Devenir une banque #IA n'est plus une question de si mais de comment.

McKinsey vient de publier l'un des meilleurs rapports sur la manière de procéder. Voici les principaux points à retenir.

1. Être une banque première en IA concerne 4 choses :

— Réimaginer l'expérience client (personnalisation, parcours sans friction) — Utiliser l'IA pour aider à la prise de décision — Moderniser la technologie de base — Mettre en place un modèle opérationnel de plateforme

2. Les banques qui excellent en IA font bien 4 choses :

— Définir une vision audacieuse et globale pour la valeur que l'IA peut créer — Transformer des domaines, des processus et des parcours entiers plutôt que de simplement déployer des cas d'utilisation étroits — Construire une pile complète de capacités d'IA alimentée par des systèmes multi-agents — Maintenir et amplifier la valeur en mettant en place les facteurs clés de la transformation de l'IA

3. La capture de valeur des transformations numériques et d'IA nécessite une réorganisation fondamentale de la façon dont une entreprise fonctionne. Cela implique 6 capacités d'entreprise critiques :

— Une feuille de route numérique pilotée par les affaires — Des talents dotés des compétences appropriées — Un modèle opérationnel adapté — Des technologies faciles à utiliser pour les équipes — Des données qui sont continuellement enrichies et facilement accessibles dans toute l'entreprise — L'adoption et l'amplification des solutions numériques

4. Les choses que les banques doivent faire pour débloquer la valeur commerciale via l'IA :

— Choisir la bonne portée de transformation en réorganisant des domaines et des sous-domaines entiers — Décider quels sous-domaines transformer avec l'IA et dans quel ordre

5. Les banques doivent mettre en place une pile de capacités complète qui va au-delà des simples modèles d'IA. Cette pile d'IA bancaire contient 4 couches de capacités clés. Chaque couche nécessitera des investissements et de l'attention pour débloquer le plein potentiel de l'IA pour l'entreprise.

— Engagement — Prise de décision — Données et technologie de base — Modèle opérationnel

6. Les systèmes multi-agents orchestrés sont l'un des domaines les plus prometteurs :

— Peuvent automatiser des décisions et des flux de travail complexes grâce à une utilisation double de l'IA — Avec le temps, les banques pourraient avoir à leur disposition des centaines d'agents d'IA, chacun formé pour accomplir une tâche particulière et prêt à être sollicité par d'autres agents ou humains — Exemple dans la préparation des mémorandums de crédit : gains de productivité de 20 % à 60 %, prise de décision plus rapide de 30 % — Peuvent former la base d'expériences plus engageantes pour les clients et les employés de la banque

Tout le monde réussira-t-il à appliquer ce qui précède ?

Probablement pas. Mais les banques qui y parviendront débloqueront de nouvelles façons d'atteindre l'échelle et de créer une valeur durable et matérielle.

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

Auteur

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