Les marchés émergents accélèrent la transformation bancaire numérique

Les marchés fintech émergents font face à peu de contraintes pour utiliser le cloud computing, le big data, l'intelligence artificielle et les autres technologies pour des services bancaires numériques à jour.

La banque numérique aura de grandes répercussions dans les années à venir. Le développement continu de l'automatisation des processus robotiques, du big data, de l'intelligence artificielle et d'autres technologies dans les services financiers est source d'inquiétude dans certains quartiers.

Une indication de son impact : Wells Fargo, fin de l'an dernier, a distribué un rapport spécial de 110 pages fournissant des détails sur l'impact de la numérisation sur Wall Street. La banque a prédit qu'environ 100 000 employés de banque seraient purement et simplement remplacés par des technologies numériques d'ici 2026.

La question n'est donc pas de savoir si la fintech doit changer. La question est : qu'est-ce qui fait exactement que cela se produit ? Pour comprendre cela, il est crucial de saisir quelles innovations numériques et approches organisationnelles permettent aux marchés émergents de faire un bond en avant dans la banque numérique.

Agences : aborder sous un autre angle

Les services numériques semblent réduire le besoin de bureaux bancaires physiques. La pandémie COVID a fait que beaucoup de gens gèrent leurs problèmes financiers via la banque numérique et les distributeurs automatiques.

Les banques doivent transformer leurs bureaux physiques en écosystèmes bancaires numériques puisque les transactions via portefeuilles électroniques peuvent à peine couvrir l'ensemble des opérations que les clients exigent de leurs banques.

Les services bancaires numériques semblent être un problème pour de nombreux clients âgés qui nécessitent une assistance en agence fournie par des spécialistes humains. En plus des procédures traditionnelles en agence qui nécessitent un support client face-à-face, de nombreuses activités « exotiques » comme le conseil juridique, l'assurance, le courtage et le conseil immobilier sont offertes par les agences bancaires aujourd'hui.

La transformation bancaire ne polarise pas les bureaux physiques et le logiciel client-banque, tandis que les employés humains ne sont pas opposés aux chatbots propulsés par l'IA. Les canaux de service numériques permettent aux gestionnaires d'opérations de se tourner vers des « super-héros » dont les capacités humaines sont complétées par des développements numériques.

Finalement, les agences bancaires ont l'opportunité de devenir un terrain de jeu pour la réalité augmentée où physique, numérique, humain et cyber peuvent s'entrelacer efficacement pour revigorer l'industrie bancaire qui s'efforce.

Repenser l'engagement client : comment les banques se comportent dans le nouveau normal numérique

Dans la compétition croissante avec des plateformes de paiement innovantes telles que Venmo, TransferWise, PayPal, Remitly et similaires, la tâche des banques se résume à retenir les clients existants avec des approches personnalisées similaires à ce que les disrupteurs fintech offrent. Pour accomplir la tâche, les banques devraient suivre certaines tendances qu'Accenture a indiquées dans leur recherche globale Banking Technology Vision.

Tendance 1 : Utiliser un groupe de technologies DARQ où D est pour Distributed Ledger Technologies (blockchain), A pour Intelligence Artificielle, R pour réalité étendue (ou augmentée), et Q pour informatique quantique. Selon 47 % des répondants, la technologie la plus impactante pour la banque numérique est l'IA.

Tendance 2 : Atteindre un nouveau niveau de « proximité numérique » avec les clients. La capacité d'analyser et d'interpréter le comportement client est critique pour créer des services individuels de haute qualité en banque numérique.

Tendance 3 : Améliorer les compétences numériques du personnel bancaire. Plus de 75 % des top managers sont sûrs que leurs employés ont un niveau de « maturité numérique » plus élevé que les organisations bancaires où ils travaillent.

Tendance 4 : Renforcer la cybersécurité. Malgré la tendance globale de l'Open Banking (quand les banques fournissent l'accès à leurs systèmes d'information pour des tiers), seulement 51 % des superviseurs bancaires acceptent leurs partenaires comme pleinement fiables concernant la cybersécurité des écosystèmes bancaires numériques.

Tendance 5 : Mettre les services en opération non-stop. L'excuse « fermé jusqu'à 8h » est à peine acceptable quel que soit le service bancaire concerné. Environ 87 % des top managers bancaires conviennent que les services temps réel constituent le vrai avantage concurrentiel de la banque numérique.

Voir aussi : À quoi ressemblera Finance 2.0 ? Quelques surprises

Quelles technologies numériques les banques devraient-elles utiliser ?

À peine une sorte d'innovation numérique n'a une certaine valeur pour les marchés fintech émergents. Nous en avons sélectionné quelques-unes prouvées valant la peine d'être utilisées par les banques dès maintenant.

Cloud computing

Les écosystèmes bancaires numériques avec leurs plateformes multi-utilisateurs requièrent des capacités de calcul au-dessus de la moyenne. Les banques doivent collecter, stocker de manière sécurisée et analyser les données pour développer de nouveaux produits bancaires. Le personnel bancaire doit avoir accès à leurs jeux de données de n'importe où à tout moment. Même l'infrastructure IT sur site la plus riche risque de devenir obsolète un jour. En contraste avec les banques, les fournisseurs cloud sont ceux qui gagnent leur vie en gardant le rythme avec toutes les innovations numériques offertes aux clients :

• Ils mettent régulièrement à jour leur matériel sans interrompre les services en cours.
• La gestion du cloud computing est facilitée par les solutions logicielles les plus à jour développées par les meilleurs ingénieurs logiciels.
• Les clouds offrent un espace de stockage quasi infini pour tout type de données.
• La sauvegarde continue de toute l'infrastructure in-cloud permet aux clients d'oublier la perte d'informations précieuses.

Le cloud computing dans la banque a une rationnelle financière convaincante permettant aux banques de dépenser moins de fonds pour la transformation numérique. Les plans premium les plus chers des fournisseurs cloud semblent être une goutte d'eau en comparaison avec ce que les infrastructures IT sur site nécessitent de dépenser.

Il est légitime de prétendre qu'aucune banque numérique durable n'est possible sans services financiers de cloud computing de nos jours. Migom Bank, par exemple, fournit une banque cloud-based aux standards suisses pour les marchés émergents avec échange de devises dynamique, paiements QR-code et garde d'actifs numériques.

Big Data

Le big data est la ressource pour les algorithmes d'apprentissage automatique permettant de nombreuses approches bancaires efficaces (KYC ou know-your-customer, par exemple). Le big data correctement traité contribue à l'analytique prédictive comme peu d'autres choses.

Le big data dans la banque requiert des solutions logicielles correspondantes pour l'analytique et la visualisation. Elles devraient être compréhensibles pour le personnel bancaire n'ayant pas d'expertise approfondie en data science. Les produits logiciels prêts à l'emploi pour le traitement du big data et les solutions sur mesure sont disponibles sur le marché. La seconde approche est préférable puisque les applications big data en finance ont des paramètres d'objectifs et implémentations spéciaux. Les organisations financières des marchés émergents peuvent difficilement contourner l'analytique big data dans la banque puisque le traitement des données clients est un must-have pour la fintech.

Intelligence Artificielle

L'intelligence artificielle est construite sur les réseaux neuronaux, qui, à leur tour, sont alimentés par le big data. Les technologies pour la banque numérique composent une sorte de pyramide multi-niveaux coiffée par l'IA.

Comment l'industrie bancaire utiliserait-elle l'intelligence artificielle ? Le champ d'applications de l'IA est multifacette dans la banque :

• Les algorithmes IA peuvent analyser le comportement client pour livrer des recommandations précieuses pour une meilleure satisfaction client.
• L'IA facilite l'automatisation des routines bancaires, surtout dans la gestion des risques. Elle aide à détecter les transactions suspectes pour les bloquer à temps.
• L'IA peut améliorer l'analytique de données dans le paradigme Banque-en-tant-que-Service. La Commonwealth Bank of Australia, par exemple, propose des plans financiers personnalisés pour les clients via une application mobile propulsée par l'IA.
• Les chatbots IA réduisent les coûts d'exploitation en répondant aux questions typiques des clients 24/7.
• L'IA peut améliorer la conformité réglementaire par une détection de fraude sans erreur.
• La reconnaissance faciale IA facilite l'identification client dans la banque mobile.

La majorité des experts bancaires croient que l'intelligence artificielle dans la banque et la finance est la technologie numérique à plus forte valeur ajoutée.

Automatisation des processus robotiques

Puisque la majorité des opérations en banque restent encore traitées manuellement, l'automatisation des processus robotiques (RPA) dans les services financiers requiert une adoption plus large. Les routines bancaires manuelles accaparent l'actif le plus précieux – le temps. De plus, le risque d'erreurs possibles n'est pas maîtrisé.

Fortune Business Insights prédit que la capitalisation du marché RPA atteindra 6,81 milliards de dollars d'ici 2026.

Les cas d'usage RPA dans la banque incluent un tel exemple décent d'automatisation des processus robotiques que l'analytique AML (anti-blanchiment d'argent). L'investigation AML implique des procédures répétitives basées sur des règles hautement réglementées. Donc, les procédures MLA peuvent être facilement remplies par la robotique dans la banque.

Un autre exemple de RPA dans les services financiers implique le traitement de clôture de compte. Les bots RPA compatibles IA peuvent complètement remplacer les officiers de banque pour laisser le personnel humain se concentrer sur ce qui a vraiment besoin d'intelligence humaine créative. La RPA est critique pour les écosystèmes bancaires toujours disponibles qui atténuent la pauvreté dans les marchés émergents via les paiements mobiles. Alvarez & Marsal, par exemple, développent des infrastructures bancaires de paiement mobile pour les banques africaines pour délivrer des bénéfices monétaires aux populations les plus pauvres.

Cybersécurité

Les cyberattaques sur les banques semblent être des conséquences inévitables de la numérisation. Les pirates tenteront toujours de s'emparer des bases de données clients pour les vendre aux marketeurs et annonceurs via le marché noir.

Ils attaquent à la fois les systèmes clients-banque pour entités légales et les apps bancaires mobiles personnelles.

En plus des moyens techniques de piratage, les fraudeurs utilisent l'ingénierie sociale en passant des appels aux victimes potentielles sous le couvert de leurs banques.

Les technologies numériques suivantes peuvent atténuer les menaces cyber pour les institutions financières :

• L'analytique anti-fraude propulsée par l'IA peut vérifier instantanément de multiples sources de données pour détecter les écarts dans les documents et transactions.
• Les technologies d'identification numérique comme l'authentification à 2 facteurs et la vérification cross-platform rendent les systèmes bancaires moins vulnérables aux accès non autorisés.
• Les emails chiffrés cryptographiquement facilitent la sécurité de la communication privée entre banques et clients.

La confidentialité devient une pierre angulaire dans la banque numérique de nos jours. Heureusement, il n'y a pas de manque de technologies numériques pour fournir une cybersécurité suffisante dans le secteur financier. Une des « néobanques » mexicaines Klar offre des solutions bancaires hautement sécurisées aux clients ordinaires qui sont privés de services de garde étatiques.

Un mot final

Les marchés développés et émergents ont des opportunités surprenamment égales pour la transformation numérique. De plus, les marchés émergents sont mieux équipés pour faire un bond en avant dans la banque numérique.

Les fournisseurs d'externalisation logicielle d'Europe de l'Est, Asie-Pacifique, Amérique Latine, Russie et Inde offrent des solutions bancaires numériques avancées moins chères que des systèmes similaires créés aux USA et en Europe de l'Ouest.

Les marchés fintech émergents font face à peu de contraintes pour utiliser le cloud computing, le big data, l'intelligence artificielle et les autres techs pour des services bancaires numériques à jour. La prochaine étape est d'acquérir une compréhension plus profonde de comment ces innovations fonctionnent.