Pendant des années, des milliards de dollars de capital-risque ont été investis dans des banques fintech comme Chime et N26, avec le pari que ces jeunes pousses pourraient se tailler la part du lion des 469 trillions de dollars d'actifs détenus dans le monde par les autres institutions financières et les banques de détail.

Les banques ont tenu bon pendant la pandémie, enregistrant des bénéfices records en 2021 grâce à de faibles taux d'impayés, à l'augmentation des dépôts des clients et à des opportunités d'investissement florissantes. Pourtant, une nouvelle enquête menée par Capgemini et Qorus pour le World Retail Banking Report 2022 auprès de 142 cadres bancaires dans le monde entier a révélé que 70 % d'entre eux estiment qu'ils ne disposent pas des moyens de base nécessaires en matière d'analyse de données et d'IA pour être compétitifs à long terme.

La plus grande préoccupation ? L'expérience client. La technologie qui permet la décentralisation de la finance - où les consommateurs effectuent leurs opérations bancaires quand et où ils le souhaitent – se complète désormais d’une expérience bancaire plus sophistiquée, pilotée par l'IA. Les applications mobiles permettent bien plus que le simple paiement de factures, puisque des assistants virtuels dotés d'IA alertent les clients d'éventuelles activités frauduleuses ou transfèrent de l'argent par commande vocale.

Alors que les fintechs et les acteurs technologiques comme Apple et Google créent des systèmes rapides et faciles à utiliser pour les interactions avec les clients, les banques historiques disposent de systèmes patrimoniaux obsolètes qui rendent plus difficile l'exploitation des montagnes de données personnelles, financières et même sociales qu'elles ont accumulées pour chaque client.

De plus, beaucoup d'entre elles ne disposent pas de la technologie fondamentale de l'assistant vocal que les consommateurs adoptent en masse. Quelque 50 % des 8 000 clients du secteur bancaire interrogés dans le rapport de Capgemini mentionné plus haut ont cité les assistants vocaux comme la fonctionnalité qu'ils souhaitent le plus voir apparaître, mais seuls 35 % des dirigeants de banques la considèrent comme une priorité.

L'IA vocale adaptée au contexte

Même pour ceux qui adoptent la reconnaissance vocale automatique, la synthèse vocale et le traitement du langage naturel, le choix de la bonne technologie est essentiel pour tout ce qui suit sur la voie de la fidélisation continue et croissante des clients.

L'IA aide les équipes des centres d'appels à fournir de meilleures réponses et solutions en utilisant des assistants virtuels et des chatbots dans les phases initiales d'un appel pour comprendre le problème et même le résoudre entièrement. La banque britannique NatWest a récemment indiqué que Cora - l'assistant virtuel conversationnel basé sur l'IA de la banque - traite 58 % de demandes en plus d'une année sur l'autre et réalise 40 % de ces interactions sans intervention humaine.

Des économies significatives pour les banques

Selon une étude récente de Juniper Research, la résolution numérique des demandes des clients permet aux banques de réaliser d'importantes économies, qui devraient atteindre 7,3 milliards de dollars d'ici 2023 grâce à l'utilisation d'assistants virtuels.

Les banques qui se concentrent uniquement sur ces économies essaient généralement de se contenter d'un logiciel d'IA vocale qui reconnaît environ 80 % des mots prononcés par un client. La raison : elles ne disposent pas des ressources de développement nécessaires pour personnaliser le logiciel de chatbot afin qu'il comprenne les mots ou les expressions propres à leur secteur.

L'utilisation de cette tactique est pourtant déterminante pour savoir si un client considère chaque interaction comme utile ou non. En concurrence avec les fintechs, la reconnaissance vocale automatisée et la technologie de synthèse vocale doivent être spécifiques au secteur, voire à l'entreprise.

Le jeu de l'innovation

Pour exploiter efficacement les technologies liées à la parole, il faut commencer par la reconnaissance vocale automatique. Si la précision n'est pas supérieure à 85 %, les services en aval qui s'appuient sur l'IA vocale ne produiront pas les résultats commerciaux escomptés ni l'impact attendu.

Il s'agit notamment de l'analyse des sentiments, de l'hyper-personnalisation et même de la tenue des dossiers réglementaires. En travaillant avec des logiciels de reconnaissance vocale qui disposent déjà de milliers de modèles pré-entraînés, les banques peuvent évoluer rapidement en adaptant simplement une formation supplémentaire à leurs besoins spécifiques. Ensuite, elles peuvent offrir la même expérience n'importe où - sur site, dans le cloud ou en mode hybride.

Les banques sont encore en train de découvrir les tenants et aboutissants du développement des plateformes dans leur secteur et des innovations associées. Mais sans une base solide en matière de reconnaissance vocale automatisée et de technologie de synthèse vocale, la création et la promotion de nouveaux produits financiers, le maintien des relations avec les clients et l'innovation par le biais de partenariats deviendront de plus en plus difficiles.