À l’avenir : l’IA et le parcours client dans les services financiers
L’intelligence artificielle (IA) s’intègre de plus en plus dans la vie quotidienne, y compris dans le domaine des services financiers. L’IA façonne désormais la manière dont les clients sont intégrés, évalués, soutenus et avec lesquels ils effectuent des transactions. À l’avenir, la question n’est plus de savoir si l’IA sera utilisée dans les processus destinés aux clients, mais comment elle peut être exploitée de manière à la fois commercialement efficace et conforme aux réglementations.
Applications courantes de l’IA
Dans les secteurs bancaire, du crédit à la consommation, des fintechs et des assurances, les entreprises explorent activement l’utilisation de l’IA pour améliorer l’efficacité et l’expérience client. Les applications courantes incluent :
- Évaluations de la solvabilité et du risque de crédit
- Détection et enquêtes sur la fraude
- Gestion automatisée des sinistres
- Surveillance des paiements
- Support client de plus en plus personnalisé
Lorsqu’elles sont mises en œuvre efficacement, ces outils peuvent réduire les frictions, améliorer l’efficacité et permettre aux entreprises de répondre de manière plus dynamique aux besoins des clients.
État de l’utilisation de l’IA
Une enquête conjointe de la Banque d’Angleterre et de l’Autorité de conduite financière (FCA) a révélé qu’environ 75 % des entreprises de services financiers au Royaume-Uni utilisent déjà l’IA sous une forme ou une autre, avec 10 % supplémentaires prévoyant de l’utiliser au cours des trois prochaines années. La FCA adopte une approche basée sur des principes, axée sur les résultats, conformément à son cadre réglementaire plus large.
Les entreprises doivent s’assurer que l’utilisation de l’IA ne dilue ni ne remplace leurs obligations réglementaires existantes. En particulier, les parcours client activés par l’IA doivent toujours produire de bons résultats. Les entreprises restent responsables de s’assurer que les produits et services répondent aux besoins de leurs clients cibles et offrent une valeur équitable.
Types de modèles d’IA
Il est utile de distinguer quelques types de modèles d’IA actuellement utilisés dans le secteur :
IA prédictive
Les modèles d’IA prédictive analysent de grands volumes de données pour identifier des modèles, faire des prédictions ou signaler des anomalies, généralement pour soutenir la prise de décision.
IA basée sur le langage
Les systèmes d’IA basés sur le langage interagissent avec les clients via du texte ou de la voix, souvent pour répondre à des questions ou guider les utilisateurs.
IA agentique
Les systèmes d’IA agentique sont capables de prendre des actions au nom des utilisateurs, comme surveiller les flux de transactions et initier des processus de routine.
Utilisations de l’IA dans le parcours client
L’IA peut être utilisée dans de nombreux domaines du parcours client, intégrant une solution d’IA dans une interaction hautement réglementée entre l’entreprise et le client.
Évaluations d’accessibilité et d’intégration
L’IA aide à l’intégration et aux évaluations d’accessibilité en analysant les données des clients à travers plusieurs sources.
Gestion des paiements et exécution des transactions
L’IA surveille et gère les paiements, y compris la détection de fraude en temps réel.
Gestion des sinistres
L’IA est de plus en plus utilisée tout au long du parcours de gestion des sinistres.
Support et conseils clients
Les outils alimentés par l’IA soutiennent les interactions avec les clients, allant des chatbots aux systèmes plus sophistiqués.
Considérations et risques clés
L’IA a un potentiel énorme pour offrir des bénéfices positifs aux clients, mais doit fonctionner dans le cadre réglementaire existant. L’utilisation de l’IA ne doit pas remplacer les obligations existantes et peut parfois augmenter les attentes réglementaires.
Les entreprises doivent être conscientes des biais et de l’équité, garantissant que les résultats produits par l’IA soient justes et explicables. La surveillance efficace et la gestion des modèles sont cruciales pour démontrer que de bons résultats sont livrés.
Conclusion
À l’avenir, alors que l’IA s’intègre davantage dans les entreprises et que les régulateurs deviennent plus familiers avec son utilisation, les entreprises peuvent s’attendre à un examen réglementaire et de supervision accru sur la manière dont l’IA soutient ou compromet de bons résultats pour les consommateurs, notamment en matière d’équité et d’accès aux produits.
