L’IA agentive recèle un potentiel considérable d’amélioration des performances des banques, décrit un rapport de la firme McKinsey intitulé « AI in Asia : Reimagining banking operations through agentic AI ».
L’IA agentive est un système conçu pour fonctionner de manière autonome et proactive, capable de prendre des décisions spontanément et de résoudre des problèmes complexes.
Grâce à ces capacités, les banques peuvent désormais réimaginer leurs opérations par l’IA. Le rapport rédigé pour le marché asiatique évalue que les opérations représentent généralement 60 à 70 % de la base de coûts d’une banque.
Or, le potentiel de gains de productivité est considérable, affirme le rapport qui cite plusieurs exemples. Les équipes commerciales peuvent augmenter leur efficacité de 50 à 100 % grâce à des agents de planification et de coaching en temps réel. Les délais des cycles de décision pourraient passer de plusieurs jours à moins d’une journée. Les enquêtes en matière de criminalité financière pourraient être accélérées de plus de 50 %.
Les banques investissent déjà de manière croissante, leurs dépenses bondissant de 35 à 100 milliards de dollars américains entre 2023 et 2027, selon les estimations de la firme.
En outre, les régulateurs — tout au moins en Asie — font preuve d’une compréhension grandissante, nombre d’entre eux encourageant activement les banques à innover avec l’IA.
Des conditions de mise en œuvre
Toutefois, cette mutation ne se fera pas aisément. Le rapport prévient que les dirigeants des banques devront passer d’une vision axée sur la technologie vers une vision axée sur l’activité. L’objectif n’est pas d’investir dans la technologie, mais plutôt d’améliorer l’expérience client, réduire les risques et faire croître la rentabilité. La technologie ne doit être vue que comme un moyen de parvenir à la réalisation de ces objectifs.
Pour cela, les banques doivent identifier la valeur potentielle de leurs principaux domaines opérationnels, avant de hiérarchiser ceux qui peuvent générer le plus d’impact.
Puis, pour chaque domaine, les banques doivent repenser les processus opérationnels qui causent le plus de frictions ou de pertes de valeur, par exemple les vérifications manuelles, le traitement des exceptions dans les paiements, ou encore les rapprochements financiers.
C’est là que l’IA peut permettre une automatisation intelligente, la prédiction et l’aide à la décision dans les flux de travail.
C’est à ces conditions que les banques pourront rester concentrées sur la valeur et se positionner pour tirer pleinement parti de l’excellence opérationnelle offerte par l’IA, soutient la firme.