L'avenir de l'IA dans les services financiers

À mesure que l’IA continue de progresser et que son adoption s’accélère, des industries entières et des modèles commerciaux vont connaître des changements significatifs au cours de la prochaine décennie. De nombreuses dynamiques sont en jeu, avec des capacités d’IA dépassant l’agilité de nombreuses organisations. Cela est particulièrement vrai pour de nombreuses institutions financières, qui continuent de moderniser leur infrastructure centrale héritée par la migration vers le cloud.

Bien sûr, le premier réflexe de la plupart des institutions financières est de développer des cas d’utilisation de l’IA presque entièrement abstraits des systèmes hérités, comme les chatbots de support client. Lorsqu’on examine le fonctionnement du centre de contact, c’est un endroit évident pour commencer. Les clients visitent un site web, appellent un support client ou envoient des e-mails lorsqu’ils souhaitent signaler un problème. Ces interactions peuvent être entièrement routées via des solutions cloud, avec des API les connectant aux dépôts de données internes pertinents, tels que les systèmes de gestion de la relation client (CRM).

Bien que le cas d’utilisation du centre de contact soit la solution d’IA la plus facilement adoptée par les entreprises de services financiers, d’autres gains rapides permettront aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, en particulier à mesure que les organisations approfondissent leur compréhension et leur engagement envers l’IA.

Gains rapides pour les clients et les employés

Avec autant de services et d’applications fournis via le cloud, les clients peuvent également bénéficier d’améliorations et d’efficiences pilotées par l’IA. De nombreux produits financiers disposent désormais d’assistants IA intégrés, permettant aux clients d’interagir avec leurs applications en utilisant un langage naturel, ce qui augmente l’accessibilité. Cela entraîne des gains clairs en termes d’expérience utilisateur (UI) ainsi que d’expérience utilisateur (UX).

De même, ces assistants peuvent également améliorer les flux de travail internes, permettant aux professionnels de la banque de rechercher, découvrir, extraire et résumer des informations. Ils permettent aussi de créer de nouveaux contenus, comme des rapports, à partir de contenus existants. Cela rend les employés de toutes les fonctions plus axés sur les données, avec des flux de travail enrichis par des insights qui seraient inaccessibles sans outils d’IA.

Prenons l’exemple des paiements. Les banques et les prestataires de services de paiement traitent d’énormes volumes de données complexes de paiements, donc la capacité d’analyser ces données et d’en extraire des insights via le langage naturel est extrêmement utile.

Un autre exemple concerne la formation dans des domaines complexes, comme la finance commerciale. Ce secteur fait face à un déficit important de talents, car les employés expérimentés approchent de la fin de leur carrière ou changent de rôle. Avec des assistants IA internes, les nouveaux membres de l’équipe peuvent se familiariser beaucoup plus rapidement en se posant des questions sur les processus et les flux de travail via une assistance basée sur des prompts. En conséquence, les employés bancaires n’ont plus besoin de parcourir de longues documentations pour trouver les réponses dont ils ont besoin.

Pour les équipes techniques, comme les développeurs, les outils d’IA offrent une valeur incroyable. Les assistants de complétion de code augmentent la vitesse des développeurs et accélèrent les cycles de développement logiciel, permettant une livraison rapide de nouvelles mises à jour et fonctionnalités pour les clients. Bien sûr, tous les employés ne seront pas aussi compétents que les équipes techniques en matière d’outils d’IA, mais c’est là que les leaders techniques des institutions financières doivent impulser la mise en œuvre de feuilles de route de montée en compétences sur mesure pour différentes fonctions et équipes.

Investissements clés pour les organisations de services financiers

Les gains d’efficacité liés à l’IA dans les services financiers concernent principalement l’automatisation des tâches chronophages et à faible valeur ajoutée pour les professionnels de tous secteurs et fonctions. L’IA générative a été le moteur principal de l’adoption et de l’intégration que nous avons observées ces dernières années, avec des cas d’utilisation allant de la transcription à la traduction, en passant par la numérisation de documents papier. Pour les équipes de prêt, par exemple, la capacité de numériser, interroger et gérer à grande échelle de volumineux documents de prêt complexes, tout en assurant que les applications en aval puissent bénéficier de ces données, est une transformation majeure.

À mesure que de nouvelles technologies et capacités avancées prennent forme, les investissements existants en bénéficieront également. La montée en puissance des agents IA, par exemple, ouvre de nouvelles voies d’innovation, car ces agents peuvent se connecter aux outils d’IA générative. Les chatbots améliorés par des agents IA peuvent offrir une recherche avancée de connaissances et de données en se connectant à différents grands modèles de langage (LLMs) et sources externes approuvées.

De nouveaux protocoles permettant aux agents et aux LLMs de communiquer entre eux étendent également ce qui est possible avec l’IA. Les deux principaux protocoles qui ont émergé sont le protocole Agent-à-Agent (A2A) et le protocole de contexte de modèle (MCP). Comme leur nom l’indique, les protocoles A2A permettent aux agents de communiquer et de collaborer de manière autonome, favorisant la création de systèmes d’IA plus vastes et dynamiques. MCP est un cadre qui donne aux LLMs la capacité d’accéder à d’autres outils et systèmes, tels que les API, les bases de données externes et les agents.

Alors que nous avançons vers la création de systèmes entièrement autonomes, l’investissement dans ces protocoles est essentiel pour les institutions financières. En permettant de nouvelles formes de communication sécurisées entre agents IA, API et sources de données externes, l’innovation et la collaboration pilotées par l’IA sont renforcées.

C’est une période passionnante pour les services financiers, car l’IA offre des gains de productivité impressionnants pour les cas d’usage internes et améliore les produits et services dans tout l’écosystème, du prêt aux marchés de capitaux.

Toutes les branches des services financiers regorgent de données, et ces données sont le carburant qui alimente l’IA. C’est pourquoi nous assistons actuellement à une explosion du nombre de partenaires fintech et technologiques spécialisés dans l’offre d’IA et l’amélioration des services financiers grâce à des technologies avancées. La principale entrave pour l’industrie reste la technologie héritée, mais la collaboration avec ces partenaires et l’adoption des services cloud augmentent l’agilité et garantissent que les institutions financières peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA.