Quand les technologies deviennent des leviers de performance pour les banques

L’innovation joue depuis plusieurs années un rôle moteur dans le développement du secteur bancaire. Les progrès technologiques les plus récents ont apporté des changements majeurs dans la façon dont les banques opèrent, interagissent avec leurs clients, gèrent leurs risques et développent de nouveaux produits et services. Focus.

Mountaha Ndiaye
Par Mountaha Ndiaye Publié le 3 septembre 2024 à 5h00
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Quand les technologies deviennent des leviers de performance pour les banques - © Economie Matin
76%Selon Accenture, 76% des clients bancaires français s'attendent à bénéficier d’offres personnalisées de la part de leur banque.

L'optimisation comme facteur clé de la compétitivité bancaire

Temps, argent, ressources, sont sans doute les 3 préceptes et enjeux de notre société moderne. Les entreprises tentent à la fois d’en gagner et d’en faire l’économie, et les banques n’échappent pas à cette règle. En effet, le secteur bancaire connaît une révolution technologique majeure, avec l'optimisation comme fer de lance. Les établissements bancaires classiques sont des entités complexes, qui comptent des dizaines de milliers de clients, une très vaste gamme de produits et de nombreuses agences. Face à des coûts opérationnels élevés, ils doivent constamment chercher à diminuer leurs dépenses, à optimiser leurs procédures et à accroître leur efficacité. La dématérialisation et l’automatisation représentent d’excellents moyens d’y parvenir, et les données sont essentielles à cette transformation. Démocratiser et accélérer l’exploitation des données contribuent également à améliorer l’efficacité de l’infrastructure informatique en éliminant les tâches manuelles et en augmentant le retour sur investissement des dépenses technologiques.

D’après McKinsey, l'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire pourrait générer jusqu'à 1 000 milliards de dollars de valeur supplémentaire par an au niveau mondial. Les chatbots intelligents, par exemple, gèrent désormais une grande partie des interactions clients de premier niveau, libérant ainsi du temps pour les conseillers qui peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Parallèlement, l'adoption croissante du cloud dans le secteur bancaire permet une flexibilité et une scalabilité sans précédent. Les banques peuvent désormais ajuster rapidement leurs capacités de traitement en fonction de la demande, réduisant ainsi les coûts d'infrastructure tout en améliorant la réactivité face aux pics d'activité. Cette migration vers le cloud facilite également la mise en place de solutions innovantes et l'intégration de nouvelles technologies, accélérant ainsi le cycle d'innovation.

Hyperpersonnalisation : au cœur de l'expérience client bancaire

Dans un contexte économique tendu, l'expérience client est un enjeu stratégique pour les banques : elles doivent capitaliser pour créer de la valeur en répondant parfaitement aux besoins des clients, et en les fidélisant à travers d’expériences positives. Mais la nouvelle ère de l’expérience client est en voie de transformer le monde des affaires. Des entreprises comme Amazon, Netflix ou Sephora sont les premières à avoir réussi le pari de l’hyperpersonnalisation, qui désigne le processus d’utilisation de l’IA et des données en temps réel pour créer des produits et du contenu à destination des consommateurs. Un modèle que les banques peuvent aussi répliquer pour se démarquer dans un environnement de plus en plus concurrentiel. Selon Accenture, 76% des clients bancaires français s'attendent à bénéficier d’offres personnalisées de la part de leur banque. L'analyse des données comportementales et transactionnelles permet d’ailleurs à ces acteurs de segmenter leur clientèle de manière plus fine et de développer des stratégies de marketing ciblées. Cette approche, data-driven aide à une meilleure compréhension des attentes des clients et permet d'offrir une expérience bancaire véritablement personnalisée qui renforce l'engagement des clients.

Grâce à l'analyse prédictive et au Machine Learning, les banques peuvent anticiper les besoins de leurs clients et leur proposer des produits et services adaptés, au bon moment. Cette approche proactive permet non seulement d'améliorer la satisfaction client mais aussi de favoriser le cross-selling et la rétention des clients. L'IA permet également de personnaliser les interactions avec les clients à travers différents canaux. Les assistants virtuels intelligents, par exemple, peuvent fournir des conseils financiers personnalisés en temps réel, en tenant compte de l'historique des transactions, des objectifs financiers et du profil de risque de chaque client. Cette personnalisation s'étend également aux interfaces utilisateurs des applications bancaires, qui s'adaptent automatiquement aux préférences et aux habitudes de chaque utilisateur.

À mesure que les outils de déploiement s'améliorent et que les coûts hors licence diminuent, l'IA conversationnelle supportera de plus en plus d'interactions complexes, telles que les demandes de prêt, la gestion de patrimoine et le dépannage technique. Les banques disposant de systèmes d'IA conversationnelle bien établis intègrent maintenant l'IA générative (GenAI) pour améliorer les interactions naturelles - bien que la GenAI soit actuellement utilisée principalement pour les cas d'usage des employés en raison de sa sensibilité dans les applications bancaires.

Sécurité et conformité : le nouveau paradigme bancaire

Face à la multiplication des cybermenaces de plus en plus sophistiquées et à l'évolution constante des réglementations, le secteur bancaire se tourne de plus en plus vers des solutions technologiques avancées pour renforcer sa sécurité et assurer sa conformité (compliance). Si l’adoption du cloud computing a déjà fait ses preuves pour améliorer la gestion des données et la sécurité en offrant des services de sauvegarde et de récupération des données robustes pour lutter contre les cyberattaques, les banques doivent continuer d’établir des contrôles de gouvernance et de sécurité, qui pourront être perfectionnés par l’IA. En effet, cette technologie va devenir un véritable appui pour la conformité et permettra de renforcer les contrôles à différents niveaux : automatisation de tâches, analyse algorithmique et meilleure maîtrise des risques, notamment liés aux fraudes, aux respects des règles et des lois.

Les technologies RegTech (Regulatory Technology) connaissent un essor considérable, offrant aux banques des outils puissants pour automatiser et optimiser leurs processus de conformité. Ces solutions permettent non seulement de réduire les coûts mais aussi d'améliorer la qualité et la fiabilité des contrôles réglementaires. L'analyse en temps réel des transactions, la gestion automatisée des rapports réglementaires et la vérification continue de la conformité des clients (au travers du KYC - Know Your Customer) sont autant d'applications concrètes de ces technologies. KPMG révèle d’ailleurs que 75% des banques françaises prévoient d'augmenter leurs investissements dans ces technologies d'ici 2025.

Bien que ces tendances technologiques nécessitent des investissements importants et une adaptation significative, elles offrent également des opportunités considérables pour l'innovation et la croissance dans le secteur financier. Selon une étude de la Fédération Bancaire Française, 72% des clients français déclaraient être satisfaits des services numériques proposés par leur banque en 2023, contre 58% en 2020. Avec des services plus efficaces, plus sûrs et plus adaptés aux attentes individuelles de leurs clients avec des résultats concrets grâce à ces technologies, il est certain que ce chiffre continuera d’augmenter.

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Mountaha Ndiaye

directeur EMEA, Ecosystem Sales & Programs d'Hyland

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