Opinion | Par Corinne Bailleux, Teradata « L’IA, une opportunité pour les banques de redorer leur blason »

Le secteur bancaire n’a pas attendu la vague qui déferle actuellement sur le monde de l’entreprise pour adopter l’intelligence artificielle (IA). Sous l’impulsion, entre autres, des contraintes réglementaires, les banques sont des acteurs historiquement riches en données, qui ont mis en place les outils nécessaires pour en tirer toute la valeur, favorisant ainsi les cas d’usages IA.

Selon le rapport Intelligence Artificielle et Travail de France Stratégie publié en 2018, en matière de relation client bancaire, les outils d’IA et de Machine Learning (ML) qui traitent du volet réglementaire sont parmi les plus élaborés. Détection de comportements frauduleux, notation du risque crédit, ou encore financement du terrorisme font partie des principaux usages.

Mais l’IA, dont l’IA générative, recèle bien plus d’opportunités pour le secteur, qui commence seulement à en prendre conscience.

Multiplication des cas d’usages au service de la relation client

L’usage de l’IA chez les banques ne se limite plus à la détection d’activités frauduleuses et s’étend désormais à l’amélioration de la relation client. Parmi les utilisations les plus notables, le recours au Natural Language Processing est utilisé pour examiner les commentaires des clients sur l’ensemble des réseaux sociaux et sites Internet. Ainsi, une banque est en mesure de scanner les retours de ses clients en permanence afin d’examiner le niveau de satisfaction globale des clients et comprendre les points d’irritations.

Un autre cas intéressant consiste à scanner et à analyser les appels des clients grâce à une technologie de « speech analytics ». Les appels téléphoniques des clients sont scannés pour évaluer la qualité de la réponse apportée par le conseiller et le niveau de satisfaction du client. Une évolution précieuse puisque, auparavant, les banques ne pouvaient examiner qu’un échantillon d’appels, parfois peu représentatif.

L’IA pour rattraper le retard de la numérisation opérationnelle des banques

Si les outils bancaires mis à disposition des clients sont fortement numérisés, ceux à destination des salariés le sont beaucoup moins, creusant un écart extrêmement fort entre le niveau d’outillage dont disposent les clients et les collaborateurs et impactant de plus en plus l’efficacité opérationnelle.

Pourtant, alors que les contacts avec les conseillers sont de moins en moins réguliers, le client s’attend, lors d’un rendez-vous, à une expérience unique, que celui-ci soit physique, par téléphone ou en visioconférence. Or, le manque d’outils numériques et d’accès aux bonnes données empêche les banquiers de valoriser leur connaissance et leur expertise auprès de leur clientèle.

L’IA pourrait bien changer cela avec la notion de « conseiller augmenté » plébiscitée. L’IA générative a désormais pour rôle d’assister les conseillers pour apporter une réponse de qualité et rapidement au client. Par exemple, lors d’un appel, l’IA examine plus vite le motif de l’appel et transmet automatiquement au conseiller les éléments de réponses et les procédures.

Prévenir les obstacles du déploiement à l’échelle

En matière d’IA, il y a autant d’obstacles que d’opportunités. Ainsi, si l’IA générative ne remplacera jamais un conseiller, il est néanmoins nécessaire de former les conseillers à une bonne utilisation de la technologie ainsi que ces limites pour être capables d’interpréter les bonnes informations et éviter tout risque d’erreur.

En outre, il ne faut pas oublier que l’intelligence artificielle voit le monde à travers les données qui l’alimentent. Or, l’écart entre le degré de numérisation des outils clients et celui des outils collaborateurs risque fortement de biaiser les résultats. Les utilisateurs qui utilisent l’IA régulièrement doivent en avoir conscience afin d’éviter tout problème d’interprétation et un recours uniquement centré sur les processus d’IA. La nécessité de développer un esprit critique est donc cruciale.

L’IA est aujourd’hui un sujet prioritaire pour bon nombre d’entreprises. En définitive, un déploiement réussi de l’IA dans le secteur bancaire va grandement dépendre des données utilisées pour construire les modèles, et, surtout, de l’accès donné aux utilisateurs, car, dans un secteur comme celui de la banque, les données peuvent être privées, confidentielles, ou encore cloisonnées en raison des réglementations, pouvant parfois entraver l’agilité.

Corinne Bailleux

Corinne Bailleux est Area Vice President (AVP) France Banking depuis septembre 2023.Dans le cadre de ses fonctions, elle est en charge de l’accompagnement des grands comptes du secteur bancaire en France et de l’acquisition de nouveaux clients dans ce domaine. Travaillant étroitement avec l’ensemble de l’organisation, elle participe à la promotion de plateforme de données et d’analytique dans le cloud pour l’IA de Teradata auprès des acteurs bancaires français.

Corinne Bailleux a commencé sa carrière en 1995 chez Décisions Système International, un partenaire d’IBM, en tant qu’Account Manager. Ensuite, elle rejoint NCR Corporation où elle occupe successivement les postes de Account Director BPCE et Global Account Manager en charge de BNP Paribas. Après plus de 10 ans passés dans cette société, elle rejoint Teradata, ancienne division de NCR, en mars 2012. Avant sa récente nomination, elle occupait le poste de Global Account Manager, où elle était principalement en charge de BNP Paribas Group

a propos de teradata

Chez Teradata, nous sommes convaincus que les collaborateurs réussissent au travail lorsqu’ils disposent d’informations fiables. Notre plateforme de données et d’analytique dans le cloud pour l’IA, la plus complète du marché, fournit aux entreprises les données harmonisées et les outils d’IA/ML fiables dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées en toute confiance, accélérer l’innovation et obtenir des résultats commerciaux significatifs.
Teradata

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