Un aperçu de l’IA dans l’environnement financier : Eclairage comprenant des cas d’usages par ligne métier

L’Impact de l’IA pour les institutions financières

En adoptant une approche stratégique et collaborative, les acteurs du secteur financier peuvent exploiter le potentiel de l’IA pour améliorer leur efficacité opérationnelle, offrir des services plus personnalisés et répondre aux besoins changeants des clients tout en assurant la conformité réglementaire et éthique.

L’IA générative a été vulgarisée à partir de 2022 grâce notamment à ChatGPT de l’Open AI. Pour le secteur financier, au-delà des cas d’usage les plus évidents autour de la génération de contenu, plusieurs autres usages, pour certains déjà en vigueur depuis quelques années, émergent et se précisent :

• Automatisation des tâches répétitives

• Amélioration de la précision et de la rapidité

• Optimisation des process métier

• Personnalisation des offres et services

• Prédictions des tendances et des comportements

L’Intégration de l’IA dans le secteur financier

L’adoption réussie de l’IA dans le secteur financier repose largement sur la capacité à définir des cas d’utilisation pertinents et stratégiques.

Nous avons exploré différents cas d’utilisation en nous basant sur l’approche suivante :

• Réponse à un besoin réel : apporter une valeur significative, que ce soit en réduisant les coûts, en augmentant les revenus, en améliorant l’efficacité ou en réduisant les risques.

• Disponibilité des données : savoir que les données nécessaires au cas d’usage sont bel et bien existantes dans les SI et datamart permet d’envisager concrètement l’usage de modèles d’IA

• Potentiel d’adoption : que ce soit des équipes de fonctions opérationnelles ou supports, des front ou directement les clients finaux, l’impact des modèles IA doit être perçu comme positif afin qu’ils soient largement acceptés et utilisés.