Comment l'IA redéfinit le prêt commercial - Entretien avec Tom Byrne

Tom Byrne** est directeur général du prêt commercial chez nCino.**

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L’intelligence artificielle n’est plus un concept futuriste en finance.

Un domaine où cette évolution est la plus visible est le prêt commercial. De l’intégration à l’évaluation des risques, l’IA s’immisce plus profondément dans des processus autrefois définis par la paperasserie et de longs délais. La promesse est des approbations plus rapides, des décisions plus intelligentes, et plus de temps pour que les banquiers se concentrent sur les relations.

Mais il subsiste encore des questions — notamment sur l’équité, la transparence, et ce qu’il faut réellement pour libérer la valeur des données.

Dans cette interview,** nous entendons Tom Byrne**, directeur général du prêt commercial chez nCino, qui apporte une expérience à la fois du secteur bancaire traditionnel et de la fintech. Aujourd’hui, il se concentre sur la façon dont les banques commerciales peuvent utiliser les données et l’automatisation intelligente pour améliorer leurs décisions de prêt — et offrir un meilleur service.

La conversation aborde tout, de l’explicabilité de l’IA à ce que les banquiers commerciaux feront dans les années à venir. Byrne souligne également une chose : utiliser l’IA de manière significative consiste à rendre les données existantes utiles.

Vous pouvez lire l’intégralité de l’interview ci-dessous !

R : Pouvez-vous partager un peu votre parcours professionnel et comment vous avez évolué vers le poste de Directeur Général, Onboarding EMEA & International – Produit et Ingénierie chez nCino ?

T : Avant de rejoindre nCino, j’ai travaillé dans la gestion de relations puis dans la livraison chez Lloyds Banking Group, où je gérais la mise en œuvre de divers projets de transformation numérique dans la banque commerciale.

Je suis entré chez nCino en 2017, d’abord en tant que responsable de la livraison, puis en tant que chef de produit pour la région EMEA. Je occupe le poste de Directeur Général, EMEA – Produit et Ingénierie depuis 2021.

Récemment, j’ai recentré mon périmètre sur l’intégration, où je me concentre sur les opportunités de gestion du cycle de vie client dans les institutions financières de la région EMEA — en améliorant les processus d’intégration au sein de la plateforme nCino.

Concrètement, cela consiste à doter les institutions des processus, des données, de l’automatisation intelligente et de la connectivité pour rationaliser leur intégration, tant numérique qu’humain, en modifiant leur gestion des activités critiques pour les nouveaux et anciens clients.

R : Ayant travaillé à la fois dans la banque traditionnelle et la fintech, quelles sont, selon vous, les principales différences dans la façon dont la technologie façonne le prêt commercial ?

T : Les banques traditionnelles sont basées sur la relation, axées sur la création de valeur pour leurs clients et leur permettre d’atteindre leurs objectifs financiers. Avant l’ère de la transformation numérique, leurs outils étaient les chèques. Aujourd’hui, elles ont massivement investi dans des interfaces numériques qui facilitent la banque en déplacement. Cependant, elles peinent encore à transférer ces mêmes inefficacités opérationnelles et processus manuels vers l’arrière-boutique.

C’est là que la fintech joue un rôle majeur. La technologie s’est d’abord concentrée sur la nécessité de stocker et d’interagir avec des données numérisées, ce qui a donné naissance au terme «** banque cloud** ».

Aujourd’hui, en utilisant les flux de travail établis sur une infrastructure cloud, la fintech améliore les données des banques grâce à l’IA et à l’intelligence des données. Cette prochaine étape consiste à faciliter la revue par les agents de crédit des vastes quantités de données recueillies lors de l’intégration d’un client, en les regroupant dans des analyses faciles à interpréter.

Cela rend les processus existants plus efficaces, fournit des insights sur des étapes qui nécessitaient auparavant une recherche manuelle, et redonne un temps précieux aux banques pour se concentrer sur leurs clients.

R : L’IA transforme de nombreux aspects des services financiers. D’après votre expérience, quels sont les changements les plus significatifs apportés par l’IA au prêt commercial ces dernières années ?

T : L’IA change rapidement de nombreux aspects du prêt commercial. La capacité de l’IA à permettre aux prêteurs d’offrir un haut degré de personnalisation à leurs clients est l’un des plus grands changements.

En équipant les employés des outils nécessaires pour répondre aux objectifs et aux circonstances uniques d’un client, l’IA accélère le délai d’approbation tout en proposant des solutions sophistiquées — améliorant encore l’expérience client.

Les outils d’IA sont également déployés pour améliorer des processus comme l’évaluation du crédit, la détection de fraude, et la conformité, réduisant le risque d’erreur humaine et offrant une plus grande certitude aux clients.

Chez nCino, nous sommes particulièrement bien placés pour apporter une innovation en IA sur le marché de manière révolutionnaire, en aidant les institutions à exploiter leurs données pour créer de la valeur. Étant donné l’étendue de la plateforme, nous voyons de nombreuses opportunités pour automatiser et intégrer l’intelligence dans les processus.

R : La biais dans les modèles de prêt pilotés par l’IA est une préoccupation croissante. Comment abordez-vous la question de l’équité et de la transparence lors de l’intégration de l’IA dans les décisions de prêt ?

T : C’est une question que nous réfléchissons en permanence chez nCino. La meilleure façon de supprimer les biais est d’adopter des modèles d’IA explicables, qui sont essentiels pour prévenir les pratiques de prêt injustes et instaurer la confiance avec les emprunteurs.

Lorsqu’elle est utilisée correctement, l’intégration de l’IA peut potentiellement augmenter l’équité dans les décisions de prêt par divers mécanismes. Par exemple, l’IA peut analyser des types de données alternatifs, comme les transactions en ligne, pour évaluer les risques de crédit de prêteurs souvent désavantagés en raison de faibles scores de crédit ou d’un manque d’historique de crédit.

Grâce à ses capacités avancées de prévision analytique, l’IA peut anticiper les difficultés financières futures des emprunteurs, permettant aux prêteurs d’offrir un soutien proactif, ce qui limite les défauts potentiels. De la même manière, l’IA peut aider les prêteurs à repérer des opportunités avec des clients existants pour développer leur activité avec l’institution.

R : Alors que l’IA prend en charge des tâches administratives et opérationnelles, comment voyez-vous évoluer le rôle des banquiers commerciaux dans les années à venir ?

T : Avec le déploiement croissant de l’IA pour remplir des tâches administratives, je la vois comme une augmentation de leur rôle. Cela permettra aux employés de se concentrer davantage sur leurs clients et de renforcer ces relations.

En déployant l’IA pour des tâches plus manuelles et chronophages, je pense que nous verrons une augmentation du nombre de clients que les banques engageront, ainsi qu’une hausse de la satisfaction client. De plus, je pense que les employés deviendront très spécialisés, avec des insights pilotés par l’IA guidant leur expertise là où elle est vraiment nécessaire.

Il y a quatre domaines clés où je pense que l’IA améliorera les opérations des banques commerciales :

*   Solutions intelligentes : En exploitant la vaste quantité de données collectées par les banques, des solutions intelligentes et alimentées par l’IA peuvent construire et personnaliser des produits adaptés aux besoins spécifiques et aux plans de croissance futurs de chaque emprunteur.
*   Évaluation des risques plus intelligente : L’IA peut analyser d’énormes quantités de données financières et non traditionnelles (par exemple, des articles de presse, des réseaux sociaux) pour créer des profils de crédit plus précis et globaux. Cela conduit à une tarification de prêt plus intelligente et réduit le risque.
*   Détection de fraude : L’IA peut détecter en temps réel des demandes frauduleuses et des activités suspectes, protégeant ainsi les prêteurs contre d’éventuelles pertes financières.
*   Efficacité et automatisation accrues : L’IA peut automatiser des tâches comme l’analyse, la vérification ou la génération de documents, réduisant considérablement le temps de traitement et l’effort manuel, permettant plus de temps pour la gestion des relations, auparavant consacré aux processus manuels.

R : Quels sont certains des plus grands défis que vous avez rencontrés lors de la mise en œuvre de solutions d’IA dans le prêt, et comment les avez-vous surmontés ?

T : Les données alimentent l’industrie bancaire, et avec la numérisation croissante, la quantité de données détenues par les banques a explosé. Cependant, gérer ces données et s’assurer qu’elles sont exploitables peut être un défi.

Lorsqu’elle est utilisée avec des données propres, l’IA peut fournir une vue d’ensemble du client, permettant d’obtenir des insights plus approfondis qui peuvent réduire les pertes de crédit, diminuer les coûts de surveillance et améliorer la productivité.

Aligner les front- et back-offices avec des données propres peut considérablement augmenter l’efficacité des employés et améliorer l’expérience client. Mais ces gains d’efficacité ne peuvent être réalisés si les institutions se demandent « comment obtenir plus de données » alors qu’elles devraient plutôt se demander « comment créer de la valeur à partir des données que je possède déjà ? ».

En examinant les défis que nous avons aidé nos clients à surmonter, la première étape pour exploiter les données est de les comprendre. En leur montrant comment mieux utiliser leurs données via l’automatisation intelligente, ils ouvrent la porte à une meilleure analyse, des solutions plus intelligentes, et plus de temps pour bâtir des relations avec leurs clients.

R : En regardant vers l’avenir, quelles tendances ou innovations émergentes en IA pensez-vous auront l’impact le plus significatif sur le futur du prêt commercial ?

T : À mesure que l’IA évolue des modèles prédictifs et génératifs, les solutions agentiques seront de plus en plus exploitées et l’automatisation intelligente transformera des tâches complexes en plusieurs clics en solutions simples en un clic.

Une demande croissante pour des solutions numériques montre que les consommateurs ne se contentent plus de services uniformes. Pour rester compétitives, les institutions financières se concentreront de plus en plus sur la gestion des relations.