L'intelligence artificielle réinvente la banque

Transactions clients à l'agence VPBank. (Photo : KHÁNH AN) — Transactions clients à l'agence VPBank . (Photo : KHÁNH AN)

Comprendre les clients grâce aux données

L'IA est aujourd'hui largement utilisée dans de nombreux secteurs et industries, notamment la finance et la banque. Elle permet l'analyse du big data pour anticiper les tendances du marché, détecter les fraudes, gérer les risques et améliorer l'expérience client grâce à des assistants virtuels, des services de conseil automatisés et la personnalisation des produits. Grâce à cela, les banques optimisent leurs opérations, réduisent leurs coûts et créent de la valeur, contribuant ainsi à accroître leur compétitivité à l'ère numérique.

Selon M. Cao Vuong, fondateur du groupe AIVA, l'intelligence artificielle se développe à un rythme sans précédent. D'ici 2023, 55 % des organisations mondiales l'utiliseront, et ce chiffre atteindra 78 % début 2025. En moins de deux ans, le taux d'adoption a progressé de 23 points de pourcentage, démontrant que cette technologie n'est plus une option, mais une tendance dans de nombreux domaines. En particulier, la nouvelle génération d'IA, l'agent IA, émerge et devient un « collègue numérique » intelligent et autonome.

Par exemple, chez VietinBank, l'assistant IA interne Genie a traité 350 000 questions en seulement deux mois, réduisant ainsi le temps d'attente de 95 %, soit l'équivalent de centaines de milliers d'heures de travail par mois. De même, Techcombank a également utilisé l'IA pour créer 100 millions de données d'analyse personnalisées et envoyer 52 millions de recommandations financières à plus de 4 millions de clients. « À l'avenir, les services et divisions pourront être rationalisés, ne nécessitant que 5 experts dédiés à la stratégie, associés à 10 agents IA pour l'analyse, le déploiement et l'optimisation. L'efficacité obtenue peut être bien supérieure à celle du modèle traditionnel », a expliqué M. Cao Vuong.

Grâce aux algorithmes d'analyse du Big Data, HDBank peut évoluer vers un modèle bancaire en un clic, où tous les besoins financiers sont traités instantanément. L'application de l'IA contribue également à optimiser les opérations internes. Les processus répétitifs et chronophages sont automatisés par des robots logiciels, réduisant ainsi de 80 % le travail manuel et économisant plus de 92 000 heures de travail par an. « Nous avons réduit le délai d'approbation des cartes de crédit à moins de 5 minutes, contre plusieurs heures auparavant », a déclaré M. Thai.

De plus, cette banque utilise également l'IA dans l'analyse de crédit (prévision des risques de créances douteuses et amélioration de la détection des fraudes). Grâce à cette fonctionnalité, le taux d'acceptation des produits suggérés par l'IA a atteint 15 % du total des suggestions, démontrant ainsi un impact concret évident.

Défis de mise en œuvre

Bien que l'IA apporte de nombreux avantages évidents, pour que cette technologie optimise son efficacité, les banques doivent encore surmonter de nombreux obstacles. Soulignant les défis liés à la mise en œuvre de l'IA, M. Dam The Thai, directeur général adjoint de HDBank, a souligné : « Tout d'abord, l'exactitude et la fiabilité des données sont des facteurs clés qui déterminent la qualité des résultats du système. Ensuite, les exigences de sécurité sont toujours prioritaires, car les banques gèrent d'importants volumes de données financières et d'informations personnelles sensibles. Par ailleurs, la mise en place d'un mécanisme de gouvernance et le suivi des opérations d'IA sont également nécessaires pour limiter les risques d'erreur. Considérant que le développement technologique doit être associé à la responsabilité, le représentant de HDBank a déclaré que les décisions importantes telles que l'approbation d'un crédit ou d'un prêt nécessitent toujours une supervision humaine. »

Selon Mme Tang Thi Ha Yen, directrice des sciences des données chez Online Mobile Services Joint Stock Company (MoMo), l'application de l'IA doit être abordée sous un angle éthique. L'IA dans le secteur financier offre de nombreux avantages, mais présente également des risques potentiels de biais et d'erreurs. Pour y remédier, MoMo a défini cinq principes fondamentaux d'éthique de l'IA, parmi lesquels l'humain est au cœur de ses préoccupations, ainsi que les principes d'équité, de protection de la vie privée, de transparence et de responsabilité. MoMo audite régulièrement ses modèles de notation de crédit afin de détecter les erreurs et conçoit un système capable d'expliquer les décisions aux utilisateurs. L'entreprise a mis en place un processus de gouvernance incluant la gestion des risques, la supervision humaine et un suivi continu après le déploiement.

Selon les experts, le déploiement de l'IA dans les secteurs financier et bancaire nécessitera une gouvernance et une sécurité strictes. Mal contrôlés, les modèles peuvent engendrer des biais, source de méfiance et de risques juridiques. À l'inverse, appliquée de manière responsable, l'IA deviendra une plateforme favorisant le développement de la banque numérique tout en améliorant l'expérience client.

L'IA transforme le secteur bancaire et financier, mais son évolution dépend de sa mise en œuvre. Grâce à une stratégie d'investissement à long terme dans la technologie, les données et les ressources humaines, ainsi qu'à des cadres éthiques clairs, l'IA peut devenir un moteur de croissance durable pour les banques et les entreprises financières au Vietnam.

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