L’intelligence artificielle générative (IA générative [GenAI]) présente d’énormes possibilités pour les organisations de services financiers qui s’efforcent d’améliorer leurs activités opérationnelles, de servir les clients plus efficacement et de simplifier les processus de prise de décision basés sur l’IA. Cependant, aussi puissante soit-elle, il est plus que jamais essentiel d’adopter cette technologie transformatrice de manière responsable. Les institutions financières peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA générative pour stimuler l’innovation et l’efficacité en tirant parti de ses capacités en matière de moteurs de recherche intelligents, de génération de contenu dynamique, de codage assisté par l’IA, d’analyse avancée, etc., tout en garantissant la sécurité des données financières et en respectant des réglementations strictes.
Dans cet article, nous nous pencherons sur les applications pratiques d’IA générative dans le secteur des services financiers et mettrons en évidence des cas d’utilisation précis qui peuvent offrir des avantages mesurables. Nous examinerons également les stratégies clés pour une adoption responsable, notamment les solutions de technologie réglementaire (RegTech) et les perspectives alimentées par l’IA, afin de protéger les données des clients et de veiller à l’alignement sur les normes du secteur.
Qu’est-ce que l’IA générative et pourquoi est-elle importante ?
L’IA générative fait référence à des modèles d’IA capables de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, du code, des images ou même des ensembles de données synthétiques, sur la base de données d’entrée et de modèles appris. Contrairement aux outils d’automatisation traditionnels, l’IA générative permet d’obtenir des résultats dynamiques et créatifs qui s’adaptent à des contextes uniques, ce qui en fait un outil puissant pour l’engagement des clients, l’optimisation des processus et la gestion des risques dans les services financiers.
L’importance de l’IA générative réside dans sa capacité à renforcer les efforts humains. Au lieu de remplacer les rôles, elle habilite les professionnels en augmentant l’efficacité, en permettant des prises de décision plus précises basées sur l’IA et en offrant des expériences client personnalisées à l’échelle, le tout dans un environnement sécurisé et gouverné. En outre, les institutions financières peuvent tirer parti des solutions RegTech pour garantir la conformité réglementaire tout en intégrant l’IA générative dans leurs activités opérationnelles.
Applications pratiques de l’IA générative dans les services financiers
Stimulation de la productivité personnelle
L’une des façons les plus simples et les plus efficaces d’introduire l’IA générative est de l’utiliser pour améliorer la productivité personnelle. Les employés des services financiers peuvent compter sur les outils de l’IA générative en tant qu’assistants numériques intelligents, ce qui leur permet de :
- Mener des recherches intelligentes dans les documents publics et internes de l’entreprise, adaptées au contexte des projets en cours.
- Générer des contenus critiques pour l’organisation, notamment des courriels, des présentations et des rapports, avec une précision et une efficacité accrue.
- Résumer des ensembles de données complexes, des transcriptions de réunions ou des fils de courriels en informations intelligibles.
Par exemple, les gestionnaires de patrimoine pourraient utiliser l’IA générative pour résumer rapidement les profils des clients et préparer des propositions d’investissement sur mesure, économisant ainsi des heures de travail manuel tout en améliorant l’engagement des clients. En outre, l’IA générative peut contribuer à la prise de décision basée sur l’IA, ce qui permet aux professionnels de la finance de faire des choix plus éclairés et plus stratégiques.
Amélioration de l’engagement des clients grâce au traitement automatique des langues (NLP) et aux modèles d’IA dynamiques
Les institutions financières ont été des leaders dans l’utilisation d’agents conversationnels et de robots-conseillers alimentés par l’IA pour fournir des solutions en libre-service, telles que la gestion de compte ou l’orientation de la planification financière. L’IA générative peut faire passer ces outils au niveau supérieur en permettant des réponses dynamiques et une personnalisation en temps réel, tout en garantissant la sécurité des données financières et la conformité à des réglementations en constante évolution.
Par exemple :
- Les robots-conseillers alimentés par l’IA générative pourraient générer des portefeuilles d’investissement sur mesure en interprétant de manière dynamique les préférences des clients et leur tolérance au risque, en soutenant la prise de décision basée sur l’IA pour des recommandations financières plus précises.
- Les agents conversationnels du service client améliorés par l’IA générative pourraient engager des conversations plus naturelles et résoudre des questions complexes plus rapidement, réduisant ainsi la nécessité d’une intervention humaine tout en améliorant l’engagement des clients.
Toutefois, les organisations doivent faire preuve de prudence, car les modèles peuvent parfois produire des réponses inexactes ou présenter des biais involontaires. Pour atténuer ces risques, les institutions financières peuvent mettre en œuvre des systèmes « avec intervention humaine », en veillant à ce que certains résultats à haut risque et à faible degré de confiance soient vérifiés par les employés avant qu’ils ne parviennent aux clients. Les solutions RegTech peuvent également aider à surveiller les interactions basées sur l’IA afin de s’aligner sur les normes de conformité.
Simplification des activités opérationnelles grâce à l’automatisation assistée par l’IA générative
L’efficacité opérationnelle est essentielle dans les services financiers, et l’IA générative ouvre de nouvelles possibilités d’intégration de l’IA avec des outils d’automatisation tels que l’automatisation robotisée de processus (RPA) et le traitement intelligent des documents (IDP). En tirant parti de l’automatisation assistée par l’IA, les institutions financières peuvent améliorer les flux de travaux tout en garantissant la conformité réglementaire et la sécurité des données financières.
Voici quelques exemples d’automatisation en action :
- Résumé de documents et génération de flux de travaux : Après avoir traité les transcriptions d’assistance, l’IA générative peut automatiquement résumer les points clés et déclencher des actions, telles que la journalisation des demandes de service dans les systèmes de gestion de cas. Cela améliore l’efficacité tout en s’alignant sur les cadres de conformité de l’IA.
- Évaluation des risques et traitement des prêts : Les applications alimentées par l’IA générative peuvent analyser les états financiers, vérifier l’éligibilité des prêts et même générer automatiquement des accords de prêt.
- Création d’un ensemble de données synthétiques pour l’entraînement de modèles : De nombreuses institutions financières sont confrontées à des difficultés liées à l’utilisation de données sensibles pour l’entraînement de modèles d’IA en raison de problèmes de sécurité. L’IA générative peut générer des ensembles de données synthétiques qui reproduisent les propriétés des données réelles, garantissant ainsi la protection des données tout en maintenant la précision de l’analyse.
Analyses et informations avancées
L’IA générative peut améliorer de manière significative la façon dont les organisations analysent les données pour en extraire des informations exploitables. Dans le secteur des services financiers, la modélisation prédictive est fondamentale dans des domaines tels que l’évaluation du crédit, la détection des fraudes et les prévisions de marché. Grâce à l’IA générative, les banques et les assureurs peuvent :
- Visualiser des données complexes à l’aide de graphiques et de tableaux de bord générés automatiquement.
- Accélérer l’analyse prédictive en traitant les commentaires non structurés des clients ou les rapports de marché externes pour en tirer des informations quantifiables.
Par exemple, une institution financière peut utiliser l’IA générative pour analyser rapidement l’évolution du sentiment des clients en période de ralentissement économique, ce qui permet de mettre en place des stratégies de réponse plus rapides qui renforcent la confiance des clients.
Codage assisté par l’IA dans les technologies financières
Les outils d’IA générative tels que Microsoft Copilot pour GitHub simplifient le développement de logiciels en fournissant :
- Des suggestions de code en temps réel pour développer des plateformes bancaires numériques robustes.
- Des outils permettant d’automatiser la génération de tests unitaires, garantissant une plus grande fiabilité du code.
- De l’aide à la conversion des codes hérités en plateformes plus agiles, une capacité essentielle pour les institutions qui modernisent leur infrastructure TI.
Ces innovations permettent non seulement d’accélérer le temps de mise sur le marché, mais aussi d’accroître la productivité des développeurs et leur satisfaction au travail.
Adoption responsable de l’IA générative dans les services financiers
Planification stratégique et gouvernance
L’adoption responsable de l’IA générative nécessite une planification proactive et une gouvernance claire. Les organisations devraient :
- Identifier les cas d’utilisation stratégiques : Concentrez-vous sur des initiatives telles que l’automatisation des flux de travaux ou l’amélioration de l’expérience client pour maximiser le rendement du capital investi (ROI).
- Mettre en œuvre des cadres de gouvernance : Mettez en place des conseils de gouvernance de l’IA pour assurer la conformité et surveiller les biais dans les résultats des modèles.
- Aligner les stratégies d’IA sur les normes réglementaires : Gardez une longueur d’avance sur la conformité en adhérant aux cadres de gestion des risques et aux politiques de protection des renseignements des consommateurs.
Gestion du changement pour l’habilitation du personnel
Les employés sont essentiels pour réaliser le potentiel de l’IA générative. Une gestion du changement réussie comprend :
- Une formation complète sur les outils d’IA, axée sur les capacités, les limites et les considérations éthiques.
- La création d’une communauté pour discuter des cas d’utilisation et favoriser une collaboration continue.
- Une adoption itérative par le biais de programmes pilotes qui permettent aux équipes d’expérimenter avec l’IA générative dans des environnements sûrs et peu risqués.
L’IA générative pour s’attaquer aux défis du secteur
Bien que les promesses de l’IA générative soient immenses, certains défis restent propres au secteur des services financiers, notamment :
- La conformité réglementaire : Il est primordial de garantir la transparence et la traçabilité des décisions en matière d’IA. Les organisations doivent documenter la manière dont les outils d’IA produisent des résultats, en particulier lorsqu’elles interagissent avec les régulateurs.
- La confiance des clients et l’atténuation des biais : Les biais et les inexactitudes dans les résultats de l’IA pourraient nuire aux segments vulnérables de la clientèle. Les institutions financières doivent appliquer des indicateurs d’équité et introduire divers ensembles de données pour entraîner les modèles de manière efficace.
- Les préoccupations en matière de sécurité des données : Les organisations doivent évaluer les politiques des fournisseurs et limiter l’exposition aux données sensibles afin de minimiser les risques. Les techniques de chiffrement et d’anonymisation doivent être intégrées dans les processus de mise en œuvre.
Étapes clés pour favoriser l’adoption de l’IA générative
Pour exploiter pleinement l’IA générative, les entreprises de services financiers doivent adopter une approche stratégique de la mise en œuvre :
- Lancer des programmes pilotes : Axez les projets initiaux sur des résultats précis, tels que l’amélioration de l’accueil des clients ou l’accélération du traitement des transactions.
- Mesurer le ROI et procéder par itération : Contrôlez en permanence les résultats des projets pilotes et étendez les cas d’utilisation réussis à d’autres domaines.
- Collaborer avec des experts : Le partenariat avec des experts en IA générative peut accélérer la création de valeur tout en atténuant les risques.
Travailler en partenariat avec Alithya pour maîtriser l’IA générative de manière responsable et efficace
Alithya est bien positionnée pour aider les organisations de services financiers à adopter l’IA générative de manière responsable. Grâce à notre vaste expérience en matière de transformation numérique et de mise en œuvre de l’IA, nous proposons une gamme de services pour vous aider à exploiter la puissance de l’IA générative tout en garantissant la conformité avec les normes et réglementations du secteur.
Nos services comprennent :
- La planification stratégique et la consultation : Nous travaillons avec vous pour identifier les cas d’utilisation stratégiques d’IA générative, en nous concentrant sur les initiatives qui maximisent le ROI et s’alignent sur vos objectifs d’affaires.
- La gouvernance et la conformité de l’IA : Nos experts aident à mettre en place des cadres de gouvernance solides pour surveiller les résultats de l’IA, garantir la conformité et atténuer les biais.
- Des solutions d’IA personnalisées : Nous développons des solutions d’IA sur mesure, notamment des moteurs de recherche intelligents, la génération de contenu dynamique et l’automatisation assistée par l’IA, afin d’améliorer vos activités opérationnelles et l’engagement de vos clients.
- La formation et la gestion du changement : Nous proposons des programmes de formation complets afin de doter votre personnel des compétences nécessaires pour tirer parti de l’IA générative de manière efficace et responsable.
- Le soutien et l’optimisation en continu : Notre équipe offre un soutien continu pour s’assurer que vos solutions d’IA générative restent efficaces et conformes aux normes du secteur en constante évolution.
En vous associant à Alithya, vous pouvez naviguer en toute confiance dans les complexités de l’adoption de l’IA générative et découvrir son plein potentiel pour stimuler l’innovation et l’efficacité au sein de votre organisation.
Déployer la puissance de l’IA générative dans les services financiers
L’IA générative est une technologie transformatrice pour les services financiers, offrant des solutions innovantes pour optimiser les flux de travaux, élever la satisfaction des clients et améliorer la rentabilité. Des robots-conseillers personnalisés et de l’automatisation intelligente aux analyses avancées et à l’entraînement de modèles respectant la protection des données, les possibilités sont vastes.
Cependant, un grand pouvoir s’accompagne d’une grande responsabilité. En adhérant à une approche structurée comprenant une planification stratégique, une gouvernance solide et une gestion réfléchie du changement, les organisations peuvent exploiter le plein potentiel de l’IA générative sans compromettre la sécurité, l’éthique ou la conformité.
Contactez-nous dès aujourd’hui pour en savoir plus et découvrir comment Alithya peut vous aider à exploiter la puissance de l’IA générative pour stimuler l’innovation et l’efficacité dans votre organisation.