Comment préparer votre banque à l'IA : Un guide pratique

Pour que votre banque soit prête pour l'IA avec InvestGlass, vous devez d'abord évaluer votre technologie actuelle, la qualité de vos données et l'expertise de votre personnel. Ce guide fournit des étapes pratiques sur la façon de préparer votre banque à l'IA en évaluant ces domaines et en élaborant une stratégie d'IA solide. Vous apprendrez comment améliorer votre infrastructure, gérer efficacement les données et former votre équipe pour une intégration réussie de l'IA dans le secteur bancaire.

Principaux points à retenir

• Les banques doivent évaluer leur état de préparation à l'IA en évaluant l'infrastructure technologique, la qualité des données et l'expertise du personnel afin d'identifier les améliorations nécessaires à une intégration réussie de l'IA.
• L'élaboration d'une stratégie d'IA solide implique de fixer des objectifs clairs, de créer une feuille de route complète pour la mise en œuvre et de définir des indicateurs de performance clés afin d'aligner les initiatives d'IA sur les objectifs de l'entreprise.
• La formation continue et le perfectionnement des employés, ainsi que les partenariats stratégiques avec les fournisseurs d'IA, sont essentiels pour une adoption efficace de l'IA et une innovation continue dans le secteur bancaire.

Évaluer votre état de préparation à l'IA

Avant d'explorer les possibilités offertes par l'IA, évaluez les capacités actuelles de votre banque. Évaluez l'infrastructure technologique, la qualité des données et l'expertise du personnel pour identifier les lacunes en matière de préparation à l'IA. L'amélioration des plateformes technologiques et analytiques est nécessaire pour que les banques puissent développer des initiatives d'IA et améliorer l'engagement des clients et l'efficacité opérationnelle. Définissez des objectifs et évaluez l'expertise du personnel pour garantir une mise en œuvre réussie de l'IA.

Infrastructure technologique

​L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur bancaire nécessite une infrastructure technologique solide, mettant en avant les ressources informatiques en nuage et les capacités de traitement de données avancées. Un changement important est en cours, les banques passant des systèmes mainframe traditionnels à des infrastructures cloud pilotées par l'IA. Selon une enquête mondiale menée auprès de 650 décideurs bancaires, cette transition est essentielle pour améliorer l'agilité et les services centrés sur le client. Les investissements dans l'informatique et les réseaux à haute performance sont essentiels pour éviter les goulets d'étranglement opérationnels et assurer un déploiement sans faille de l'IA. Par exemple, JPMorgan Chase a fait état d'une augmentation de 10 à 20 % de l'efficacité des ingénieurs logiciels. une augmentation de 10 à 20 % de l'efficacité des ingénieurs logiciels grâce à l'utilisation d'assistants de codage IA, ce qui souligne les avantages tangibles de l'intégration de l'IA à une infrastructure robuste. Les systèmes informatiques hérités posent souvent problème aux banques, nécessitant des investissements dans des mises à niveau technologiques axées sur l'IA afin de stimuler l'efficacité opérationnelle. Les outils d'analyse de données en libre accès ont fait progresser l'IA dans le secteur bancaire, en rendant l'apprentissage automatique plus accessible. L'automatisation par intelligence artificielle rationalise les opérations et réduit les coûts en remplaçant les tâches manuelles par des processus informatiques efficaces.

Qualité et disponibilité des données

Des données de haute qualité sont cruciales pour une mise en œuvre efficace de l'IA. De nombreuses banques se heurtent à la qualité des données existantes, car elles n'ont souvent pas été collectées dans l'optique de l'IA. Des politiques claires de gestion des données maintiennent la précision et la cohérence, garantissant des données fiables pour l'entraînement des modèles d'IA.

Expertise du personnel

Une équipe compétente est essentielle à la réussite de la mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire. L'évaluation des compétences actuelles de l'équipe permet de déterminer si une formation supplémentaire ou une embauche est nécessaire. L'implication de l'équipe actuelle dans la planification de l'IA démontre comment l'IA améliorera l'efficacité et la valeur de leur travail, ce qui conduira à de meilleurs résultats.

Construire une stratégie forte en matière d'IA

Investir dans l'IA aide les institutions financières à relever les défis commerciaux et à rester compétitives. Une approche stratégique implique de fixer des objectifs clairs, d'établir une feuille de route de mise en œuvre et de mesurer les indicateurs clés de performance pour s'assurer que les décisions financières éclairées sont alignées sur les objectifs de l'entreprise. La planification à long terme des investissements dans l'IA favorise l'innovation, permettant aux banques de développer de nouveaux produits et d'améliorer la prestation de services.

Fixer des objectifs clairs en matière d'IA

Des objectifs clairs en matière d'IA permettent d'aligner les investissements technologiques sur les objectifs stratégiques. Les objectifs peuvent inclure l'amélioration de la satisfaction des clients grâce à des services personnalisés ou l'amélioration des capacités de détection des fraudes. Des objectifs clairs en matière d'IA garantissent une meilleure allocation des ressources et de meilleurs résultats des technologies d'IA dans le secteur bancaire.

Feuille de route pour la mise en œuvre

Une feuille de route détaillée pour la mise en œuvre est cruciale pour la réussite de l'IA. Il s'agit notamment de définir des accords de niveau de service (SLA) clairs avec les fournisseurs afin d'assurer une assistance rapide et la fiabilité des services. Une feuille de route bien définie permet d'équilibrer l'adoption de la technologie avec les risques potentiels et de garantir une bonne gouvernance des données.

Indicateurs clés de performance (ICP)

Les indicateurs clés de performance sont essentiels pour évaluer les performances de l'IA et garantir l'alignement sur les objectifs de l'entreprise. Le suivi permanent et le retour d'information des utilisateurs sont essentiels à l'amélioration continue des solutions d'IA proposées par les fournisseurs.

Investir dans une gestion des données prête pour l'IA

Une gestion efficace des données maximise les avantages de l'IA dans le secteur bancaire. Une stratégie de données unifiée, intégrant des données provenant de sources telles que le CRM et les transactions, améliore les modèles d'IA et facilite une meilleure utilisation des données.

Intégration des données

Une stratégie de données unifiée est nécessaire pour l'adoption de l'IA dans les banques. Les données doivent être intégrées à partir de sources telles que le CRM et les transactions afin de garantir une mise en œuvre efficace de l'IA. InvestGlass CRM et PMS sont entièrement intégrés à votre modèle préféré LLM SLM. Les données synthétiques peuvent être utilisées pour tester les produits et améliorer les expériences des clients, en améliorant les modèles d'IA.

Sécurité des données

Des protocoles de sécurité avancés, tels que le cryptage et l'authentification multifactorielle, protègent les données des clients. La gestion de la conformité en temps réel et les outils automatisés de conformité AML aident les banques à répondre aux exigences réglementaires en matière de sécurité des données. La communication de ces mesures de protection rassure les clients quant à la sécurité de leurs données.

Gouvernance des données

De solides politiques de gouvernance des données sont essentielles pour une mise en œuvre efficace de l'IA. Le respect des réglementations en matière de confidentialité des données renforce la confiance et garantit une gouvernance responsable des données. InvestGlass peut être hébergé sur vos serveurs ou sur le nuage suisse. Le coût de l'hébergement sur un serveur GPU est généralement compris entre CHF 1000 et CHF 5000 par mois en fonction de vos besoins, de la puissance et de la configuration. Des politiques d'utilisation des données clairement définies guident les équipes dans l'utilisation éthique et efficace des données dans les applications d'IA.

Exploiter les algorithmes avancés et l'apprentissage automatique

Les algorithmes de pointe améliorent considérablement la prise de décision dans le secteur bancaire en analysant efficacement de vastes ensembles de données. L'apprentissage automatique aide les banques à identifier les tendances et à automatiser les processus, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et les interactions avec les clients. Collaborer avec des fournisseurs d'IA permet d'accéder à des connaissances et des ressources spécialisées, ce qui accélère la mise en œuvre de l'IA.

Sélection de l'algorithme

Le choix du bon algorithme est essentiel à la réussite des initiatives d'IA dans le secteur bancaire. L'algorithme sélectionné doit s'aligner sur les besoins et les objectifs spécifiques de vos projets d'IA, afin d'améliorer la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Modèle de formation sur des serveurs sur site

Des données de haute qualité sont essentielles pour l'entraînement des modèles d'IA, car elles ont un impact direct sur la précision de leurs prédictions. L'entraînement des modèles d'apprentissage automatique avec des données pertinentes garantit des informations fiables, cruciales pour une mise en œuvre efficace de l'IA dans le secteur bancaire. InvestGlass propose des formations sur le cloud ou sur site pour une plus grande souveraineté des données et une persistance de la résidence.

Amélioration continue

Les mises à jour régulières et les perfectionnements des modèles d'IA s'adaptent aux nouvelles données et aux conditions changeantes du paysage bancaire. L'amélioration continue garantit que les modèles d'IA restent efficaces au fil du temps, en conservant leur pertinence et leur efficacité.

Améliorer les interactions avec les clients grâce à l'IA

L'IA transforme les interactions avec les clients dans le secteur bancaire en offrant des expériences personnalisées et une efficacité opérationnelle. Elle utilise les données pour une segmentation dynamique, en permettant la banque vocale et en offrant des solutions financières sur mesure. Elle améliore l'efficacité opérationnelle en rationalisant les processus de transaction et en permettant une prestation de services plus rapide.

Assistants virtuels

Les assistants virtuels alimentés par l'IA améliorent le service à la clientèle en fournissant des réponses instantanées aux demandes de renseignements courantes. Ces chatbots traitent efficacement un grand nombre d'interactions avec les clients, réduisent les temps d'attente et améliorent la prestation de services d'interaction avec les clients. L'IA générative fournit des réponses contextuelles et émotionnellement intelligentes aux demandes des clients, en faisant remonter de manière transparente les problèmes complexes à des agents humains si nécessaire.

Recommandations personnalisées

L'IA peut exploiter les données sur le comportement des clients pour prédire leurs besoins financiers futurs, ce qui permet aux banques de proposer des solutions de manière proactive. Il en résulte des recommandations hautement personnalisées pour les produits et services financiers, ce qui améliore l'engagement et la satisfaction des clients, en tirant parti de l'IA.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments aide les banques à déchiffrer les émotions des clients à partir de divers canaux de communication, ce qui permet d'améliorer la prestation de services. Les outils de traitement du langage naturel évaluent le sentiment des clients, ce qui favorise leur satisfaction et leur fidélité.

Garantir la conformité et l'utilisation éthique de l'IA

La confiance dans les données et les modèles est essentielle pour des applications d'IA efficaces, nécessitant des garde-fous robustes pour garantir des résultats précis et pertinents. L'automatisation des processus de reporting réglementaire grâce à l'IA réduit considérablement les coûts de mise en conformité et améliore la précision. Un cadre d'IA responsable établit des normes éthiques dans le secteur bancaire.

Conformité réglementaire

L'IA dans le secteur bancaire doit se conformer à des réglementations en constante évolution telles que le GDPR et le projet de loi sur l'IA. Le respect de ces réglementations garantit que les applications d'IA fonctionnent dans le cadre de directives légales, ce qui atténue les risques de non-conformité. Le contrôle continu de la conformité aux lois sur la protection des données maintient la confiance et garantit une utilisation éthique de l'IA.

Pratiques éthiques en matière d'IA

Donner la priorité à la transparence dans les applications de l'IA maintient la confiance des clients dans les services bancaires. Les pratiques éthiques en matière d'IA garantissent que les décisions de l'IA sont impartiales et inclusives, promouvant ainsi la responsabilité dans le secteur bancaire.

Protection des consommateurs

Une gouvernance efficace de l'IA comprend

• Mise en place de comités d'éthique pour superviser le déploiement de l'IA
• Garantir l'équité, la transparence et la responsabilité
• Contrôles de conformité
• Mettre en œuvre des initiatives de transparence pour protéger les clients des dommages potentiels liés à l'IA.

Formation et perfectionnement des salariés

La formation et le perfectionnement des employés sont essentiels pour une utilisation efficace des outils d'IA dans le secteur bancaire. De nombreux professionnels ont besoin d'une formation approfondie pour utiliser efficacement les outils d'IA générative. Une philosophie claire en matière de formation à l'IA guide le développement des employés et garantit une utilisation efficace de la technologie de l'IA. En dotant les employés des compétences nécessaires en matière d'IA, on améliore l'efficacité et on favorise l'innovation au sein de l'organisation.

Programmes de formation à l'IA

Les programmes de formation à l'IA efficaces tiennent compte des différents niveaux de compétences et des besoins des départements, en évitant une approche unique. Une formation à l'IA sur mesure permet aux employés de mieux comprendre les applications de l'IA spécifiques à leur secteur d'activité. Les entreprises peuvent développer ces programmes en s'appuyant sur l'expertise interne ou en utilisant des ressources externes comme les plateformes d'apprentissage en ligne telles que LinkedIn Learning et Google.

Équipes interfonctionnelles

Il est essentiel de favoriser la collaboration interfonctionnelle pour une intégration efficace de l'IA dans divers processus d'entreprise. Les équipes interfonctionnelles, composées de membres de différents services, comblent les lacunes en matière de communication et apportent des perspectives diverses, ce qui améliore la mise en œuvre de l'IA. Cette collaboration garantit une contribution globale et favorise une intégration réussie de l'IA.

Apprentissage continu

La formation continue et les possibilités de développement des compétences sont essentielles pour suivre les progrès rapides de l'IA. La promotion d'une culture de l'apprentissage continu permet aux employés de rester au fait des dernières avancées en matière d'IA, ce qui favorise l'adaptabilité et la croissance. La pratique des initiatives d'IA améliore encore la compréhension et l'amélioration des compétences.

Collaborer avec les fournisseurs et les partenaires de l'IA

La collaboration avec les fournisseurs et les partenaires de l'IA est cruciale pour une mise en œuvre réussie de l'IA. L'évaluation des fournisseurs potentiels d'IA sur la base de leur expérience dans le secteur, de leurs modèles de tarification et de leurs pratiques de sécurité garantit l'alignement sur les objectifs stratégiques et les besoins techniques. L'intégration avec des FinTechs tierces permet aux banques d'élargir leur offre de services et d'atteindre une plus grande base de clients. InvestGlass offre une IA ouverte qui vous aide à vous connecter avec la plupart des fintechs !

Sélection des fournisseurs

La sélection de fournisseurs d'IA réputés garantit l'alignement sur les objectifs stratégiques et permet de relever des défis organisationnels spécifiques. Une évaluation complète des fournisseurs sur la base de leurs capacités techniques et de leur expertise sectorielle facilite la sélection des partenaires les plus appropriés pour la mise en œuvre de l'IA.

Modèles de partenariat

Les partenariats dans le domaine de l'IA peuvent être très variés, comprenant des collaborations bilatérales et des écosystèmes plus vastes impliquant de multiples partenaires. Les différents modèles de partenariat, tels que les coentreprises, les alliances stratégiques et les écosystèmes, améliorent le partage des ressources et l'expertise dans les projets d'IA.

Gestion des fournisseurs

Des protocoles de communication clairs avec les fournisseurs d'IA sont essentiels pour maintenir des relations de travail productives et garantir l'alignement des projets. Une gestion efficace des fournisseurs repose sur une communication claire et des protocoles de gestion bien définis pour favoriser des collaborations fructueuses.

Protéger vos investissements dans l'IA pour l'avenir

La pérennisation des investissements dans l'IA garantit l'adaptabilité aux futures avancées technologiques et aux changements réglementaires. Encourager l'expérimentation en toute sécurité permet aux organisations de comprendre leurs besoins technologiques avant l'adoption généralisée de l'IA. L'IA devrait considérablement augmenter les bénéfices des banques au niveau mondial, ce qui rend l'investissement continu dans les technologies d'IA bancaire crucial pour maintenir un avantage concurrentiel dans le secteur bancaire.

Évolutivité

Les solutions d'IA doivent se développer parallèlement à la croissance d'une institution et à l'augmentation des exigences opérationnelles. Elles doivent s'adapter pour soutenir la croissance de l'entreprise et l'efficacité opérationnelle au fur et à mesure de l'évolution des demandes.

L'innovation

L'investissement continu dans les technologies de l'IA permet aux institutions financières de conserver un avantage concurrentiel. L'exploration des technologies d'IA émergentes et leur intégration dans les opérations bancaires permettent aux banques de garder une longueur d'avance sur la concurrence et de continuer à innover.

Gestion des risques

L'IA améliore la gestion des risques en permettant aux banques d'analyser de vastes ensembles de données pour améliorer la détection des fraudes et les évaluations de crédit. L'automatisation de l'analyse des données et l'amélioration des temps de réponse aux menaces émergentes aident les banques à atténuer efficacement les risques potentiels.

Résumé

En résumé, l'adoption de l'IA dans le secteur bancaire n'est pas seulement bénéfique - elle est essentielle pour rester compétitif dans un paysage numérique qui évolue rapidement. En se préparant à l'IA, les banques peuvent améliorer les interactions et les parcours des clients, de l'accueil au traitement des prêts, et améliorer considérablement la gestion des habitudes de dépenses et des objectifs financiers. InvestGlass AI, par exemple, s'appuie sur des algorithmes avancés et l'intelligence artificielle pour rationaliser la gestion des données provenant de diverses sources, en assurant une intégration transparente avec les systèmes existants. Cela permet de réduire le taux de désabonnement et de renforcer la confiance des clients en offrant une protection solide contre les menaces de sécurité et les transactions frauduleuses. En outre, près de deux tiers des institutions financières qui ont mis en œuvre l'IA font état d'une amélioration de l'efficacité et de la satisfaction des clients. Avec des outils comme Microsoft Copilot, l'IA peut aider à répondre aux demandes de conformité au niveau des États et à d'autres opérations en contact avec la clientèle, aidant ainsi les banques à ne pas se contenter de réagir aux besoins des clients sur les plateformes numériques, mais à les anticiper. Ainsi, les banques qui attendent de voir ce qui va se passer risquent de se retrouver désavantagées. Prendre des mesures dès aujourd'hui pour exploiter tout le potentiel de l'IA, comme celles proposées par InvestGlass, stimulera l'innovation, renforcera la sécurité et garantira que les banques conservent un avantage concurrentiel dans un paysage financier en constante évolution.

Questions fréquemment posées

Pourquoi est-il important d'évaluer l'état de préparation des banques à l'IA ?

L'évaluation de l'état de préparation à l'IA est essentielle pour identifier les lacunes en matière de technologie, de qualité des données et d'expertise du personnel, ce qui facilite le processus de mise en œuvre de l'IA. En comblant ces lacunes, les banques peuvent exploiter efficacement l'IA pour améliorer leurs opérations et leur service à la clientèle.

Quels sont les éléments clés d'une stratégie d'IA solide pour les banques ?

Une stratégie d'IA solide pour les banques doit comprendre des objectifs clairs en matière d'IA, une feuille de route complète pour la mise en œuvre et la mesure d'indicateurs clés de performance (ICP) pour garantir l'alignement sur les objectifs de l'entreprise. Cette approche facilite un déploiement structuré et efficace des initiatives en matière d'IA.

Comment l'IA peut-elle améliorer les interactions avec les clients dans le secteur bancaire ?

L'IA améliore les interactions avec les clients dans le secteur bancaire en offrant des expériences personnalisées grâce à des assistants virtuels et des recommandations sur mesure, tout en employant l'analyse des sentiments pour affiner la qualité du service. Cette approche améliore considérablement la satisfaction et l'engagement des clients.

Quel rôle joue la sécurité des données dans la mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire ?

La sécurité des données joue un rôle essentiel dans la mise en œuvre de l'IA dans le secteur bancaire en protégeant les informations des clients, en garantissant le respect des réglementations et en favorisant la confiance avec les clients. Des mesures de sécurité robustes et des outils de conformité sont essentiels pour maintenir cette intégrité.

Pourquoi la formation continue est-elle importante pour les employés des banques pilotées par l'IA ?

La formation continue est cruciale pour les employés des banques pilotées par l'IA, car elle leur permet de rester au fait des dernières avancées et de disposer des compétences nécessaires pour exploiter efficacement les outils d'IA. Cette capacité d'adaptation favorise la croissance individuelle et organisationnelle dans un paysage technologique en évolution rapide.