IA : pourquoi les banques européennes doivent accélérer

L’intelligence artificielle est au cœur de toutes les attentions et en passe de s’imposer comme une technologie indispensable dans tous les secteurs. Les banques ne font pas exception. Même si l’ensemble de ses utilisations potentielles n’en sont qu’à leurs balbutiements, l’impact de cette technologie sur cette industrie est déjà bien concret. Avec plus de 150 milliards d’euros investis en 2024, la banque représente 13% des investissements mondiaux en matière d’IA¹ et a comme perspective une optimisation de ses revenus de +3 à +5% par an à partir de 2025².

Or, quand on note que les cinq premières banques nord-américaines représentent aujourd’hui plus de 67% des publications de recherches sur l’IA du secteur dans le monde, qu’elles ont déposé 94% des brevets relatifs à cette technologie et réalisé 51% des investissements dans ce domaine³, les banques européennes paraissent, elles, se mobiliser plus lentement, ce qui devrait représenter un motif d’inquiétude légitime pour l’ensemble des parties prenantes.

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Un levier de croissance

Les solutions d’IA vont permettre aux banques d’améliorer leur satisfaction client : l’ensemble des services proposés gagnera en efficacité et permettra de faire baisser le taux d’attrition comme d’affiner la connaissance client. À ce jour, de nombreuses banques ont déjà lancé leur propre chatbot et ainsi vu leur indice de satisfaction client augmenter de +20% à +30%⁴.

Avec, d’un côté, l’intelligence artificielle qui collecte, traite et analyse les données afin de comprendre plus finement les besoins des clients, et de l’autre l’IA générative qui met à disposition des communications personnalisées en temps réel, les banques seront non seulement en mesure de répondre aux attentes client, mais également d’identifier certains besoins non satisfaits pour in fine en optimiser la valeur. Grâce à des modèles de pricing et une segmentation client affinés, c’est toute la stratégie tarifaire qui se trouvera optimisée, le cycle de vie client allongé, l’attrition réduite et, mécaniquement, la croissance accrue.

Un levier de rentabilité

Avec la moitié des tâches de 15% des travailleurs du secteur bancaire directement touchée par l’IA selon l’OCDE, ces technologies permettront aux banques de réduire leurs coûts opérationnels, de traiter automatiquement les réclamations des clients et d’optimiser ainsi certaines des dépenses. L’une des principales banques asiatiques en a fait récemment l’expérience, réduisant le nombre total d’appels reçus de 25 à 35% pour une économie annuelle de 50 millions d’euros⁴.

Dernier point et non des moindres, l’intégration de l’intelligence artificielle sera un moyen supplémentaire d’optimiser la gestion des risques puisque des solutions d’IA peuvent aujourd’hui analyser finement l’ensemble des données utilisées par les banquiers pour définir les niveaux de solvabilité de leur clientèle.

Un potentiel de création de valeur

Pour réussir ces transformations, des conditions préalables devront impérativement être réunies. Sans architecture de données repensée pour pouvoir accueillir les solutions d’IA, sans une data identifiée, organisée, propre et exploitable, sans une attention permanente aux évolutions réglementaires qui encadrent le déploiement de cette technologie tel que le récent AI Act européen, tous ces potentiels bénéfices resteront un scénario hors de portée.

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Comment l’IA impactera-t-elle les métiers et fonctions au cœur même de l’activité bancaire ? Comment prioriser le développement des cas d’usages les plus pertinents et susceptibles de réellement créer de la valeur ? Comment mettre en place un écosystème viable qui sache arbitrer entre solutions propriétaires, outils de niche et services proposés par certains géants numériques, notamment étrangers ? Quelle stratégie choisir pour s’assurer de construire une architecture digitale opérationnelle et pérenne dans ce nouveau cadre ? Comment enfin piloter une conduite du changement qui embarque l’ensemble, des directions générales aux équipes de terrain, tout en s’adaptant à de multiples réglementations régionales qui n’en sont encore qu’à leurs débuts ?

Tels sont les défis stratégiques que les banques européennes doivent prendre à bras-le-corps afin de sécuriser leur place en tête de la mutation qui s’annonce dans ce secteur capital pour la bonne marche de tous les autres.

Sources : 1. International Data Corporation (IDC) Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide 2. Etude Xerfi «L’Intelligence artificielle dans la banque et l’assurance» 3. Etude publiée par Edivent en 2023 4. Analyses Kearney