La transformation numérique est un objectif clé pour de nombreuses banques, mais de nombreux obstacles les empêchent d’y parvenir. Le secteur financier a été inondé de données provenant de diverses sources, tandis que la dette technique liée à des systèmes obsolètes ralentit le rythme de l’innovation.
L’étude Global Banking Benchmark de Publicis Sapient met en lumière ces défis, révélant qu’en dépit d’une forte volonté de faire progresser les capacités d’IA, les institutions financières peinent à dépasser ces obstacles.
La nécessité de se moderniser est indéniable, mais les banques sont confrontées à des défis complexes liés aux technologies existantes, aux contraintes réglementaires et à l’inefficacité opérationnelle. Alors que les données continuent de s’accumuler, les banques doivent trouver des moyens de simplifier les systèmes, de gérer leurs informations et d’allouer les budgets de manière efficace pour rester compétitives.
Les banques peuvent-elles suivre ? La surcharge de données et les systèmes existants freinent le progrès
Les banques sont confrontées à une complexité croissante alors qu’elles tentent d’adopter la transformation numérique tout en gérant des quantités écrasantes de données et une dette technique bien ancrée. Les données de l’étude Global Banking Benchmark de Publicis Sapient, recueillies auprès de 1 000 cadres supérieurs, montrent que les institutions financières sont désireuses d’évoluer mais luttent sous le poids des systèmes existants et de l’escalade des coûts.
Malgré les grands espoirs suscités par l’intégration de l’IA, un certain nombre de banques restent engluées dans des technologies et des processus anciens qui entravent les progrès.
Les systèmes existants sont l’un des principaux obstacles qui se dressent sur la voie de la transformation numérique. Une infrastructure obsolète ne ralentit pas seulement le processus de modernisation, mais accumule également une dette technique que les banques doivent régler avant d’aller de l’avant.
L’étude de Publicis Sapient révèle qu’un tiers des cadres supérieurs considèrent les contraintes budgétaires comme un obstacle majeur, ce qui empêche les banques d’investir dans la technologie nécessaire à la transformation.
Le fardeau financier que représente la maintenance des systèmes existants, combiné aux exigences de conformité réglementaire et au coût des nouvelles innovations, laisse de nombreuses banques dans l’impasse. Si elles ne relèvent pas ces défis financiers, les banques continueront d’éprouver des difficultés dans leurs efforts de modernisation.
Les silos de données sont le tueur silencieux du rêve numérique des banques
Alors que les banques possèdent de grandes quantités de données sur leurs clients, cette mine d’informations existe souvent en silos, fragmentée entre les différentes lignes d’activité. La séparation rend difficile l’utilisation complète des données par les institutions, ce qui entrave leurs efforts d’innovation. L’absence de systèmes de données intégrés limite la capacité à prendre des décisions stratégiques, à améliorer l’expérience client ou à mettre en œuvre de nouvelles solutions basées sur l’IA.
Les banques doivent consolider et simplifier leurs données dans tous les services pour en exploiter tout le potentiel. Tant qu’elles n’auront pas relevé le défi des informations cloisonnées, leurs efforts de transformation numérique resteront décousus et moins efficaces.
Le tsunami des données non structurées qui pourrait changer la banque à jamais
Le volume et la diversité des données non structurées montent en flèche, offrant aux banques de nouvelles opportunités et de nouveaux défis. Les informations ne se présentent plus seulement sous la forme de feuilles de calcul et de chiffres. Les données arrivent sous forme de tweets, d’images, de vidéos, de chats et d’autres formats non traditionnels dont le traitement et l’analyse nécessitent des systèmes sophistiqués.
Selon David Donovan, vice-président exécutif de Publicis Sapient, la croissance rapide des données non structurées exige une architecture capable de gérer ces diverses entrées. Les tweets, les images et les chats contiennent des informations précieuses, mais l’extraction de données exploitables nécessite de nouveaux outils et processus.
En se préparant pour l’avenir, les banques doivent investir dans des solutions capables de gérer ce déluge de données non structurées.
L’IA générative redonne vie aux anciens systèmes bancaires
Les outils d’IA générative offrent une solution prometteuse pour moderniser les applications COBOL et relever les défis liés aux systèmes existants. Comme de nombreuses banques s’appuient encore sur des systèmes obsolètes pour gérer leurs fonctions essentielles, la dette technique continue de croître, ce qui ralentit encore les progrès.
Selon Michael Abbott d’Accenture, les solutions d’IA générative peuvent contribuer à alléger ce fardeau en automatisant la modernisation des applications COBOL. L’IA aide les banques à faire la transition avec les systèmes existants, en réduisant le temps et les coûts associés aux mises à jour manuelles. La dette technique diminuant, les banques peuvent concentrer leurs ressources sur les nouvelles technologies et les innovations.
IA et données, le duo de choc
Les données et l’IA sont les deux piliers de la modernisation bancaire, les deux devant dominer les efforts de transformation du secteur au cours des trois prochaines années. Publicis Sapient souligne l’importance d’exploiter ces technologies pour conduire des changements systémiques dans l’ensemble de l’entreprise bancaire.
L’IA est la clé pour libérer tout le potentiel numérique des banques
L’IA offre la possibilité de transformer des quantités massives de données en actifs stratégiques. À mesure que la technologie de l’IA progresse, elle fournit aux institutions financières des outils pour améliorer la prise de décision, les interactions avec les clients et l’automatisation des processus clés. Cependant, l’intégration de l’IA nécessite une approche holistique qui touche toutes les unités opérationnelles, des opérations au service client.
En intégrant l’IA au cœur de leurs opérations, les banques peuvent exploiter le potentiel de transformation offert par les données.
75 000 bases de données ? Les données fragmentées ralentissent les activités bancaires
Les banques sont confrontées à un défi de taille en matière de gestion des données dans l’ensemble de leurs opérations. La banque d’investissement type utilise en moyenne 75 000 bases de données individuelles, ce qui entraîne des doublons, des inefficacités et une fragmentation de l’information.
Une approche fragmentée empêche les banques d’obtenir une vue unifiée de leurs données, ce qui fait manquer des opportunités d’optimisation et d’innovation.
Pour y remédier, les banques doivent simplifier l’architecture de leur base de données et réduire la redondance. La simplification de la gestion des données leur permettra d’agir plus rapidement sur les informations, d’offrir un meilleur service à la clientèle et d’améliorer leur efficacité opérationnelle globale.
Les banques misent gros sur le cloud pour alimenter la révolution de l’IA.
Alors que les banques cherchent à moderniser et à mettre à l’échelle les capacités d’IA, la technologie cloud est un investissement clé. Migrer vers le cloud permet aux banques de traiter des volumes de données plus importants, d’améliorer la puissance de traitement et d’aboutir à une prise de décision plus rapide. Sans infrastructure cloud, les banques auront du mal à répondre aux exigences des services axés sur l’IA.
Lorsqu’elles exploitent au mieux leurs données dans le cloud, les banques peuvent obtenir des informations plus rapidement, améliorer l’expérience client et réduire la complexité opérationnelle.
Près de deux dirigeants sur cinq interrogés dans le cadre de l’étude de Publicis Sapient ont déclaré que les investissements dans l’infrastructure cloud étaient une priorité absolue pour leur établissement au cours des trois prochaines années. Les plateformes cloud constituent un environnement flexible et évolutif permettant aux banques d’intégrer leurs données fragmentées et d’exploiter plus efficacement l’IA.
JPMorgan Chase établit une référence en matière d’IA pour l’ensemble du secteur bancaire
JPMorgan Chase a pris la tête de l’adoption de l’IA, se positionnant comme un modèle pour le reste du secteur bancaire. La banque consacrera 17 milliards de dollars à la technologie en 2024, soit une augmentation de 10 % par rapport aux 15,5 milliards de dollars dépensés en 2023.
Dans le cadre de cette stratégie, JPMorgan a mis en place son assistant IA LLM Suite, désormais disponible pour 140 000 employés.
L’investissement agressif de JPMorgan dans l’IA est motivé par sa conviction de la capacité de la technologie à transformer les opérations bancaires. Le déploiement de l’assistant IA LLM Suite fait partie d’un plan plus large visant à intégrer l’IA dans tous les aspects des opérations de la banque, du service à la clientèle à la détection des fraudes.
En donnant la priorité à l’IA, JPMorgan ouvre la voie à des services plus efficaces et plus personnalisés.
Les banques utilisent les nouvelles données et l’IA pour prendre de l’avance
Les banques disposent d’un trésor de données sur leurs clients, allant des informations salariales aux paiements hypothécaires et à l’utilisation des cartes de crédit. Elles disposent ainsi d’une connaissance inégalée des habitudes financières de leurs clients. Grâce à l’IA, les banques peuvent analyser ces données pour offrir des services plus personnalisés, affiner l’évaluation des risques et développer des produits plus ciblés.
Les banques en savent plus sur leurs clients que n’importe quel autre secteur. Cette connaissance approfondie, qui couvre les revenus, les habitudes de dépenses et même les mouvements quotidiens, donne aux institutions financières un avantage concurrentiel. En utilisant l’IA pour traiter et analyser ces données, les banques peuvent prédire les besoins des clients, offrir des conseils financiers sur mesure et rationaliser les services.
Les investissements dans l’IA et l’apprentissage automatique s’accélèrent, les banques cherchant à automatiser les processus et à améliorer l’engagement des clients. Avec 29 % des budgets consacrés à l’expérience client numérique allant à l’IA et à l’apprentissage automatique, les banques font le pari que ces technologies amélioreront à la fois l’efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients.
Les technologies dépassées ne peuvent pas gérer l’avenir
Les technologies héritées dans les banques peinent à suivre le rythme des exigences de l’utilisation moderne des données et de l’IA. Ces systèmes obsolètes ne peuvent pas gérer le volume et la complexité croissants des données générées par les activités bancaires d’aujourd’hui. Alors que la pression pour innover s’intensifie, les banques atteignent les limites de ce que leurs systèmes existants peuvent traiter.
Les systèmes existants deviennent rapidement un goulot d’étranglement pour les banques qui doivent traiter des quantités de données toujours plus importantes. Sans modernisation, ces systèmes continueront à ralentir la capacité des banques à innover et à fournir des services en temps réel.
À mesure que l’IA et l’apprentissage automatique s’intègrent dans le secteur bancaire, les limites des systèmes existants ne feront que s’accentuer.
L’apprentissage automatique est l’arme secrète des banques pour un meilleur service à la clientèle
L’apprentissage automatique fournit aux banques des outils pour améliorer l’expérience client d’une manière qui n’était pas possible auparavant. En analysant de grandes quantités de données clients en temps réel, l’apprentissage automatique peut offrir des recommandations personnalisées, détecter plus efficacement les fraudes et automatiser les demandes de service.
Ces améliorations se traduisent par une expérience client plus fluide et plus réactive, ce qui devient un facteur clé de différenciation dans le paysage bancaire concurrentiel.
Principaux enseignements
Le chemin vers la transformation numérique dans le secteur bancaire est complexe, avec la surcharge de données et la dette technique au premier plan des défis. Les efforts de modernisation dépendent de la capacité à surmonter les systèmes de données fragmentés, les technologies obsolètes et les incertitudes réglementaires, tout en exploitant la puissance de l’IA et des technologies cloud.
L’investissement dans l’infrastructure cloud et les outils axés sur l’IA est essentiel pour simplifier les opérations et améliorer le service à la clientèle. Alors que le secteur financier s’efforce de surmonter ces obstacles, l’accent reste mis sur l’exploitation du plein potentiel des données pour stimuler la croissance stratégique et maintenir un avantage concurrentiel.
