Paris—Le secteur bancaire est considéré comme l’un des plus exposés aux transformations induites par l’intelligence artificielle. Cette technologie de rupture promet en effet de bouleverser à la fois les règles de la concurrence, la relation client et les modèles de rentabilité. Avec l’irruption de l’IA générative et agentique, les banques doivent transformer en profondeur leurs modèles économiques, technologiques et organisationnels. Pourtant, peu d’institutions parviennent à les ancrer dans leur stratégie globale, limitant leur action à des expérimentations isolées.
Deux rapports récemment publiés par BCG permettent de prendre la mesure de l’intégration actuelle de l’IA dans le secteur bancaire. Consultables en ligne, ceux-ci vous sont présentés à travers quelques chiffres clés :
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For Banks, the AI Reckoning Is Here (Pour les banques, l’heure de vérité de l’IA a sonné)
- Seules 25 % des banques utilisent l’IA pour renforcer leur position concurrentielle.
- 1 banque sur 3 prévoit d’investir plus de 25 millions de dollars en 2025 dans l’IA.
- Moins d’un tiers des banques ont formé au moins 25 % de leurs employés aux usages de l’IA.
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How to Get ROI from (Gen)AI in the Finance Function (Comment générer du retour sur investissement grâce à l’IA (générative) dans la fonction finance)
- 45 % des 280 dirigeants financiers interrogés dans le cadre de cette étude se déclarent capables de quantifier le retour sur investissement de leurs initiatives IA.
- 30 % s’attendent à ce que l’IA et l’IA générative aient une valeur « transformative » d’ici fin 2025.
- 20 % obtiennent actuellement un retour sur investissement supérieur ou égal à 20 % et environ 33 % signalent un retour sur investissement inférieur à 5 %.
Pour réussir le virage de l’IA, BCG recommande aux banques d’ancrer cette technologie dans leur stratégie globale en ciblant des cas d’usage à fort retour sur investissement et en alignant les investissements sur des résultats mesurables. Il leur faut moderniser leur architecture technologique, assurer la qualité et l’accessibilité des données et orchestrer intelligemment les modèles développés. Enfin, une gouvernance responsable, portée au plus haut niveau, est essentielle pour maîtriser les risques et accélérer le déploiement à l’échelle.
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