Opinion | Gemma Livermore, Seismic « Pourquoi les pionniers de la FinTech commencent à se détourner de l’IA ? »

Au cours des dernières années, les entreprises FinTech se sont lancées dans une course effrénée vers l’intelligence artificielle (IA), désireuses d’automatiser tous leurs processus, de l’intégration des nouveaux clients au service client. Cependant, il est récemment apparu clairement que ces investissements ne permettent pas d’offrir l’expérience fluide ni les économies initialement escomptées.

Par conséquent, de nombreuses entreprises du secteur des services financiers prennent conscience d’un élément essentiel : les clients continuent de préférer l’assistance humaine pour certaines interactions.

Alors que les investissements dans l’IA restent élevés, les institutions financières qui prévoient d’augmenter leurs budgets IA de 25 % cette année commencent à repenser leurs stratégies axées sur l’IA, car cette technologie ne répond pas aux demandes actuelles des consommateurs.

Mais que signifie cette réorientation vis-à-vis de l’ensemble du secteur des services financiers, et comment les institutions financières peuvent-elles continuer à innover grâce à l’IA tout en répondant aux attentes croissantes en matière de fiabilité, de transparence et de responsabilité réglementaire ?

 

 

Où les failles commencent à apparaître : l’IA n’est pas en mesure de tout faire seule

Après avoir tout misé sur l’IA, la fintech suédoise Klarna a récemment réduit son modèle de service client entièrement basé sur l’IA.

Lancée en 2023, la stratégie de Klarna, qui reposait sur l’intelligence artificielle, visait à réduire les coûts opérationnels en remplaçant jusqu’à 75 % de ses commerciaux par des chatbots. Si, en théorie, cette stratégie promettait efficacité, évolutivité et amélioration du service client, avec la possibilité de répondre dans plus de 35 langues et de gérer des tâches telles que les retours et les paiements, la qualité du service client a considérablement souffert et la satisfaction a chuté en conséquence.

Après une pause d’un an, Klarna a repris le recrutement dans son service client, positionnant désormais la qualité du service humain comme un avantage concurrentiel plutôt que comme un centre de coûts.

La leçon à tirer de tout cela ? Comme l’a reconnu le PDG de Klarna, cela montre clairement que les attentes des clients en matière d’interaction humaine restent élevées et que rapidité et efficacité ne sont pas nécessairement synonymes de qualité. C’est particulièrement vrai dans le secteur des services financiers, où la confiance et la transparence sont essentielles à la fidélité de la marque et à la confiance des utilisateurs.

Si, à elle seule, l’IA ne peut pas prendre en charge des interactions aux enjeux élevés avec la même empathie et la même nuance qu’un être humain, il ne fait aucun doute qu’elle a néanmoins un rôle bénéfique à jouer. Comment peut-elle donc être utilisée de manière à optimiser un service plus intelligent et plus efficace ?

 

Les humains et l’IA : il faut être deux pour danser le tango

Klarna n’est pas la seule entreprise concernée par cette question. Son revirement reflète une tendance plus large qui touche l’ensemble du secteur des services financiers. Selon un rapport de Forvis Mazars mené auprès de cadres supérieurs du secteur des services financiers au Royaume-Uni, il apparaît que l’adoption de l’IA dans ce secteur est principalement motivée par des expérimentations à court terme plutôt que par une planification stratégique à long terme. Cet écart croissant entre les ambitions et la mise en œuvre a des répercussions sur les efforts déployés, 18 % des institutions citant la mauvaise qualité des données comme principal obstacle à l’IA.

Alors que les institutions se heurtent aux limites des stratégies exclusivement basées sur l’IA, beaucoup reconnaissent désormais que l’IA n’est pas une solution miracle. Si elle constitue un puissant facilitateur, elle ne peut remplacer le jugement humain, l’empathie ou la compréhension contextuelle. Le véritable débat ne porte donc pas tant sur le choix entre l’homme et la machine, mais plutôt sur la recherche d’un juste équilibre entre les deux. Les institutions financières novatrices, telles que BNP Paribas et le Crédit Agricole adoptent des modèles hybrides afin d’améliorer les performances humaines, d’automatiser les tâches appropriées et de fournir aux équipes en contact avec la clientèle le contenu, les outils et les informations adéquats au moment opportun.

C’est l’essence même de ce que l’on nomme “l’enablement” moderne : aligner les capacités de l’IA sur les forces humaines pour favoriser un engagement client plus intelligent, plus rapide et plus personnalisé. Et cela porte ses fruits, car les secteurs qui mettent en œuvre ces stratégies axées sur l’enablement enregistrent désormais une croissance trois fois supérieure de leur chiffre d’affaires par employé.

Cependant, un engagement client plus avancé implique une surveillance plus complexe, ce qui entraîne de nouvelles considérations réglementaires.

 

Rester conforme, centré sur le client et compétitif

Tout cadre supérieur du secteur des services financiers vous dira probablement que les exigences réglementaires augmentent aussi rapidement que les attentes des clients. Il est intéressant de noter que la décision de Klarna de mettre en veille ces initiatives axées sur l’IA intervient à un moment où les fournisseurs de services BNPL (Buy Now, Pay Later) s’apprêtent à faire l’objet d’une nouvelle surveillance réglementaire, notamment en matière de protection des consommateurs et de transparence dans les communications.

Avec l’introduction prochaine de la directive européenne sur le crédit à la consommation (DCC2), les institutions financières doivent désormais se conformer à de nouvelles obligations en matière de vérification de la solvabilité, de traitement équitable, de divulgation d’informations claires et complètes, ainsi que de gestion rigoureuse des réclamations, ce qui ajoute à la complexité des processus en contact avec la clientèle. Dans le secteur des services financiers, l’expérience client est étroitement liée à la conformité. Une automatisation mal gérée peut entraîner une baisse du niveau de satisfaction des clients et un risque élevé de non-conformité. Les entreprises du secteur des services financiers ne peuvent donc pas se permettre de déployer des solutions d’IA qui fonctionnent en silos, indépendamment de leurs fonctions de conformité.

 

Gemma Livermore

Gemma Livermore, responsable marketing pour les services financiers internationaux chez Seismic, possède plus de 21 ans d’expérience dans les technologies financières. Elle est spécialisée dans le développement commercial et le marketing pour accompagner la croissance et le passage à l’échelle en Europe et au Moyen-Orient.

 

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