La fin de la phase d’expérimentation : bâtir l’avenir du secteur bancaire avec l’IA

Depuis deux ans, le secteur bancaire connaît une phase d’expérimentation. Des milliers de preuves de concept et de démonstrations spectaculaires ont vu le jour. Pourtant, les conseils d’administration du monde entier se posent la même question : Où se cache le véritable rendement du capital investi?

Nous commençons à ressentir une fatigue à cet égard.

À l’avenir, l’intelligence artificielle (IA) ne sera plus seulement une technologie expérimentale. Elle deviendra essentielle à la compétitivité. Les chefs de file qui définiront la décennie à venir pour le secteur bancaire savent qu’on ne peut pas s’attendre à une révolution si on ne fait que superposer l’IA à des infrastructures existantes obsolètes.

Pour garder une longueur d’avance dans un monde qui évolue à un rythme effréné, il est temps de passer des expérimentations isolées au déploiement délibéré de l’intelligence à grande échelle. L’avenir appartient à ceux qui industrialisent l’IA, qui bâtissent l’avenir avec intention et précision.

Voici quelques recommandations pour commencer.

1. La stratégie avant le déploiement à grande échelle : l’avantage des services de conseil

L’échec d’initiatives d’IA est principalement causé par un manque de clarté stratégique, et non par une insuffisance technologique.

Lorsque les capacités de TI dictent la stratégie d’entreprise au lieu de la soutenir, la croissance stagne et l’avantage concurrentiel s’affaiblit. Pour bâtir l’avenir, il est essentiel de commencer en adoptant une vision de l’IA axée sur l’entreprise.

C’est ici que les conseils en IA deviennent votre atout le plus précieux. Avant de rédiger une seule ligne de code, réunissez les hauts dirigeants ainsi que des experts sectoriels pour prendre les mesures suivantes.

• Distinguer l’engouement de la valeur – Faites la différence entre les tendances clinquantes et les véritables vecteurs de profits et de pertes.
• Définir la feuille de route – Privilégiez les cas d’utilisation selon l’efficacité du fonds de roulement et le délai de rentabilisation, et pas seulement selon la faisabilité technique.
• Explorer l’écosystème – Prenez des décisions éclairées pour déterminer quand concevoir, acheter ou nouer des partenariats dans un contexte de technologies financières complexe.

Vous n’avez pas seulement besoin d’un fournisseur pour la mise en œuvre, il vous faut un véritable guide stratégique. Le rendement du capital investi se joue en salle de conférence, pas dans la salle de serveurs.

2. Des « outils d’IA » à la refonte des plateformes d’entreprise

Une fois la stratégie définie, la priorité doit être la modernisation. L’erreur la plus flagrante que nous constatons est de considérer l’IA comme un module d’extension.

L’IA n’est pas un simple correctif, mais plutôt un catalyseur de la refonte des plateformes d’entreprise. Pour générer de la valeur plus rapidement, il est nécessaire d’intégrer l’IA au cœur du cycle de vie du développement de votre logiciel.

En exploitant l’IA pour accélérer le réusinage du code, produire des tests et moderniser les systèmes centraux existants, vous allez au-delà du simple déploiement de modèle. Vous vous attaquez à la dette technique qui freine l’agilité et vous financez l’avenir en réduisant radicalement les coûts d’exécution de systèmes existants.

3. Réduire les coûts ne suffit pas. Augmentez votre part de portefeuille.

Plusieurs banques déploient l’IA uniquement dans une optique d’efficacité. Elles passent alors à côté d’une occasion. Le plein potentiel de l’IA repose sur sa capacité à convertir les données en revenus. Pour bâtir l’avenir, vous devez passer de l’automatisation des tâches à la monétisation de l’intelligence.

• Hyperpersonnalisation à grande échelle – Allez au-delà de la segmentation générique afin d’offrir des conseils financiers qui respectent les normes institutionnelles aux clients fortunés.
• Services bancaires commerciaux prédictifs – Exploitez l’IA agentive pour analyser le flux de trésorerie et offrir de façon proactive des solutions de gestion des liquidités aux clients.
• La fidélisation comme vecteur de revenus – Cernez les risques d’attrition grâce à des signaux comportementaux en temps réel et déployez des offres de fidélisation automatisées et personnalisées.

Si votre stratégie d’IA vise uniquement à réduire les effectifs, vous êtes en mode défensif. Les véritables gagnants sauront combiner l’IA aux services de conseil offerts par des humains afin de redéfinir le travail, de créer de la valeur et de stimuler la croissance.

4. Ingéniosité humaine et risque de « boîte noire »

Dans le secteur bancaire, la confiance constitue la monnaie d’échange, alors qu’un algorithme « boîte noire » inexpliqué est plutôt un inconvénient.

Bâtir l’avenir repose sur une approche assurant la conformité à la réglementation dès la conception. L’IA responsable ne peut pas être secondaire; elle doit s’appuyer sur un cadre de gouvernance intégré à votre architecture. Pour cela, il faut combiner l’ingéniosité humaine à la puissance de la technologie afin de garantir que chaque décision soit prise de façon traçable, juste et défendable, qu’il s’agisse d’accorder un prêt ou de signaler une fraude.

Les organismes de réglementation, tout comme vos actionnaires et vos clients, exigent de la transparence. Les banques qui réussiront seront celles qui démontreront que leur intelligence est non seulement puissante, mais aussi fondée sur des principes.

Concilier vélocité et stabilité

Nous vivons dans un monde qui évolue rapidement, transformé par l’innovation soutenue et les exigences des parties prenantes en constante évolution. Depuis 50 ans, CGI est au cœur de cette transformation, aidant les clients à anticiper les tendances et à accueillir le changement.

L’avenir du secteur bancaire appartient aux organisations qui concilieront la vélocité de l’IA et la stabilité d’une forteresse, ainsi qu'à celles qui seront prêtes à passer de l’expérimentation à la génération de résultats mesurables.

Pour discuter davantage de ce sujet, communiquez avec moi. Également, apprenez-en plus à propos des compétences de CGI en matière d’intelligence artificielle ainsi que de services bancaires et marchés des capitaux.