Banque : Comment mettre le potentiel de l'IA générative à profit

Alors que les applications potentielles de l'intelligence artificielle générative dans la banque sont quasi illimitées, notre expérience et notre analyse montrent qu'il existe principalement trois façons dont cette technologie est actuellement utilisée

Alors que les applications potentielles de l'IA générative dans la banque sont quasi illimitées, notre expérience et notre analyse montrent qu'il existe principalement trois moyens par lesquels cette technologie est actuellement utilisée : en utilisant des outils dans lesquels l'IA générative est intégrée (par exemple, les courriels), en utilisant la technologie pour transformer le modèle opérationnel (par exemple, les centres d'appel, le développement de code), et en l'utilisant pour innover et différencier les expériences et les offres de la banque.

👉 Intégrer

De nombreux fournisseurs de logiciels dont les plateformes sont utilisées par les banques pour gérer leurs activités intègrent l'IA générative dans tous les aspects de leurs activités. Par exemple, Microsoft a commencé à intégrer des modèles de langage grandeur nature (LLM) dans sa suite d'applications Microsoft 365 en mars 2023 avec le lancement de Copilot. L'outil Firefly d'Adobe peut générer des images à partir de simples invites de texte. Salesforce propose un assistant CRM appelé Einstein qui tire son intelligence de l'IA générative, et Workday a récemment commencé à intégrer la technologie dans ses outils. Tous ces outils sont destinés à automatiser et à améliorer les tâches et les rôles bancaires.

👉 Transformer

L'un des moyens les plus immédiats pour les banques de mettre l'IA générative au travail est de l'intégrer avec les opérations de middle- et back-office pour améliorer l'efficacité et l'efficience. Un exemple est la transcription et la synthèse des enregistrements d'appels de clients. L'IA générative pourrait également permettre une transformation qui a été reportée en raison de contraintes financières ou de talents - telle que la modernisation des systèmes principaux.

Il est encore tôt, mais nous voyons certaines banques utiliser l'IA générative pour analyser et rétroconcevoir leur code hérité, et le réécrire dans un langage moderne. Westpac, par exemple, associe ses ingénieurs à un compagnon d'IA générative pour aider à accélérer les projets de développement de logiciels, ce qui aboutit à une augmentation de plus de 20 % du code écrit par ses programmeurs.

👉 Innover et se différencier

L'impact le plus important et le plus durable de l'IA générative sera probablement de permettre aux banques d'innover et de se différencier dans leurs produits, leur marketing et leurs interactions avec les clients.

En ce qui concerne les produits, les banques utilisent l'IA générative pour produire des milliers de scripts adaptés à chaque client. En marketing, elles commencent à adopter la technologie pour atteindre des niveaux de personnalisation qui, jusqu'à présent, étaient économiquement impossibles. Elles combinent les données internes et externes sur les clients avec l'économie comportementale pour générer des expériences personnalisées similaires à celles des systèmes de navigation GPS les plus récents.

L'intention du client est devenue plus évidente, ce qui permet aux banques d'être plus empathiques, proactives et pertinentes. La capacité à adapter les interactions avec les clients, les recommandations et les prix pourrait bien être le principal avantage que les banques retirent de l'utilisation de l'IA générative.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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