L’IA pour les établissements de crédits, quels enjeux ?
Marcelle Mbieleu, directrice du pôle Banques BM&A, partage son état des lieux de l’usage de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur bancaire dans La Revue Banque. L’IA transforme profondément le secteur bancaire. Selon une étude de l’Autorité de contrôle prudentiel et de résolution (ACPR), 30 % des projets financiers en France intègrent l’IA, notamment concernant l’instruction de crédit avec des outils de relation client (chatbots, voicebots), de conseil automatisé (robo-conseil), de profilage clients et de scoring. Cette évolution soulève des questions sur ses impacts en matière d’efficacité, d’expérience client et de régulation.
L’IA permet un gain de productivité indéniable grâce à l’analyse des mails, l’automatisation accrue des processus et des tâches, comme la lecture de documents par exemple qui donne des résultats impressionnants : la Caisse des Dépôts atteint un taux de 90 % de lecture automatique (retrouvez les résultats d’étude dans l’article de Marcelle). L’IA permet de réduire les coûts opérationnels et augmente l’efficacité décisionnelle. Elle optimise également l’expérience client grâce à la personnalisation des offres financières et la fidélisation, tout en permettant une détection proactive des comportements suspects.
Cependant, le déploiement de l’IA dans l’octroi de crédit n’est pas sans risques. « Une adoption massive de l’IA peut constituer une menace pour la stabilité du système financier en favorisant des comportements de suivisme chez les clients et les conseillers bancaires », précise notre experte. De plus, les modèles prédictifs des instructions de crédit sont souvent entachés de biais algorithmiques, conduisant à des discriminations potentielles. Ces biais nécessitent des ajustements prudents pour éviter de fausser les résultats. Le rôle des conseillers reste essentiel pour tenir compte des contextes économiques individuels de ses clients.
L’Union européenne encadre l’utilisation de l’IA via le règlement AI Act, classifiant les risques en quatre catégories, minimal, inacceptable, spécifique et enfin élevés, ces derniers incluant l’évaluation de la solvabilité. Des réglementations sont vouées à évoluer, l’enjeu étant qu’elles ne deviennent pas un frein à l’innovation et à la protection des clients, un juste équilibre à trouver.
De nombreux avantages donc au recours à l’IA pour les banques traditionnelles et les établissements de crédit en général qui pourront diversifier et rendre plus flexible leurs offres. Et pour cela, les consommateurs, les institutions bancaires et les régulateurs auront à clarifier les priorités et définir les limites de la technologie IA.
