Les banques françaises, à l’instar de BNP Paribas, développent de nombreux outils d’intelligence artificielle, avec comme objectifs des gains opérationnels mais aussi une meilleure gestion des risques. Crédits, lutte contre la fraude, relation client... les cas d’usage sont multiples et visent notamment la réduction des délais afin de libérer du temps aux conseillers.
Les banques ont décidé d’investir massivement dans l’intelligence artificielle. Leurs dépenses dans l’IA générative atteindront 85 milliards de dollars en 2030, contre 6 milliards de dollars en 2024, selon une étude du cabinet britannique Juniper Research. « L’intelligence artificielle va révolutionner à la fois la façon dont les conseillers vont travailler et leur relation avec leurs clients mais également la manière dont ces derniers vont consommer les services bancaires », affirme Cyril Regnier, partner chez Square Management.
Dans un secteur bancaire déjà fortement digitalisé, l’intégration de l’intelligence artificielle répond à un besoin grandissant d’automatisation et d’innovation. « Le secteur s’est digitalisé assez tôt et a automatisé un certain nombre de process, tant au niveau du marketing que de la gestion du risque. C’était ainsi naturel de substituer de l’IA à d’anciennes technologies », estime Sophie Heller, chief operating officer de BNP Paribas Commercial, Personal Banking & Services. La mise en place de solutions d’IA constitue ainsi une nouvelle étape pour le secteur dont la croissance des activités passe aussi par la qualité des outils technologiques. Evalués à 39 milliards de dollars en 2024 par la société d’informations financières ISH Markit, les économies et les gains de productivité générés par l’intelligence artificielle dans le secteur bancaire européen devraient atteindre 72 milliards de dollars en 2030.
Un objectif de 1 000 cas d’usage pour BNP Paribas
Si les banques communiquent encore peu sur les...