Utiliser l’IA générative pour redéfinir le service à la clientèle des banques commerciales

Certes, l’IA générative est utile, mais elle peut ne pas convenir dans certains cas d’utilisation élaborés pour les banques commerciales. En général, les cas d’utilisation sont répartis en trois grandes catégories : le service à la clientèle, le siège social et les services administratifs.

Cadre des cas d’utilisation : évaluer le risque client pour différents cas d’utilisation de l’IA générative

Les banques commerciales doivent savoir que le premier cas d’utilisation aidera les parties prenantes à comprendre les avantages, les risques et les occasions possibles dans leur écosystème.

Lorsqu’il s’agit de déterminer par où commencer, il faut garder à l’esprit que les projets pilotes doivent présenter une exposition et un risque limités. Deux facteurs sont à prendre en considération pour établir la priorité entre les cas d’utilisation :

• Niveau d’interaction directe avec le client – dans les cas d’utilisation où le niveau d’interaction directe avec le client est faible, l’employé peut recourir davantage à la technologie, ce qui réduit le risque que des informations incorrectes soient communiquées au client.
• Niveau de risque d’incidence négative sur les clients – les cas d’utilisation présentant un faible risque d’incidence négative sur les clients permettent d’expérimenter l’IA à un stade précoce.

Exemples de cas d’utilisation de l’IA pour les activités bancaires commerciales

Les cas d’utilisation situés dans le quadrant inférieur gauche servent à deux choses : ils réduisent le risque pour l’entreprise, et permettent au GR et aupersonnel du service à la clientèle d’expérimenter les outils.

Des exemples comme la synthèse des renseignements clients ou la création d’informations clés sont des motifs couramment invoqués pour intégrer des outils qui amélioreront la technologie et la productivité. Un des cas d’utilisation qui mérite l’attention dans ce quadrant est un outil d’IA générative pour le service à la clientèle : le tableau de bord de la gestion des relations augmentée.

Le GR joue un rôle primordial dans l’établissement d’un niveau élevé de confiance et de partenariat entre la banque et ses clients. Cependant, les GR doivent souvent bien malgré eux délaisser certains aspects parmi les plus importants de l’établissement des relations avec les clients pour privilégier d’autres aspects moins importants et plus fastidieux de leur travail. Ils doivent notamment veiller à être bien renseignés sur le vaste éventail de produits offerts sur le marché, négocier les conditions de prêt à l’aide de modèles manuels d’établissement des prix, réaliser des études de marché et des analyses de la concurrence approfondies, et assumer diverses responsabilités ponctuelles comme la transcription des notes de réunion et la synthèse des principales conclusions.

Ces tâches finissent par détourner l’attention du GR de son client et freinent sa capacité à offrir la vaste gamme d’actifs et de services proposés par son institution. Il s’avère que ni l’un ni l’autre de ces éléments ne devrait être négligé, car la proposition de valeur de l’institution financière à ses clients commerciaux en serait compromise.

Les banques qui ont appris à jongler avec ces éléments s’en sortent mieux côté fidélisation de leurs clients.

Comment pouvons‑nous utiliser l’IA générative pour améliorer l’expérience de la gestion des relations?

Le facteur principal qui différencie l’IA générative et les outils d’automatisation est que l’IA générative est avant‑gardiste et son utilisation ne se limite pas qu’à réduire le nombre de tâches simples. En fait, 66 % des banques estiment que l’IA générative permettra d’accroître la productivité en automatisant les communications des GR avec les clients potentiels et les occasions de vente ciblées¹.

Lorsqu’on examine la dynamique entre le GR et le client, les principaux facteurs de différenciation consistent notamment à fournir les bonnes informations au bon moment et d’une manière qui soit significative pour le client.

Le tableau de bord de la gestion des relations augmentée est un outil qui permet au GR de s’acquitter d’un bon nombre de tâches. Cet outil facilite l’intégration de l’environnement virtuel à des solutions en temps réel, ce qui permet aux GR d’offrir au client une expérience directe, adaptée et distinctive.

Le tableau de bord utilise la reconnaissance vocale et fonctionne comme un « assistant personnel » en arrière‑plan d’une réunion virtuelle, il formule des recommandations au GR et lui indique les prochaines étapes en fonction de la conversation avec le client.

Ainsi, la gestion des relations augmentée, soutenue par un outil servant d’assistant personnel au GR qui fournit à ce dernier des résumés, des analyses et des recommandations en temps réel, peut aider dans la plupart des activités de première ligne.

Le tableau ci‑dessous indique les tâches dont un GR est responsable au quotidien. L’utilisation d’un tableau de bord de la gestion des relations augmentée facilite le traitement et la réalisation d’un grand nombre de ces tâches.

Exemple du tableau de bord de la gestion des relations augmentée :une entreprise commerciale cherche à faire croître ses activités et souhaite prendre de l’expansion dans un autre emplacement en Colombie‑Britannique. Le directeur des finances a communiqué avec le GR pour parler de la possibilité de contracter un prêt de 2 millions de dollars. Voici ci‑dessous leur interaction et la manière dont un outil d’IA peut soutenir le GR.

L’entreprise qui envisage la mise en œuvre d’un outil comme la gestion des relations augmentée doit savoir que la plupart du temps, les employés de première ligne considèrent ces changements avec scepticisme, car ils peuvent déranger leurs habitudes de travail quotidiennes. Il arrive donc souvent que les outils choisis et mis en œuvre par la direction et les équipes technologiques, comme Salesforce et d’autres solutions d’automatisation, soient sous‑utilisés.

Les banques doivent considérer l’IA générative comme un actif stratégique à l’échelle de l’entreprise, de sorte que la plupart des décisions relatives à son achat et à son déploiement devraient être prises en collaboration, et pas seulement par les responsables des fonctions technologie et TI. Ce changement d’attitude permettra de fournir aux équipes de TI des indications supplémentaires afin qu’elles sachent où et comment cibler leurs efforts de développement.

Renforcer les capacités essentielles d’une banque commerciale

Certes, les banques commerciales doivent absolument bien réfléchir aux investissements et obtenir l’adhésion générale, mais elles doivent également penser à perfectionner un ensemble de capacités habilitantes clés de l’entreprise pour soutenir leurs initiatives en matière d’IA générative.

Notre cadre : capacités habilitantes clés de l’entreprise

FACILITATION DES AFFAIRES ET STRATÉGIE

• Inclure la stratégie d’IA générative dans la stratégie de TI générale de l’organisation.
• Définir des cas d’utilisation au sein du secteur; définir des indicateurs clés de performance afin d’évaluer l’incidence sur les affaires, le rendement de l’investissement et les risques, et d’appuyer l’action stratégique.
• Élaborer un modèle de prise en charge pour gérer les propositions de cas d’utilisation depuis l’idéation, l’évaluation et le déploiement.
• Aider à la mise en place ou à l’amélioration de centres d’excellence pour permettre que les équipes de technologie et de TI et les équipes de produits adoptent l’IA générative et soient en mesure d’expérimenter et d’innover dans ce domaine.

DONNÉES ET TECHNOLOGIE

• Contribuer à l’établissement de normes de données et d’une gouvernance axée sur la protection de la confidentialité et la sécurité, conformément aux exigences de gouvernance.
• Investir dans les infrastructures et plateformes technologiques requises ainsi que dans les capacités, allant du développement à la production, et les augmenter au besoin, afin d’accroître l’agilité de l’entreprise en parallèle avec le lac de données de l’entreprise pour fournir un accès aux données structurées et non structurées.
• Contribuer à la mise en place d’une architecture ou d’une orchestration adaptable pour des GML répondant aux besoins de l’entreprise.
• Examiner le portefeuille de fournisseurs actuels et le mettre en phase avec l’exploitation des GML actuels pour la sélection des fournisseurs.
• Examiner et améliorer les processus et les cadres relatifs aux modèles d’IA pour déployer et surveiller les GML pour l’entreprise.

RISQUE ET GOUVERNANCE

• Aider à établir et à mettre à jour, à l’échelle de l’entreprise, les politiques et communications d’informations axées sur l’IA ainsi que le cadre de gouvernance des risques pour gérer les risques accrus associés à la création de contenu au moyen d’un outil de langage génératif; rappeler toutes les politiques de conformité; prévoir une protection contre les violations de droits de propriété intellectuelle en cas d’amplification du contenu diversifié des modèles existants par autodirection (IA).
• Élaborer des cadres de test et de surveillance rigoureux pour mesurer les risques et la performance des modèles.

PERSONNEL ET FORMATION

• Former les employés sur les pratiques de pointe ainsi que sur les risques d’entreprise et de sécurité découlant de l’utilisation des GML.
• Améliorer les compétences des utilisateurs de l’entreprise grâce à une formation sur les principes des applications de l’IA générative (c’est‑à‑dire la génération de requêtes en ciblant les personnes talentueuses possédant une expérience technique, le peaufinage, le regroupement, l’enchaînement de requêtes, la classification, le développement d’applications d’entreprise).
• Promouvoir l’idéation de cas d’utilisation avec les équipes de produits et de stratégie en les filtrant à travers le processus de prise en charge établi.

Résumé

L’IA générative offre une belle panoplie de possibilités aux banques commerciales. Toutefois, avant d’investir, une réflexion préalable permettra de déterminer les capacités requises au sein des fonctions clés, le degré de collaboration générale nécessaire à la prise de décisions et l’ampleur de la supervision que devra assumer la haute direction.

Des outils intéressants comme le tableau de bord de la gestion des relations augmentée offrent des avantages importants au GR pour améliorer sans risque l’expérience de l’employé et du client. Actuellement, les institutions financières traditionnelles subissent une pression constante de la part des sociétés non financières émergentes. Or, l’élaboration de cas d’utilisation et de programmes pilotes qui sont en phase avec les grandes priorités permettrait aux banques de bénéficier pleinement des avantages des technologies de pointe.

notamment les articles suivants :

• L’arrivée de nouveaux acteurs dans le secteur des services financiers a intensifié la pression exercée sur les institutions financières existantes pour qu’elles innovent.
• L’IA générative est bien enracinée. Elle s’est imposée comme l’une des avancées technologiques les plus importantes des dernières décennies. Les banques qui omettraient d’explorer et de saisir les différentes occasions d’innover courent le risque que les clients les ignorent lorsqu’ils cherchent une banque qui répondra à leurs besoins.
• Les banques commerciales, comme la plupart des secteurs d’activité, devraient d’abord cibler les secteurs de leur organisation qui profiteraient le plus de l’IA générative et déterminer comment la mettre en œuvre.
• Les trois grandes raisons de procéder à une mise en œuvre sont toujours : la productivité des employés, la réduction des coûts et l’expérience client.
• Les cas d’utilisation sont une première étape nécessaire. Les responsables d’une banque commerciale qui évaluent des cas d’utilisation possibles doivent prendre en compte trois secteurs distincts de l’entreprise soit : le service à la clientèle, le siège social et les services administratifs.
• Avant de choisir un cas d’utilisation, il est essentiel d’évaluer le potentiel de risque client. L’utilisation d’une grille de prise de décisions peut s’avérer fort utile pour la sélection d’un cas d’utilisation.
• L’importance accrue accordée au service à la clientèle permettra d’élargir les capacités des GR, et d’améliorer considérablement les relations avec les clients et les processus connexes.
• Le tableau de bord de la gestion des relations augmentée est un outil d’IA générative qui vaut la peine d’être exploré. Le tableau de bord utilise la reconnaissance vocale et fonctionne comme un assistant personnel en arrière‑plan d’une réunion virtuelle, il formule des recommandations au GR et lui indique les prochaines étapes en fonction des conversations avec les clients.
• L’IA générative n’est pas seulement un bon outil technologique ou d’IA; elle devrait être considérée comme un investissement pour l’ensemble de l’entreprise supervisé par les membres de la haute direction.
• Avant d’effectuer un investissement, il est important d’évaluer les capacités requises dans des domaines comme la facilitation des affaires et la stratégie, les données et la technologie, le risque et la gouvernance, et le personnel et la formation.