une connexion intime fondée sur une connaissance enrichie de son contexte et de ses besoins. Là règnent les assistants virtuels intelligents, capables de suggérer le bon produit au moment approprié, sans biais et en toute transparence, qu'il soit question d'alimenter un compte d'épargne (U.S. Bank) ou de prodiguer des conseils personnalisés au fil de l'eau (Scotiabank).

Dans les grands groupes, la diversité des cas d'utilisation, de leurs cibles et de leurs instigateurs, induit un danger de dispersion des efforts. Pourtant, dans bien des circonstances, il s'avère que les sources de données sont identiques de l'un à l'autre, tout comme l'outillage et les compétences requis afin de les exploiter. Dans ces conditions, il paraît raisonnable de mettre en commun les ressources consacrées à l'IA… en prenant soin, toutefois, de ne pas perdre de vue la spécificité de chaque problème à traiter.

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