LES IMPACTS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA BANQUE ET L'ASSURANCE

Comment les banques et les assureurs peuvent-ils tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) pour stimuler leur croissance et leur compétitivité ? Notre étude exclusive identifie les cas d'usage les plus pertinents pour atteindre l'excellence opérationnelle, fluidifier le parcours client et améliorer la gestion des risques.

Alors que les banques et les assureurs ont d'ores et déjà débloqué des budgets conséquents et multiplié les projets pilotes autour de l'IA, l'enjeu est désormais de consolider les gains de productivité. Déployées à plus grande échelle, ces technologies promettent en effet d'économiser d'importantes ressources et de gagner du temps sur de nombreuses opérations de back-office. Certaines applications d'IA améliorent également la satisfaction client grâce à un traitement plus efficace des interactions à toutes les étapes, en particulier dès l'entrée en relation. Cependant, tous les acteurs ne sont pas au même stade de maturité en matière de déploiement de l'IA, car l'adoption de ces technologies se heurte encore à des difficultés concrètes. Le recours à l'IA pose notamment des questions de sécurité des données, d'éthique et de transparence à l'égard des clients comme des collaborateurs. Dès lors, quels cas d'usage s'avèrent les plus prometteurs ? Quelles sont les stratégies d'implémentation de l'IA chez les banques et les assureurs ? Et quels partenaires sont les mieux placés pour aider à intégrer l'IA dans les process métiers ?

1. LE RÉSUMÉ EXÉCUTIF ET LES PRÉCONISATIONS STRATÉGIQUES

En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :

Les 10 préconisations stratégiques des experts de Xerfi à destination des décideurs de la banque et de l'assurance

Les insights détaillés pour optimiser l'usage de l'IA afin d'accroître la productivité et fluidifier les parcours clients

Des chiffres exclusifs sur l'IA dans la banque et l'assurance

2. LES APPLICATIONS DE L'IA DANS LES MÉTIERS DE LA BANQUE ET DE L'ASSURANCE

Les fondamentaux de l'IA dans la banque et l'assurance

• Les principaux leviers de développement des solutions d'IA : logiques partenariales, intrapreneuriat, incubation…

• L'intérêt stratégique de l'IA : réduction des risques, productivité et optimisation du back-office, relation client

• Les maillons de la chaîne de valeur impactés : conception des offres et tarification, marketing, distribution et relation client, gestion des contrats et des sinistres, conformité et lutte contre la fraude

Les principales applications de l'IA dans la banque et l'assurance

• La personnalisation des offres bancaires et assurantielles | Études de cas : Fasst, Paylead/LCL

• L'adoption d'une tarification dynamique | Étude de cas : Akur8/Generali

• L'amélioration de la modélisation des risques | Études de cas : Algoan, Data4Risk/Allianz

• La génération automatique d'arguments de vente | Études de cas : Zelros, Minalea/Kereis

• La gestion des flux clients entrants | Étude de cas : Macif

• Les assistants virtuels au service de « conseillers augmentés » | Études de cas : Zaion, SPVie Assurances

• L'automatisation du processus d'entrée en relation | Études de cas : Avanade/Generali, Instant KYC de Société Générale

• Le raccourcissement des délais de traitement des sinistres | Étude de cas : Tractable/Covéa

• L'automatisation de la veille et du reporting réglementaires | Étude de cas : BNP Paribas Real Estate

• Le renforcement des dispositifs de lutte contre la fraude | Études de cas : Shift Technology, Finovox

3. L'ADOPTION DE L'IA DANS LA BANQUE ET L'ASSURANCE

L'adoption et l'avancement des banques et assureurs dans l'IA

• Le taux d'adoption de l'IA dans les services financiers

• Les acteurs français dans le classement des banques et des assureurs dans l'IA

• Le degré de maturité des applications de l'IA dans la banque / assurance

• Les principaux moteurs et freins à l'adoption de l'IA dans la banque et l'assurance

• Les perspectives de l'IA générative par métier/process dans la banque et l'assurance

Les défis liés à l'adoption de l'IA

• Les défis liés aux ressources humaines | Étude de cas : SwissLife

• Les défis liés à la gouvernance, à la qualité et à la sécurité des données | Étude de cas : Matmut

• Les défis liés à l'adaptation des systèmes d'information | Études de cas : BNP Paribas, AG2R La Mondiale

• Les défis réglementaires : focus sur l'IA Act | Étude de cas : Malakoff Humanis

4. LES IMPLICATIONS DE L'IA SUR LA CONCURRENCE

Les banques et les assureurs face à l'IA

• Le développement de partenariats commerciaux avec les fournisseurs d'IA et les start-up

• L'enrichissement des compétences en interne d'outils reposant sur l'IA

• Les stratégies d'open innovation et de croissance externe

La cartographie des « Big Tech »

• Le panorama des solutions d'IA et d'IA générative développées par les grands acteurs du numérique

• Les partenariats avec les banques et les assureurs | Étude de cas : Mistral AI/BNP Paribas, IBM/Crédit Mutuel

La cartographie des assurtech/fintech fournisseurs de solutions d'IA

• Les start-up de l'IA : 50 acteurs intervenant dans les secteurs de la banque et de l'assurance passés au crible

• Les solutions d'IA proposées par les start-up par domaine d'application : personnalisation, performance commerciale, analyse des risques, relation client, gestion des sinistres, lutte contre la fraude

• Les chiffres clés sur l'écosystème des start-up : nombre d'acteurs, positionnement par secteur d'activité et par région