Votre stratégie IA offre-t-elle la meilleure expérience bancaire possible à vos clients ? Nos experts du secteur des services financiers explorent comment l'application de l'IA générative dans le secteur bancaire personnalise l’expérience client, favorise l'acquisition ciblée et renforce les stratégies de gestion des risques, et ce pour une croissance rentable.
L'intelligence artificielle générative est souvent synonyme de possibilités de réduction de coûts et d'amélioration de l'efficacité opérationnelle. Cependant, le potentiel de l'IA générative va bien au-delà de la rationalisation des processus. C'est un puissant moteur de croissance commerciale, en particulier lorsqu'il est aligné sur une approche centrée sur le client. Ayant accès à de vastes quantités de données sur les clients, les institutions bancaires sont dans une position unique pour tirer parti de l'IA générative en adaptant leurs offres aux besoins et aux préférences de chacun.
Notre récent sondage sur l'IA générative destiné aux experts du secteur a révélé les principaux cas d’usage pour les banques de détail et banques des entreprises pour les deux prochaines années. Ces cas d'usage peuvent être regroupés en trois thèmes clés :
- Acquisition et rétention clients
- Meilleure expérience client et opportunités de ventes croisées
- Gestion des risques
Alors que les institutions financières s’interrogent sur où investir, il est crucial pour elles d’envisager les capacités de l'IA générative comme faisant partie intégrante de la stratégie commerciale de l'organisation pour propulser leur croissance.
Acquisition et rétention des clients grâce à l'IA générative
En analysant les données financières personnelles, les données d'achats, ainsi que les réseaux sociaux et l'activité sur internet, l'IA générative peut effectuer une segmentation dynamique des clients en temps réel. Avec une approche de segmentation de ce calibre, de nouvelles possibilités apparaissent pour la personnalisation du contenu des campagnes, des offres et des prix.
L'IA générative dans le secteur bancaire permet non seulement de réduire les coûts d'acquisition, mais aussi d'accélérer la vitesse d'acquisition. L'utilisation de modèles d'IA générative, alimentés par des données telles que les flux de fonds et les métriques d'interaction, a le potentiel de révolutionner la stratégie de rétention dans la banque de détail. Par exemple, l'identification des clients individuels qui risquent d'être perdus donne suffisamment de temps aux équipes chargées du suivi de la clientèle pour les engager et les fidéliser.
Un exemple récent nous vient de la néo-banque britannique Monzo, qui affiche une valorisation de 5 milliards de dollars à Mars 2024. Chez Monzo, les campagnes marketing sont optimisées grâce à la puissance de l'IA. La néo-banque a construit des modèles pour estimer l’appétence des clients à profiter d'offres supplémentaires (par exemple, l'ouverture d'un compte épargne) s'ils reçoivent un message spécifique de la banque. Le modèle indique quel client doit recevoir quel message promotionnel afin de maximiser les résultats. Cela permet d'obtenir des résultats nettement supérieurs à ceux d'une communication de masse non personnalisée. La banque indique une amélioration de l'efficacité de ses campagnes pouvant aller jusqu'à 200 % par rapport à un ciblage traditionnel.
Meilleure expérience client et opportunités de ventes croisées
Les clients digitaux attendent aujourd'hui des banques qu'elles fournissent des services axés sur la technologie et centrés sur le client, à l'instar de ce qui se fait dans d'autres secteurs d'activités. L'IA générative permet de répondre à ces attentes en personnalisant l'expérience client, en garantissant une disponibilité 24/24 et 7/7, et en fournissant un service client proactif.
Les chatbots virtuels en sont un excellent exemple, car ils offrent une assistance continue et favorisent des interactions pertinentes adaptées aux besoins de chaque client. Contrairement aux méthodes traditionnelles, l'intégration de l'IA générative dans ces chatbots aide à tirer des enseignements précieux des interactions numériques des clients. Cela permet d'anticiper leurs besoins, de proactivement offrir des services de conseil et de fournir des informations sur les produits et opportunités de vente croisée qui y répondent.
L'assistant IA de Klarna, alimenté par OpenAI et lancé cette année, en est un exemple. Un mois après son lancement mondial, l'assistant IA a pris en charge plus des deux tiers des conversations du service client de Klarna, réalisant ainsi la charge de travail de 700 agents à temps plein. L'utilisation par Klarna des données d'interaction clients a permis de comprendre en profondeur les motivations et les problématiques des clients. L'objectif était de fournir des réponses ciblées via le support et service client et la mise en avant de produits spécifiques.
Gestion des risques par l'IA générative au service de la croissance
Au-delà de son rôle dans l'évaluation des conditions et des plafonds de crédit en temps quasi réel, l'IA générative permet d’anticiper et réduire considérablement les risques de défaillance. En outre, son rôle dans la cybersécurité, un domaine qui devrait se développer considérablement dans un avenir proche, ne peut être négligé.
Avec des pertes dues à la cybercriminalité qui devraient dépasser les 13 000 milliards de dollars par an d'ici à 2028, le secteur bancaire reste très vulnérable. La capacité de l'IA générative à analyser de vastes ensembles de données en temps réel et à détecter des schémas ou des anomalies, facilite la défense proactive contre les cybermenaces ou les fraudes potentielles.
La startup bancaire britannique OakNorth est un excellent exemple de gestion des risques à l'aide de cette technologie. L'approche innovante axée sur l'IA générative de la banque en matière de prêts a permis d'obtenir des taux de défaillance remarquablement bas pour les petites et moyennes entreprises (0,07% contre une moyenne sectorielle de 0,32% en 2021). Cela implique une analyse détaillée pour chaque emprunteur en intégrant à la fois d'importants volumes de données externes et les données de l'emprunteur lui-même.
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Les applications de l'IA générative dans le secteur bancaire sont en constante expansion. Les recherches de Simon-Kucher montrent que cette technologie a des impacts considérables, notamment en stimulant l'innovation produit grâce à l'idéation de feuille de route produit, et en anticipant les tendances du marché pour fournir des perspectives commerciales.
Le coût de l'attente pour tirer parti de l'IA générative dans le secteur bancaire sera important, compte tenu de son adoption rapide par les leaders du secteur. C’est pourquoi il est crucial de s'assurer dès maintenant de l’adéquation entre votre stratégie commerciale et vos ambitions pour l'IA générative.
Chez Simon-Kucher, nous aidons à débloquer ces opportunités lucratives en combinant notre expérience approfondie des services financiers et nos capacités numériques exclusives.
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