L’IA dans le secteur bancaire : opportunités, obstacles et avenir

L’intelligence artificielle (IA) est certes arrivée dans le secteur bancaire, mais son potentiel économique n’est pas encore pleinement exploité dans de nombreux endroits. Notre étude actuelle « L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire – Comment les banques activent leurs potentiels et augmentent leur rentabilité », que nous avons réalisée en collaboration avec l’Université Heinrich Heine de Düsseldorf, montre comment les banques peuvent réaliser des gains d’efficacité et renforcer durablement leur compétitivité grâce à une intégration ciblée de l’IA le long de champs d’action stratégiques.

Depuis l’introduction de modèles d’IA génératifs comme ChatGPT, la compréhension de l’intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé. Les systèmes d’IA sont aujourd’hui, y compris dans le secteur bancaire, des moteurs centraux de l’innovation et de l’efficacité. Leur capacité à générer des textes, des images, du code ou de la parole ouvre de nouvelles voies pour l’automatisation, la personnalisation et la réduction des risques.

Malgré ces potentiels, la création de valeur réelle reste jusqu’à présent en deçà des attentes : seule une fraction du potentiel de rentabilité estimé entre 20 et 40 milliards d’euros dans le secteur bancaire allemand a été réalisée jusqu’à présent. Les raisons sont multiples et offrent en même temps des points de départ concrets pour une action stratégique.

Notre étude fournit des aperçus fondés sur l’état actuel, les défis et les potentiels de l’IA dans l’environnement bancaire. Elle s’adresse aux cadres et aux services spécialisés du secteur financier et se base sur une enquête empirique en deux étapes auprès de 40 banques représentant environ 25 % du total du bilan du secteur bancaire allemand.

Le statu quo : premiers pas, mais pas encore de percée

95% des banques ont déjà introduit l’IA ou prévoient de le faire dans un avenir proche. Les premières applications telles que les chatbots, l’analyse de documents ou les projets pilotes avec l’IA générative sont déjà en place. Mais de nombreux établissements restent dans la phase d’exploration : il manque un pilotage stratégique, des architectures de données évolutives et des structures de gouvernanceclaires.

Dans ce contexte, l’EU AI Act formule des exigences claires en matière de transparence, de gouvernance et de gestion des risques. Les banques sont donc tenues de recenser systématiquement leurs systèmes d’IA, de les catégoriser et de les protéger sur le plan réglementaire – notamment pour les applications à haut risque. La mise en œuvre de ces exigences est complexe, mais indispensable.

L’étude analyse, le long des cinq dimensions centrales de l’intelligence artificielle Transformation Stratégie, Talents, Processus, Gouvernance &amp ; Gestion des risques et Technologie &amp ; Données, dans quelle mesure les banques peuvent activer des facteurs de succès durables dans chacune de ces dimensions et apporter une contribution mesurable à la rentabilité. Les recommandations d’action illustrent comment réussir le passage de l’exploration à l’échelle, par exemple en développant une stratégie claire en matière d’IA, en l’intégrant dans les modèles commerciaux existants et en établissant des structures hybrides de gouvernance.

Poser les jalons dès maintenant

L’IA n’est plus un sujet d’avenir, mais une réalité. Les bases de son utilisation dans le secteur bancaire sont posées. Mais pour en exploiter pleinement le potentiel, il faut plus que des projets pilotes : Il faut une clarté stratégique, un ancrage organisationnel et une mise en œuvre cohérente.

Les banques qui investissent aujourd’hui dans l’IA et en font une partie intégrante de leurs modèles commerciaux et opérationnels s’assurent non seulement des gains d’efficacité, mais aussi un avantage concurrentiel durable dans le monde financier numérique de demain.

Les principaux résultats de l’étude « L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire »

Les résultats de l’étude montrent que 43% des établissements interrogés utilisent l’IA principalement pour optimiser les processus et améliorer les interactions avec les clients. Pour 20 pour cent, l’IA sert avant tout d’instrument pour faire face à la pénurie de personnel qualifié. Les objectifs stratégiques tels que la promotion de l’innovation ou le renforcement de la compétitivité ne jouent jusqu’à présent qu’un rôle secondaire. En outre, il apparaît clairement que pour 64 pour cent des banques, les exigences technologiques et réglementaires constituent les principaux défis.

D’autres résultats clés, qui peuvent être déduits des cinq dimensions centrales stratégie, talents, processus, gouvernance &amp ; gestion des risques et technologie &amp ; données pour la transformation de l’IA dans les banques, sont:

• 43 Pourcentage des banques utilisant l’IA, mais sans ancrage stratégique clair

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• 48% des banques ne coordonnent les initiatives d’IA que ponctuellement, les premières approches organisationnelles existent

.

• 55 pour cent voient le plus grand potentiel de l’IA dans l’automatisation des processus internes
• 41 pour cent des banques développent des compétences initiales en matière d’IA
• 58 pour cent rencontrent des goulots d’étranglement de talents lors de la mise à l’échelle
• 15% ont pleinement intégré l’IA dans la gouvernance et l’organisation
• 83% des banques travaillent avec des infrastructures d’IA provisoires