Découvrir comment l'IA remodèle les fonctionnalités bancaires

L'IA générera d'énormes gains d'efficacité, mais elle érodera également les sources de revenus traditionnelles plus rapidement que ne le prévoient la plupart des banques.

C'est là le double problème. Les banques ont besoin de gains de productivité dans une période de ralentissement des revenus. Pourtant, les mêmes systèmes d'IA qui réduisent les coûts permettront également aux consommateurs de déplacer leur argent plus intelligemment, ce qui affecte directement le modèle économique du secteur.

Voici la manière la plus simple d'aborder la question.

👉 Les banques sont confrontées à deux forces simultanées :

La rapidité avec laquelle elles peuvent devenir pleinement « agentiques » et réduire radicalement leurs coûts d'exploitation.

La rapidité avec laquelle les clients adoptent l'IA pour gérer leur vie financière.

McKinsey modélise neuf scénarios basés sur ces deux variables. Le scénario central, avec une probabilité de 30 %, est celui auquel les régulateurs, les banques et les leaders de la fintech devraient prêter attention. L'IA y remodèle simultanément les opérations et le comportement des consommateurs.

C'est également le scénario qui provoque le plus de perturbations.

L'IA agentique pourrait entraîner des réductions de coûts bruts allant jusqu'à 70 % dans certaines catégories. Après l'augmentation des dépenses technologiques, l'effet net reste une baisse de 15 à 20 % des coûts totaux. Une bonne nouvelle, mais temporaire. La concurrence absorbe généralement de tels gains, et les clients finissent par en récolter la majeure partie des bénéfices.

L'impact le plus important provient du comportement des clients. Prenons l'exemple des dépôts. Aujourd'hui, environ 23 000 milliards de dollars sur les 70 000 milliards de dollars de dépôts des consommateurs mondiaux dorment sur des comptes courants avec une rémunération quasi nulle. Les agents d'IA changent la donne. Même si les clients continuent d'approuver manuellement chaque transaction, les agents peuvent proposer en permanence de meilleurs rendements et déplacer l'argent avec une friction quasi inexistante.

Si seulement 5 à 10 % des soldes des comptes courants migraient vers les meilleurs taux du marché, les banques pourraient perdre plus de 20 % de leurs bénéfices totaux sur les dépôts. C'est l'un des exemples les plus clairs de ce qui se produit lorsque l'on supprime l'inertie des clients du système.

Un scénario plus extrême, dans lequel les consommateurs délégueraient entièrement leurs décisions financières à des agents d'IA tiers, est moins probable à moyen terme. Les régulateurs devraient autoriser les agents à exécuter des transactions de manière autonome, et les systèmes d'IA devraient égaler la prise de décision de haut niveau. Ces deux conditions sont difficiles à remplir aujourd'hui. Mais la disruption ne nécessite pas une autonomie totale. Même un modèle semi-autonome exerce une pression sur les marges.

Dans tous les scénarios, un élément reste constant. Un modèle d'affaires agentique de rupture émergera dans les trois à cinq prochaines années. Ce moment marquera le point de bascule.

Si les banques n'adaptent pas leurs modèles, les réserves de profits mondiales pourraient chuter de 170 milliards de dollars au cours de la prochaine décennie, soit une baisse de 9 %. Cela ramènerait les rendements moyens en dessous du coût du capital.

Nous n'en sommes qu'au début. Les banques ne devraient pas se ruer sur l'IA par peur de manquer le coche. Elles devraient identifier les flux de travail spécifiques où l'IA agentique a un impact réel sur les résultats et construire à partir de là.

Analyses de McKinsey

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

Auteur

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