Face à la réduction des budgets et aux attentes croissantes des clients, les banques s'appuient de plus en plus sur l'IA, selon une étude du cabinet de conseil Publicis Sapient. La Global Banking Benchmark Study 2024, qui a interrogé plus de 1 000 cadres du secteur bancaire dans le monde entier, montre que près d'un tiers (32 %) du budget des banques destiné à la transformation de l'expérience client est désormais consacré à l'IA, au machine learning et à l'IA générative. Et environ 42 % de ces enveloppes sont ciblés plus précisément vers la personnalisation du parcours client.

Comme l'expliquent les auteurs de l'étude, ces résultats soulignent une tendance claire vers des services plus personnalisés, une prise de décision basée sur les données et des processus agiles. Les banques espèrent que ces changements leur permettront d'innover plus rapidement et de travailler plus efficacement dans un marché en évolution rapide.

L'accent mis sur l'analyse de data assistée par l'IA

Même au-delà du contact avec les clients, les banquiers considèrent l'IA générative comme une technologie transformatrice clé. Selon l'étude, au cours des trois prochaines années, l'accent sera mis, par exemple, sur l'analyse des données assistée par l'IA, avant d'utiliser la technologie à des fins internes. Mais en 3e position des objectifs de transformation numérique les plus cités, apparaît aussi le développement des compétences. Signe que les cadres du secteur reconnaissent l'importance de la préparation des équipes au travail avec la GenIA, par exemple. C'est d'autant plus vrai que les banques cherchent à s'attaquer aux cas d'usage internes et orientés client malgré les contraintes réglementaires.

Selon l'étude Publicis Sapient, les banques se concentrent plus particulièrement sur trois domaines. Trois établissements sur cinq (61 %) exploitent la GenAI pour du transactionnel, comme l'analyse de crédit, la gestion de portefeuille, l'évaluation des risques, les contrats juridiques, les offres, les appels d'offres et les documents de présentation. 55 % s'en servent pour aider les employés au quotidien avec des assistants virtuels par exemple. Enfin, près de la moitié des répondants (49 %) déclarent s'intéresser à la GenAI pour le marketing ou le service à la clientèle.

L'IA au service de l'expérience des clients existants

Mais, malgré l'accent mis sur l'IA, les banques continuent de se débattre avec leur transformation numérique. Les auteurs de l'étude les ont répartis en quatre groupes, en fonction de leur degré de développement dans l'opérationnel ou la gestion des clients. La proportion de « leaders de la transformation » - le groupe le plus avancé - a réduit de moitié par rapport à 2022 pour ne plus représenter que 11 %, tandis que les « slow starters » sont passés de 57 % à 66 % en deux ans. Pour de nombreux cadres de banques, durant les 12 derniers mois, les défis réglementaires, le manque de flexibilité opérationnelle et les technologies obsolètes ont constitué les principaux obstacles à leur transformation numérique. 32% d'entre eux ont aussi cité les contraintes budgétaires comme un frein.

Ce contexte influence non seulement la progression des banques dans leur parcours numérique, mais dicte même leur orientation. Selon les auteurs de l'étude, il y a deux ans, les banques considéraient comme objectifs majeurs l'amélioration de l'expérience client, l'augmentation des bénéfices avec de nouveaux produits et services et la progression des ventes de produits existants. Aujourd'hui, l'amélioration de l'expérience des clients existants, en particulier, demeure une cible importante, mais la progression des bénéfices, comme celle des marges et des gains d'efficacité, figurent désormais en tête de liste. C'est aussi le cas de la réduction des coûts, grâce à une efficacité accrue et à une plus grande flexibilité. Et l'IA est considérée comme un outil essentiel pour y parvenir.

La personnalisation de l'IA plutôt que le prêt à l'emploi

Selon les auteurs de l'étude, non seulement les leaders de la transformation investissent davantage, mais ils investissent différemment. Ils se concentrent sur la mise en place des bases qui permettent de mieux tirer parti de l'IA. 44 % d'entre eux privilégient ainsi une utilisation interne de l'IA, contre seulement 25 % chez les « slow starters ». Dans le même temps, 84 % des leaders estiment préférable de développer des outils d'IA personnalisés plutôt que de tenter de gagner du temps avec des solutions prêtes à l'emploi. Parmi les « slow starters », ils ne sont que 70 % dans ce cas.

« L'efficacité de l'IA dépend néanmoins surtout de la qualité des données traitées et des compétences », rappelle Alexander Schroff, responsable des services au secteur financier pour la région Allemagne, Autriche, Suisse au sein du cabinet de conseil Publicis Sapient. L'intégration des données permet d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients et de développer des produits innovants. Ces avancées technologiques permettent aux banques de se positionner de manière agile et durable dans un environnement de marché de plus en plus dynamique. « L'IA est bien la clé pour atteindre le prochain niveau de transformation numérique », estime l'expert du secteur.