En tant que cadre dans une grande banque, l’essor de l’intelligence artificielle vous empêche probablement de dormir la nuit. L’IA et les technologies associées sont sur le point de transformer fondamentalement les secteurs bancaire et Fintech. Il est désormais temps pour les investisseurs stratégiques et les investisseurs privés férus de technologie d’acheter une banque ou une société Fintech.
De nombreuses tâches routinières et répétitives actuellement effectuées par les humains seront automatisées et l’IA prendra en charge des fonctions telles que l’approbation des prêts, la détection des fraudes et l’optimisation des portefeuilles d’investissement. Certains analystes prédisent que près d’un million d’employés de banque pourraient perdre leur emploi à cause de l’IA au cours de la prochaine décennie.
Pour les banques, l’IA représente une menace existentielle mais aussi une opportunité. Ceux qui adoptent l’IA et l’intègrent de manière transparente dans leurs opérations seront en mesure de réduire leurs coûts, d’améliorer l’expérience client et d’acquérir un avantage concurrentiel. Toutefois, les banques qui ne parviennent pas à s’adapter à cette nouvelle réalité risquent de devenir obsolètes. Dans les années à venir, il faut s’attendre à une vague de fusions et d’acquisitions, alors que les petites banques peinent à suivre l’évolution technologique et cherchent à être rachetées par des institutions plus grandes disposant de plus de ressources pour investir dans l’IA.
Le secteur bancaire est à l’aube d’une transformation, et l’IA déterminera les gagnants et les perdants. Il est temps pour les banques et les investisseurs d’agir.
L’essor de la Fintech et de l’IA dans le secteur bancaire
L’essor des entreprises de technologie financière (fintech) et de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur bancaire présente à la fois des opportunités et des menaces pour les banques traditionnelles. Les startups Fintech exploitent l’IA et l’apprentissage automatique pour fournir des services bancaires automatisés et personnalisés aux clients. Certains obtiennent même des chartes bancaires pour concurrencer directement les banques établies.
Pour rester compétitives, de nombreuses grandes banques ont commencé à acquérir ou à s’associer avec des sociétés de technologie financière et d’IA. Par exemple, JPMorgan Chase a acquis WePay, une société de traitement des paiements en ligne, tandis que Barclays s’est associée à MarketInvoice, une plateforme de prêt peer-to-peer. Ces acquisitions et partenariats permettent aux banques traditionnelles d’acquérir rapidement une expertise technique en IA et d’accéder aux nouvelles technologies pour améliorer leurs services bancaires numériques.
Cependant, la présence croissante de la fintech et de l’IA dans le secteur bancaire signifie également une concurrence accrue pour les banques traditionnelles. Les sociétés Fintech sont en mesure de fournir des services ciblés à des segments de clientèle spécifiques, tels que les millennials ou les petites entreprises, que de nombreuses grandes banques ont du mal à servir. Elles sont également en mesure de fonctionner à moindres coûts grâce à leurs modèles économiques allégés et axés sur la technologie. Certains analystes prédisent que les sociétés de technologie financière pourraient gagner une part de marché importante face aux banques traditionnelles au cours de la prochaine décennie.
Pour éviter de perdre des clients et des parts de marché, les banques devront continuer à améliorer leurs capacités d’IA et leurs services numériques afin d’offrir aux clients des expériences fluides et personnalisées sur tous les canaux bancaires. Ceux qui ne parviennent pas à progresser dans ces domaines pourraient devenir eux-mêmes des cibles d’acquisition, à mesure que les grandes banques cherchent à gagner de l’échelle et à accéder à de nouvelles technologies et à de nouvelles clientèles par le biais de fusions et d’acquisitions stratégiques. L’avenir du secteur bancaire sera probablement marqué par une nouvelle consolidation, les frontières entre fintech, IA et banque traditionnelle devenant de plus en plus floues.
Comment l’IA transforme les opérations bancaires
À mesure que l’intelligence artificielle continue de progresser, elle transforme la manière dont les banques fonctionnent et fournissent des services à leurs clients. L’IA permet aux banques d’automatiser les processus, d’obtenir des informations à partir des données et d’améliorer l’expérience client.
Comment l’IA automatise et optimise les opérations
L’IA peut automatiser de nombreuses tâches de routine actuellement effectuées par des humains, telles que le traitement des demandes de prêt, la détection des fraudes et la gestion des demandes de service client. Cela permet aux employés de banque de se concentrer sur un travail plus complexe et à forte valeur ajoutée. L’IA aide également à optimiser les opérations en identifiant les inefficacités et en améliorant les flux de travail. Par exemple, l’IA peut analyser les données historiques pour déterminer les niveaux de dotation optimaux et l’allocation des ressources entre les succursales bancaires.
Comment l’IA fournit des informations basées sur les données
Les banques génèrent et collectent d’énormes quantités de données sur les clients, les transactions, les investissements, etc. L’IA aide les banques à tirer des informations précieuses de ces données pour prendre de meilleures décisions commerciales. Par exemple, l’IA peut analyser les données clients pour identifier les opportunités de vente croisée de produits et de services. L’IA contribue également à la gestion des risques en détectant des modèles qui pourraient indiquer une fraude ou un défaut de paiement. Ces informations basées sur les données permettent aux banques d’améliorer leurs produits, de cibler les services vers les clients et d’atténuer les risques.
Comment l’IA améliore l’expérience client
De nombreuses banques utilisent l’IA pour offrir une expérience client améliorée. Les assistants virtuels et les chatbots IA traitent les demandes et questions de base du service client, fournissant une assistance 24h/24 et 7j/7. L’IA permet également des services bancaires personnalisés grâce à des recommandations de produits personnalisées, des conseils financiers sur mesure et des outils prédictifs capables d’estimer les besoins d’un client. Grâce à l’IA, les banques peuvent obtenir une vue à 360 degrés de leurs clients pour établir des relations et une fidélisation à long terme.
L’IA continuera de remodeler le secteur bancaire dans les années à venir. Les banques qui adoptent l’IA seront en mesure de réduire leurs coûts, d’acquérir un avantage concurrentiel et de mieux répondre aux besoins des clients. Pour certaines petites banques, l’IA peut avoir un impact significatif sur leurs modèles économiques, ce qui en fait des cibles potentielles d’acquisition. Mais avec la bonne stratégie, toutes les banques peuvent bénéficier du pouvoir transformateur de l’IA.
Chatbots et assistants virtuels basés sur l’IA
Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l’IA transforment la façon dont les banques interagissent avec les clients et les servent. Les chatbots peuvent traiter de nombreuses requêtes et demandes courantes du service client via des interactions textuelles ou vocales sur des sites Web, des applications mobiles et des plateformes de messagerie. Certaines banques utilisent déjà des chatbots pour aider les clients dans des tâches de base telles que vérifier le solde des comptes, effectuer des paiements et réinitialiser les mots de passe.
Automatisation des requêtes et requêtes simples
Les chatbots excellent dans le traitement des requêtes et demandes répétitives et volumineuses des clients. Ils peuvent rapidement fournir des informations sur les horaires d’ouverture, les emplacements, les taux d’intérêt et bien plus encore. Les chatbots font gagner du temps aux clients et de l’argent aux banques en automatisant ces interactions simples. De nombreuses banques voient les chatbots traiter 30 à 50 % de toutes les requêtes du service client, permettant aux agents humains de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Expériences personnalisées
Les assistants virtuels basés sur l’IA font passer les chatbots au niveau supérieur en fournissant une assistance et des recommandations personnalisées aux clients. Ils apprennent à connaître les clients et leurs besoins au fil du temps grâce à des conversations et des interactions continues. Les assistants virtuels peuvent alors suggérer des produits et services pertinents, fournir des conseils financiers adaptés à la situation d’un client et même prédire des événements de la vie susceptibles d’avoir un impact sur ses finances. Certaines banques testent des assistants virtuels qui enregistrent de manière proactive les clients et proposent de l’aide s’ils remarquent que le client peut bénéficier de conseils pour économiser pour un acompte sur une maison ou pour rembourser des dettes à taux d’intérêt élevé.
Apprentissage continu et amélioration
Le véritable pouvoir de l’IA réside dans sa capacité à apprendre et à s’améliorer continuellement à partir des interactions, des données et des résultats. Les chatbots et les assistants virtuels apprennent de chaque requête, requête et conversation pour élargir leurs bases de connaissances, affiner les réponses et mieux servir les clients. Ils deviennent plus intelligents et plus performants au fil du temps sans avoir besoin d’être explicitement reprogrammés. Cela signifie que l’expérience client deviendra plus fluide, personnalisée et précieuse à mesure que les systèmes d’IA continueront d’apprendre et d’évoluer.
Même si l’IA va transformer considérablement le secteur bancaire, de nombreux clients préfèrent toujours les interactions humaines pour les questions financières plus sensibles ou complexes. Le rôle des employés de banque évoluera pour se concentrer sur l’établissement de relations, la fourniture d’expertise et la supervision des systèmes d’IA. Avec le soutien de l’IA, les banques peuvent fournir un service plus rapide et plus personnalisé pour améliorer la satisfaction et la fidélité des clients. L’avenir du secteur bancaire reposera sur la collaboration entre les humains et l’IA.
IA pour la détection de la fraude et la gestion des risques
L’IA et l’apprentissage automatique sont sur le point de transformer la détection des fraudes et la gestion des risques dans le secteur bancaire. À mesure que les systèmes d’IA accèdent à davantage de données, leurs capacités de reconnaissance de formes s’améliorent, ce qui leur permet de détecter les anomalies indiquant un comportement frauduleux ou des zones à risque.
Détection des transactions frauduleuses
L’IA peut analyser des transactions individuelles et détecter des signes de fraude en identifiant des modèles qui s’écartent du comportement normal d’un client. Des éléments tels que des achats importants sur une courte période, des transactions dans un nouvel emplacement géographique ou un changement soudain dans les habitudes de dépenses peuvent déclencher une alerte. Les systèmes d’IA peuvent également comparer les transactions entre clients pour détecter les attaques frauduleuses coordonnées. Grâce au machine learning, ces systèmes deviennent plus intelligents au fil du temps, à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données.
Surveillance de l’exposition aux risques
Les banques doivent surveiller attentivement les risques pour s’assurer qu’ils ne dépassent pas les limites ou ne soient pas surexposés dans certains domaines. L’IA est bien adaptée pour suivre les mesures de risque en temps réel sur d’énormes volumes de données. Par exemple, l’IA pourrait surveiller l’exposition aux risques liés aux variations des taux d’intérêt en analysant l’impact potentiel sur les bénéfices en fonction du portefeuille de prêts et d’investissements de la banque. Elle pourrait également surveiller le risque de contrepartie en suivant en temps réel la santé financière des institutions auxquelles la banque est exposée. À mesure que de nouveaux risques apparaissent, les systèmes d’IA peuvent être formés pour les détecter.
Améliorer les modèles de risque de crédit
Les banques s’appuient sur des modèles de risque de crédit pour déterminer qui est approuvé pour un prêt et à quel taux d’intérêt. L’IA peut contribuer à améliorer la précision de ces modèles en identifiant des modèles complexes dans d’énormes ensembles de données contenant à la fois des données traditionnelles (revenus, niveaux d’endettement) ainsi que des données alternatives (historique des paiements, activité sur les réseaux sociaux). Un modèle basé sur l’IA peut détecter des corrélations qui conduisent à de meilleures prédictions de la probabilité qu’un client fasse défaut ou paie à temps. À mesure que les prêts sont remboursés, le modèle d’IA peut continuer à apprendre et à affiner sa capacité à prédire les risques.
En résumé, l’IA et l’apprentissage automatique sont sur le point d’améliorer la détection des fraudes, de renforcer les procédures de gestion des risques et d’améliorer la modélisation des risques de crédit dans le secteur bancaire. Même si l’IA ne peut pas remplacer le jugement humain, elle peut aider à identifier les risques et à détecter les activités suspectes à une échelle et à une vitesse qui seraient impossibles pour les humains seuls. Avec l’aide de l’IA, les banques peuvent opérer avec plus de sécurité et de confiance dans un système financier de plus en plus complexe.
Pourquoi certaines banques ont du mal à suivre le rythme de l’IA
Certaines banques ont du mal à suivre le rythme rapide de l’innovation et de l’intégration de l’IA. À mesure que la technologie progresse, de nombreuses banques traditionnelles ont du mal à s’adapter.
Technologie et infrastructure héritées
De nombreuses banques établies sont confrontées à une infrastructure technologique obsolète et à des systèmes existants qui compliquent la mise en œuvre de nouvelles solutions d’IA. Leurs systèmes bancaires de base ont été conçus il y a des décennies et leur mise à jour est un processus ardu et coûteux. Certaines banques ont tenté de mettre en œuvre de nouveaux outils d’IA en complément des systèmes existants, mais cela aboutit souvent à des systèmes fragmentés et inefficaces.
L’aversion au risque
Les banques sont naturellement réticentes au risque, car elles traitent des données et des transactions financières sensibles. L’incertitude entourant les nouvelles technologies d’IA et leur impact peut faire hésiter certaines banques à les adopter rapidement. Cependant, leur aversion pour le risque pourrait en fin de compte les exposer au risque de prendre du retard à mesure que des concurrents plus progressistes intègrent l’IA pour améliorer leurs services.
Manque de talents
Il existe une pénurie de professionnels possédant une expertise à la fois en finance et en IA. Les banques ont du mal à recruter et à retenir les meilleurs talents dans des domaines émergents comme la science des données, l’apprentissage automatique et l’IA. Les candidats les plus recherchés préfèrent souvent travailler dans des entreprises technologiques de premier plan plutôt que dans des banques traditionnelles. Sans les talents et les compétences adéquats en interne, les banques resteront à la traîne dans l’adoption de l’IA.
Certaines banques reconnaissent ces défis et prennent des mesures proactives pour les surmonter. Ils modernisent leur infrastructure technologique, créent des laboratoires d’innovation et des partenariats pour expérimenter l’IA et recrutent davantage de talents férus de technologie. Cependant, d’autres banques restent lentes à changer et risquent de devenir moins compétitives, voire des cibles d’acquisition. Alors que l’IA est sur le point de transformer le secteur bancaire dans les années à venir, l’avenir reste incertain pour les banques qui ne peuvent ou ne veulent pas suivre ces progrès.
Les petites banques devraient-elles envisager de vendre pour rivaliser ?
Alors que l’IA et d’autres technologies émergentes continuent de transformer le secteur bancaire, les petites banques communautaires et les coopératives de crédit pourraient avoir du mal à suivre le rythme. Certains envisagent de vendre à de plus grandes banques pour rester compétitifs.
Les petites banques devraient-elles vendre pour rivaliser ?
Pour les petites banques, la vente à une institution plus grande pourrait fournir des ressources leur permettant d’investir dans de nouvelles technologies et de nouveaux services que les clients attendent de plus en plus. Les grandes banques disposent généralement de budgets informatiques plus importants et de plus de ressources à consacrer à l’IA, aux outils numériques et à la cybersécurité. En vendant, les petites banques auraient accès à ces ressources et à l’expertise nécessaire pour mettre en œuvre de nouvelles technologies.
Cependant, vendre signifie également perdre son indépendance et son orientation communautaire. Les banques locales sont fières de leurs relations personnelles et de leurs services personnalisés. Après une vente, les titulaires de compte peuvent se retrouver face à une grande institution impersonnelle et perdre l’expérience tactile qu’ils apprécient. Certains clients de longue date peuvent faire affaire ailleurs.
Pour déterminer si la vente est le bon choix, les petites banques doivent évaluer :
· Leur capacité à investir par eux-mêmes à moindre coût dans l’IA et les technologies numériques. Si les coûts semblent insurmontables, il peut être préférable de vendre pour une viabilité à long terme.
· La perte potentielle de clients qui préfèrent une expérience de banque communautaire. Si une partie importante semble susceptible de partir, cela peut contrebalancer les avantages d’une vente.
· Opportunités de partenariat avec des sociétés de technologie financière ou d’autres banques. Plutôt que de vendre directement, les partenariats pourraient donner accès à de nouvelles technologies et services tout en conservant leur indépendance.
· L’adéquation culturelle avec les acheteurs potentiels. Recherchez des banques plus grandes qui se concentrent sur le service client et les relations communautaires. Cela pourrait contribuer à minimiser l’impact de la vente sur les titulaires de comptes et les employés.
Même s’il est difficile de prédire l’avenir du secteur, une chose est sûre : la technologie continuera de remodeler le secteur bancaire. Pour les petits acteurs, vendre à une institution plus grande pourrait être l’occasion d’évoluer avec son temps tout en continuant à servir les titulaires de comptes et les communautés avec une touche personnelle. La décision est complexe et nécessite de nombreux compromis, mais pour certains, vendre peut être la meilleure voie à suivre dans un monde axé sur l’IA.
Ce que l’avenir peut réserver aux petites banques
Alors que l’IA et l’automatisation continuent de transformer le secteur bancaire, les petites banques communautaires sont confrontées à un avenir incertain. Certains devront peut-être se regrouper ou vendre à des institutions plus grandes pour survivre, tandis que d’autres trouveront probablement des moyens de s’adapter et de prospérer.
Transition vers le numérique et fermeture des agences
Pour réduire les coûts, davantage de petites banques migreront leurs services vers les canaux numériques et les applications mobiles, ce qui leur permettra de fermer ou de réduire la taille de leurs succursales physiques. Cette transition vers le numérique nécessitera des investissements importants dans la technologie et la formation d’employés dotés de nouvelles compétences. Certaines banques pourraient avoir des difficultés avec cette transition.
Focus sur la relation client et les services de conseil
Plutôt que de rivaliser avec les grandes banques sur le plan technologique, certaines banques communautaires s’efforceront d’entretenir des relations étroites avec leurs clients, de fournir des services de conseil personnalisés et de soutenir les entreprises locales. En mettant l’accent sur une approche relationnelle et relationnelle, ces banques peuvent acquérir un avantage concurrentiel et fidéliser leurs communautés.
Partenariats et externalisation
Certaines petites banques formeront des partenariats ou sous-traiteront certaines fonctions à des sociétés de technologie financière et à d’autres fournisseurs tiers pour accéder à des fonctionnalités avancées sans avoir à payer pour la création de leurs propres solutions. L’externalisation et les partenariats permettent également aux banques communautaires de se concentrer sur leurs principaux atouts.
L’avenir reste incertain pour les petites banques, mais avec un leadership prudent, une adaptation aux changements du secteur et une concentration sur les relations, nombre d’entre elles continueront à servir leurs communautés pendant des générations à venir. Les banques communautaires qui adoptent la technologie et les nouvelles façons de faire des affaires, plutôt que de résister au changement, seront les mieux placées pour prospérer.
Conclusion
Alors que l’IA continue de transformer le secteur bancaire, certaines petites banques pourraient avoir du mal à suivre le rythme du changement. Plutôt que d’investir massivement dans de nouvelles technologies et de nouveaux systèmes, vendre à une banque plus grande pourrait s’avérer une option intéressante.
Pour les investisseurs stratégiques et les sociétés de capital-investissement, le moment est venu d’acheter une banque ou une société Fintech.
L’avenir du secteur bancaire dépendra de la capacité des institutions à exploiter l’IA et les données pour améliorer l’expérience client. Ceux qui adoptent l’innovation et voient l’IA comme une opportunité plutôt que comme une menace seront les plus susceptibles de prospérer. Pour les banques envisageant une acquisition, trouver le bon partenaire stratégique sera la clé du succès. Les prochaines années révéleront quelles banques ont la vision et les ressources nécessaires pour mener la révolution de l’IA.
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