L'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur le secteur des services financiers promet d'être transformateur - remodelant les opérations, améliorant la gestion des risques et stimulant potentiellement les rendements.
Les banques et les assureurs adoptent de plus en plus l'IA pour aider à réduire les coûts, y compris les effectifs, tout en augmentant la satisfaction des clients, en améliorant les offres aux clients et en relevant la myriade de défis dans un marché en évolution rapide.
Ce qui m'intéresse le plus en tant qu'investisseur en actions financières, c'est que je pense que ces entreprises seront en mesure de monétiser les économies et les gains de productivité réalisés grâce à l'IA, ce qui pourrait ajouter un canal de rendement entièrement nouveau qui n'est pas lié au cycle économique et qui pourrait soutenir une revalorisation des actions.
Découpeur de coûts
L'IA commence à révolutionner le paysage opérationnel des services financiers en automatisant les tâches répétitives et en rationalisant les processus. Des recherches suggèrent que DeepSeek AI peut réduire les coûts opérationnels jusqu'à 25 %1. L'automatisation des processus robotiques (RPA) est largement utilisée pour gérer la saisie des données et la gestion des documents, ce qui permet de réduire considérablement les erreurs et les coûts opérationnels.
Les outils d'IA optimisent les flux de travail dans des domaines tels que la conformité fiscale, la détection des fraudes et l'examen des contrats, ce qui permet aux banques d'atteindre une plus grande productivité tout en minimisant les risques. En outre, les outils alimentés par l'IA, comme le traitement du langage naturel (NLP), aident à analyser de vastes ensembles de données pour les décisions d'investissement et la gestion de patrimoine.
L'entreprise de traitement des paiements Klarna a indiqué qu'elle utilisait largement l'IA pour réduire ses coûts. L'assistant IA de son service clientèle, alimenté par OpenAI, effectue le travail de 700 agents à temps plein, réduisant le temps de résolution moyen de 11 minutes à 2 minutes tout en maintenant des niveaux élevés de satisfaction de la clientèle. Cela a contribué à une amélioration des bénéfices de 40 millions de dollars en 2024, a indiqué l'entreprise à l'adresse2.
Klarna a déclaré vouloir réduire considérablement ses effectifs en misant sur l'efficacité de l'IA, ce qui lui permettra d'augmenter les salaires des employés restants tout en préparant son introduction en bourse.3
Des bots plus performants
L'IA a renforcé l'engagement des clients en permettant des services bancaires plus personnalisés. Barclays exploite l'IA pour améliorer l'expérience client avec des chatbots et des assistants virtuels et analyse le comportement des clients pour offrir des conseils financiers sur mesure, créant ainsi une expérience plus centrée sur l'utilisateur. Cela peut potentiellement favoriser une plus grande fidélité des clients dans un marché de plus en plus concurrentiel.
Lutte contre la fraude
L'une des contributions les plus importantes de l'IA concerne l'atténuation des risques et la détection des fraudes. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent en temps réel d'importants volumes de données transactionnelles afin d'identifier des schémas inhabituels indiquant une fraude. Ces systèmes renforcent la sécurité et réduisent les faux positifs, améliorant ainsi la précision des processus de détection des fraudes. Dans la gestion du risque de crédit, l'IA évalue divers points de données, tels que l'activité des médias sociaux et les habitudes de dépenses, afin de fournir des évaluations plus précises de la solvabilité. Elle est largement utilisée pour évaluer les demandes de prêts hypothécaires résidentiels et personnels, par exemple.
Des prêts plus rapides
L'IA permet de développer de nouveaux produits et services financiers, de faire de la vente incitative et d'accélérer l'approbation des prêts afin d'augmenter les taux de vente croisée et de créer de nouvelles sources de revenus. Les banques qui utilisent l'IA peuvent générer des revenus supplémentaires en tirant parti de ses capacités d'analyse prédictive pour identifier les opportunités de vente incitative personnalisée, c'est-à-dire en proposant des produits et services supplémentaires à un client. Cela met en évidence la capacité de l'IA à renforcer l'engagement des clients et à améliorer la rentabilité.
Le scoring de crédit piloté par l'IA de DeepSeek réduit les délais de traitement des prêts de 40 %, permettant des décisions plus rapides grâce à une analyse avancée des données, y compris des mesures alternatives telles que le flux de trésorerie et l'activité sur les médias sociaux4. Cela permet également d'améliorer potentiellement l'accès au crédit pour les groupes démographiques mal desservis.
À mon avis, les modèles DeepSeek et OpenAI changent potentiellement la donne pour les institutions financières en combinant rentabilité et performances de pointe. Ces avancées transforment la façon dont les institutions financières abordent le développement de produits.
Tests de résistance
Certes, l'adoption de l'IA dans les services financiers s'accompagne de défis. Des questions telles que les préoccupations en matière de confidentialité des données, les biais algorithmiques et la conformité réglementaire posent des risques importants. Garantir une utilisation éthique de l'IA nécessite des cadres robustes pour relever ces défis tout en maintenant la transparence et la responsabilité. En outre, le rythme rapide de l'évolution technologique nécessite une adaptation continue de la part des banques traditionnelles et des startups fintech.
Un responsable de la Banque d'Angleterre a récemment déclaré, par exemple, que l'utilisation croissante de l'IA par les banques crée de nouveaux risques pour le système financier et pourrait être intégrée dans les tests de résistance annuels.5
L'IA est en train de devenir la pierre angulaire de l'innovation dans les services financiers en renforçant l'efficacité opérationnelle, en améliorant le service à la clientèle, en atténuant les risques et en favorisant l'innovation en matière de produits. Bien entendu, il sera essentiel de répondre aux préoccupations éthiques et aux défis réglementaires. Néanmoins, je m'attends à ce que cette révolution de l'IA génère de meilleurs rendements financiers pour les banques et les assureurs, qui pourront être reconnus et récompensés par une revalorisation de leurs actions sur les marchés financiers.
Footnotes
1Blog d'Itexus, 28.1.2025 DeepSeek AI in Banking : Des solutions plus intelligentes, plus rapides et plus sûres
2Klarna, 24.2.24 https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
3Financial Times, 27.8.24. Klarna veut réduire ses effectifs de moitié
4Blog d'Itexus, 28 janvier 2025. Comme ci-dessus
5Financial Times, 31.10. 2024. L'utilisation de l'IA par les banques pourrait être incluse dans les tests de résistance
Veuillez noter les risques liés à la stratégie :
- Risque de change (FX) – La stratégie peut être exposée à différentes devises et les variations des taux de change peuvent entraîner une baisse ou une hausse de la valeur des investissements.
- Risque de tarification – Les fluctuations des prix des actifs financiers signifient que la valeur des actifs peut baisser ou augmenter, ce risque étant généralement amplifié dans des conditions de marché plus volatiles.
- Risque de concentration de marché (secteur) – Investir dans un secteur particulier peut faire en sorte que la valeur de cet investissement augmente ou diminue davantage par rapport à des investissements dont l’allocation est répartie de manière plus équilibrée entre les secteurs.
- Risque lié aux produits dérivés – La stratégie peut utiliser des produits dérivés pour réduire les coûts et/ou le risque global de la stratégie (ceci est également connu sous le nom de gestion de portefeuille efficace ou « EPM »). Les produits dérivés impliquent un certain niveau de risque ; toutefois, dans le cadre de l’EPM, ils ne devraient pas accroître le risque global de la stratégie.
- Risque de liquidité (titres moins liquides) – Certains investissements peuvent être difficiles à évaluer ou à vendre au moment et au prix souhaités. Dans des circonstances extrêmes, cela pourrait affecter la capacité de la stratégie à satisfaire les demandes de rachat sur demande.
- Risque de liquidité (titres non cotés) – La stratégie peut détenir des titres non cotés, qui peuvent être difficiles à évaluer et avoir un impact négatif sur la liquidité de la stratégie.
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