Le plus grand potentiel d'IA dans le secteur bancaire

"L'IA devient un facteur décisif pour les banques. Mais le succès ne dépendra pas de leur capacité à proposer l'IA, mais de leur compétence à l'intégrer. Jetons un coup d'oeil.

Le secteur bancaire devrait subir le plus grand impact de l'IA générative parmi les secteurs et industries en pourcentage de ses revenus, avec une valeur supplémentaire calculée entre 200 et 340 milliards de dollars par an (source : McKinsey).

Mais pourquoi l'impact est-il si puissant ?

L'une des principales raisons est que l'essor soudain de la génération IA augmente de façon exponentielle la vitesse à laquelle le secteur bancaire se transforme.

Cela ne veut pas dire que la transformation a commencé avec ou grâce à l'IA. Au contraire : au cours des 10 à 15 dernières années, le secteur bancaire était déjà en train de passer d'un secteur humain et axé sur les relations à un secteur plus automatisé et axé sur la technologie, suite à la révolution des technologies financières et à l'essor d'entreprises plus agiles et plus innovantes. concurrents.

Mais l'IA fait désormais 2 choses :

• Il amène la transition à un nouveau niveau, à travers 3 dimensions : la vitesse, le résultat et l'impact.

• Il dynamise l'un des plus grands défis du FS moderne : la combinaison de l'IA et des données qui rassemble sous le même toit deux forces intrinsèquement opposées : la masse et la personnalisation. En d'autres termes, l'IA semble trouver une réponse crédible à l'hyper-personnalisation.

Dans un récent rapport, Deloitte a fourni des exemples réalistes de la manière dont cela est réalisé en termes de rentabilité et de croissance des revenus :

Rentabilité :

• Accélération de l'efficacité de la main-d'œuvre à tous les niveaux : 0 à 15 % du coût total du personnel

• Accélération du développement et de la maintenance informatique : 10 à 20 % du coût du personnel informatique

• Amélioration de l'évaluation du risque de crédit conduisant à des économies de 10 à 15 % sur les dépréciations

• Détection améliorée de la criminalité financière et de la fraude, réduisant les frais de litige/de réparation et les pertes liées à la fraude

Croissance des revenus :

• Analyse de marché de nouvelle génération/algorithmes de trading prédictifs : augmentation de 5 à 7 % des revenus de trading

• Amélioration de la fidélisation de la clientèle : augmentation de 1 à 2 % des frais et commissions

• Amélioration de l'acquisition de clients grâce à un marketing hyper-personnalisé : augmentation de 5 à 10 % des revenus d'intérêts et des frais et commissions

• Tarification des prêts sur mesure basée sur l'évaluation du risque de crédit : augmentation de 2 à 3 % du revenu net d'intérêts

Malgré tout l'enthousiasme suscité par ces bénéfices estimés, le succès ne sera pas une promenade de santé. Cela dépendra de la capacité des banques à intégrer l'IA de manière transparente dans leurs opérations quotidiennes.

À l'avenir, l'IA réécrira une grande partie des scénarios et des cas d'utilisation de la chaîne de valeur bancaire. Cela ne signifie pas nécessairement qu'ils seront tous différents, mais la plupart seront certainement améliorés avec un impact s'étendant à la fois sur le back-end et le front-end. Étant donné que les ressources sont limitées, l'un des principaux défis sera de savoir comment identifier celles sur lesquelles se concentrer. Des facteurs tels que la stratégie, l'impact potentiel et l'adéquation avec les compétences existantes devraient guider le processus de sélection.

Article invité de Kriaris"

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

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