En bref :
- Bon nombre d’institutions financières ont dépassé le stade de l’expérimentation, mais n’exploitent encore qu’une infime partie des capacités offertes.
- L’IA agentive permet d’alléger la charge administrative et de se concentrer davantage sur la création de valeur à long terme pour les clients et les membres.
- Découvrez comment les banques, les coopératives de crédit, les compagnies d’assurance et les administrateurs de régimes de retraite utilisent l’IA.
- Une stratégie pilotée par la direction, une gouvernance rigoureuse et une transformation centrée sur l’humain sont essentielles pour déployer l’IA de manière responsable dans l’ensemble des services financiers.
Bon nombre d’institutions financières ont dépassé le stade de l’expérimentation et tirent maintenant une réelle valeur de l’IA en la mettant à l’œuvre à grande échelle selon leur modèle opérationnel, leurs priorités et les ressources dont elles disposent. La question n’est plus pour elles de savoir si l’IA est pertinente, mais bien de l’intégrer assez rapidement aux activités de base pour accroître leur productivité, prendre des décisions éclairées et maintenir leur compétitivité dans un marché de plus en plus numérique et riche en données.
Les grandes banques et compagnies d’assurance utilisent l’IA pour prévenir la fraude, analyser le crédit, faciliter le processus de souscription, servir les clients et assurer la conformité, tout en travaillant à l’étendre à l’ensemble de leurs activités. Pour leur part, les banques, coopératives de crédit et compagnies d’assurance de taille moyenne y voient un moyen de rivaliser avec la concurrence, ce qui les pousse à adopter des solutions d’IA éprouvées pour améliorer leurs activités et accroître leur productivité.
Malgré cet élan, de nombreuses institutions n’exploitent encore qu’une infime partie des capacités existantes. Au cours des quatre prochaines années, les chefs de file du secteur miseront de plus en plus sur l’IA agentive pour faire évoluer leurs activités et se concentreront davantage sur la création d’une valeur durable pour leurs clients, moteur de leur croissance.
Où en sont les institutions financières dans leur transformation par l’IA?
Nous avons sondé 113 sociétés de services financiers au Canada afin de mieux comprendre l’état de l’adoption de l’IA et de la transformation numérique dans le secteur. Voici ce qui en ressort :
Notre Rapport sur l’avenir de l’IA : du projet pilote à l’ère de l’IA agentive présente une analyse approfondie des tendances canadiennes en matière d’IA.
Au-delà de la finance numérique : exploiter l’IA pour créer des modèles axés sur la valeur
Dans un contexte où la concurrence s’intensifie et où les institutions financières tentent de joindre une clientèle adepte du numérique, l’IA agentive est appelée à devenir un facteur de différenciation majeur d’ici 2030.
Les agents d’IA peuvent transformer les données en leviers pour agir à une échelle que les institutions avaient jusque-là du mal à atteindre, à condition de poser les fondements nécessaires. Celles-ci peuvent alors accroître la valeur offerte aux clients et aux membres tout en allégeant le fardeau administratif à l’interne. Plutôt que de traiter les questions ponctuelles, les employés passent plus de temps à créer des liens de confiance durables avec ces clients et membres.
À quoi reconnaîtra-t-on les chefs de file en IA dans les services financiers en 2030?
Les banques utilisent l’IA pour :
- simplifier la complexité opérationnelle, réduire les frictions dans les processus et soutenir leur croissance;
- créer un environnement décisionnel décloisonné entre les fonctions liées aux risques, aux opérations et au service à la clientèle;
- coordonner les décisions liées au crédit, à la trésorerie, à la prévention de la fraude et au service en assurant une supervision humaine appropriée;
- renforcer la cybersécurité et la détection de la fraude ainsi que la surveillance et les interventions en temps réel.
Les coopératives de crédit utilisent l’IA pour :
- personnaliser davantage les services, tisser des relations de confiance avec les membres et soutenir la croissance responsable;
- assurer une gestion des risques en temps réel tout en offrant des expériences plus adaptées aux membres;
- mieux soutenir les décisions humaines tout en préservant la relation de confiance qui les distingue auprès de leurs membres;
- mieux aligner les produits, les services et la mission sur les attentes changeantes des membres.
Les compagnies d’assurance utilisent l’IA pour :
- améliorer les processus globaux de souscription et de traitement des demandes de règlement;
- fonder la gestion des risques et la tarification sur des analyses approfondies;
- accroître la productivité et favoriser la croissance en dotant les équipes de meilleures données et d’outils propulsés par l’IA;
- offrir un service à la clientèle plus efficace grâce aux agents d’IA.
Les administrateurs de régimes de retraite et d’avantages sociaux utilisent l’IA pour :
- soutenir la répartition des actifs, la modélisation de scénarios et les prévisions de risques à long terme;
- éclairer les décisions liées aux activités de placement et de fonctionnement tout en maintenant une supervision humaine et une reddition de comptes claire;
- obtenir plus de données sur les risques et la performance et pour les décisions relatives au versement des prestations;
- renforcer la gouvernance en améliorant la transparence, la production de rapports et la prise de décisions.
Toutes les institutions financières utilisent l’IA pour :
- mettre en œuvre des modèles opérationnels plus centrés sur les clients qui permettent de personnaliser les échanges et de créer de la valeur dans l’ensemble des segments de clientèle et des canaux;
- accroître l’efficacité opérationnelle ainsi que la productivité des employés, réduire les irritants internes et rehausser l’expérience client;
- fournir aux employés l’information et le soutien nécessaires pour créer des relations de confiance avec les clients ou les membres de tous âges;
- créer une équipe hybride dans laquelle les gens sont aux commandes et sont épaulés par des agents d’IA qui traitent rapidement certaines tâches, produisent des données éclairantes et appuient la prise de décisions.
Mettre en œuvre un nouveau modèle opérationnel reposant sur l’IA agentive dans le secteur des services financiers : quatre facteurs de réussite
Au cours de nos mandats auprès de clients et de notre propre parcours de transformation par l’IA (notre cabinet étant le « client zéro » de nos solutions), nous avons dégagé quatre facteurs déterminants qui permettent aux institutions financières d’orienter leurs efforts le plus efficacement possible à long terme.
De nombreuses institutions financières utilisent déjà l’IA dans une certaine mesure, mais souvent de façon cloisonnée dans différentes fonctions ou pour certains produits. Cette fragmentation nuit à l’acceptabilité, à la transparence et à la clarté des résultats. Sans ces assises, il devient difficile de déployer l’IA efficacement à grande échelle et d’intégrer ses résultats dans le processus décisionnel.
Il importe donc d’élaborer une stratégie d’IA axée sur la valeur recherchée. Celle-ci doit être fondée sur un portrait réaliste de la situation actuelle et tenir compte du modèle opérationnel visé ainsi que des objectifs concrets poursuivis (p. ex., accélérer le processus décisionnel ou réduire les tâches manuelles). Elle doit également s’accompagner d’une feuille de route du changement établie selon les exigences réglementaires.
La stratégie doit aussi prévoir comment l’institution assurera la veille, la gouvernance et l’adaptation aux changements constants, cette technologie évoluant rapidement, comme en témoigne l’essor de l’IA agentive et de l’orchestration multiagents.
La confiance est primordiale pour intégrer et déployer l’IA, en particulier les agents d’IA, dans une institution financière. L’IA contribue à l’efficacité opérationnelle, à la productivité du personnel et à la production d’analyses approfondies permettant de se démarquer de la concurrence.
Toutefois, de nombreuses institutions tentent de la déployer dans des environnements technologiques complexes, marqués par des systèmes désuets, des architectures fragmentées et des données cloisonnées. Ces obstacles peuvent freiner son déploiement, augmenter les risques de non-conformité et miner la confiance envers les résultats générés par l’IA ou les décisions prises par les agents.
Or, avant de se fier à l’IA, il faut pouvoir se fier aux données qui l’alimentent. Une gouvernance robuste est de mise, qu’il s’agisse de la gestion des données, des cadres de contrôle ou des responsabilités humaines encadrant les systèmes d’IA. Des tactiques telles que les évaluations de l’état de préparation, la cartographie des données et l’analyse de la traçabilité des données offrent la visibilité nécessaire pour localiser les données critiques, comprendre comment elles circulent dans l’institution et corriger les lacunes de qualité ou de gouvernance.
L’équipe de BDO aide les institutions financières à renforcer l’encadrement de l’IA sur trois plans :
- Évaluations – Établir des processus pour vérifier que les systèmes et agents d’IA fonctionnent comme prévu (détection de fraude, souscription, service client, conformité), tant avant le déploiement qu’en cours d’utilisation.
- Mesures de protection – Créer des mécanismes qui encadrent l’IA en matière de sécurité, de protection des renseignements personnels, d’éthique et de conformité réglementaire afin de favoriser la confiance des utilisateurs et de limiter les risques.
- Observabilité – Se doter des structures nécessaires pour suivre le rendement des agents d’IA, surveiller leur comportement et vérifier ce qu’ils font réellement. Cette visibilité est essentielle à l’auditabilité et à la traçabilité des résultats ainsi qu’au respect des exigences réglementaires.
Les institutions doivent faire de la gouvernance une priorité pour garantir que les résultats et les données sources sont exacts, cohérents, sécurisés et conformes.
Les institutions financières doivent se doter d’un cadre de gouvernance solide, mettre en place des mesures de protection et créer un environnement opérationnel propice à l’utilisation responsable de l’IA. Elles doivent notamment amener les employés à comprendre quand et comment se servir de l’IA, leur offrir de la formation pour qu’ils l’utilisent en toute confiance et leur donner des occasions de parfaire leurs compétences à mesure que les outils évoluent. Autrement, l’adoption de l’IA pourrait se fragmenter, les enjeux de conformité, se multiplier et les risques de sécurité, s’accroître. En fin de compte, la confiance à l’endroit des résultats produits par l’IA risque de s’effriter.
- Ziad Akkaoui, associé et chef national, Services-conseils en risque, BDO Canada
Le changement n’est jamais simple. Même la stratégie d’IA la mieux structurée risque de stagner si rien n’est fait rapidement pour gagner la confiance des employés et leur donner le sentiment de prendre part à la transformation – plutôt que d’en subir les contrecoups. L’inquiétude quant aux conséquences de l’IA sur les rôles individuels ne freine pas seulement l’adoption de la technologie, elle mine aussi l’atteinte des objectifs de transformation à long terme.
Avec un accompagnement adéquat, les employés peuvent devenir le meilleur atout. Les institutions doivent donc miser sur des communications claires, offrir des programmes de formation et de perfectionnement, créer des environnements propices aux essais et fournir aux employés des exemples concrets montrant comment l’IA peut accroître leur productivité, stimuler leur créativité et leur donner l’occasion de se consacrer davantage aux relations avec les clients ou les membres.
Notre vision d’avenir 2030 en IA se fonde sur une conviction simple : l’avenir sera porté par l’IA et dirigé par l’humain. À mesure que l’IA s’immisce dans le travail quotidien, l’humain doit occuper un rôle central pour que les décisions, l’exercice du jugement et la responsabilité des résultats demeurent entre ses mains.
Le secteur des services financiers se prête particulièrement bien à l’utilisation de l’IA agentive et des fonctionnalités intégrant l’IA, compte tenu de la richesse des données dont disposent les institutions. Cependant, celles-ci n’ont pas toutes les ressources, les capacités technologiques ou le personnel nécessaires à l’interne pour réaliser le virage vers l’IA et passer à un nouveau modèle opérationnel.
C’est ici qu’un partenaire expérimenté intervient pour vous accompagner, qu’il s’agisse de comprendre l’utilisation actuelle de l’IA ou de consolider les facteurs clés de son déploiement.
Soutenir la transformation par l’IA dans les services financiers
Peu importe où votre institution en est dans son parcours, nous pouvons vous aider à la déployer de façon responsable et à tirer davantage de valeur de vos données, du travail de vos équipes et de vos processus.
Nous avons collaboré avec des banques, des coopératives de crédit, des compagnies d’assurance ainsi que des administrateurs de régimes de retraite et d’avantages sociaux, les accompagnant dans tous les volets de leur démarche, qu’il s’agisse d’initiatives de transformation complète, d’ingénierie des données et du numérique, de cybersécurité, de gouvernance ou de conformité réglementaire. Nous privilégions une approche concrète qui place l’humain aux commandes et qui s’appuie sur nos mandats clients et notre propre transformation par l’IA. Nous vous aiderons ainsi à jeter les bases dont vous avez besoin pour vous démarquer dans un marché de plus en plus concurrentiel.