L’évolution des banques axée sur l’IA

La transformation axée sur l’IA continue de s’accélérer. Dans cette phase, les banques sont confrontées à de nouveaux défis et opportunités, qui les obligent à prêter attention à une pluralité d’aspects, tous traversés transversalement par une transformation culturelle majeure.

Les principaux aspects concernés par cette transformation sont, d’une part, la stratégie de l’entreprise, qui concerne le degré d’omniprésence de l’IA au sein des activités bancaires, le budget dédié, les bénéfices rencontrés et les défis qui restent ouverts, ainsi que bien entendu leur avancement. au fil du temps. D’autre part, cependant, il y a les aspects de gouvernance, qui englobent les questions d’organisation, les processus, la gestion des compétences et les questions relatives à la gestion des risques et aux implications éthiques.

En ce qui concerne les aspects stratégiques, il convient de noter que l’IA représente aujourd’hui un élément d’investissement de plus en plus important pour les banques italiennes. 76% des répondants à l’enquête ABILab (2023) déclarent avoir un budget dédié et dans 65% des cas ce budget est supérieur à 500 000 € et 59% des personnes interrogées s’attendent à ce que les budgets augmentent encore en 2023.

Il existe une forte tendance à interpréter l’IA comme un moteur stratégique de la transformation des entreprises. En effet, 88% des répondants déclarent avoir défini/définissent une stratégie ad hoc, qui devra ensuite être mise en synergie avec la Data Strategy de l’entreprise. Cette thématique implique également le renforcement des partenariats et des écosystèmes utiles à la promotion de l’innovation.

En fait, les banques italiennes utilisent déjà des modèles d’approvisionnement mixtes pour le développement de solutions d’IA, utilisant les leviers de fabrication et d’achat en conséquence et s’interfaçant avec une variété d’acteurs (partenaires TIC, startups, etc.)

Lors de la définition d’une trajectoire de transformation axée sur l’IA, il est également important de définir les avantages que les banques ont l’intention de rechercher et d’obtenir. À cet égard, il est intéressant de noter que les réponses à l’enquête ne font pas exclusivement référence à des rendements économiques plus élevés grâce à une réduction des coûts (53 % de l’échantillon), mais également à des améliorations des processus de prise de décision (53 %) ainsi qu’à comme le renforcement de la relation avec le client final (41%) et, last but not least, l’amélioration des produits/services existants.

En effet, la majorité des cas d’usage déjà présents sur le marché concerne le support aux canaux (assistés et libre-service) et le support aux fonctions de contrôle.

En revanche, concernant les questions de gouvernance, la plupart des banques répondantes (58% d’entre elles) déclarent travailler à la mise en place d’un cadre de gouvernance de l’IA et ces initiatives se placent souvent dans la continuité des efforts qui ont été consacrés en ces dernières années à la définition d’un modèle d’entreprise de Data Governance, aujourd’hui largement opérationnel dans les banques.

Les principaux piliers sur lesquels les banques entendent bâtir ce système de gouvernance sont ceux de la transparence, de l’explicabilité et de la traçabilité. Ils pensent également qu’il est utile de disposer d’un système de surveillance permettant d’évaluer les résultats de l’IA du point de vue de l’efficacité commerciale, de l’efficacité technique, de la gouvernance et de l’éthique. Ce type de surveillance est déjà en place dans environ 40 % de l’échantillon.

Un autre facteur important concerne les compétences, nécessairement hétérogènes (car elles vont de la gestion des risques à la cybersécurité et à la vie privée) ainsi que la nécessité d’embaucher de nouveaux profils dans le domaine de l’IA en référence aux Data Scientists, Data Engineers et Machine Learning Engineers.

Dans le domaine de la gouvernance, une autre question pertinente concerne la vérification des principes éthiques, qui font référence aux concepts d’équité (garantir que l’IA est juste et impartiale), de transparence (vérifier comment les données sont utilisées et comment les systèmes prennent des décisions) en plus de la vie privée aspects (c’est-à-dire visant à garantir que les données des clients ne sont pas utilisées au-delà de l’utilisation prévue et déclarée).

Enfin, les banques entendent également investir dans la redevabilité, en mettant en avant les règles, politiques et modèles qui permettent de déterminer la responsabilité des décisions prises par le système d’IA. Naturellement, dans tout cela, un rôle important sera également joué par les garanties réglementaires concernant la conformité des systèmes d’IA.

En conséquence, de nouveaux défis se posent aux banques. Gardant à l’esprit que l’IA ne concernera pas seulement les compétences technologiques, mais introduira des changements dans toute l’organisation ; sur le plan de la gouvernance, des processus et des systèmes organisationnels devront être mis en place pour favoriser son adoption consciente et responsable. De plus, la vitesse d’adoption de l’IA sera un facteur clé, ainsi que la compréhension de ses impacts sur les sphères éthique, sociale et de durabilité.

Fourni par l’Université Bocconi