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Jeudi 7 Octobre 2021

Interview | Quand et comment adopter l’IA dans les services financiers


Entretien avec Charles Cao, Directeur des Opérations et de la stratégie EMEA chez Conga.



Au cours des dix dernières années, de nombreuses entreprises du secteur des services financiers ont été poussées à se « digitaliser » afin de satisfaire aux exigences des consommateurs et de suivre la montée en puissance de leurs concurrents fintech et des nouvelles banques challengers. Charles Cao, Directeur des Opérations et de la stratégie EMEA chez Conga, explique comment la COVID-19 a complètement bouleversé la façon dont les consommateurs interagissent avec les services financiers et les prestataires bancaires.

Qu’est-ce qui a poussé les services financiers et les banques à accélérer leur transition vers le numérique ?

La transformation digitale n’est pas un phénomène nouveau dans ce secteur ; elle est en cours depuis 2008 et même si elle est réalisée progressivement, elle fait l’objet de discussions. Cependant, la COVID-19 a indéniablement accéléré la transition. Ce phénomène est particulièrement visible dans le cas des mesures de distanciation sociale : de nombreux clients n’ont pas pu se rendre dans les agences bancaires locales, ce qui a fait peser une charge plus lourde sur les centres de contact et les systèmes centraux. Par nécessité, les parcours de transformation digitale dans le secteur se sont donc accélérés de manière exponentielle, l’automatisation occupant une place prépondérante parmi les priorités.

Comment l’intelligence artificielle aide-t-elle ce secteur ?

Les responsables financiers ont investi massivement dans l’intelligence artificielle et dans des technologies d’automatisation plus étendues, en numérisant les canaux clients et en restructurant entièrement leur back-office afin de fournir leurs services à distance – le chaos a joué un rôle moteur dans le changement. De fait, selon un premier rapport d’IDC, 83 % des banques de la région EMEA privilégient toujours la continuité des activités et le renforcement de la résilience de leurs opérations. Cela ne signifie pas pour autant que chacun de ces programmes d’automatisation a été exécuté de manière satisfaisante ou efficace.

Comment peuvent-ils envisager l’automatisation ?

De nombreux responsables financiers ont éprouvé des difficultés lorsqu’il s’est agi d’étendre les technologies d’IA à l’ensemble de leur organisation. Comme l’a démontré un rapport de McKinsey, les obstacles les plus courants qui entravent les efforts d’automatisation des banques sont l’absence d’une stratégie claire en matière d’IA, la faiblesse de la technologie de base et de l’infrastructure de données, ainsi qu’un modèle opérationnel obsolète. En général, les initiatives sont menées à la hâte ou à court terme, et la COVID-19 n’a fait qu’accroître ce problème. Selon les recherches de Conga, si la pandémie a entraîné une accélération des plans de transformation digitale de 71 % des entreprises, 36 % seulement de ces initiatives ont été couronnées de succès.

Comment expliquez-vous cet attrait pour les technologies innovantes ?

Nombre de ces entreprises aspirent à devenir des perturbateurs, en choisissant une technologie et en la mettant en œuvre avec célérité, afin de tenir la cadence face à leurs concurrents. Elles sont résolues à adopter le dernier programme d’IA – qu’il s’agisse de l’automatisation robotique des processus (RPA) ou du traitement du langage naturel (NLP) – sans avoir une idée précise de la manière dont celui-ci améliorera l’ensemble de leurs services ou leur modèle opérationnel. Si l’IA offre de nombreux avantages concurrentiels, sa mise en œuvre ou sa concrétisation dans le cadre d’un projet de transformation plus vaste n’en est pas pour autant aisée.

L’efficacité de l’IA dépend des données fournies, et si des processus inadaptés sont en place, notamment entre les départements – qu’il s’agisse de contrats ou de prêts gérés par les équipes commerciales et juridiques – l’automatisation ne fera que précipiter ce problème.

Que recommandez-vous aux entreprises financières désireuses de s’engager dans la voie de la transformation digitale ?

Avant d’envisager l’adoption d’une nouvelle technologie ou d’une solution de transformation, les entreprises doivent passer en revue leur modèle opérationnel actuel et déterminer où elles en sont dans leur propre parcours de transformation digitale, en se penchant sur leur propre maturité numérique. Compte tenu de la rapidité avec laquelle la plupart des institutions ont dû s’adapter au télétravail l’année dernière, les départements ont pu se heurter à un certain nombre de goulets d’étranglement ou de processus inutiles, ce qui a affecté le flux de travail global.

En prenant du recul et en examinant le modèle opérationnel, les dirigeants auront ainsi une image plus claire de l’état actuel de leur entreprise, et de ce que devrait être la prochaine étape de leur parcours de transformation digitale. Après avoir identifié les problèmes opérationnels et examiné les systèmes existants, les dirigeants peuvent alors se fixer des objectifs clairs, qu’il s’agisse d’améliorer le service à la clientèle et d’accélérer les temps de réponse, ou d’unifier les systèmes d’enregistrement et de rationaliser les flux de données entre les équipes. Alors seulement, les dirigeants pourront envisager d’intégrer l’IA ou d’automatiser des composantes de leur activité, de rationaliser les processus qui comptent et de faciliter la concrétisation de ces objectifs.

Concrètement, quel en sera l’effet ?

À mesure que les institutions progressent dans leur transformation digitale, elles rationalisent les processus, éliminent les silos et facilitent le travail inter-équipes par-delà les cloisonnements entre départements. À chaque étape de ce parcours, il est essentiel que les responsables peaufinent le flux de travail de base afin de supprimer toute perte d’efficacité.

L’IA semble être la nouvelle technologie de référence. Quel est votre point de vue à ce sujet ?
L’IA apporte indéniablement des innovations et des améliorations aux entreprises, mais il ne s’agit pas d’un remède universel ou d’une solution miracle. Si les entreprises pensent que l’automatisation résoudra tous leurs problèmes, leur approche de la transformation est loin d’être la bonne. Les entreprises de services financiers, à l’instar de toute autre entreprise, doivent optimiser au maximum leur processus d’opérations commerciales avant d’envisager le déploiement d’une nouvelle technologie. Il est essentiel que les dirigeants et les équipes IT identifient le niveau de maturité numérique de l’entreprise – où ils en sont et vers quel niveau ils doivent se diriger – et qu’ils examinent le modèle opérationnel à chaque étape de leur parcours de transformation digitale, de la fondation à l’intégration complète du système.

Les entreprises doivent en outre tenir compte de chaque phase de leurs opérations – du front au back-office. En rationalisant leur modèle opérationnel et en unifiant les systèmes de registres, les entreprises disposeront d’une bien meilleure vision des flux de données, ce qui leur permettra de tirer parti de l’IA et de porter leur activité à un niveau optimal en matière de connaissance.


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