L’avenir du GenAI dans les banques et les caisses d’épargne régionales

Historiquement, les banques et les caisses d’épargne régionales ont construit leurs marques à travers des relations personnelles avec leurs déposants. Par exemple, il n’était pas inhabituel de connaître le nom de l’épouse de votre caissier et pour qu’il connaisse les noms de vos enfants. En effet, les relations personnelles ont été la marque de fabrique des petites institutions financières et ce qui les a distinguées de leurs concurrents plus importants. La numérisation de la banque a rendu difficile l’établissement de relations personnelles, érodant le facteur de différenciation et laissant les petites institutions à la recherche d’un moyen de réinitialiser le jeu.

Entrez l’intelligence artificielle générative (GenAI), qui est un sous-ensemble des technologies d’intelligence artificielle qui utilise des modèles de langage grandeur nature (LLM) pour apprendre des modèles à partir de grands ensembles de données. Il utilise ensuite ces modèles avec des invites et des directions données par un humain pour créer du contenu texte nouveau qui ressemble ou améliore le travail humain original.

Le Rapport sur les tendances et les priorités de la banque de détail 2025 que nous avons commandé cette année a révélé que 80 % des organisations pensent que les agents numériques s’appuieront sur l’intelligence artificielle générative pour des communications de marketing personnalisées en temps réel d’ici 2030 et que 76 % des institutions financières pensent que la plupart des institutions financières utiliseront le GenAI d’ici 2030. Nous croyons en fait que le pourcentage devrait être plus élevé, étant donné que le GenAI peut considérablement augmenter la productivité, soutenir une meilleure prise de décision humaine basée sur les données, aider à fournir des expériences numériques améliorées et personnalisées pour les clients, et booster considérablement le chiffre d’affaires.

À quel point ? À la fin de 2023, le McKinsey Global Institute a estimé que, parmi les industries mondiales, le GenAI pourrait ajouter l’équivalent de 2 600 milliards à 4 400 milliards de dollars par an en valeur sur les 63 cas d’utilisation qu’il a analysés. Parmi les secteurs industriels, la banque devrait avoir l’une des plus grandes opportunités, avec un potentiel de fournir entre 200 et 340 milliards de dollars de nouvelle valeur à la banque de détail — principalement en raison d’une productivité accrue.

Plus rapide, mieux, heureux

Il y a une idée fausse selon laquelle l’IA prendra des emplois aux humains. Mais le pouvoir du GenAI est qu’il produit du contenu basé sur des données et des informations plus des invites et des directions données par les humains. C’est un outil d’amélioration, pas un outil de remplacement.

Actuellement, le GenAI dans la banque est principalement utilisé pour automatiser les tâches critiques mais répétitives ou les processus, y compris la sécurité, l’origination des prêts, la détection des fraudes et pour fournir de meilleures expériences de service automatisées. Permettre au GenAI de prendre en charge les tâches fastidieuses associées à ces processus et à d’autres non seulement augmente l’efficacité et la productivité, mais libère également les employés qui effectuent ce travail pour se concentrer sur des tâches plus significatives, ce qui rend leur travail plus satisfaisant.

L’une des principales façons dont les banques et les caisses d’épargne régionales peuvent se différencier est en personnalisant et en élevant l’expérience numérique de la banque pour les déposants. Plus précisément, la technologie facilite des connaissances plus approfondies sur leur comportement et leurs préférences pour aider à anticiper leurs besoins. Ainsi, les produits et les services qui répondent à ces besoins peuvent leur être offerts de la même manière que Netflix offre à ses clients des divertissements ciblés, et que Amazon offre à ses clients des divertissements et des produits — sur la base du comportement et des préférences des clients.

De même, la collecte de données et l’analyse approfondie possibles avec le GenAI permettent la création de contenu personnalisé, de sorte que chaque déposant ne verra que le contenu (y compris les campagnes de marketing) pertinent pour lui à un moment donné de sa vie. Il n’a aucun sens pour une femme d’âge moyen qui est propriétaire de sa maison et a un bon salaire et un bon score de crédit de voir le même contenu qu’un diplômé récent qui tente de rembourser des prêts étudiants et qui aspire toujours à posséder une maison.

L’élément humain

L’inclusion de la prise de décision humaine et de la surveillance est cruciale pour construire des solutions GenAI pour la banque. Notre formule pour une intégration réussie du GenAI consiste à commencer par des modèles d’apprentissage profond spécifiquement formés sur de grands ensembles de données bancaires. Ces modèles, qui ont également été formés pour apprendre les modèles et les structures du langage humain, créent ensuite des réponses naturelles aux requêtes ou aux invites de l’utilisateur. L’implication humaine est cruciale pour garantir que les réponses générées par l’IA sont exactes et s’alignent sur les normes éthiques, la conformité réglementaire et les besoins des clients — tout en atténuant les risques et les préjugés potentiels.

La technologie de demain, aujourd’hui

Le potentiel du GenAI pour transformer les banques et les caisses d’épargne régionales est illimité. Les institutions financières qui réussiront à intégrer la technologie seront celles qui commenceront à stratégiser pour l’avenir tout en investissant dans des applications à haut potentiel et à faible risque, aujourd’hui.

Voici quatre façons principales dont nous voyons le GenAI avoir un impact immédiat et substantiel dans le service de la banque.

Stimuler la croissance stratégique

Le rapport McKinsey a calculé que la banque d’entreprise et la banque de détail bénéficieront le plus de la mise en œuvre correcte du GenAI. Du côté de la banque d’entreprise, le potentiel le plus élevé est la prise de décision humaine améliorée, les modèles de risque automatisés et les efficacités opérationnelles grâce à l’automatisation. La banque de détail devrait bénéficier d’expériences bancaires personnalisées, d’un service client amélioré et d’innovations en matière de marketing.

Améliorer l’efficacité opérationnelle

Dans un rapport sur les principales tendances bancaires de 2023, Accenture a identifié la banque comme l’industrie la plus susceptible d’être profondément impactée par le GenAI et l’industrie avec le plus grand potentiel pour augmenter la production avec la technologie, avec 34 % des flux de travail actuels prêts à être améliorés par le GenAI. Il a également constaté que les institutions financières qui adoptent le GenAI peuvent améliorer leur productivité de jusqu’à 30 %.

Mais même avec le potentiel du GenAI pour améliorer l’efficacité, l’expertise humaine reste la clé du succès. En utilisant des connaissances bancaires spécifiques, les équipes internes peuvent former les modèles pour qu’ils soient exacts et évaluer les complexités de la même manière que les humains. Mais ils peuvent évoluer plus rapidement et à un niveau bien au-delà de la capacité humaine. 

Niveler le jeu entre les institutions plus grandes et plus petites

Nous avons vu quelques-unes des façons dont le GenAI peut bénéficier aux banques et aux caisses d’épargne régionales, notamment en augmentant la productivité et en permettant des expériences de déposant personnalisées. C’est un signe positif que les banquiers notoirement prudents reconnaissent les nombreux avantages du GenAI, avec des taux d’adoption en hausse, mais nous voyons encore trop d’institutions financières régionales hésitantes à s’engager.

Alors qu’elles tergiversent, les grandes institutions financières sont en mouvement. Et elles ne font que gratter la surface en exploitant le pouvoir du GenAI. Ceux qui continuent à être excessivement prudents seront définitivement laissés pour compte. La chose à retenir est que les outils GenAI peuvent être isolés, connectés à des données propriétaires et conservés à l’interne.

Fournir une intelligence collective

L’intelligence collective est créée lorsque des individus et des groupes travaillent ensemble. Les composants peuvent inclure la prise de décision de groupe, la formation de consensus, l’idéation à partir de différentes sources et la motivation par la concurrence. Traditionnellement, l’utilisation de l’intelligence collective était réalisée en documentant les connaissances institutionnelles et en les partageant par le biais de la formation et de l’expérience professionnelle. Le GenAI élève les avantages de l’intelligence collective — facilement et en temps réel. 

L’adoption réussie et l’intégration croissante du GenAI dans les institutions financières régionales nécessiteront des LLM spécifiquement formés sur les données bancaires et une connaissance approfondie de l’industrie. Mais l’élément crucial est la collaboration et la surveillance humaines. Rappelez-vous, le GenAI est un outil d’amélioration, pas un outil de remplacement.