Les institutions financières, qu'il s'agisse de conglomérats mondiaux ou de coopératives de crédit locales, exploitent de plus en plus la puissance des processus automatisés axés sur les données et de l'intelligence artificielle (IA) pour créer des produits et services révolutionnaires qui redéfinissent l'expérience client et transforment leur secteur.

La croissance des données et de la numérisation a offert aux institutions financières de nouvelles occasions d'utiliser l'information. Des dossiers de transaction aux profils de clients, les services financiers ont toujours reposé sur les données. Désormais, l'analyse de données combinée à l'IA et aux algorithmes d'apprentissage automatique permet aux entreprises d'extraire des informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données, ce qui fournit une compréhension plus approfondie du comportement des clients, des tendances du marché et de la gestion des risques.

La taille du marché mondial des technologies fintech devrait atteindre 698,48 milliards de dollars d’ici 2030. Ces technologies détiennent la clé de la croissance commerciale et renforceront toute la chaîne de valeur financière. Pour rester concurrentielle, toute entreprise visionnaire doit devenir orientée technologique et anticiper une nouvelle architecture numérique des finances afin d’évoluer vers des activités financières plus stratégiques et en temps réel.

Les banques traditionnelles qui offrent des solutions bancaires de base s'efforcent de se repositionner en tant qu'entreprises de plateforme technologique détenant une licence bancaire. HCLTech investit dans les fintechs, les API, la modernisation d'applications et l'informatique cognitive pour faciliter cette transition.

Innovation axée sur les données

Dans le secteur bancaire, 72 % des clients estiment que la personnalisation est « très importante » dans le paysage financier actuel. BCG estime que les banques peuvent générer jusqu'à 300 millions de dollars de croissance des revenus en personnalisant leurs interactions client pour chaque 100 milliards de dollars d’actifs.

Sugata Gupta, vice-président principal des opérations des processus d'affaires chez HCLTech, s'est exprimé sur l’IA dans le secteur bancaire, financier et de l'assurance (BFSI) dans un blogue: « En très peu de temps, l'IA est devenue une partie intégrante des processus d'affaires du secteur des services financiers, innovant et évoluant au fil du temps tout en limitant l’intervention humaine. Les institutions financières axées sur l’IA devraient pouvoir exploiter de façon optimale les capacités humaines et machines, en favorisant l’efficacité des coûts et des opérations et en fournissant des solutions sur mesure. »

Les institutions financières intègrent différentes sources de données pour innover dans les services et produits qu'elles livrent à leurs clients. Le laboratoire Fintech et co-innovation de HCLTech à Londres compte plus de 150 experts qui collaborent sur des technologies de pointe pour stimuler les innovations futures dans le secteur bancaire. Le secteur des services financiers connaît une transformation majeure, propulsée par des processus axés sur les données et l’intégration de l’IA et de technologies émergentes, avec un accent particulier sur la cybersécurité, l’hyperpersonnalisation et d'autres approches tournées vers l’avenir, comme la banque composable.

1. Cybersécurité bancaire : Selon IBM et l’Institut Ponemon, le coût moyen d’une violation de données en 2021 dans le secteur financier s’établit à 5,72 millions de dollars. Les entreprises financières modernes ont besoin d’une solution de sécurité complète, dynamique et résiliente. Les processus automatisés axés sur les données aident les institutions financières à garder une longueur d'avance sur les fraudeurs. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent d’identifier des comportements ou des transactions inhabituels, permettant ainsi aux banques de détecter et de prévenir les activités frauduleuses en temps réel.

   HCLTech propose un portefeuille de services de cybersécurité dynamiques qui fait appel à l’IA et à l’analyse prédictive afin d’apporter une réponse proactive et intégrée aux menaces et d’améliorer considérablement la posture de sécurité.

   « Nous voyons désormais des approches telles que les arbres de décision, les réseaux neuronaux et les modèles GBM appliqués à la lutte contre le blanchiment d’argent pour prédire des “événements productifs”. Certains progrès en analyse linguistique et en analyse contextuelle de texte s’avèrent utiles pour automatiser certaines tâches, » explique David Stewart, directeur de l’industrie bancaire pour la lutte contre la fraude et les renseignements de sécurité chez SAS.

2. Hyperpersonnalisation : À l’instar des guichets automatiques dans les années 1960 et de la banque mobile dans les années 2010, l’IA et l’hyperpersonnalisation redéfinissent les années 2020, inaugurant une nouvelle ère bancaire et différenciant les chefs de file du reste du marché. Grâce à l’IA, les organisations peuvent accéder à d'immenses sources de données pour construire des profils clients permettant la mise en œuvre de l’hyperpersonnalisation.

   Selon un Livre blanc de HCLTech sur l’IA dans les services financiers, l’hyperpersonnalisation révolutionnera les centres d’appels en orientant sans effort les appels vers le bon agent et en donnant un accès immédiat aux données pertinentes en temps réel. Non seulement l’IA fournit une expérience sans friction aux clients, mais elle réduit considérablement les coûts d’exploitation tout en ouvrant de nouvelles possibilités de revenus.

   Outre les processus orientés client, l’IA soutient les processus bancaires internes en protégeant, stockant et désidentifiant les renseignements personnels, ainsi qu’en améliorant la conformité réglementaire. L’IA contribue également à l’amélioration de l’expérience client par l’assurance de la qualité, la réduction des délais de réponse, la protection de l’identité, de même que par les ventes croisées et incitatives.

3. Banque composable : La banque composable émerge comme une nouvelle approche qui concilie rapidité, agilité et innovation pour conserver une longueur d’avance dans un marché financier concurrentiel. L’architecture composable vise à traiter le changement comme une constante en innovant continuellement les plateformes technologiques grâce aux dernières avancées, en construisant de nouveaux produits tout en livrant des parcours clients hyperpersonnalisés.

   Il n’y a aucun verrouillage fournisseur universel, ni risque de devoir remplacer des systèmes centraux bancaires monolithiques, ni frais élevés d’implantation. « La banque composable offre aux clients la liberté de choisir, » affirme Sriraman Ganesan, vice-président exécutif, ingénierie des produits chez Temenos.

   HCLTech et Temenos ont collaboré afin d’aider les clients à offrir la plateforme cloud native la plus ouverte et la plus sécurisée pour composer, étendre ou déployer à grande échelle des fonctionnalités bancaires. Ce partenariat permettra aux banques et autres institutions financières de moderniser progressivement à grande échelle, d’accélérer la transformation numérique, de faciliter la transition vers l’infonuagique et de proposer une expérience client omnicanale.

Tendances émergentes dans le secteur bancaire

Banque ouverte : Des changements réglementaires tels que la Directive sur les services de paiement 2 (DSP2) de l’Union européenne stimulent l’adoption des pratiques de banque ouverte. Ceci encourage les institutions financières à partager les données des clients avec des fournisseurs tiers autorisés, favorisant ainsi la collaboration et l’innovation.

Assistants virtuels et chatbots : Les chatbots propulsés par l’IA transforment le service à la clientèle bancaire. Ces assistants virtuels peuvent traiter les demandes courantes, aider à la gestion des comptes et même offrir des conseils financiers. Les assistants « Erica » de Bank of America et « Eno » de Capital One sont des exemples de solutions alimentées par l’IA qui facilitent les interactions clients.

ChatGPT : Récemment, l’impact de la technologie ChatGPT dans la banque, les services financiers et l’assurance (BFSI) a été significatif grâce à son expertise dans la gestion de questions financières complexes et la fourniture de réponses exactes et fiables. Contrairement aux chatbots traditionnels, qui reposent sur des règles prédéterminées, ChatGPT utilise un réseau neuronal profond et le traitement du langage naturel (NLP) pour générer des réponses à partir de ce qu’il a appris lors d’échanges avec des humains.

Chaîne de blocs et cryptomonnaie : La technologie de la chaîne de blocs (blockchain) pourrait transformer différents aspects des services financiers, notamment des transactions plus sûres et plus transparentes. Les cryptomonnaies comme le Bitcoin bouleversent aussi les notions traditionnelles de devise et de système de paiement.

Services financiers personnalisés : Les banques exploitent des algorithmes d’IA pour analyser les modes de dépenses et habitudes financières individuels. Cela leur permet d’offrir des conseils et solutions financiers sur mesure qui répondent aux besoins particuliers des clients. La plateforme « You Invest » de JPMorgan Chase, qui offre des recommandations de placement personnalisées en fonction du comportement du client, illustre bien cette tendance.

L’utilisation stratégique de l’analyse de données, de l’apprentissage automatique et de l’IA permet aux institutions financières non seulement de rationaliser leurs opérations, mais aussi d’offrir des produits et services novateurs qui répondent aux besoins de leur clientèle. À mesure que ces tendances évoluent, le paysage des services financiers devrait connaître de nouvelles perturbations, ce qui profitera en définitive à l’industrie comme à ses clients.