Yang Bingbing de la China Everbright Bank : Se concentrer sur quatre axes : puissance de calcul, algorithmes, données et fonctionnalités, en veillant à ce que chaque investissement soit parfaitement ciblé.

31 mars : informations depuis le front financier. La Banque Everbright a tenu aujourd’hui une réunion de présentation des résultats 2025. Le vice-président Yang Bingbing a déclaré qu’au cours de l’année écoulée, la Banque Everbright a concentré ses ressources en technologies financières vers des domaines clés, afin d’utiliser la technologie pour permettre la transformation des activités de l’ensemble du secteur. En 2025, l’investissement annuel en technologie représente plus de 5 % des revenus d’exploitation ; cette ampleur montre pleinement l’importance accordée par la banque au développement des technologies financières. La banque n’a pas étalé ses efforts à l’aveugle, mais s’est concentrée avec précision sur quatre directions centrales : puissance de calcul, algorithmes, données et fonctionnalités, afin que chaque investissement soit employé à bon escient, offrant un appui solide et une garantie fiable pour le développement de haute qualité des activités de l’ensemble du secteur.

Premièrement, en matière de puissance de calcul, la banque suit le principe « par étapes, en donnant la priorité à ce qui est nécessaire en urgence », et fait progresser simultanément la construction de la puissance de calcul généraliste et de la puissance de calcul intelligente, les deux ayant des priorités différentes mais complémentaires. La puissance de calcul généraliste vise « l’adaptation universelle » et répond aux besoins fondamentaux en puissance de calcul pour les activités de tout le secteur ; la puissance de calcul intelligente recherche « le spécifique et l’excellent », en se concentrant sur des scénarios clés tels que les applications d’IA. 2025 constitue un point de bascule important dans le développement de la puissance de calcul de la banque : la vitesse de croissance de la puissance de calcul intelligente est largement supérieure à celle de la puissance de calcul généraliste ; par rapport à l’année précédente, l’augmentation est proche de 150 %, ce qui jette des bases solides pour approfondir ensuite les applications d’IA et améliorer l’efficacité de l’habilitation technologique.

Deuxièmement, en matière d’algorithmes, la banque met l’accent sur la création d’une matrice d’assistants intelligents « 9×10 ». « 9 » signifie couvrir 9 catégories de postes de travail ; « 10 » signifie disposer de 10 capacités générales. L’objectif central est de permettre aux employés d’améliorer leur efficacité au travail. À l’heure actuelle, cette matrice d’assistants intelligents couvre plus de 15k employés, soit près de 35 % de l’effectif total. Par exemple, l’assistant des responsables de clientèle pour les entreprises a produit au total plus de 37 000 rapports intelligents de différents types, couvrant l’ensemble du processus, de la prospection marketing en amont des activités de crédit, à l’enquête préalable, puis à la gestion après l’octroi, réduisant considérablement la charge de travail des responsables de clientèle. Par ailleurs, la banque renforce continuellement la constitution d’une équipe de talents professionnels ; à l’échelle de l’ensemble du pays, près d’une centaine de personnes ont obtenu une certification de qualification de modéliste, améliorant encore les capacités spécialisées de construction de modèles. En outre, la banque déploie à grande échelle des applications « IA + RPA » : en 2025, 610 nouveaux scénarios d’automatisation intelligente ont été ajoutés au cumul, permettant d’économiser plus de 1100 personnes-années de temps de travail, améliorant nettement l’efficacité opérationnelle. La banque prend la croissance continue de la consommation de tokens comme indicateur central pour mesurer la profondeur des applications d’IA, et pousse les applications intelligentes à passer de « utilisables » à « pratiques, d’usage régulier ».

Troisièmement, en matière de données, le vice-président estime que l’ère de l’IA ne consiste pas seulement à ce que l’humain utilise les données ; c’est davantage l’IA qui utilise les données. Les ensembles de données de haute qualité accumulés au fil du temps sont la clé pour que l’IA « comprenne, lise et interprète bien », et pour exploiter au maximum sa valeur. En 2025, la banque a fait progresser de manière systématique la construction d’ensembles de données de haute qualité : elle a fusionné pleinement des données d’activité, des données externes, des métadonnées et d’autres types de données structurées et non structurées, afin de faire évoluer les données de « exactes et utilisables » vers « compréhensibles, raisonnables et exécutables », permettant ainsi aux données de devenir véritablement l’actif central qui entraîne le développement des activités. Par ailleurs, concernant les applications de données destinées aux premières lignes des agences et succursales, la banque a développé en interne l’outil interactif d’aide à la réponse intelligente « Wen Shu », qui réduit le seuil d’utilisation des données ; la couverture de « Wen Shu » inclut plus de 6000 indicateurs, et le nombre d’utilisateurs actifs actuels est proche de 5000. Cela permet d’habiliter et d’augmenter l’efficacité dans des scénarios tels que la prise de décision de gestion en première ligne, les due diligences des entreprises et la prospection et acquisition de clients.

Quatrièmement, en matière de fonctionnalités, la banque se concentre sur la mise à niveau des systèmes clés de l’activité et l’habilitation de projets prioritaires, en utilisant une conduite à deux roues pour améliorer la capacité de soutien technologique. D’une part, elle progresse de façon exhaustive avec le remplacement et la mise à niveau de systèmes d’activité importants, tels que le nouveau système de cœur de métier et le nouveau système de guichet intégré ; cela consolide et renforce la compétitivité de base dans les domaines clés. D’autre part, elle soutient pleinement des équipes dédiées qui font avancer la finance inclusive, la finance de la chaîne d’approvisionnement, les crédits au détail, etc., en renforçant continuellement la qualité et l’efficacité de bout en bout des processus d’acquisition, d’activation et de rétention de clients en ligne. Par exemple, la banque a restructuré le processus d’affaires en ligne de la finance inclusive à destination des entreprises ; le délai moyen d’approbation s’améliore de plus de 80 % par rapport au mode traditionnel, améliorant fortement l’expérience client. Elle a déployé plus de 30 projets de chaînes de référence pour la chaîne d’approvisionnement. En même temps, elle améliore le niveau de digitalisation des produits traditionnels de crédit aux particuliers, et met en place un système de recouvrement des créances après octroi pour les crédits aux particuliers ; ce système permet des opérations en ligne sur l’ensemble du processus, telles que la génération des tâches de recouvrement, le suivi et l’enregistrement, améliorant davantage l’efficacité des activités et les capacités de contrôle des risques.

Yang Bingbing a déclaré qu’en 2026, la banque continuera de se concentrer sur quatre dimensions : puissance de calcul, algorithmes, données et fonctionnalités, afin d’approfondir la fusion entre technologie et activités et d’améliorer continuellement sa compétitivité centrale.

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Responsable : Zhang Wen