Les résultats de la réunion de performance font le buzz, la compétition en IA dans le secteur bancaire entre dans une phase approfondie

Il y a eu une époque où il fallait faire la queue pendant des heures et remplir des formulaires compliqués pour des opérations de prêt. Désormais, il suffit de toucher l’application de banque mobile : en quelques minutes, des limites de crédit et des taux d’intérêt sont diffusés de façon précise. Dans les agences bancaires, les caissiers et les assistants IA dialoguent en temps réel pour résoudre les difficultés de métier ; le « collègue en silicium » est devenu un binôme de travail indispensable pour les employés de première ligne. Des grandes banques publiques aux banques locales, de la conception stratégique au plus haut niveau aux déploiements sur le terrain, l’IA s’infiltre dans tous les aspects et pousse les banques à passer de la « gouvernance par les personnes » à la « gouvernance par la technologie ». Lors des présentations de résultats récentes, les dirigeants ont fréquemment évoqué la stratégie IA : une transformation sectorielle menée par l’IA est déjà largement lancée. Cette transformation ne redéfinit pas seulement les modèles économiques et les modes de collaboration des banques ; elle ramène aussi le service financier à l’essentiel, en élargissant à l’infini le rayon d’action des services et en affinant en continu leur granularité. Mais opportunités et défis coexistent : alors que la compétition IA entre en eaux profondes, des problèmes tels que les îlots de données, la protection de la vie privée et l’adaptation à la réglementation restent encore à résoudre de toute urgence.

Du « travailleur d’appoint » au « collègue en silicium »

Dans un contexte où la complexité des activités bancaires continue d’augmenter, les assistants IA sont devenus la clé pour briser les « îlots de connaissances » et renforcer les capacités de service sur le terrain. Lors de la conférence de présentation des résultats pour l’exercice 2025, le vice-président de la China Construction Bank, Lei Ming, a révélé une série de données : à la fin 2025, pendant les processus de réponse aux problèmes dans les agences de la China Construction Bank, le taux de couverture des assistants IA avait déjà atteint 99,42 %, et le volume d’accès quotidien moyen dépassait 100 000 visites.

Cela signifie que lorsque les employés rencontrent des difficultés liées à une activité et cherchent de l’aide auprès du siège ou des départements de gestion, dans la très grande majorité des cas, l’intelligence artificielle fournit en premier une solution. Ce super mentor, doté du « cerveau le plus puissant », prêt à intervenir à tout moment, patient et disponible sans interruption tout au long de l’année, est en train de modifier les modes de coopération au sein de la banque.

Dans la plateforme technologique du modèle « Gongying Zhiyong » de la Industrial and Commercial Bank of China, le changement est également particulièrement notable : la banque a déjà déployé à grande échelle plus de 500 applications IA dans plus de 30 domaines d’activité. Le personnel numérique IA supporte annuellement l’équivalent de 5,5万个 hommes-année de travail. Ces « employés » sans salaire peuvent travailler 7×24 heures sans interruption, partageant ainsi une pression opérationnelle considérable. La China Merchants Bank s’appuie sur la technologie de grands modèles pour améliorer la qualité et l’efficacité des remboursements de frais : fin de l’année dernière, elle a traité 1 408 500 billets de remboursement dématérialisés, soit une hausse de 23,76 % ; la Bank of 兴业 a des assistants de programmation IA couvrant 90 % des effectifs en R&D ; les assistants d’agents pour les réunions du matin et du soir couvrent plus de 1 500 services et succursales d’institutions.

L’IA est devenue un « binôme de travail » indispensable pour les employés de toutes les lignes d’activité. La China Merchants Bank, sur la ligne retail, développe une série de « petits assistants » pour le retail (« 小助 »), qui fournissent en continu des capacités aux chargés de clientèle et aux équipes back-office dans des scénarios tels que l’exploitation des clients, l’analyse d’activité et la recherche/gestion de patrimoine. Sur la ligne wholesale, elle développe un « petit assistant CRM » pour aider les chargés de clientèle corporate à améliorer la qualité et l’efficacité du service client. Sur la ligne risques, elle développe un « petit assistant de risque » intégré aux processus de travail, afin d’activer une gestion des risques pilotée par l’intelligence. Sur la ligne opérations, elle développe un « petit assistant d’opérations » (« 营小助 ») qui permet des applications dans des scénarios tels que l’assistance numérique, des questions-réponses sur les connaissances opérationnelles, des audits intelligents d’activité, des exercices de service intelligent et des analyses intelligentes d’événements de risque. À la fin 2025, les taux d’utilisation par les chargés de clientèle corporate, le personnel de crédit et les personnels d’opérations des petits assistants correspondants atteignaient respectivement 80,13 %, 80,32 % et 100 %.

Sur le front office directement en contact avec les clients, l’IA redéfinit les frontières du « service ». Les services bancaires traditionnels sont limités par les coûts de main-d’œuvre et peinent souvent à offrir une véritable personnalisation. Aujourd’hui, cependant, la Bank of Communications a ajouté à son système de gestion de patrimoine des fonctions telles que l’explication de produits IA et la génération assistée par IA d’analyses de recherche/gestion ; elle répond ainsi aux besoins de personnalisation des allocations d’actifs d’une large base de clients. La Ping An Bank a amélioré son modèle de service « AI+T+Offline », renforçant l’usage d’outils numériques tels que les assistants IA et la prise d’appels vocaux intelligents, afin d’améliorer l’efficacité des services bancaires à distance. La China Citic Bank utilise les capacités de petits modèles + grands modèles : elle fait remonter certaines opérations telles que l’ouverture et les changements de comptes corporate, construit entièrement un nouveau mode d’exploitation, et améliore l’efficacité de manière consolidée de plus de 2 fois.

Lors de la conférence d’explication des résultats pour l’exercice 2025, une remarque du président de la Bank of 兴业, Lü Jiǎjin, a encore mieux mis en évidence la tendance future. Selon lui, « à l’ère de l’IA, la vie basée sur le silicium remplacera en grande quantité le travail de la vie basée sur le carbone ; il suffit de nourrir certains agents d’IA avec des connaissances financières, y compris sur les fonds, le retail et les pairs, pour qu’une seule personne puisse jouer séparément plusieurs rôles. À l’avenir, les chargés de clientèle ne distingueront plus les types, tels que corporate, retail, ou interbancaire ».

Pénétration globale de l’IA « dans la banque »

La logique centrale de cette « guerre de pénétration » par l’IA est que les banques passent de la traditionnelle « gouvernance par les personnes » à une « gouvernance par la technologie » efficace.

Du virage des « porte-avions » des grandes banques publiques, à l’évasion agile des banques par actions, puis au positionnement précis des banques locales : l’IA n’est plus un simple embellissement « en bonus », mais devient un système nerveux qui s’infiltre dans les ramifications fines de l’activité.

Au niveau de la conception au sommet, toutes les banques placent des pions. D’après les données les plus récentes publiées dans les rapports annuels, Industrial and Commercial Bank of China met en œuvre le plan « Leading AI + Action » à l’échelle du groupe en 2025, pour donner aux quatre scénarios clés — investissement et transactions, acquisition de clients via marketing, prévention et contrôle des risques, amélioration de l’efficacité opérationnelle — les capacités nécessaires. La Poste Savings Bank of China ouvre 10 ensembles de 24 capacités IA universelles à chaque agence, formant un écosystème numérique « AI2ALL » : « une portée globale vers l’extérieur + une amélioration de l’efficacité pour l’ensemble du personnel à l’intérieur ».

La China Merchants Bank propose l’idée « AI First » : sur son échiquier stratégique, l’IA est placée au rang de « priorité, avance, première » ; le changement de la conception au sommet décide aussi du flux des ressources. Qu’il s’agisse des « petits assistants » sur la ligne retail ou des « petits assistants » sur la ligne wholesale, l’IA n’attend plus les besoins d’affaires : elle s’insère activement et redéfinit les processus métier.

Les banques locales n’ont pas non plus de retard : plusieurs banques ayant déjà dévoilé leur rapport annuel ont également mis l’accent sur la stratégie IA. La Chongqing Bank crée l’application de marque « Chongyin XiaoAI », devenant l’une des premières banques urbaines du pays à réaliser une « privatisation des grands modèles + adaptation à des scénarios financiers ». La Qingdao Bank a élaboré le « nouveau plan triennal de stratégie de transformation numérique de la Bank of Qingdao », qui mentionne la création de deux « moteurs intelligents » : capacités IA et valeur des données. La Rural Commercial Bank Rich-Feng a aussi clairement indiqué qu’en 2025, sur la base d’un cadre open source, elle bâtira une plateforme IA à l’échelle de l’ensemble de la banque, formant un écosystème d’applications d’agents couvrant les principales lignes d’activité. La construction de capacités IA est entrée dans une phase d’applications à grande échelle.

L’IA devient aussi un mot à très haute fréquence lors des présentations de résultats. En visant l’avenir, et en se concentrant sur les travaux clés pour construire « Industrial and Commercial Xingong intelligente et numérique », le vice-président de la Industrial and Commercial Bank of China, Zhao Guide, a indiqué qu’en poursuivant l’exécution de l’action « Leading AI + », l’accent est mis sur quatre dimensions : intelligence, sagesse, calcul intelligent et jouissance intelligente. Elle innove aussi en créant des « agents financiers intelligents », afin de faire évoluer le positionnement de la technologie : de support en coulisses vers moteur en première ligne. Elle accélère la construction d’un modèle de service « un client, un conseiller », pour faire de l’IA le pont le plus direct entre la banque et les clients.

Le vice-président de la Bank of Communications, Qian Bin, a précisé qu’il faut faire passer l’IA d’une application en points isolés à une transformation vers une intégration globale. Les mesures qu’il a proposées — renforcer les capacités de la technologie elle-même, approfondir la liaison entre les services et les activités ainsi que les employés, améliorer le marché des services et les clients, rehausser le niveau de prévention et de contrôle des risques par l’intelligence — montrent clairement que l’IA est profondément intégrée dans la conception au sommet de la banque et devient une nouvelle force productive pour réduire les coûts, améliorer la qualité et augmenter l’efficacité.

Wu Zewei, chercheur associé de la Su-Shang Bank, a déclaré que la décision autonome, la réponse en temps réel et la capacité d’apprentissage intelligent de l’IA redéfiniront entièrement le modèle d’activité bancaire. Cela inclut notamment : amélioration de l’expérience client, où l’IA redéfinit les façons de connecter la banque et les clients grâce à l’interaction multimodale et aux services personnalisés, permettant une présence de l’assistance tout au long du cycle client, une gestion du patrimoine personnalisée et une surveillance anti-fraude en temps réel ; mise à niveau de la gestion des risques : l’IA peut faire passer le contrôle des risques de « réponse après coup » à « interception en temps réel + prédiction et alerte », permettant une refonte de l’évaluation du crédit, une détection de fraudes complexes, une automatisation de la conformité, et la construction d’un filet de protection sur l’ensemble du processus ; amélioration de l’efficacité opérationnelle : l’IA pilote l’évolution des processus d’affaires bancaires vers une transformation « zéro contact » et « adaptative », libérant la productivité de l’organisation, réalisant l’automatisation des processus, la scientificité des décisions et l’évolution des connaissances organisationnelles, etc.

Ces défis restent à résoudre

De l’évolution de l’architecture à l’intégration complète, en passant par la décision intelligente, la compétition IA dans la banque est entrée en eaux profondes.

La manière d’assurer que les applications technologiques soient plus sûres et contrôlables devient un facteur de premier plan dans la transformation numérique des banques. Lors de la rencontre de présentation des résultats, le président de la Industrial and Commercial Bank of China, Liu Jun, l’a dit clairement : les conditions préalables des applications technologiques. Il a indiqué que « la technologie utilisée par l’Industrial and Commercial Bank of China est une technologie relativement nouvelle, mais cette technologie doit nécessairement avoir été validée par le marché et validée par notre capacité interne forte ; sinon, nous n’oserions pas la placer en hâte au-dessus du système, car protéger la confidentialité des clients et la sécurité de l’information est la responsabilité la plus importante pour une banque ». Liu Jun a souligné : « Par conséquent, l’Industrial and Commercial Bank of China intègre les technologies avancées dans les processus opérationnels, et cela doit obligatoirement reposer sur la validation du système comme condition préalable ».

Le vice-président de la China Citic Bank, Gu Lingyun, a insisté : « Il faut rendre le bouclier de sécurité encore plus solide, planifier de façon légèrement en avance des capacités de calcul intelligentes, introduire de nouvelles technologies de sécurité, pour garantir la sécurité, la fiabilité et le contrôle des applications IA ».

Zhao Guide a également évoqué : améliorer l’efficacité de la gouvernance, construire un système de prévention et de contrôle de la sécurité sur l’ensemble de la chaîne des applications IA, couvrant efficacement des domaines tels que la sécurité des infrastructures technologiques, la sécurité des données, la sécurité des modèles et la sécurité des applications.

Du point de vue de Dong Shimiao, chercheur en chef de la China United Finance, les applications de l’intelligence artificielle ne provoquent pas seulement des changements positifs aux niveaux des affaires, de l’organisation et de la cognition, mais posent aussi de nouveaux problèmes en matière de technologie, de réglementation et de talents. Au niveau technique, les « îlots de données » formés dans un écosystème de données fragmenté peuvent entraîner des biais de modèle ; la protection de la confidentialité et de la sécurité des données pendant l’entraînement doit aussi être résolue de toute urgence. Du côté des algorithmes, le processus de décision des modèles non transparent et le risque de « hallucinations » de l’intelligence artificielle générative rendent l’application plus difficile. Les menaces à la cybersécurité se sont également accrues. Du côté de la réglementation, d’une part, le système actuel de supervision financière est principalement conçu pour les modes d’affaires traditionnels et ne dispose pas de moyens efficaces de réglementation pour les nouvelles activités induites par la technologie d’IA. D’autre part, les institutions financières transnationales font face à des défis de conformité causés par des différences de normes réglementaires entre différentes juridictions.

Le reporter du Beijing Business Daily, Song Yitong

(Rédaction : Qian Xiaorui)

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