3 exemples d’IA dans les services financiers
Lorsque vous pensez aux entreprises les plus innovantes au monde en matière de technologie, pensez-vous à votre banque ? Vous devriez.
Selon McKinsey, le secteur mondial des paiements gère plus de 3 000 milliards de transactions par an. Les entreprises de services financiers, telles que les banques, les assurances et les sociétés de gestion d’actifs, fournissent une infrastructure critique qui doit être soigneusement mise en œuvre pour fonctionner sans incident.
Depuis des décennies, les entreprises de services financiers utilisent l’IA pour détecter les fraudes ou évaluer le risque de crédit. Selon l’indice 2024 de maturité IA des entreprises de ServiceNow, le secteur bancaire a le deuxième score moyen le plus élevé (45 %) des secteurs étudiés, reflétant de solides performances en matière de stratégie, de gouvernance et d’intégration des workflows d’IA.
La majorité (83 %) des pionniers du secteur bancaire, qui adoptent les technologies émergentes, investissent massivement dans l’IA pour optimiser leur infrastructure technologique, comme l’indique l’étude sur la transformation des services bancaires menée par ServiceNow et ThoughtLab.
Les leaders des services financiers connaissent une évolution des cas d’utilisation de l’IA reposant sur des innovations technologiques. Voici trois exemples de la manière dont l’IA contribue à protéger les entreprises et à améliorer les expériences dans le secteur des services financiers.
1. Traiter les activités frauduleuses et les menaces
Dans le domaine des services financiers, la détection des fraudes et la lutte contre le blanchiment d’argent font partie des cas d’utilisation les plus anciens de l’IA. Elle est utilisée pour « trouver une aiguille dans une botte de foin » parmi d’énormes ensembles de données. Selon notre étude sur la transformation des services bancaires, près de la moitié (49 %) des pionniers utilisent l’IA pour faciliter la détection des fraudes.
L’IA plus sophistiquée permet aux entreprises d’adapter la gestion des incidents pour consommer plus rapidement des ensembles de données plus volumineux. Les services financiers sont ainsi plus prompts à prévenir les activités frauduleuses, avec moins d’intervention humaine, ce dont nous sommes très reconnaissants, car traiter une transaction frauduleuse prend du temps et génère du stress.
L’IA aide également les entreprises à détecter les cyberactivités malveillantes, telles que les attaques par déni de service distribué (DDoS). Cloudflare a bloqué environ 21,3 millions d’attaques en 2024, soit une augmentation de 53 % par rapport à l’année précédente. En évaluant des milliards de points de données et en fournissant les points potentiellement menaçants à un agent humain, l’IA élimine les recherches chronophages.
Les employés peuvent ensuite passer en revue les évaluations et les résultats de l’IA pour prendre des décisions en fonction de leur expérience et de leur intelligence émotionnelle, ce qui manque à la technologie. Grâce à cette approche, les entreprises atteignent le résultat souhaité beaucoup plus rapidement et à moindre coût.
2. Accélérer la résolution des litiges et des réclamations
Les banques et les assureurs peuvent améliorer l’expérience client grâce à l’IA. Par exemple, l’IA peut produire des résumés d’informations en temps réel et à jour pour les réclamations et les litiges de carte, ce qui évite aux agents humains d’avoir à rechercher des détails complexes sur les tickets.
Les résumés de tickets sont présentés dans un format intuitif et conversationnel, ce qui permet aux employés d’analyser des détails complexes et de prendre des décisions éclairées. Cela améliore la gestion des tickets clients de bout en bout, fluidifie les transmissions et accélère ainsi la résolution des problèmes par les agents humains.
L’IA agentique peut également être mise en œuvre pour répondre de manière autonome aux demandes des clients, par exemple en fournissant des informations sur les produits disponibles ou des conseils pour aider à résoudre les problèmes de service. Les agents humains peuvent consacrer plus de temps aux tâches complexes et émotionnelles pour lesquelles l’IA a plus de difficultés.
Par exemple, lorsque quelqu’un appelle une compagnie d’assurance en raison d’une urgence, l’empathie d’un agent humain est nécessaire pour gérer cette prise en charge délicate. Les employés de services financiers peuvent partager leurs tâches avec des agents IA pour améliorer l’expérience client.
3. Améliorer l’expérience employé
L’IA pour les services financiers prend en charge la réduction des menaces back-end et l’expérience client front-end, mais il existe également un important « niveau intermédiaire » au potentiel inexploité pour améliorer l’expérience des employés.
La réponse traditionnelle des services financiers aux violations de données et aux incidents de sécurité conduit à une mauvaise utilisation du temps du personnel : Les gestionnaires d’incidents sont engagés pour leurs compétences en gestion des incidents, et non pour rédiger des rapports interminables. Les gestionnaires de risques sont employés pour identifier, quantifier et atténuer les risques, et non pour recouper le même scénario pour différents publics lorsqu’un risque se matérialise.
La GenAI permet aux spécialistes techniques de travailler pendant que le back-end administratif est géré automatiquement. Par exemple, la technologie peut produire la première ébauche d’un rapport que les employés ajustent ensuite avant de le soumettre aux organismes de réglementation. La systématisation aide les spécialistes à répondre plus rapidement aux exigences réglementaires en matière de reporting dans les services financiers.
L’IA est un multiplicateur de force qui peut contribuer à améliorer l’expérience des clients et des employés des services financiers, créant ainsi une expérience complète qui profite à l’ensemble de l’entreprise.
Découvrez comment ServiceNow aide à mettre l’IA au service des services financiers.