Comment l'IA générative transforme les métiers de la banque et de l'assurance

Après avoir très tôt et massivement investi dans l’IA de 1ere génération, celui des systèmes experts, les banques et assureurs s’engagent dans le déploiement de l'IA générative. Son potentiel en matière d'automatisation, de personnalisation et de renforcement de la conformité apparaît en effet immense. Où en sont précisément les acteurs clés par rapport à cette technologie ? Quels sont les retours d’expérience alors que de nombreuses expérimentations sont menées à l’instar du déploiement de solutions d’IA générative par Crédit Agricole dans son réseau ?

Pour le moment, d’après la dernière étude Xerfi Precepta, les usages concrets dépendent largement des collaborations avec les géants de la Tech et, surtout, avec les start-up spécialisées en IA. Ceci soulève des préoccupations quant à la dépendance envers ces partenaires et aux risques associés à la gestion de données hautement stratégiques et sensibles sur les ventes, les prix, les coûts, les clients… Le recours à l’IA suscite également des problématiques liées à l’éthique et la transparence vis-à-vis des clients, mais aussi des collaborateurs.

Dans ces conditions, quelles sont les réelles perspectives d’adoption de l’IA générative dans la banque/assurance ? Quels sont les acteurs les plus offensifs ? Comment les rapports de force avec les fournisseurs technologiques peuvent-ils évoluer ? Afin de mieux comprendre les enjeux de l’IA dans la banque et l’assurance, les experts de Xerfi ont décrypté ses différents usages dans plusieurs métiers et process :

• Premièrement, dans l’analyse des risques, grâce à la modélisation des risques de crédit ou de l’assurance climatique ou encore l’aide à la détection des fraudes dans les paiements. Les start-up Fintel et PayPlug proposent ce type de solutions.
• Deuxièmement dans l’amélioration de la relation et de l’expérience client. Le recours aux chatbots permet par exemple de traiter les emails et les appels téléphoniques tandis que certaines applications d’IA proposent de fluidifier et simplifier le parcours client. C’est le cas des services proposés par les start-up Watson et Zaion.
• L’IA est également utilisée dans la gestion des sinistres en assurance. Elle aide à évaluer les dommages suite à un accident, permet la mise à jour des dossiers en temps réel et ainsi d’accélérer l’indemnisation des sinistres, comme le propose l’application WeProove.
• Autre champ d’intervention de l’IA, la lutte contre les fraudes, à travers l’optimisation des dispositifs existants ou encore l’identification de nouveaux schémas de fraude, à l’instar des solutions proposées par la start-up Shift Technology.
• Enfin, autre usage : la conformité et la sécurité avec l’amélioration du process KYC et la lutte contre le blanchiment d’argent, ou encore l’optimisation du reporting. L’étude revient sur les cas d’usage déployés par BNP Paribas et Société Générale.
Les experts de Xerfi ont décrypté d’autres usages de l’IA dans la banque et l’assurance, comme la personnalisation des offres et des services mais aussi l’aide à la performance commerciale grâce au développement des arguments de vente et la lutte contre l’attrition.

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