L’IA révolutionne la finance : les entreprises passent à l’implémentation
L’industrie des services financiers franchit une étape importante avec l’IA, alors que les organisations dépassent le stade des tests et de l’expérimentation pour passer à une implémentation réussie de l’IA, générant des résultats commerciaux.
L’IA stimule les revenus et réduit les coûts
Les entreprises qui investissent dans l’IA constatent des avantages tangibles, notamment une augmentation des revenus et une réduction des coûts.
Près de 70 % des personnes interrogées déclarent que l’IA a entraîné une augmentation des revenus de 5 % ou plus, avec une hausse spectaculaire de celles constatant une augmentation des revenus de 10 à 20 %. De plus, plus de 60 % des personnes interrogées affirment que l’IA a permis de réduire les coûts annuels de 5 % ou plus. Près d’un quart des personnes interrogées prévoient d’utiliser l’IA pour créer de nouvelles opportunités commerciales et de nouvelles sources de revenus.
Les principaux cas d’utilisation de l’IA générative en termes de retour sur investissement (ROI) sont le trading et l’optimisation de portefeuille, qui représentent 25 % des réponses, suivis par l’expérience et l’engagement client à 21 %. Ces chiffres soulignent les avantages pratiques et mesurables de l’IA, car elle transforme les secteurs d’activité clés et génère des gains financiers.
Surmonter les obstacles à la réussite de l’IA
La moitié des cadres interrogés ont déclaré avoir déployé leur premier service ou application d’IA générative, et 28 % supplémentaires prévoient de le faire dans les six prochains mois. Une diminution de 50 % du nombre de répondants signalant un manque de budget pour l’IA suggère une allocation accrue des ressources et un dévouement accru au développement de l’IA.
Les défis associés à l’exploration précoce de l’IA diminuent également. L’enquête a révélé que moins d’entreprises signalent des problèmes de données et des problèmes de confidentialité, ainsi qu’une préoccupation réduite face à l’insuffisance de données pour la formation des modèles. Ces améliorations reflètent une expertise croissante et de meilleures pratiques de gestion des données au sein de l’industrie.
L’IA générative alimente plus de cas d’utilisation
Après l’analyse des données, l’IA générative est devenue la deuxième charge de travail d’IA la plus utilisée dans l’industrie des services financiers. Les applications de cette technologie se sont considérablement étendues, de l’amélioration de l’expérience client à l’optimisation du trading et de la gestion de portefeuille.
Notamment, l’utilisation de l’IA générative pour l’expérience client, notamment via les chatbots et les assistants virtuels, a plus que doublé, passant de 25 % à 60 %. Cette augmentation est due à la disponibilité croissante, à la rentabilité et à l’évolutivité des technologies d’IA générative pour alimenter des assistants numériques plus sophistiqués et plus précis qui peuvent améliorer les interactions avec les clients.
Plus de la moitié des professionnels de la finance interrogés utilisent désormais l’IA générative pour améliorer la vitesse et la précision des tâches critiques comme le traitement des documents et la génération de rapports.
Les institutions financières sont également prêtes à bénéficier de l’IA agentive : des systèmes qui exploitent de grandes quantités de données provenant de diverses sources et utilisent un raisonnement sophistiqué pour résoudre de manière autonome des problèmes complexes et multi-étapes. Les banques et les gestionnaires d’actifs peuvent utiliser des systèmes d’IA agentive pour améliorer la gestion des risques, automatiser les processus de conformité, optimiser les stratégies d’investissement et personnaliser les services client.
L’IA avancée stimule l’innovation
Reconnaissant le potentiel de transformation de l’IA, les entreprises prennent des mesures proactives pour créer des usines d’IA : des plates-formes informatiques accélérées spécialement conçues et équipées d’un logiciel d’IA complet — par l’intermédiaire de fournisseurs de cloud ou sur site. Cette orientation stratégique sur la mise en œuvre de cas d’utilisation d’IA à forte valeur ajoutée est cruciale pour améliorer le service client, augmenter les revenus et réduire les coûts.
En exploitant une infrastructure et des logiciels avancés, les entreprises peuvent rationaliser le développement et le déploiement de modèles d’IA et se positionner pour exploiter la puissance de l’IA agentive.
Les leaders de l’industrie prédisant un retour sur investissement d’au moins 2x sur les investissements dans l’IA, les institutions financières restent très motivées pour mettre en œuvre leurs cas d’utilisation d’IA à plus forte valeur ajoutée afin de stimuler l’efficacité et l’innovation.
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