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      L'essentiel

      L’Intelligence Artificielle s’impose comme un facteur clé de transformation pour les acteurs du secteur financier et bancaire, en améliorant l'efficacité des services et la gestion des risques. Mais comment en faire un véritable moteur de performance durable ?

      L'étude KPMG analyse en profondeur les enjeux, les opportunités et les bonnes pratiques en matière d'IA. Elle éclaire les décideurs du secteur sur les leviers à activer pour réussir leur transition vers une banque intelligente. L’étude propose également des pistes concrètes pour intégrer l’IA de façon efficace et génératrice de valeur tout en assurant une utilisation responsable. 

      Envie d'en savoir plus ? Téléchargez dès maintenant notre étude.

      Adoption de l’intelligence artificielle: où en est le secteur bancaire ? 

      Les banques expérimentent de plus en plus l'IA générative (chatbots, création de contenu, marketing personnalisé…).  Pourtant, nombreuses sont celles qui hésitent encore à passer à l’échelle, freinées par plusieurs facteurs, notamment les défis technologiques, réglementaires et humains associés à son intégration. Voici quelques chiffres révélateurs : 

      Comment construire une banque intelligente ?

      Quatre éléments clés pour intégrer l’IA de manière progressive :

      1. Développer une stratégie IA alignée sur les compétences de base pour générer de la valeur

      L’intelligence artificielle constitue un levier puissant pour renforcer les atouts concurrentiels des banques. Pour en maximiser les bénéfices, son déploiement doit impérativement s’aligner sur les objectifs stratégiques de l’organisation, en tenant compte des usages prioritaires, des outils existants et de la conformité aux règlements en vigueur.

      2. Instaurer la confiance pour une transformation réussie

      Dans l’imaginaire collectif, l’essor de l’intelligence artificielle est synonyme de prise de risques. C’est pourquoi il est crucial pour les établissements financiers de démontrer sa capacité à anticiper et prévenir ces risques avant qu’ils ne se concrétisent. Cela permet de maintenir une confiance solide, tant auprès des collaborateurs que des clients.  

      3. Créer une technologie durable, capable de gérer la donnée 

      Dans les établissements financiers, la data est un atout stratégique. L’exploiter, la protéger sont au coeur des missions d’une banque. Qualité, intégration, sécurité, durabilité…Nombreux sont les défis auxquels les banques doivent faire face en investissant dans une infrastructure d’IA fiable et flexible pour la gestion des données, l’optimisation des processus financiers et la création de valeur.

      4. Intégrer l’IA dans la culture d’entreprise 

      Renforcer le capital humain de la banque passe inévitablement par la formation aux nouveaux outils technologiques et à l’utilisation éthique de l’intelligence artificielle dans les services bancaires. C’est cette démarche qui ouvre la voie à l’innovation et à la transformation vers une banque intelligente.

      Adoption de ces éléments en 3 temps pour garantir une intégration réussie 

      Préparer l'organisation à intégrer l’IA. Cela passe par la nomination d’un responsable, le renfort des compétences internes, une stratégie dédiée et l’identification de cas d’usage pilotes. Sans oublier de garantir la conformité réglementaire et d’instaurer des garde-fous éthiques.

      Déployer l'IA dans l'ensemble des flux de travail, produits et services bancaires afin de maximiser la valeur ajoutée et améliorer l'expérience client grâce à des systèmes intelligents. Ce processus inclut une refonte des modèles d'exploitation et une transformation de la main-d'œuvre, pilotées par un manager qui privilégie l'éthique, la confiance et la sécurité.

      Faire évoluer les modèles d'affaires et les écosystèmes en intégrant l’IA aux côtés d’autres technologies (informatique quantique, blockchain…). Une sécurité accrue et des équipes formées favorisent un terreau d’innovation et de performance. Les entreprises qui savent utiliser des informations prédictives et l'IA agentique, qui ont réussi à désiloter leurs organisations et à se structurer selon leurs flux de valeur, parviennent à améliorer significativement l’expérience client et la valeur perçue de leurs produits & services. 

      Contacts :

      Arnaud Bourdeille
      Arnaud Bourdeille

      Associé, Responsable du secteur Banque

      KPMG en France

      Antoine Desjars
      Antoine Desjars

      Associé, responsable Advisory pour le secteur Banque

      KPMG en France

        

      Nicolas De Luze
      Nicolas De Luze

      Associé, responsable Audit pour le secteur Banque

      KPMG en France

      Cédric Philibert
      Cédric Philibert

      Partner, Avocat

      KPMG Avocats

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