L'agence locale est l'endroit où le franchisage vit et où l'impact réel sur le client se produit. Mais comment les banques communautaires peuvent-elles naviguer dans le monde complexe de l'intelligence artificielle tout en maintenant la conformité et la sécurité ?
Dans un récent épisode du podcast AI Sherpa, l'animateur Jack Munson s'est entretenu avec Robert Mitchell, Chief AI Officer de WSI, et Eric Cook, consultant de WSI dans le Michigan, au sujet de l'intersection entre l'IA et les banques de proximité.
Le dilemme de l'IA bancaire
Les banques communautaires sont confrontées à un défi unique en matière d'adoption de l'IA. Contrairement aux grandes banques qui disposent d'équipes dédiées à l'IA, les institutions locales n'ont souvent pas les ressources nécessaires pour développer des stratégies d'IA complètes. Pourtant, elles possèdent des dizaines d'années de données clients précieuses qui pourraient générer des informations significatives et une croissance de l'activité.
Comme l'explique Eric Cook, consultant chez WSI et ancien banquier depuis 15 ans, "ily a tellement de banques locales qui craignent cette évolution, et à juste titre - en tant que banque, vous ne voulez pas que votre argent ou ceux qui en ont la garde sautent dans une nouvelle technologie et la mettent en péril".
Commencer en toute sécurité avec l'IA dans le secteur bancaire
Pour les banques communautaires, la première étape consiste à identifier les applications d'IA qui n'impliquent pas d'informations personnelles identifiables (PII). Eric recommande de se concentrer sur les points suivants
- Les activités de planification stratégique
- Créer un contenu éducatif pour les clients
- L'analyse des contrats, de la documentation des fournisseurs et des documents de souscription
- La gestion de la paperasserie liée à la conformité
Comme Eric l'a mentionné,"Qu'est-ce qui n'ajoute pas de la valeur à la vie de vos clients en établissant un lien personnel avec eux et en trouvant un moyen de faire en sorte que l'intelligence artificielle s'occupe d'une partie ou peut-être même de la totalité de ces tâches ?"
L'opportunité du lac de données
Au-delà de ces applications de base, il existe également une opportunité plus avancée : la création de lacs de données sécurisés pour les informations bancaires.
"Le cas d'utilisation dont nous parlons actuellement aux banques est la création d'un lac de données de toutes leurs ressources au sein de leur organisation. Bien entendu, ce lac est très sécurisé, vectorisé et placé derrière un pare-feu", explique Robert Mitchell.
Les banques ont généralement des données clients réparties sur plusieurs systèmes déconnectés. En consolidant ces informations de manière sécurisée, elles peuvent tirer parti de l'IA pour générer des informations puissantes, telles que l'identification des détenteurs d'hypothèques sans comptes chèques qui vivent dans un certain rayon et répondent à des critères de crédit spécifiques.
Le besoin de consultants en IA dans le secteur bancaire
Pourquoi les banques ne peuvent-elles pas résoudre ce problème elles-mêmes ? Tout simplement parce que les risques sont trop élevés.
"L'IA est encore si nouvelle pour tant de personnes dans le monde des affaires qu'il faut imaginer le désastre qui pourrait se produire si quelqu'un dans une banque commençait à partager des informations avec ChatGPT ou d'autres endroits sans l'aide d'un consultant", note M. Munson.
Robert compare intelligemment l'IA à un conseiller juridique :"[Ces données sont] trop complexes et comportent beaucoup de risques. Vous avez besoin d'un guide. Vous avez besoin d'un sherpa... Chaque mois, [l'IA] change - la base de connaissances que j'avais le mois dernier ne s'appliquerait pas à ce qui se passe ce mois-ci".
L'élaboration d'une politique est essentielle
Même les banques qui ne sont pas prêtes à déployer l'IA doivent élaborer des politiques claires. Eric compare cette situation aux premiers jours des médias sociaux : "Nous avons rédigé des politiques pour des banques dont la politique était "Nous ne serons pas sur les médias sociaux", mais elles devaient au moins avoir une politique".
Il ne suffit pas de bloquer les outils d'IA sur le réseau de l'entreprise. Les employés utiliseront probablement ces outils sur des appareils personnels et transféreront ensuite des informations dans les systèmes de la banque. En l'absence de directives claires, les employés peuvent involontairement compromettre des informations sensibles.
L'avantage concurrentiel
Pour WSI Consultants, les services de conseil en IA constituent un nouveau moyen d'établir des relations avec des clients potentiels : "Nous avons des services de conseil et des conversations en cours avec des banques qui n'ont aucune relation avec nous par ailleurs", note M. Cook.
Et les clients sont de plus en plus sophistiqués dans leurs besoins en matière d'IA. Robert observe : "Des gens me contactent en me disant : "Je sais exactement ce que je veux faire avec l'IA. Pouvez-vous y parvenir ?"
Perspectives d'avenir
Le paysage de l'IA continue d'évoluer rapidement. Le groupe attire l'attention sur des développements tels que DeepSeek, un modèle open-source dont les performances sont comparables à celles de ChatGPT, et qui fait baisser les prix dans l'ensemble du secteur. Ils soulignent également le potentiel des agents vocaux qui ne se distinguent pas des humains pour gérer les rendez-vous et le service à la clientèle.
À mesure que les capacités de l'IA se développent, les banques communautaires qui travaillent avec des consultants compétents seront en mesure de tirer parti de ces technologies tout en maintenant la sécurité et la conformité attendues par leurs clients.
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