Non seulement pour améliorer l'efficacité, mais les enquêtes montrent que les institutions financières considèrent l'IA comme un moteur de transformation stratégique

Le 17 mars, PwC a publié le rapport intitulé « L’IA stimule la rénovation et la modernisation du secteur des services financiers en Chine continentale et à Hong Kong » (ci-après dénommé « le rapport »), soulignant que l’intelligence artificielle est passée du stade de projet expérimental à une application à grande échelle. Selon l’enquête menée pour le rapport, 76 % des institutions financières prévoient d’utiliser l’IA pour réaliser une transformation stratégique de leurs activités et pour aider à ouvrir de nouvelles sources de revenus.

Le rapport indique que les institutions interrogées ont déjà obtenu un rendement initial de 11 % à 15 % grâce à leurs investissements dans l’IA, et que 76 % d’entre elles sont actuellement disposées à accepter un taux de rendement inférieur à 10 %, afin d’accélérer la mise en œuvre de leurs stratégies en matière d’IA. Pour ces institutions, tout en se concentrant sur les gains à court terme, elles attachent une plus grande importance à la valeur à long terme que l’IA peut apporter pour renforcer leur position sur le marché, élargir leur espace de développement stratégique et créer de nouvelles opportunités de croissance.

Les répondants ont indiqué que les retours sur investissement issus de leurs projets d’IA se manifestaient principalement par la réduction des pertes liées aux risques, l’amélioration de l’efficacité de la conformité, l’augmentation des revenus et la réduction des coûts. Lors du partage de cas concrets, PwC a souligné qu’une banque avait transformé une étape de son processus de travail, passant d’un contrôle par échantillonnage à une inspection complète utilisant la technologie IA, ce qui a considérablement réduit les pertes liées aux risques.

Le déploiement de cinq grands scénarios d’application, à savoir le service client/chatbots, la gestion des investissements et du patrimoine, la détection de fraude, l’analyse prédictive et la modélisation, ainsi que l’automatisation des processus back-office, génère des retours sur investissement quantifiables et devient rapidement un domaine clé de développement dans les applications d’IA à l’échelle de l’entreprise. Selon un cadre supérieur d’une banque hongkongaise, « il ne s’agit pas seulement d’accroître l’efficacité grâce à l’IA, mais aussi d’utiliser l’IA pour créer de nouvelles propositions de valeur et modèles commerciaux sur le marché. »

Actuellement, l’application de l’IA dans différents secteurs présente des priorités variées. Ni Qing, associé responsable de la gestion des actifs et de la gestion de patrimoine en Chine continentale chez PwC, a déclaré : « Le secteur bancaire se concentre sur la gestion des risques, la lutte contre le blanchiment d’argent et la conformité, tandis que le secteur de l’assurance met l’accent sur l’amélioration du niveau des agents, le service client et la gestion des sinistres. Dans le domaine de la gestion d’actifs et de patrimoine, l’IA est appliquée à la gestion des investissements et des portefeuilles, ainsi qu’à l’analyse des données et du marché. »

Cependant, l’investissement dans la technologie IA reste un enjeu central. Le rapport montre que 61 % des institutions financières consacrent moins de 10 % de leur budget technologique à l’IA, et qu’il existe un écart de 30 % à 40 % entre les investissements en IA et les besoins réels du secteur. Parmi ces institutions, 68 % dans le secteur bancaire, 48 % dans l’assurance et 60 % dans la gestion d’actifs déclarent que leurs investissements ne dépassent pas 10 % de leur budget technologique.

La large adoption de l’IA rencontre encore plusieurs obstacles. Les répondants ont identifié les trois principaux freins à l’augmentation des investissements en IA comme étant la disponibilité des données, la pression réglementaire et la nécessité de maintenir en priorité les systèmes centraux existants. En outre, la pénurie de talents et la rigidité des structures organisationnelles constituent des obstacles majeurs à la déploiement à grande échelle de l’IA, leur impact étant bien supérieur à celui des contraintes budgétaires ou techniques.

En regardant vers l’avenir, le rapport prévoit que le secteur financier connaîtra quatre grandes transformations au cours des cinq prochaines années : premièrement, un service ultra-personnalisé, passant de produits standardisés à un mode de service dynamique en temps réel piloté par l’IA ; deuxièmement, une automatisation poussée et une optimisation des décisions, avec l’IA assumant davantage de responsabilités décisionnelles et devenant un « super collaborateur » pour l’humain ; troisièmement, une conformité proactive et intelligente, passant d’une réponse passive à une conformité intégrée, en temps réel et anticipée ; enfin, une gestion des risques prédictive en temps réel.