Avez-vous participé à la conférence Sibos de cette année à Toronto ? En tant qu’événement mondial de premier plan dans le domaine des services financiers, Sibos est l’un des meilleurs endroits pour recevoir des conseils et des prévisions de la part d’experts, voire de prescripteurs, du secteur. Alors, que disent certaines des voix les plus fiables du secteur des services financiers sur ce qui nous attend en 2024 ? En voici les grandes lignes.
La combinaison de taux d’intérêt élevés, d’une forte inflation et d’une incertitude économique accrue ont poussé les dirigeants des banques de l’industrie des services financiers à se concentrer sur leurs préoccupations les plus importantes. Nombre d’entre eux visent à améliorer la rentabilité des opérations, à réduire les risques en matière de respect des règlements et à satisfaire leurs clients grâce à un service d’excellente qualité.
Les avancées technologiques auront un impact important sur l’avenir des services bancaires et sur le paysage bancaire dans son ensemble. Les banques qui adoptent l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies de pointe pourront s’adapter aux changements du secteur financier plus facilement que celles qui les considèrent comme facultatives.
Voici trois tendances clés en matière de technologie bancaire qui ont été abordées lors de la conférence Sibos de cette année et qui sont en plein essor dans l’industrie des services financiers.
Tendance 1 : L’IA continuera à faire évoluer la technologie bancaire dans les années à venir
Il peut sembler que l’intelligence artificielle soit devenue le sujet du moment, mais ce n’est pas une tendance qui va disparaître de sitôt. L’IA a le pouvoir de transformer le secteur bancaire en matière de gestion des risques, d’efficacité opérationnelle, d’expérience client, etc. La transformation numérique accompagnée d’une bonne stratégie d’IA permettra aux organisations de services financiers qui l’adoptent de devenir plus agiles à mesure que le paysage financier évolue.
Cas d’usage de l’IA dans le secteur des services financiers
Risque réglementaire et conformité : L’intelligence artificielle peut discerner des modèles et des comportements afin d’identifier les risques à un stade précoce. En analysant les données historiques et en prévoyant des scénarios futurs, les banques peuvent évaluer le risque de marché, le risque de crédit et le risque opérationnel et rendre plus efficaces leurs efforts d’atténuation des risques.
Le service clientèle : La satisfaction et la fidélisation des clients dans le secteur bancaire sont une préoccupation majeure. Lorsque vous combinez une technologie d’IA comme les chatbots avec des employés qui travaillent à résoudre les problèmes critiques auxquels les clients sont confrontés, vous êtes en mesure d’améliorer les résultats et de mieux impliquer les gens grâce à des expériences personnalisées. En outre, les offres de service clientèle en matière d’IA fournissent des analyses de données supplémentaires sur le comportement des clients, ce qui permet d’améliorer les offres de service et les efforts de marketing.
Efficacité opérationnelle : L’IA peut automatiser des tâches banales et routinières pour aider à gagner du temps et créer des efficacités opérationnelles. Il a la capacité d’analyser les données et les informations plus rapidement et avec plus de précision que les humains, ce qui améliore la visibilité au sein d’une organisation et permet aux dirigeants de prendre de meilleures décisions, plus rapidement.
[Pour en savoir plus sur la façon dont l’IA renforce l’atténuation des risques, écoutez les témoignages de deux experts. Écoutez la conversation.]
Tendance 2 : Les données sont les plus importantes et la clé pour tirer le meilleur parti de la technologie de l’IA
Lors de l’événement Sibos 2023, il était clair que l’IA générative avait capté l’attention des leaders des services financiers. Mais au milieu de cette effervescence, il est facile d’oublier que l’IA n’est rien sans de bonnes données.
L’une des principales tendances observées lors de la conférence est l’importance accordée à ces données. De nombreuses banques et institutions financières traditionnelles utilisent encore des feuilles de calcul créées et maintenues par des humains, ce qui augmente le potentiel d’erreur humaine et de risque.
Connecter vos données
Les données cloisonnées donnent lieu à une perspective étroite et à une vision incomplète. Dans la mesure du possible, connectez les données entre des systèmes disparates afin de créer une vue unifiée et d’en exploiter tout le potentiel. Cela permet non seulement d’améliorer l’automatisation de l’IA, mais aussi de s’assurer que toutes les personnes qui doivent y accéder au sein de votre organisation disposent des informations les plus exactes. Pour les grandes banques, il s’agit d’un défi. Une technologie qui utilise la data fabric peut aider. La data fabric vous permet de travailler avec des données dans une architecture virtuelle afin que vous n’ayez pas à les migrer d’une plateforme à l’autre pour les utiliser. Avec la data fabric, c’est comme si toutes vos données étaient connectées, quel que soit l’endroit où elles se trouvent.
Préserver l’intégrité de vos données
Si vos données ne sont pas de bonne qualité, c’est-à-dire aussi complètes et précises que possible, la technologie qui s’appuie dessus ne fonctionnera pas. De mauvaises données peuvent également conduire à de mauvaises décisions commerciales, à des amendes réglementaires et à l’insatisfaction des clients. Améliorez la précision de vos données en impliquant les équipes informatiques dans le processus de définition, de normalisation et de traitement des données. Recherchez les points de friction dans vos processus de saisie des données et travaillez à l’amélioration de ces workflows pour renforcer l’intégrité de vos données.
Rester attentif aux préoccupations relatives à l’IA et à la confidentialité des données
Les dirigeants ont raison de s’inquiéter de la protection de la vie privée lorsqu’il s’agit de données et d’IA. Les informations introduites dans les modèles linguistiques de nombreux produits d’IA sont utilisées pour former le modèle en vue d’une production future. Si vous lui transmettez des informations exclusives ou des données clients sensibles, ces informations peuvent être exposées publiquement, ce qui crée un risque supplémentaire pour les entreprises en ce qui concerne les droits de propriété et les préoccupations réglementaires.
La solution dans le secteur financier est l’intelligence artificielle privée. Avec l’intelligence artificielle privée, le modèle linguistique est interne à votre entreprise et n’est formé que sur vos propres données. Vous bénéficiez ainsi des avantages de l’IA tout en maintenant un niveau élevé de sécurité pour votre organisation et vos clients. Cela signifie également que les résultats de l’IA reflètent spécifiquement votre base de clients, ce qui vous permet de mieux comprendre les besoins et les habitudes de ceux que vous servez.
[En savoir plus sur l’intelligence artificielle privée et comment la mettre en œuvre].
Tendance 3 : Les actifs numériques et la tokenisation sont en plein essor L'automatisation peut les aider
La plupart des grandes banques gestionnaires d’actifs et des organisations financières explorent les actifs numériques, la tokenisation et la technologie blockchain. La numérisation de ces actifs permettra à un plus grand nombre de clients potentiels d’accéder à des actifs plus réels et à l’argent de circuler plus facilement dans le monde entier en toute sécurité.
Un nombre croissant d’investisseurs souhaitent investir dans ces nouveaux actifs à des fins de gestion de patrimoine, mais les modèles d’entreprise traditionnels ne le permettent pas toujours. Les sociétés Fintech et les banques modernes ouvrent la voie en s’attaquant aux problèmes et en résolvant ces défis liés aux données.
Comment les banques modernes procèdent-elles ? Automatisation par l’IA. De nombreuses tâches associées aux actifs numériques peuvent être facilitées par l’automatisation, comme l’évaluation de la valeur des actifs, les prévisions financières, etc. L’IA peut également être utilisée pour l’évaluation et la gestion des risques, ainsi que pour le respect des règlements de ces produits financiers.
Préparer l’avenir de votre organisation avec des outils alimentés par l’IA
Les entreprises de services financiers sont confrontées à des changements massifs au sein du secteur. Les dirigeants bancaires doivent être conscients de la façon dont la technologie peut les aider à s’adapter pour économiser sur les coûts d’exploitation, améliorer les processus bancaires et les expériences numériques pour les clients, et réduire les risques. C’est en adoptant une stratégie solide en matière d’IA, combinée à l’automatisation des données et des processus, que vous réussirez en 2024.
