L’essor de l’IA générative dans le secteur bancaire et FinTech


L'IA générative, ou GenAI, est apparue comme une force disruptive qui remodèle le paysage des secteurs bancaire et FinTech. L’adoption et les progrès rapides de GenAI établissent de nouvelles références en matière d’innovation technologique, avec son potentiel de transformation se répercutant sur les entreprises et la société. Selon Accenture, 59 % des employés du secteur bancaire exploitent déjà quotidiennement l'IA, ce qui souligne l'état de préparation du secteur pour cette technologie révolutionnaire. Le blog « The Rise of Generative AI in Banking and FinTech » explore le potentiel de transformation de l’IA générative dans les secteurs bancaire et FinTech pour révolutionner les pratiques traditionnelles, améliorer l’efficacité et stimuler la croissance.

Transformer le secteur bancaire avec l'IA générative

Le secteur bancaire, traditionnellement résistant au changement, est désormais à l’avant-garde de l’adoption de GenAI. Selon Accenture, avec 73 % du temps des employés des banques américaines potentiellement impactés par cette technologie, le secteur a tout à gagner de manière significative. Les premiers utilisateurs devraient bénéficier d’avantages substantiels au cours des trois prochaines années, notamment une augmentation de 22 à 30 % de la productivité, une augmentation de 600 points de base de la croissance des revenus et une augmentation de 300 points de base du rendement des capitaux propres.

Sa capacité à automatiser les tâches de routine, à améliorer la productivité et à fournir une assistance complète en fait un outil révolutionnaire pour l'industrie.

L’essor de l’IA générative dans le secteur bancaire et FinTech

Applications de l'IA générative dans le secteur bancaire

Accenture identifie trois principales manières dont GenAI est actuellement utilisé dans le secteur bancaire  :

1. Intégrer  : Les éditeurs de logiciels intègrent GenAI dans leurs plateformes utilisées par les banques pour des opérations transparentes. Par exemple, Microsoft a incorporé de grands modèles de langage dans Microsoft 365 avec l'introduction de Copilot.

2. Transformer  : Les banques intègrent GenAI dans leurs opérations de middle et de back-office pour gagner en efficacité. Des entreprises comme Westpac exploitent les compagnons GenAI pour accélérer les processus de développement de logiciels.

3. Innover et se différencier  : GenAI permet aux banques d'innover et de différencier leurs produits, leurs stratégies marketing et leurs interactions avec les clients, favorisant ainsi un avantage concurrentiel sur le marché.

Stratégies pour exploiter la puissance de GenAI

Pour libérer tout le potentiel de l’IA dans le secteur bancaire et FinTech, les organisations doivent adopter une approche stratégique  :

1️⃣ Lead avec de la valeur  : Donner la priorité à la création de valeur grâce aux initiatives d’IA.

2️⃣ Développer un noyau numérique sécurisé activé par l'IA  : Construisez une base solide pour l’intégration de l’IA.

3️⃣ Réinventer les talents et les façons de travailler : Cultivez une culture qui embrasse l’innovation basée sur l’IA.

4️⃣ Combler l’écart en matière d’IA responsable  : Garantir une utilisation éthique et responsable des technologies d’IA.

5️⃣ Favoriser une réinvention continue  : Adoptez l’agilité et l’adaptabilité pour garder une longueur d’avance dans un paysage en évolution.

6️⃣ Mesurez le ROI de GenAI : Suivez et évaluez les retours sur investissement des implémentations de GenAI.

Les grandes banques comprennent que l’adoption de l’IA générative n’est pas une option mais une nécessité pour rester pertinentes dans un écosystème financier dynamique. En engageant des ressources et en favorisant l’innovation, ces institutions sont en mesure de façonner l’avenir du secteur bancaire grâce à GenAI.

Mise à l'échelle des capacités de LLM et d'IA générative à l'échelle de l'entreprise dans la FinTech

Dans le paysage en évolution rapide de la technologie financière (FinTech), la mise à l’échelle stratégique des grands modèles de langage (LLM) et des capacités d’IA générative est primordiale pour les organisations qui cherchent à libérer tout le potentiel de ces technologies de pointe. Explorons les considérations essentielles et les applications pratiques pour faire évoluer les capacités de LLM et d'IA générative au sein des organisations FinTech  :

1) Préparation des données de formation  :

La préparation des données est fondamentale pour le succès de la formation de grands modèles de langage et de systèmes d'IA générative dans le secteur FinTech. Les organisations FinTech doivent méticuleusement organiser et prétraiter les données pour garantir leur qualité, leur pertinence et leur diversité. La catégorisation et la taxonomisation des données sont des étapes cruciales dans la structuration du processus de formation afin d'atteindre la cohérence et l'exactitude. En organisant les données en catégories significatives, les entreprises FinTech peuvent améliorer les capacités de compréhension et de génération des modèles.

2) Décisions architecturales  :

Le choix de l'architecture appropriée est essentiel lors de la mise à l'échelle des LLM et de l'IA générative au sein d'une organisation FinTech. Le choix de l'architecture doit correspondre à la taille et à la complexité de l'entreprise, en répondant à ses besoins et objectifs spécifiques. Différents types de LLM multimodaux offrent une polyvalence en permettant des transitions transparentes entre différentes modalités telles que le texte, les images, les vidéos ou les données tabulaires. Cette flexibilité permet aux entreprises FinTech d'exploiter diverses modalités en fonction de leurs cas d'utilisation uniques, qu'il s'agisse de convertir des images en texte, de générer des vidéos à partir d'images ou de transformer des données tabulaires en représentations visuelles.

Cas d'utilisation dans la FinTech  :

  • Support client amélioré  : Tirer parti des LLM et de l'IA générative pour développer des chatbots avancés capables de fournir une assistance personnalisée, d'engager des conversations naturelles avec les clients et d'améliorer l'expérience globale du service client.

  • Création de contenu automatisée  : Utiliser l'IA générative pour la génération de contenu dans divers formats tels que des articles financiers, des supports marketing ou des descriptions de produits afin de rationaliser les processus de production de contenu et de maintenir la cohérence des messages.

  • Recommandations financières personnalisées  : Mettre en œuvre des LLM pour analyser les préférences financières et les données comportementales des clients afin de fournir des recommandations personnalisées, améliorant l'engagement des clients et stimulant les ventes de produits financiers.

  • Analyse des données visuelles  : Utiliser des LLM multimodaux pour convertir des données financières en représentations visuelles telles que des graphiques ou des diagrammes, facilitant ainsi l'interprétation des données et facilitant les processus de prise de décision au sein des organisations FinTech.

  • Détection et prévention de la fraude  : Tirer parti de l’IA générative pour la détection des anomalies et la prévention de la fraude en analysant les modèles de transactions financières et en identifiant les risques potentiels de manière proactive.

  • En abordant stratégiquement la préparation des données et les décisions architecturales et en exploitant ces cas d'utilisation dans diverses fonctions, les organisations FinTech peuvent faire évoluer efficacement leurs capacités LLM et d'IA générative pour stimuler l'innovation, l'efficacité opérationnelle et l'avantage concurrentiel dans le paysage dynamique de la FinTech.

    Les entreprises mènent la charge dans l’adoption de GenAI

    Plusieurs entreprises font des progrès significatifs dans l’exploitation de l’IA générative dans les secteurs bancaire et FinTech  :

  • Microsoft  : Intégration de grands modèles de langage dans Microsoft 365 avec Copilot.
  • Westpac  : Associer des ingénieurs avec des compagnons GenAI pour accélérer le développement de logiciels.
  • OpenAI  : ChatGPT pionnier pour l'exploration précoce des cas d'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire.
  • Accenture  : Fournir des informations et des conseils pour maximiser les avantages de GenAI pour les institutions financières
  • Ces entreprises illustrent l’innovation et l’excellence en exploitant l’IA générative pour favoriser l’efficacité, la différenciation et la croissance au sein du secteur bancaire. À mesure que de plus en plus d’organisations adoptent cette technologie transformatrice, l’avenir du secteur bancaire semble de plus en plus prometteur, avec GenAI en son cœur.

    Mesurer le retour sur investissement de l'IA générative dans les organisations FinTech

    Dans le domaine de la technologie financière (FinTech), mesurer le retour sur investissement (ROI) de la mise à l’échelle de l’IA générative va au-delà des gains financiers immédiats ; il s’agit de préparation stratégique pour l’avenir. L'évaluation du retour sur investissement doit englober non seulement les avantages économiques à court terme, mais également préparer le terrain pour une innovation continue. Les principales entreprises FinTech adopteront un cadre de valeur complet à 360° pour définir et surveiller un éventail d'objectifs à court, moyen et long terme. Ces objectifs incluent le développement des talents, l’amélioration des expériences clients et employés, la durabilité et des pratiques responsables en matière d’IA.

    Lorsqu’elles envisagent d’investir dans l’IA générative, les organisations FinTech doivent tenir compte d’une série de coûts. Pour de nombreuses entreprises, en particulier celles qui en sont aux premiers stades de modernisation, le renforcement de leur infrastructure de base nécessitera une part importante de leur investissement. De plus, la transformation des structures organisationnelles, des processus et de la culture est un domaine crucial qui nécessite des investissements substantiels, souvent sous-estimés par les organisations.

    Dans des enquêtes récentes telles que l'enquête Pulse of Change d'Accenture, un dirigeant bancaire sur quatre a souligné la gestion du changement comme un défi important, marquant une augmentation notable par rapport aux enquêtes précédentes où seulement 8 % partageaient cette préoccupation. Cela souligne l’importance croissante de la gestion du changement à mesure que la mise en œuvre de l’IA générative prend de l’ampleur dans le secteur FinTech.

    En outre, les entreprises FinTech doivent allouer des ressources pour créer, industrialiser, maintenir et utiliser des outils d’IA générative. Les coûts associés à ces activités sont directement corrélés à la complexité des applications développées. Alors que les applications plus simples peuvent être plus faciles à évaluer en termes de coût, des projets plus complexes tels que les assistants bancaires numériques ou les jumeaux numériques entraîneront des dépenses plus élevées liées à la gestion des données, à l'acquisition de talents et à l'intégration technologique.

    En évaluant méticuleusement le retour sur investissement des investissements dans l’IA générative et en planifiant stratégiquement les avancées futures, les organisations FinTech peuvent se positionner à la pointe de l’innovation et de la croissance durable dans un paysage de plus en plus concurrentiel.

    Conclusion

    L'intégration de l'IA générative dans les secteurs bancaire et FinTech marque un pas significatif vers l'innovation, l'efficacité et l'orientation client. À mesure que les organisations adoptent cette technologie transformatrice, elles sont prêtes à révolutionner les pratiques traditionnelles, à stimuler la croissance et à améliorer l’expérience client. De l’automatisation des tâches de routine à la personnalisation des recommandations et à la détection des fraudes, l’IA générative offre aux organisations une myriade d’opportunités pour prospérer dans un paysage financier dynamique.