L’intelligence artificielle et les banques privées, récit d’une passion récente

Les banques privées fourbissent leurs armes sur les questions d’intelligence artificielle (IA). Avec l’émergence de Chat-GPT en 2022, cette technologie irrigue des pans entiers de l’économie et la gestion de fortune n’y échappe pas. Tous les rapports des cabinets de conseil s’accordent à dire que le secteur sera fortement marqué par l’IA dans les prochaines années. Capgemini, dans sa récente étude Wealth Management 2024, dégage dix tendances qui vont animer le marché de la gestion de patrimoine. Les aspects liés à l’intelligence artificielle y sont prégnants. D’après l’étude EY-Parthenon «Generative AI in wealth and asset management», 84% des sociétés en gestion d’actifs et gestion de fortune investissent déjà ou prévoient d’investir dans cette technologie. «L’IA a explosé grâce, notamment, à sa plus grande accessibilité. Ce sujet est, aujourd’hui, remonté d’un cran dans les instances de gouvernance des banques privées en passant des directions technologies aux directions générales», explique Yoan Chazal, associé chez Deloitte Risk Advisory - Investment Management Services Leader France & Monaco.

Une technologie suivie depuis des années

En pratique, deux types d’IA sont étudiées par les établissements aujourd’hui : l’IA traditionnelle dite «analytique» qui analyse des données existantes pour les classer ou effectuer des prédictions, et l’IA générative capable de générer des contenus et non plus seulement d’analyser. «La veille sur les nouvelles technologies et l’intelligence artificielle est suivie depuis plusieurs années en interne. Convaincus par ses opportunités, nous nous appuyons pour l’activité de Wealth Management sur une équipe d’une centaine de personnes à travers le monde sur les sujets Data et IA, indique Mariam Rassai, responsable de la transformation digitale au sein de BNP Paribas Wealth Management. Notre ambition est d’améliorer l’expérience de nos clients en la personnalisant encore davantage, et d’accompagner nos banquiers privés pour leur permettre de dégager du temps, qu’ils pourront dédier à la relation client», précise-t-elle encore.
Néanmoins, il y a parfois un décalage entre la volonté des acteurs affichée dans les études et la réalité. «Les banques privées bénéficient d’une ouverture et d’une écoute vis-à-vis de l’innovation technologique, analyse Yoan Chazal. Cependant, certaines d’entre elles peuvent faire preuve d’un certain conservatisme. La conviction que cette technologie va trouver sa place est largement partagée, il est donc dangereux d’attendre avant de lancer les bases de son adoption concrète au sein des banques privées. Les établissements attentistes pourraient très vite se retrouver dépassés».

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L’IA générative, un champ infini de possibilités

Pour étudier l’impact de l’IA sur leur activité, les banques privées passent par des cas d’usage. Les principaux sujets tournent autour de l’amélioration de l’expérience client, de l’efficacité, de la maîtrise des risques et de la sécurité transactionnelle. «Parmi les cas d’usage sur la personnalisation, nous avons un outil qui sur la base de l’historique des transactions de nos clients et va pouvoir identifier de manière prédictive les recommandations (achats ou ventes) susceptibles d’intéresser le client», relève Mariam Rassai. L’arrivée très récente de l’IA générative a ouvert le champ des possibles pour les cas d’usage. «L’IA générative offre la possibilité de traiter des données non structurées, avec une performance qui est absolument colossale, poursuit la responsable de la transformation digitale de BNP Wealth Management. Cela engendre une multiplication des cas d’usage. Un important travail d’idéation et d’identification est réalisé avec des représentants de toutes les équipes mêlant data scientists et banquiers privés partout dans le monde». Si les cas d’usage sont concluants, ils entrent en application soit via des modèles internes, soit via des partenaires extérieurs. Morgan Stanley vient notamment de lancer, pour sa branche Wealth Management, «Debrief», un assistant virtuel basé sur GPT-4 d’OpenAI. Parmi les principales fonctionnalités de cet outil, figurent l’automatisation des notes et la génération automatique de brouillons de courriels et des résumés des discussions avec les clients.

Un changement dans la clientèle

Ces avancées dans l’intelligence artificielle sont poussées par un contexte de transmission intergénérationnelle importante. «Ce changement générationnel chez les clients est structurant car les futurs clients ont des attentes en matière de digitalisation et d’outils innovants plus importantes que les générations précédentes», expose Yoan Chazal. Cependant, cette montée de l’intelligence artificielle génère des questions quant à ses limites. «Le souci principal n’est pas la quantité importante de données, mais surtout la sécurisation puis la structuration nécessaires de ces dernières. Cela peut entraîner des risques de biais, des sujets réglementaires et des questions d’éthique», conclut Edouard de Saint Pierre, directeur général France, Groupe Lombard Odier.