Banques de détail et GenAI : gare à « l’échec silencieux » !

80 % des cadres dirigeants de banques de détail estiment que la GenAI représente une avancée significative. Cependant, seulement 6 % d’entre elles ont élaboré une feuille de route pour une transformation à l’échelle. L’« échec silencieux » menace.

Un possible « échec silencieux » malgré l’enthousiasme général pour la GenAI. De toute évidence, les banques de détail hésitent même si, comme l’indique la 20ème édition du World Retail Banking Report du Capgemini Research Institute, les membres du comité exécutif prévoient d’augmenter jusqu’à 10 % les investissements dans la transformation numérique en 2024.

Le rapport est formel : la plupart des banques de détail sont mal préparées pour prospérer dans un futur qui sera celui de la banque intelligente. Au niveau mondial, seules 4 % des banques de détail ont obtenu un score élevé en matière d’engagement des équipes et de capacités technologiques. 41 % ont dû se contenter d’un score moyen.

Se concentrer sur des solutions intelligentes, qui intègrent des capacités basées sur l’IA, permettrait aux banques de relever les défis structurels actuels et de leur assurer, à terme, une croissance durable, estime Capgemini. Pour autant, le succès doit être mesurable. Parmi les banques interrogées, seules 6 % ont établi des KPI pour mesurer l’impact de l’IA en continu. Et là, surprise : plus de 60 % des banques sont encore en train d’identifier et de développer de tels critères, tandis que 26 %, qui en ont déjà mis en place, ne les mesurent pas.

Un « observatoire de l’IA » pour suivre, contrôler et rendre compte

Selon le rapport, les banques risquent de succomber à « l’échec silencieux de l’IA générative » en raison de l’atteinte tardive de résultats décevants de leurs expérimentations de cette technologie. Par exemple, seulement 2 % des dirigeants indiquent qu’ils suivent régulièrement les critères clé de performance de l’impact économique de leurs performances en matière de GenAI. Par ailleurs, 39 % des dirigeants se disent insatisfaits des résultats de leurs cas d’usage de l’IA. Ce qui renforce encore ce décalage.

Pour éviter cela, l’étude suggère aux banques de mettre en place un « observatoire de l’IA » pour suivre, contrôler et rendre compte de l’impact réel de l’IA et de l’IA générative, lorsqu’elles sont mises en œuvre à grande échelle.

« Un an après que la GenAI soit devenue un sujet majeur pour les conseils d’administration, nous constatons que les banques risquent d’être à la traîne technologiquement si elles n’adoptent pas rapidement ces solutions pour commencer à tirer parti de ses capacités, a déclaré Nilesh Vaidya, Global Head – Banking and Capital Markets, Capgemini. L’IA générative peut être différenciante lorsqu’elle est utilisée de manière responsable et judicieuse dans l’ensemble des opérations. Il est également nécessaire de redoubler d’efforts pour rendre l’IA générative explicable et transparente. Il faut agir dès à présent. Etablir, pour commencer, des pratiques qui renforcent la confiance et l’intimité avec les clients. Le succès dépendra de l’élaboration d’une feuille de route s’appuyant à la fois sur l’engouement et sur une approche pragmatique, traçable et mesurable. »

Les employés de banque sont favorables à des copilotes fondés sur la GenAI

La GenAI offre un potentiel considérable pour améliorer l’efficacité et l’expérience client dans toute la chaîne de valeur de la banque de détail. Plus de deux employés de banque sur trois (70 %) se concentrent sur les activités opérationnelles. Pis : cette proportion atteint 91 % pour les employés chargés de l’intégration des clients. Ce qui laisse peu de temps pour les interactions avec les clients. Plus de 80 % des employés attribuent une note « moyenne » à l’efficacité de l’automatisation dans leurs fonctions (accueil, crédit, marketing, contact centre), ce qui révèle un écart important entre les objectifs de la banque et la réalité.

Or, les collaborateurs sont enthousiastes quant au potentiel des copilotes de GenAI pour automatiser la détection des fraudes, la visualisation des données et les analyses, ainsi que la rédaction et l’envoi de contenus personnalisés aux clients.

Le rapport montre que les banques pourraient optimiser jusqu’à 66 % du temps consacré aux opérations, à la documentation, à la conformité et à d’autres activités liées à l’intégration des clients grâce à la transformation intelligente alimentée par l’IA et aux copilotes d’IA générative.

Un échec silencieux pourrait menacer les banques

La pandémie a déplacé les offres de service clients sur les canaux numériques, et les outils en libre-service tels que les chatbots sont devenus la norme. Malgré ce changement, les clients expriment leur insatisfaction. Près de deux sur trois (61 %) ont contacté des agents parce qu’ils n’étaient pas satisfaits des solutions apportées par les chatbots. Par ailleurs, 17 % ont déclaré qu’ils se méfiaient tout simplement des chatbots, préférant les agents humains.

Les chatbots traditionnels basés sur des règles précises n’ont pas la flexibilité et l’adaptabilité des systèmes avancés pilotés par l’IA. De fait,  ils sont incapables de traiter des requêtes complexes ou imprévues. Plus de 60 % des clients estiment que leur expérience avec les chatbots n’est que « moyenne ». Cela signifie que le taux d’abandon des appels est en hausse. Capgemini l’estime à 12 % pour les grandes banques. Et à près de 18 % pour les plus petites banques, ceci à l’échelle mondiale.

Selon le rapport, les banques devraient créer des centres de contact intelligents qui exploitent les chatbots avec des capacités d’IA conversationnelle et des copilotes intelligents pour aider les agents dans leurs tâches quotidiennes.