Les banques adoptent prudemment l'IA pour leurs applications internes

Certaines des plus grandes banques d'Amérique du Nord et d'Europe créent des revenus et réduisent leurs coûts à l'aide d'outils d'IA capables de conseiller les équipes de vente, automatiser les décisions de crédit et générer du code. Pourtant, elles n'ont pas encore mis les outils d'IA à la disposition de leurs clientes et la plupart des déploiements d'IA générative n'arriveront que dans environ un an.

JP Morgan Chase (JPMC), HSBC, Deutsche Bank et Royal Bank of Canada (RBC) font partie des entreprises qui utilisent des logiciels d'IA pour détecter les tendances et automatiser les processus afin de gérer les fonctions de back-office, notamment la lutte de la fraude à la carte de crédit, l'octroi de prêts, l'orientation des équipes clients et l'écriture de code informatique, ont déclaré les dirigeants lors du symposium IA d'Evident à New York en novembre 2023.

JPMC, qui a dominé le dernier classement du chercheur londonien Evident en matière de maturité de l'IA parmi les banques mondiales, utilise l'IA pour personnaliser ses offres aux clients de cartes de crédit, faire des recommandations pour les équipes commerciales affectées aux clients d'entreprise et réduire la fraude. JPMC ne réalise pas encore de revenus grâce à l'IA générative, le domaine qui utilise de grands modèles de langage entraînés sur de grandes quantités de données privées et sur Internet pour composer du texte, résumer des documents et planifier des stratégies d'investissement. Deutsche Bank déploie l'IA pour lutter contre le blanchiment d'argent, mais elle retient le déploiement de la technologie dans les logiciels utilisés par les clients.

Les applications d'IA générative qui pourraient répondre aux requêtes de recherche sur les investissements des clients, résumer les bénéfices des entreprises ou préparer des réunions client détaillées ne sont pas en production et ne le seront pas avant environ 2025, ont déclaré les dirigeants des banques et des bourses lors de la conférence.

« Les fruits presque mûrs ne le sont pas autant que les gens aimeraient », a déclaré Teresa Heitsenrether, directrice des données et des analyses chez JPMC. La banque réalisera plus de 1,5 milliard de dollars cette année grâce à l'exécution d'outils d'IA pour rationaliser ses opérations, détecter les fraudes, détecter les violations potentielles des sanctions et rendre les décisions de crédit, a déclaré Heitsenrether. Le chiffre d'affaires provient des meilleures offres de cartes ou des prochaines étapes suggérées pour les équipes commerciales. « Nous avons de grandes quantités de données et la capacité d'investir », a-t-elle déclaré.

Heitsenrether, un vétéran de JPMC a profité de cette année pour diriger l'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise, a déclaré que « toute cette valeur à ce jour pour l'entreprise a été fournie par des outils de business intelligence et des méthodes d'IA plus traditionnelles que le machine learning » qui peuvent trouver des modèles et faire des prédictions, mais pas encore à partir de l'IA générative. « Nous y voyons un énorme potentiel », a-t-elle déclaré, citant les centaines de cas d'utilisation de JPMC en cours.

La RBC du Canada, troisième dans le classement d'Évident, adopte également une approche prudente pour mettre la technologie générative à la disposition de ses clients d'entreprises. « Nous n'espérons pas que de nombreux clients bancaires interagissent avec un chatbot pour obtenir des conseils financiers en 2024 », a déclaré Foteini Agrafioti, directeur scientifique de RBC et responsable de son incubateur Borealis AI, lors de la conférence.

RBC ne pense pas que l'IA générative soit « prête pour les heures de grande écoute », a déclaré Agrafioti. Il s'agit plutôt de construire des bancs d'essai pour déterminer si les grands modèles de langage peuvent permettre aux analystes de recherche et aux associés de compiler des rapports rapidement, ou d'étudier si les modèles peuvent réduire les coûts du centre d'appels.

Un très gros marché en vue

Les banques pilotent des systèmes d'IA générative pour analyser les flux de documents et d'autres informations non structurées qui ne résident pas dans les bases de données pour des applications telles que la synthèse des études sur les marchés financiers, la vérification des portefeuilles d'investissement des clients pour les risques et le rééquilibrage, et la recherche des clients.

La technologie pourrait créer une valeur annuelle supplémentaire de 200 à 340 milliards de dollars dans l'ensemble du secteur, estime le cabinet de conseil McKinsey & Company, si les banques maximisent leur utilisation pour la conformité réglementaire, le service client, le codage et la gestion des risques. Pourtant, de nombreuses banques hésitent à déployer l'IA générative dans la production, et les projets commerciaux feront probablement leurs débuts en 2024, avec un impact sur les bénéfices en 2025, selon le PDG d'Evident, Alexandra Mousavizadeh.

Parmi les projets d'IA générative que les banques et les bourses ont à portée de main : améliorer leurs capacités de recherche d'entreprise, compiler des carnets de rapports pour les réunions entre les cadres bancaires principaux et leurs clients, remplacer les rapports compilés manuellement dans des feuilles de calcul et des tableaux de bord de business intelligence, et permettre aux clients d'interroger les organismes de recherche sur les marchés financiers. « Nous devrons être en mesure d'utiliser les machines de cette manière pour être compétitifs », a déclaré George Lee, co-directeur du bureau de l'innovation appliquée de Goldman Sachs.

Un facteur déterminant : les banques doivent toujours voir quels cas d'utilisation de l'IA générative éliminent d'abord les obstacles réglementaires, a déclaré Stefan Simon, membre du conseil d'administration et responsable des Amériques chez Deutsche Bank. « Beaucoup de banques n'ont pas très envie d'être les premiers testeurs », a-t-il déclaré. « Le paysage réglementaire ajoute une perspective unique à cette concurrence. »

Compétences pour les talents de l'IA

Evident publie un indice deux fois par an qui classe 50 des plus grandes banques nord-américaines, européennes et asiatiques en fonction de leurs capacités d'IA en utilisant quatre critères : leadership vertical, talents, innovation et transparence. JP Morgan Chase est arrivé en tête de l'indice de novembre, qui mesure plus de 100 critères, notamment la recherche, les brevets, la rétention des talents, les entreprises et les partenariats, suivis par Capital One, RBC, Wells Fargo et UBS.

Les banques embauchent des équipes de data scientists, d'ingénieurs, de développeurs de logiciels et d'autres experts en IA, même si elles réduisent leurs effectifs dans d'autres domaines. Les établissements classés dans l'étude Evident ont augmenté leur nombre de postes en IA de 10% entre mai et septembre 2023, tandis qu'ils ont réduit leur effectif global de 2,5%.

Parmi les dirigeants des données, de l'analyse et de l'IA, la rémunération augmente. La rémunération médiane (PDF) pour ces cadres, y compris les subventions de capitaux propres, était de 901 000 dollars aux États-Unis et de 676 000 dollars en Europe en 2021, selon le cabinet de recrutement Heidrick & Struggles. Les responsables européens de l'IA et de l'analyse des données dans les services financiers ont rapporté une médiane de 961 000 dollars, en tête de tous les domaines.

Une vigilance sur les coûts

Pourtant, les banques gardent un œil sur les coûts. Les modèles d'IA générative sont extrêmement coûteux à entraîner et à calibrer. La plupart des banques se tournent vers de grands modèles de langage commerciaux fonctionnant dans des clouds publics plutôt que de créer et d'entraîner eux-mêmes des modèles.

« Pour commencer, vous n'allez pas construire ces choses vous-même, du moins pas cette année », a déclaré Jeff McMillan, directeur de l'analyse et des données chez Morgan Stanley. « Vous pouvez travailler avec n'importe lequel des principaux fournisseurs, et tant que vous vous occupez des aspects juridiques, de la conformité et des risques, vous pouvez changer le monde avec ce qui est en place à l'heure actuelle. »

Oracle, Meta, IBM et d'autres entreprises technologiques, ainsi que des universités et des organismes de recherche, ont lancé l'Alliance de l'IA en décembre 2023 pour créer des outils logiciels, des explications de modèles, des références et des normes que les entreprises peuvent partager, offrant aux entreprises une alternative à l'achat de modèles d'IA dont le fonctionnement peut être plus fermé aux entreprises en dehors du secteur technologique.

Les banques comprennent le risque de concentrer trop d'activités entre les mains d'un seul fournisseur d'IA générative, ont déclaré McMillan et Heitsenrether de JPMC. « Le mot-clé est la diversification » a-t-elle déclaré. « Nous sommes une boutique multi-cloud et nous serons une boutique multi-modèles. »

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