L'intelligence artificielle générative (Gen AI) s'est imposée comme une force de transformation qui redéfinit le paysage de tous les secteurs d'activité, mais plus particulièrement celui de la banque, des services financiers et de l'assurance (BFSI). Les banques collectent des données clients structurées et non structurées depuis bien plus longtemps que les autres secteurs, ce qui leur permet d’exploiter la puissance de l’IA générative dans de nombreux domaines de l’organisation afin de générer des revenus, de réduire les coûts technologiques, d’accroître l’efficacité et, surtout, d’améliorer la satisfaction client en proposant des services ciblés. Malgré cet immense potentiel,seules 10 % des entreprises déploient l'IA générative, la plupart peinent à identifier les meilleurs cas d'utilisation, et beaucoup s'inquiètent des aspects juridiques et réglementaires ainsi que de la difficulté à trouver des talents qualifiés en IA générative.
utilisations courantes de l’IA générative.
Au cours des deux dernières années, les institutions financières ont commencé à reconnaître le potentiel de l’IA générative pour améliorer l’efficacité, transformer l’expérience client et gérer les risques et la fraude.
gagner en efficacité.
L’IA générative contribue à rendre les opérations fluides et plus rentables. Au niveau transactionnel, les organisations ont recours à l’automatisation intelligente des processus (IPA ou RPA), qui automatise les tâches répétitives, libérant ainsi du temps et réduisant les erreurs. L’un des plus grands bailleurs de logements aux États-Unis a sollicité l’aide de Randstad pour automatiser son processus de mise en œuvre de la production. L’équipe de Randstad a adopté une approche globale, en mettant en place un Centre d’excellence (COE) chargé de piloter les changements actuels et futurs, en fournissant l’architecture nécessaire à la mise en place de l’automatisation et en ajoutant un cadre multi-bots pour automatiser le processus de mise en production. Grâce à notre intervention, le client a pu atteindre les objectifs de retour sur investissement fixés pour le programme. Outre l’automatisation des processus, l’IA stimule également la productivité des développeurs en automatisant des tâches telles que la génération de code et le débogage. Cela accélère la création de nouveaux produits et services, aidant ainsi les entreprises du secteur BFSI à rester agiles et compétitives.
transformer l’expérience client (CX).
Alors que les attentes des clients vis-à-vis de leurs établissements bancaires ne cessent d’augmenter, les entreprises du secteur BFSI se tournent vers l’IA pour transformer leur expérience client et réduire le taux de désabonnement. On peut citer comme exemple le chatbot Erica de Bank of America. Ce chatbot, véritable « concierge financier », exploite l’IA et le traitement du langage naturel (NLP) pour fournir des conseils financiers hyper-personnalisés aux clients. Les concierges financiers basés sur l’IA analysent les données des clients, l’historique de leurs transactions et leurs préférences afin de leur proposer des recommandations sur mesure concernant leur budget, leur épargne, leurs investissements et leur planification financière. Ces assistants alimentés par l’IA renforcent l’engagement des clients et améliorent leur satisfaction, ce qui, à terme, réduit le taux de désabonnement tout en renforçant la fidélité des clients. De plus, l’avenir de l’open banking offre une multitude d’opportunités pour améliorer l’expérience client (CX) dans le secteur des services bancaires, financiers et d’assurance (BFSI). Grâce à l’open banking, les clients peuvent partager en toute sécurité leurs données financières avec des prestataires tiers, ce qui permet le développement de services encore plus personnalisés et, une fois de plus, enrichit l’expérience client tout en renforçant les relations entre les clients et leurs institutions financières.
gérer les risques et la fraude.
L’IA générique offre aux institutions BFSI la possibilité de gérer efficacement les risques et la fraude afin de réduire les pertes, de protéger les données et de garantir la conformité aux exigences réglementaires. Les systèmes d’optimisation des décisions en matière de risques analysent les données afin d’optimiser la prise de décision, ce qui permet de minimiser les risques et de maximiser les rendements. De plus, les assistants de gestion de la conformité s’appuient sur l’IA pour interpréter les réglementations et atténuer les risques de non-conformité en temps réel. En utilisant des solutions basées sur l’IA, les institutions du secteur BFSI peuvent améliorer leurs pratiques de gestion des risques et naviguer dans les complexités réglementaires avec une plus grande efficacité.
Les défis de l’IA générique.
L’IA générique n’est pas un logiciel statique qui bénéficie de mises à jour annuelles. Dans le domaine de l’IA générique, ses capacités évoluent chaque jour, voire presque chaque minute. Une évolution aussi rapide comporte ses propres pièges et défis, le plus courant étant de ne pas savoir par où commencer.
la hiérarchisation des cas d’utilisation.
Le manque de identification et de hiérarchisation des cas d’utilisation pour les institutions ayant déjà engagé des initiatives en matière d’IA constitue un défi majeur. Les équipes informatiques mènent depuis de nombreuses années des évaluations du retour sur investissement (ROI) pour les projets à venir. La même rigueur doit être appliquée pour aligner les résultats axés sur la valeur avec les initiatives d’IA, en définissant et en hiérarchisant les cas d’utilisation, ainsi qu’en élaborant une feuille de route pour les institutions qui en sont aux premières étapes de l’adoption de l’IA.
Priorité au retour sur investissement et alignement organisationnel.
Les technologies et solutions d’IA peuvent être mises en œuvre à l’échelle de l’entreprise pour soutenir à la fois les objectifs technologiques et ceux axés sur l’activité. Les organisations peinent à adopter l’IA et à en tirer parti lorsque les principales parties prenantes ne sont pas alignées sur les objectifs, ne participent pas à la définition de la stratégie et ne s’impliquent pas activement dans la mise en œuvre.
conformité réglementaire et risque opérationnel.
Le secteur BFSI évolue dans un environnement fortement réglementé ; les systèmes d’IA doivent donc se concentrer sur des activités qui n’introduisent pas de risques inutiles. La gestion des risques doit être associée en tant que partie prenante à l’élaboration et à la mise en œuvre de la stratégie et de la feuille de route en matière d’IA. La mise en œuvre de systèmes d’IA tout en garantissant la conformité réglementaire peut s’avérer complexe, et la dépendance à l’égard de ces systèmes peut introduire de nouveaux risques opérationnels. Ces deux aspects peuvent avoir des implications financières importantes.
déficit de compétences et pénurie de talents.
La mise en œuvre de l’IA nécessite des compétences spécialisées en science des données, en apprentissage automatique et une expertise sectorielle. Les institutions du secteur BFSI sont confrontées à des défis pour recruter et fidéliser les talents possédant l’expertise nécessaire. De plus, l’intégration de l’IA dans les processus et l’infrastructure existants nécessite une gestion du changement organisationnel et une mise à niveau des compétences des employés afin de tirer pleinement parti de l’IA. Il est essentiel de bien comprendre et de planifier l’adoption de l’IA, mais cela est tout à fait possible avec le bon partenaire en gestion des talents à vos côtés !
en tirant parti de l’approche centrée sur les talents de Randstad Digital.
Dans le contexte concurrentiel de l’IA au sein du secteur BFSI, un partenariat avec Randstad Digital (RD) offre des avantages stratégiques qui vont au-delà des modèles d’externalisation traditionnels. RD est spécialisé dans l'acquisition, la formation et le développement des talents, offrant aux entreprises du secteur BFSI l'accès à des professionnels de l'IA de haut niveau et à des experts du domaine. Cependant, l'approche de RD va au-delà de la simple recherche de talents : il s'agit de donner aux organisations les moyens d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA grâce à un concept unique : l'arbitrage technologique utilisant l'IA générative (GenAI).
L’arbitrage technologique consiste à tirer parti de l’IA et d’autres technologies de pointe pour obtenir des avantages concurrentiels sur le marché. Grâce à l’IA générative, RD permet aux entreprises du secteur BFSI de bénéficier des avantages de l’arbitrage technologique en développant des solutions d’IA sur mesure, adaptées à leurs besoins et défis spécifiques. Mais ce qui fait la différence, c’est la manière dont RD veille à ce que les organisations conservent la propriété et le contrôle de l’intelligence créée.
Au lieu d’externaliser des projets à des prestataires tiers, collaborer avec RD permet aux entreprises du secteur BFSI de conserver l’intelligence et l’expertise au sein de leur organisation. RD recrute les talents, les forme et élabore les solutions adaptées à chaque client. En transférant la propriété de la solution d’IA générative au client, RD garantit que les organisations conservent un contrôle total et peuvent appliquer ces connaissances à de multiples domaines, en en tirant continuellement parti. Laissez-nous vous aider à internaliser ces connaissances grâce à l’approche centrée sur les talents de Randstad Digital en matière d’IA générative !
Pour en savoir plus sur la manière dont Randstad Digital peut vous aider à faire progresser votre parcours vers l’IA de nouvelle génération, n’hésitez pas à nous contacter.