Comment les services financiers peuvent tirer parti de l'IA générative :un guide de démarrage pratique

L'IA générative s'est discrètement glissée au cœur des services financiers.

Il y a un an, la plupart des banques et des fintechs expérimentaient encore l’IA. Aujourd'hui, ils se posent des questions plus difficiles :où cela ajoute-t-il réellement de la valeur, comment l'utiliser en toute sécurité et comment faire en sorte que cela en vaille la peine ?

Selon une récente étude de MarketsandData, le marché mondial de l'IA générative dans le secteur des services financiers r devrait atteindre environ 12,63 milliards de dollars d'ici 2032 .

Ces chiffres accrocheurs soulignent l'importance de bien maîtriser l'IA de génération pour libérer son immense valeur.

Suivez-nous pour explorer ce guide, où nous vous offrirons un aperçu précis du marché. Explorez des cas d'utilisation à retour sur investissement élevé, les avantages liés aux métriques, un plan de démarrage étape par étape et des contrôles des risques pertinents pour les services financiers réglementés.

Allons-y.

L'IA générative dans les services financiers :les perspectives du marché

Il est essentiel de suivre ce qui se passe dans l'industrie, et en voici un aperçu :

• Investissement et adoption : L'IA générative a attiré environ 33,9 milliards de dollars d'investissements privés mondiaux (2024), et l'adoption globale de l'IA dans les entreprises a bondi à 78 %, contre 55 % en 2023. (Stanford HAI)
• Potentiel de valeur bancaire :McKinsey prévoit un impact annuel de 200 à 340 milliards de dollars dans le secteur bancaire si les cas d'utilisation de l'IA générative sont pleinement mis à l'échelle. (McKinsey &Compagnie)
• Utilisation exécutive : Plus de 53 % des dirigeants ont déclaré utiliser l’IA générative au travail en 2024, ce qui prouve qu’elle est désormais courante. (McKinsey &Compagnie)
• Preuve à grande échelle :Erica de Bank of America a traversé les interactions clients 3B (2025), démontrant une adoption réelle à grande échelle. (Bank of America/CIO Dive)
• Piste réglementaire : La loi européenne sur l’IA est entrée en vigueur le 1er août 2024 et les obligations GPAI commencent le 2 août 2025. Dans ce contexte, une application complète est attendue d’ici 2026, ce qui constitue une étape clé pour les services financiers sur les marchés réglementés. (Stratégie numérique)

👉 Résultat : L'IA générative dans les services financiers a un impact réel, et il n'est pas étonnant qu'elle soit soutenue par des investissements importants, une utilisation par les dirigeants et des réglementations claires.

Quels sont les meilleurs cas d'utilisation de GenAI dans les services financiers

En tant que chefs d'entreprise et entrepreneurs, il est formidable d'étudier et de prioriser les cas d'utilisation accompagnés de voies de mesure et de conformité précises.

Voici quelques-uns des meilleurs cas d'utilisation de GenAI dans les services financiers :

1. KYC / Intégration et automatisation des documents

GenAI peut accélérer les processus de connaissance de votre client (KYC) et d'intégration. La technologie permet de résumer et d'extraire les données des documents clients, notamment les pièces d'identité, les relevés bancaires et les déclarations de revenus.

Il est très pratique avec la technologie, car il peut extraire automatiquement les données clés, vérifier les informations manquantes et générer des listes de contrôle de conformité pour les analystes.

Un exemple notable C'est HSBC, qui utilise des outils d'IA pour valider les documents et intégrer les clients plus efficacement, réduisant ainsi le temps de révision manuelle de près de 40 %.

Preuve que cela fonctionne : gain de temps d'exécution et d'heures d'analyste.

2. Service client (banque de détail/commerciale)

Traditionnellement, les agents des centres d'appels résolvent les requêtes courantes des clients, et la nature de cette tâche ajoute beaucoup de pression.

Grâce aux chatbots et aux assistants vocaux basés sur l'IA, des tâches telles que vérifier les soldes, expliquer les frais ou résoudre les litiges peuvent non seulement être déléguées, mais également traitées efficacement et presque 24h/24 et 7j/7.

Cela améliore la vitesse de réponse et réduit la pression sur le centre d'appels.

Exemple : "Erica", l'assistante virtuelle de Bank of America, qui a géré plus de 1,5 milliard d'interactions clients, réduisant considérablement les temps d'attente moyens.

Preuve que cela fonctionne : Temps de traitement moyen (AHT), satisfaction client (CSAT), taux de confinement (requêtes résolues sans aide humaine).

3. Opérations de crédit et de souscription

L'analyse du crédit, y compris la rédaction des notes de crédit, l'extraction des détails des clauses restrictives et la confirmation du respect de la politique de prêt, prend beaucoup de temps. GenAI gère efficacement ces composants.

Exemple : Des banques comme ING et Goldman Sachs expérimentent des copilotes d'IA pour aider les souscripteurs à créer plus efficacement des évaluations de crédit détaillées.

Preuve que cela fonctionne : Il existe une différence tangible en termes de délai de traitement des mémos et de taux de conformité aux politiques.

4. Recherche, bénéfices et renseignements sur le portefeuille

L'IA lit de nombreuses transcriptions d'appels sur les résultats, des articles de presse et des rapports de recherche pour distiller des informations, évaluer le sentiment et générer des justifications d'investissement, en citant des sources.

Exemple : L'IA « Knowledge Assistant » de Morgan Stanley aide les conseillers financiers à extraire et résumer rapidement les informations des rapports d'études de marché.

Preuve que cela fonctionne : Une différence visible réside dans le temps de préparation des analystes, la précision des informations et le temps de réponse aux requêtes des clients.

Lire aussi : Intégrer l'IA générative pour créer de nouvelles sources de revenus

5. Rapports sur les risques et la conformité

Les documents réglementaires et de risque sont complexes, notamment lorsqu'il s'agit de rédiger des documents, notamment ICAAP (Internal Capital Adequacy Assessment Process) et ILAA (Individual Liquidity Adequacy Assessment).

Désormais, avec GenAI, la rédaction de documents aussi complexes est simple et repose sur la collecte de données, la liaison des preuves et le maintien du contrôle des versions.

Exemple : UBS utilise l'IA en interne pour générer les premières versions de rapports réglementaires, économisant ainsi plusieurs heures par rapport.

Preuve que cela fonctionne : Il existe une différence visible dans le délai de traitement des rapports et dans l'exhaustivité de la documentation.

6. Collectes et services

GenAI personnalise la communication avec les clients en retard de paiement, génère des rappels de remboursement empathiques et suggère les meilleures actions ou plans de paiement, le tout en fonction du sentiment et de l'historique des clients.

Exemple : Capital One utilise des pilotes d'IA pour recommander des messages de remboursement avec le bon ton, améliorant ainsi l'engagement des clients.

Preuve que cela fonctionne : Une différence notable en termes de taux de promesse de paiement, de Net Promoter Score (NPS) et d'efficacité des agents.

7. Opérations de criminalité financière et de fraude

Les équipes de conformité passent beaucoup de temps à examiner les alertes, à résumer l'historique des transactions ou à rédiger des rapports d'activités suspectes (SAR). GenAI peut prendre en charge ces tâches, réduisant ainsi le travail manuel et aidant les analystes à se concentrer sur les menaces réelles.

Exemple : JPMorgan Chase utilise GenAI pour aider les enquêteurs à analyser les transactions et à détecter les anomalies plus rapidement.

Preuve que cela fonctionne : Différence notable en termes de temps de cycle de cas, de réduction des faux positifs et de ratio alerte/cas.

🖋️ Pete Peranzo, co-fondateur d'Imaginovation a mis l'accent sur certains des cas d'utilisation réels les plus convaincants de l'IA générative dans les services bancaires et financiers.

Pete a noté que GenAI automatise la création et la synthèse de documents, en prenant en charge des tâches qui prenaient auparavant beaucoup de temps, telles que la création et la révision de politiques.

Il a en outre ajouté que dans l'analyse du service client, les applications d'IA traitent désormais les conversations et les interactions audio pour mesurer le comportement des agents, améliorer l'expérience client et signaler les premiers problèmes.

Pete a ajouté que, dans le contexte de l'évaluation des risques et de la conformité, l'IA peut automatiquement tester et réaliser des audits internes, garantissant ainsi que les institutions restent conformes aux réglementations changeantes.

GenAI peut également révolutionner la gestion de portefeuille et les décisions d'investissement en reproduisant les processus de réflexion des principaux investisseurs, permettant ainsi aux clients particuliers de prendre des décisions fondées sur des faits.

Ensuite, dans le contexte des prévisions de marché et du trading, Pete explique comment sont développés des robots basés sur l'IA qui pourraient surpasser des indices de référence comme le S&P 500, suggérant des opportunités et des perturbations potentielles.

En ce qui concerne l'analyse du retour sur investissement et la connaissance des clients, la technologie peut être améliorée par des évaluations rapides, basées sur l'IA, des mesures de performances, de la valeur à vie et des ventes, qui permettent de prendre des décisions stratégiques plus rapides et plus précises.

Il a en outre ajouté qu'en libérant les talents humains pour un travail stratégique et créatif de plus haut niveau, les tâches répétitives telles que la création de rapports et l'analyse de données sont automatisées.

Résultat : Avec la myriade de cas d'utilisation, on peut clairement voir comment l'IA générative transforme l'efficacité, la prise de décision et l'expérience client dans l'ensemble du secteur des services financiers.

Avantages de GenAI dans les services financiers

Avant d'envisager l'adoption d'une technologie, une bonne question à se poser est :"Quels sont les avantages" (c'est-à-dire "qu'est-ce que cela apporte à mon organisation ou à mon unité commerciale) .

Voici quelques avantages qui peuvent aider à comprendre la portée et la gamme de GenAI dans les services financiers.

1. Efficacité opérationnelle

Les analystes et les chargés de relations gèrent souvent des tâches chronophages telles que la rédaction, la recherche et la documentation. Une façon de résoudre ce problème consiste à adopter GenAI qui automatise toutes ces tâches, permettant ainsi aux dirigeants de se concentrer sur un travail à plus forte valeur ajoutée.

Résultat : On peut clairement constater une diminution des coûts et des délais d'exécution.

Preuves de l'industrie : Deloitte a constaté des gains d'efficacité mesurables grâce à l'extension des applications GenAI à l'ensemble des opérations bancaires.

2. Des décisions plus rapides et une meilleure expérience client

Grâce aux outils d’IA, on peut bénéficier d’une rapidité considérable en recevant des informations et des réponses en quelques secondes seulement. La rapidité de livraison phénoménale permet également une assistance 24h/24 et 7j/7 et des interactions numériques fluides.

Résultat : Il existe des différences visibles avec des cycles de décision plus courts et un engagement client plus élevé.

Exemple : « Erica » de Bank of America fait preuve d'une adoption soutenue, gérant plus de 1,5 milliard d'interactions, démontrant un engagement numérique constant.

3. Croissance des revenus

Un autre aspect passionnant de GenAI est la capacité de personnaliser les informations lors de la proposition des meilleures actions. Ces informations contribuent à améliorer les opportunités de ventes croisées et incitatives sur l'ensemble des segments de clientèle.

Résultat : Une augmentation tangible des revenus par client et une meilleure pénétration des produits.

Référence : L'analyse de McKinsey &Company montre que la GenAI peut générer une valeur substantielle à l'échelle de la banque lorsqu'elle est appliquée à grande échelle.

4. Qualité des risques et de la conformité

GenAI aide à produire des projets de réglementation avec des citations et des pistes d'audit, réduisant ainsi les erreurs manuelles et garantissant la traçabilité.

Résultat : Une plus grande précision de conformité et une meilleure préparation aux audits.

Contexte : Le Conseil de stabilité financière met l'accent sur l'explicabilité et la surveillance, que les systèmes GenAI peuvent améliorer.

🖋️ Pierre a partagé un exemple spécifique de la manière dont l'IA générative a amélioré l'efficacité des services financiers :l'automatisation de la création de PDF par une entreprise FinTech, qui nécessitait auparavant une équipe d'ingénieurs et de personnel pour produire régulièrement des PDF.

La mise en œuvre d'un agent IA a automatisé ce processus, économisant ainsi beaucoup de temps et de ressources et remplaçant efficacement les efforts manuels. À travers cet exemple, Pete illustre comment l'IA générative peut gagner du temps en automatisant les tâches de documentation de routine, conduisant à des opérations plus efficaces et en libérant des ressources humaines pour des activités plus complexes.

Résultat : GenAI a clairement un impact mesurable sur les services financiers, car elle s'efforce de réduire les coûts, d'accélérer la prise de décision, d'améliorer la conformité et de libérer les collaborateurs pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Comment démarrer avec l'IA générative dans les services financiers

🖋️ Pierre souligne que les organisations devraient commencer par se renseigner sur la technologie de l'IA pour comprendre où et pourquoi la mettre en œuvre.

Ensuite, la prochaine étape critique consiste à contacter et à collaborer avec des experts ou des spécialistes en IA qui peuvent fournir des conseils personnalisés et aider à aligner les initiatives d'IA sur les objectifs de l'organisation.

Cette approche garantit un début stratégique et éclairé pour intégrer l'IA générative dans leurs processus.

Voici un plan de démarrage pragmatique et axé sur la conformité :

1. Définir un KPI métier clair

La première étape peut consister à choisir une cible tangible et mesurable qui offre une réelle valeur commerciale. Par exemple :

• Réduire le temps de traitement des dossiers KYC de 25 % pour améliorer la vitesse d'intégration.
• Évitez 20 % des discussions avec les clients de niveau 1, ce qui peut libérer les agents pour des requêtes complexes.
• Réduisez le temps de rédaction des notes de crédit de 40 % pour accélérer les opérations financières.

Ainsi, concentrez-vous sur un seul KPI pour votre premier pilote afin de garder les choses simples et mesurables.

2. Préparer les données et l'accès

Il est nécessaire de préparer d'abord vos données et de les sécuriser avant d'exécuter toute solution d'IA.

• Ensuite, envisagez de cartographier les sources faisant autorité et les exigences de conservation ; ne manquez pas les exigences relatives à la gestion des informations personnelles.
• Utilisez la génération augmentée par récupération (RAG) plutôt que le réglage fin du texte réglementé, car cela présente moins de risques, est moins compliqué à gérer et est logique.

Il est toujours agréable de travailler avec des données bien préparées, ce qui est la clé du succès d'un pilote d'IA conforme.

3. Choisissez un cas d'utilisation pilote

Choisissez un flux de travail petit et confiné avec un volume mesurable. Il est bon de commencer modestement, ce qui réduit les risques et facilite le suivi de l’impact. Voici quelques exemples :

• Rédaction de documents KYC, qui permettent d'accélérer les contrôles de conformité.
• Génération brève des revenus, qui automatise avec précision les rapports de routine.
• Les réponses par chat de niveau 1 évitent les questions répétitives des agents humains.

La clé du flux de travail est qu'il doit être mesurable, gérable et à faible risque.

4. Configurer l'architecture et les garde-corps

Vous pouvez concevoir l’environnement d’IA en tenant compte de la sécurité et de la conformité. Quelques conseils ci-dessous :

• Utilisez l'isolation (VPC), la gestion des secrets, le filtrage des invites/du contenu et vérifiez les citations des sources.
• Regrouper la solution en équipe avant le déploiement peut aider à découvrir les vulnérabilités.
• N'éliminez pas la validation humaine ; réservez-le aux résultats destinés aux clients ou sensibles aux risques.
• Les garde-corps aident votre IA à apporter de la valeur sans introduire de nouveaux risques.

5. Mettre en œuvre des contrôles de risque et de conformité

Alignez votre pilote sur les normes internes et réglementaires :

• Il est recommandé de respecter les délais de la loi européenne sur l'IA (le cas échéant), les directives du NIST AI RMF et les réglementations internes en matière de gestion des risques des modèles.
• Disposez de pistes d'audit pour tous les résultats de l'IA afin de prouver leur conformité.
• La conformité dès le premier jour évite les surprises et établit la confiance dans l'ensemble de l'organisation.

6. Pilote et échelle

Commencez par un pilote court et contrôlé et développez-le une fois en confiance :

• Lancer un projet pilote de 6 à 10 semaines en utilisant des statistiques de base pour mesurer l'impact.
• Renforcez la solution grâce à la surveillance, à la détection des dérives, aux règles de rétention, aux révisions d'accès et aux playbooks.
• Évoluez vers un deuxième cas d'utilisation une fois que vous avez prouvé votre réussite.

Une approche progressive vous aide à évoluer en toute sécurité tout en apprenant des résultats réels.

🖋️ Pierre résume qu'une organisation financière intéressée à se lancer dans l'IA doit d'abord se concentrer sur l'étude et la compréhension de la technologie afin d'identifier les cas d'utilisation et les applications pertinents.

Après avoir acquis ces connaissances, l'étape suivante consiste à engager des experts ou des spécialistes en IA qui peuvent fournir des conseils, développer des solutions sur mesure et aider à la mise en œuvre.

Cette approche stratégique permet de garantir que l'intégration de l'IA est efficace et alignée sur les objectifs de l'organisation.

Résultat : Commencez par une victoire mesurable, intégrez la conformité et évoluez en toute confiance.

Principaux défis avant de commencer

Examinons quelques défis clés auxquels vous pourriez être confronté.

1. Exposition réglementaire et explicabilité

Les systèmes d’IA ont tendance à fonctionner comme une « boîte noire » et sont également réputés pour prendre des décisions difficiles à expliquer ou à justifier. Souvent, ils fournissent des réponses incorrectes ou s'appuient sur des fournisseurs tiers.

En conséquence, les autorités telles que le FSB et le BIS doivent garder un œil attentif et exiger que les organisations tiennent des registres transparents, surveillent la manière dont l'IA est appliquée et s'assurent qu'elles peuvent justifier chaque résultat.

2. Modéliser le risque et le regroupement

La dépendance à l'égard de modèles et de données standards peut créer des comportements corrélés et un risque systémique, un problème fondamental souligné par de nombreuses banques centrales et médias financiers.

3. Qualité des données et droits d'accès

Parfois, les résultats ne sont pas fiables car ils reposent sur de mauvaises pratiques de gouvernance des données et de documentation.

Par conséquent, il faudra être particulièrement attentif à la protection des informations personnelles et autres informations confidentielles tout en garantissant le contrôle d'accès et l'auditabilité.

4. Talent et modèle opérationnel

Il est essentiel de suivre la phase de mise en œuvre car elle nécessite que les fonctions travaillent ensemble.

Il s'agit notamment des entités qui doivent partager des responsabilités, telles que le temps d'intégration des ingénieurs, des gestionnaires de connaissances, des partenaires de risque et des propriétaires de produits.

5. Environnement de menace

L'IA générative peut intensifier les menaces de cybersécurité et de fraude, depuis les contrefaçons jusqu'aux identités synthétiques.

Dans de telles situations, des contrôles internes améliorés et une communication ouverte avec les clients constituent des mesures d'atténuation clés.

Résultat : Avant d'adopter l'IA, les organisations doivent prendre en compte les problèmes de confiance, de transparence, d'intégrité des données, de collaboration compétente et de sécurité, et les résoudre efficacement.

Conclusion

Pour tous ceux qui souhaitent démarrer un projet GenAI dans les services financiers, commencez par un cas d'utilisation spécifique et mesurable.

Ensuite, vous pouvez intégrer des contrôles et de la conformité dès le premier jour, et évoluer uniquement après avoir démontré un impact réel. Pour les organisations à la recherche d'un partenaire fiable pour lancer un pilote GenAI conforme, vous pouvez contacter Imaginovation.

Nous sommes là pour vous aider ; notre équipe d'experts peut vous aider depuis la sélection des cas d'utilisation et la configuration RAG jusqu'à la gouvernance, les tableaux de bord et les playbooks de mise en ligne.

Parlons .

Feuille de route pratique pour le déploiement de l'IA générative dans les opérations juridiques Pourquoi les entreprises ont toujours besoin de développeurs humains, même avec du code généré par l'IA