IA dans les services financiers : comment appliquer l’IA dans les flux de travail réglementés

Dans le secteur de la banque pour les particuliers comme du marketing de capitaux, l’IA est perçue comme la providence. Toutefois, en observant la réalité du fonctionnement quotidien, les entreprises sont nombreuses à rester bloquées aux premiers stades de l’automatisation. Après avoir mené des dizaines de projets pilotes, qui semblaient pour la plupart prometteurs en laboratoire, elles échouent dès qu’elles sont confrontées à la réalité complexe, réglementée et fragmentée des véritables flux de travail des services financiers.

Les chefs d’entreprise veulent toujours plus : plus de rapidité, plus d’efficacité, plus d’économies, plus d’automatisation. Et ils le veulent tout de suite. Et dans le même temps, les régulateurs surveillent chaque mouvement : les équipes spécialisées dans les risques et la conformité sont par conséquent peu enclines à ce qu’une technologie non déterministe intervienne dans des processus stratégiques. Bien entendu, l’IA progresse déjà dans la détection des fraudes, l’évaluation des crédits, l’intégration, les opérations clients et le contrôle de la conformité. Pourtant, les déploiements d’automatisation achoppent toujours, car les systèmes sont fragmentés, les transferts restent manuels et la gouvernance est défaillante.

Ce que les grandes institutions financières recherchent vraiment dans l’IA, c’est l’amélioration de la prise de décisions, la réduction des risques, et l’accélération et la précision des processus. Pour y parvenir, il est temps de dépasser l’effet de mode et de se concentrer sur la manière dont l’IA peut être intégrée aux flux de travail de bout en bout qui se déroulent dans les systèmes existants, sous une supervision humaine et dans le respect d’exigences strictes en matière de conformité.

Cet article propose un cadre stratégique pour l’intégration de l’IA dans les processus des services financiers tout en maintenant notamment la sécurité, l’équité, l’explicabilité, la précision, le contrôle et l’auditabilité. Il examine également les cas d’utilisation à forte valeur ajoutée de l’IA dans les services financiers, les défis opérationnels associés, l’intégration de l’IA dans les flux de travail essentiels, ainsi que l’intérêt d’utiliser une plateforme sécurisée d’automatisation agentique des processus (APA) pour déployer l’IA à grande échelle.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle dans les services financiers ?

Le concept d’IA englobe de nombreuses technologies. En général, l’IA résout des problèmes, exécute des tâches, prend des décisions, s’améliore au fur et à mesure qu’elle apprend, etc. L’IA traditionnelle utilise la reconnaissance de schémas pour agir par l’intermédiaire de prédictions probabilistes. Plus récemment, l’IA générative a permis de comprendre, d’interpréter et de créer rapidement de nouveaux contenus, et de les déployer dans toute l’entreprise. L’IA a progressé et elle inclut désormais un raisonnement contextuel : non seulement elle capture ou crée les données, mais elle comprend également leur contexte et leur intention, et s’en sert pour informer ou guider les actions ultérieures.

Dans le domaine des services financiers, l’IA se définit comme étant l’application stratégique de l’automatisation pilotée par l’IA pour soutenir la prise de décision, détecter des schémas, atténuer les risques et optimiser les flux de travail de bout en bout dans les secteurs de la banque, de l’assurance et des marchés de capitaux.

Au lieu de se limiter à un simple outil d’assistance autonome, l’IA agit comme un acteur essentiel dans les flux de travail réglementés tels que l’intégration, la souscription, l’octroi de prêts, les protocoles de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d’argent, ainsi que le traitement des sinistres. Ses rôles opérationnels sont divers et viennent compléter les processus de base. Ils peuvent être appliqués aux domaines suivants :

• Évaluation des risques et des crédits : analyse de vastes ensembles de données pour déterminer la probabilité de défaillance ou la solvabilité.
• Automatisation intelligente des documents : extraction et validation de données structurées à partir de sources non structurées telles que des factures manuscrites ou des contrats juridiques complexes.
• Détection des anomalies et des fraudes : identification dans les transactions de schémas suspects qui s’éloignent des normes établies.
• Accélération des flux de travail : Guide des processus par identification de « la meilleure action suivante », sur la base du contexte de l’entreprise en temps réel.

Dans les services financiers professionnels, ces automatisations de l’IA exigent une combinaison spécifique de modèles prédictifs, de traitement du langage naturel, d’analyse de documents alimentée par le LLM et d’algorithmes de détection des fraudes. Dans le même temps, ces solutions doivent également privilégier l’explicabilité et l’équité afin de satisfaire les clients et les régulateurs.

Importance de l’IA dans les opérations financières actuelles

La transition vers des opérations pilotées par l’IA est le résultat du cumul de fortes pressions exercées sur le secteur. Les institutions financières doivent gérer l’augmentation des coûts d’exploitation, la compression des marges de nouveaux concurrents, la complexité des taux d’intérêt et de la dynamique du marché, ainsi que les fraudeurs qui sont toujours plus innovants. Dans le même temps, le paysage réglementaire est toujours plus instable ; il exige notamment des documentations méticuleuses pour garantir la conformité en matière de connaissance de la clientèle et de lutte contre le blanchiment d’argent. Dans cet ensemble de facteurs, l’IA n’est pas seulement un atout : elle est un impératif stratégique pour les entreprises de services financiers.

L’IA relève ces défis en agissant comme un multiplicateur de force pour les processus d’examen manuels. Elle automatise les tâches qui exigent des volumes importants de données pour l’interprétation des documents et la collecte d’informations provenant de multiples systèmes ; elle réduit les goulets d’étranglement opérationnels et garantit la cohérence d’exécution des processus dans les différentes équipes à travers le monde. Les institutions financières peuvent ainsi répondre aux attentes des clients qui recherchent des expériences toujours plus personnalisées, avec une exécution cohérente dans les différents segments et régions, sans compromettre leur position en matière de risque. Les temps de cycle sont tous accélérés, qu’il s’agisse de l’approbation des prêts comme du traitement des demandes d’indemnisation.

En fin de compte, les entreprises ont besoin d’améliorer la qualité de leurs décisions sans compromettre ni l’équité ni l’auditabilité. L’IA présente un avantage considérable : elle est particulièrement performante lorsqu’il s’agit de mettre en évidence des schémas et des informations que les humains pourraient ne pas détecter. Toutefois, cette intelligence doit être associée à une gouvernance solide et à une supervision humaine.

En définitive, l’IA révèle sa véritable valeur lorsqu’elle est utilisée non pas pour des tâches isolées, mais plutôt lorsqu’elle est intégrée de manière transparente à l’ensemble des flux de travail, car elle ouvre la voie à des cas d’utilisation opérationnels réellement transformateurs.

Cas d’utilisation de l’IA à forte valeur ajoutée dans les services financiers

Les applications d’IA les plus performantes ne se trouvent pas dans des tâches isolées ; elles concernent plutôt des flux de travail qui reposent sur des examens répétitifs, une analyse documentaire et des prises de décisions en plusieurs étapes. Voyons les cas d’utilisation de l’IA dans les services financiers présentant le plus fort impact.

IA pour les courtiers en valeurs mobilières

Les professionnels de la finance qui travaillent en tant que courtiers sont soumis à une pression constante : ils doivent servir de plus en plus de clients et leur proposer des produits toujours plus nombreux tout en restant en conformité avec des réglementations complexes. L’IA les aide à mettre en correspondance des profils des clients et des produits d’investissement, à mettre en évidence les exigences réglementaires pertinentes et à détecter les activités potentiellement illicites. Elle prend également en charge les tâches de back-office telles que l’assistance client et l’intégration, ce qui permet aux courtiers de se consacrer davantage à leurs clients à forte valeur ajoutée.

IA dans la gestion de patrimoine

Les conseillers financiers peuvent offrir un service hyperpersonnalisé grâce à l’IA, car elle analyse rapidement la situation financière d’un client dans sa globalité, de la tolérance au risque aux objectifs d’investissement en passant par les actifs existants et les schémas comportementaux. L’IA peut alors suggérer et proposer des portefeuilles et des plans personnalisés. Elle aide également les conseillers en résumant les études de marché, les rapports économiques et les actualités afin d’identifier les opportunités d’investissement ou les facteurs de risque émergents, et peut même rédiger des communications personnalisées pour renforcer les relations avec les clients.

IA dans le secteur des assurances

L’IA accompagne les assureurs en automatisant de nombreux processus manuels qui exigent un grand nombre de documents pour l’évaluation, la tarification et la gestion des risques assurés. Elle analyse également les données historiques de sinistres, les informations démographiques et d’autres sources afin d’élaborer des profils de risque plus précis pour les nouvelles stratégies et les renouvellements existants, ce qui permet d’affiner la tarification et d’améliorer la rentabilité. Pour renforcer l’engagement des clients, elle peut proposer des recommandations de produits personnalisées, adaptées aux besoins et aux préférences spécifiques de chaque client.

IA dans les choix de prêts et de crédits

L’IA prend en charge l’intégralité du cycle de vie d’un prêt, depuis l’extraction des données figurant dans les justificatifs de revenus jusqu’à la mise à disposition d’une première évaluation du risque en passant par la vérification des identités. Son véritable avantage ne concerne pas uniquement la rapidité d’exécution : elle supprime également les incohérences qui surviennent lorsque différents examinateurs humains analysent des fichiers similaires. L’IA fournit des explications toujours cohérentes, prêtes à être vérifiées pour chaque approbation ou refus.

IA dans la détection de la fraude et la surveillance des transactions

Les systèmes traditionnels basés sur des règles sont très efficaces pour détecter les menaces connues. En revanche, ils ont du mal à faire face aux nouvelles approches employées par des criminels très astucieux. L’IA identifie et évalue en temps réel les schémas suspects dans les flux de transactions. Lorsqu’une alerte est déclenchée, elle peut résumer le raisonnement et l’intégrer directement, avec son contexte complet et transparent, dans un flux de travail d’investigation afin qu’un humain examine le problème.

IA dans le traitement des sinistres et la souscription

Dans le secteur de l’assurance et des autres services financiers, les sinistres constituent souvent le principal goulot d’étranglement opérationnel. L’IA extrait et valide les données des demandes à partir de centaines de variantes de documents. La plupart des demandes sont traitées directement, ce qui garantit des résultats cohérents, sans intervention humaine. Pour les demandes complexes ou atypiques, elle effectue un tri et oriente le dossier vers le spécialiste humain approprié.

IA dans la connaissance du client, la lutte contre le blanchiment d’argent et les examens de conformité

Les activités de connaissance du client et de lutte contre le blanchiment d’argent sont réputées pour exiger de nombreuses ressources. Les Agents IA peuvent extraire les données d’identité, calculer les scores de risque et appliquer une logique réglementaire pour valider les documents. L’IA crée également une piste d’audit justifiable pour chaque étape réalisée : elle renforce la supervision humaine et offre une traçabilité essentielle pour les tests de conformité et les rapports réglementaires.

IA dans les opérations avec les clients et les demandes de service

L’IA agit comme un assistant d’agent : elle classe les demandes, résume l’historique des tickets, extrait des données des systèmes CRM et suggère à un conseiller clientèle la meilleure action suivante. Les dossiers clients sont traités à un rythme soutenu, et les contrôles décisionnels sont conservés, de même que les garde-fous en matière de communication.

Là encore, l’IA démontre toute sa valeur lorsqu’elle prend en charge les différentes étapes d’un processus de bout en bout, pas uniquement des tâches isolées et reliées par une intervention humaine. Lorsque l’IA est intégrée à l’intégralité d’un processus, son impact se multiplie et permet des améliorations opérationnelles plus importantes.

Défis à relever pour la mise en œuvre de l’IA dans les institutions financières

Sans planification ni préparation appropriées, la mise en œuvre de l’IA risque de présenter quelques difficultés. Les enjeux fondamentaux liés aux modèles (partialités, dérives et qualité des données) sont essentiels, mais l’échec de l’IA en production est généralement lié aux couches de flux de travail et de gouvernance. Lorsque les entreprises ne disposent pas d’une répartition claire des tâches, de contrôles, de possibilités d’audit ou de visibilité sur l’ensemble du processus, un modèle, même bien formé, peut produire des résultats incohérents ou imprévisibles.

Examinons de plus près quelques défis courants en matière d’IA que les acteurs du secteur des services financiers doivent relever :

• Systèmes fragmentés et données cloisonnées : les flux de travail financiers s’étendent souvent sur plusieurs systèmes hérités qui ne communiquent pas entre eux. L’IA ne peut pas fonctionner efficacement si les données dont elle a besoin sont enfermées dans un ordinateur central, nécessitent une exportation manuelle ou résident dans des systèmes aux infrastructures incohérentes. Dans ces conditions, les résultats de l’IA risquent d’être peu fiables.
• Explicabilité et gouvernance : les régulateurs veulent connaître les raisons d’une décision. Si un système d’IA est une « boîte noire », il ne réussira pas l’examen de conformité. De nombreuses initiatives en matière d’IA échouent lorsque les entreprises ne peuvent pas documenter la manière dont les résultats ont été générés ou les données entrantes utilisées.
• Transferts manuels : de nombreux projets pilotes d’IA se concentrent sur une seule étape (extraction de données, par exemple), mais ils chargent ensuite des collaborateurs humains de gérer manuellement le reste du processus. Cela interrompt le déroulement du processus et empêche toute amélioration opérationnelle significative. Les entreprises doivent plutôt viser des processus complets, dès les phases de pilotage.
• Difficulté d’évolutivité : une démonstration de faisabilité qui fonctionne sur 100 documents échoue souvent en environnement de production réel, en raison du volume et des exigences de gestion des exceptions. Anticipez l’évolutivité au-delà des phases pilotes et assurez-vous que toutes les plateformes d’IA et d’automatisation sont capables de prendre en charge tout type de déploiement, quelle que soit son envergure.
• Contraintes en matière de protection de la vie privée : les données sensibles, y compris les informations personnelles identifiables et les données de paiement, doivent être traitées avec précaution et sont souvent soumises à des exigences réglementaires. Les initiatives en matière d’IA achoppent souvent parce qu’elles ne disposent pas d’une gouvernance intégrée, ou que l’entreprise n’a pas mis en place de mécanisme pour gérer ou masquer ces données avant qu’elles atteignent le modèle ou l’utilisateur.
• Cybersécurité et intégrité des modèles : à mesure que les institutions financières adoptent l’IA générative, de nouveaux risques tels que l’injection d’invites et l’altération intentionnelle des données émergent. Heureusement, l’IA peut également aider à atténuer ces risques en masquant des données sensibles, privées ou réglementées telles que les informations personnelles identifiables avant qu’elles atteignent le modèle d’IA ou un utilisateur non autorisé.

Voici quelques-uns des enjeux qui démontrent qu’il est préférable d’aborder l’IA comme une solution pour des flux de travail complets plutôt que pour des tâches isolées.

Intégration de l’IA dans les flux de travail financiers de bout en bout

Pour que ces obstacles de mise en œuvre et d’évolutivité puissent être surmontés, l’IA doit plutôt être considérée comme un élément d’un processus géré au lieu d’un simple outil. Voici une proposition qui devrait vous aider :

1. Mappez le flux de travail existant : avant de déployer l’IA, obtenez une carte absolument impartiale de chaque travail effectué, avec ses transferts, ses documents et les systèmes impliqués. Pour les processus concernant les prêts, les demandes d’indemnisation, la lutte contre le blanchiment d’argent et le rapprochement des comptes, cette cartographie est particulièrement importante, car elle indique les étapes qui exigent de l’IA, de l’automatisation ou un jugement humain.
2. Identifiez les domaines dans lesquels l’IA apporte une valeur ajoutée (sans compromettre les contrôles) : les étapes n’ont pas toutes besoin d’IA. Utilisez-la pour la classification, la vérification, l’évaluation des risques ou la synthèse. Laissez les étapes subjectives, à haut risque ou d’approbation finale entre les mains des humains.
3. Associez l’IA à l’automatisation pour l’exécution : les informations fournies par l’IA doivent déclencher une action ultérieure. Utilisez l’automatisation pour exécuter des étapes répétitives telles que la mise à jour d’une base de données ou l’envoi d’un e-mail et confiez l’interprétation à l’IA.
4. Établissez des règles claires pour la remontée d’informations : seule une logique prévisible peut déterminer le moment où un Agent IA doit prendre en charge une tâche et celui où il doit signaler le besoin d’une validation par un humain. Définissez ces règles dès le début afin de faciliter les automatisations ultérieures ou le signalement d’une intervention humaine nécessaire.
5. Maintenez une traçabilité complète : chaque décision, chaque parcours de décision et chaque journal de décisions doivent être enregistrés. Le suivi de l’historique des versions, des parcours d’acheminement et du contexte décisionnel permet d’obtenir la traçabilité nécessaire à l’audit et à l’examen réglementaire éventuel.

En gardant ce cadre à l’esprit, les institutions financières se préparent à l’automatisation agentique soutenue par l’APA.

Association de l’IA, de l’automatisation et du jugement humain grâce à l’APA

À elle seule, l’IA ne peut pas automatiser un flux de travail complet. Sa réussite nécessite l’APA, dans laquelle les Agents IA, la RPA, les API et les collaborateurs humains sont orchestrés depuis une plateforme unique.

L’APA agit comme un orchestrateur qui unifie toutes les parties du flux de travail automatisé. Elle utilise des « agents de processus » capables d’opérer sur l’ensemble des systèmes de souscription, des plateformes de CRM et des bases de données de conformité. Au cœur de ce système se trouve un moteur de raisonnement qui apporte un contexte à l’automatisation. L’IA s’appuie sur le raisonnement pour identifier la prochaine étape la plus appropriée. Par exemple, elle détermine si une demande de paiement doit être acheminée vers l’étape suivante ou si une transaction doit être transmise à un collaborateur humain en cas d’activité suspecte, le tout en fonction de données en temps réel et de l’intelligence d’entreprise. Par ailleurs, et grâce à la génération augmentée par extraction, l’APA accède en temps réel aux données de l’entreprise, et peut orienter les actions, améliorer la précision des résultats et mieux appréhender les contextes métier et réglementaires.

Une plateforme d’APA présente l’avantage d’intégrer des garde-fous de gouvernance. Ces contrôles effectuent différentes opérations automatiquement : ils masquent les informations personnelles identifiables, bloquent les propos inappropriés, et appliquent les stratégies d’utilisation de l’IA et des données avant toute exécution d’une action par l’IA. De cette manière, les entreprises peuvent se développer dans différents domaines (prêts, lutte contre la fraude, blanchiment d’argent) sans augmenter les risques réglementaires ou de conformité.

Prise en charge de l’IA par Automation Anywhere dans les services financiers

Automation Anywhere offre l’infrastructure de base dont les institutions financières ont besoin pour passer de projets pilotes à des automatisations par l’IA dans leur environnement de production. Notre plateforme est conçue pour garantir la précision et la traçabilité exigées dans les flux de travail des services financiers.

La valeur fondamentale du système d’automatisation agentique des processus réside dans sa capacité à permettre aux Agents IA, à la RPA, aux API et aux collaborateurs humains de fonctionner dans un même espace de travail gouverné. À l’origine de l’APA, le moteur de raisonnement des processus fournit l’intelligence contextuelle nécessaire pour répondre aux exigences en matière de réglementation et de sécurité. L’application AI Agent Studio, quant à elle, permet aux équipes de concevoir des agents personnalisés qui respectent des règles métier spécifiques.

La plateforme Automation Anywhere accélère l’évolutivité et le succès de l’IA dans le secteur des services financiers :

• Alight, société proposant des solutions de gestion de patrimoine et de santé, utilise Automation Anywhere pour automatiser ses processus d’approbation de demandes à fort volume. En intégrant l’IA, elle a atteint une précision de 95 %, réduit les délais de traitement de plusieurs jours à quelques heures et diminué le volume des appels de 50 %.
• Osaic, maison de courtage de premier plan, utilise l’automatisation intelligente pour optimiser ses flux de travail axés sur les conseillers. Elle a automatisé des dizaines de processus pour atteindre un RSI de 186 % dès la première année, réduisant de 25 000 heures le travail manuel chaque année et clôturant 66 % des dossiers au moins un jour plus tôt.

La rapidité n’est pas le seul bénéfice : pour les services financiers, il s’agit de créer et de faire évoluer des automatisations d’IA qui préservent l’auditabilité, la sécurité et la gouvernance à chaque niveau, sans perturber les systèmes ou processus existants.

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FAQ

Comment les institutions financières peuvent-elles évaluer si un flux de travail est adapté à l’intégration de l’IA ?

Les candidats idéaux à l’automatisation des processus sont les flux de travail à fort volume, qui sont axés sur les documents et utilisent des données structurées ou non structurées (collecte de documents sur la connaissance du client ou traitement des demandes de prêt). Utilisez des outils de découverte des processus pour identifier les domaines où les transferts manuels créent des goulets d’étranglement, et où la classification ou l’extraction pilotée par l’IA peut générer un RSI clair.

Quels types de contrôles garantissent que les résultats de l’IA répondent aux attentes réglementaires ?

Ces contrôles intègrent des dispositifs de gouvernance et des garde-fous qui effectuent en temps réel des vérifications de sécurité telles que le masquage des informations personnelles identifiables ou des données de paiement. Utilisez des plateformes qui protègent vos processus des risques opérationnels et de la fraude en renforçant la sécurité, la conformité et les contrôles.

Comment les institutions peuvent-elles trouver l’équilibre entre automatisation de l’IA et supervision humaine dans les décisions sensibles ?

Adoptez une approche collaborative, dans laquelle l’IA se charge de la collecte et de la synthèse des données, ainsi que de la signalisation des risques, et où les collaborateurs humains conservent le pouvoir de décision finale. Maintenez des humains dans la boucle : l’IA se consacrera aux tâches routinières et fastidieuses, tandis que l’expertise humaine se concentrera sur les exceptions complexes ou les jugements de grande valeur.

Que faut-il pour transformer une démonstration de faisabilité de l’IA en flux de production ?

Pour l’évolutivité de l’IA, il faut passer d’outils et de pilotes d’IA isolés à une plateforme unifiée qui offre une gouvernance, une observabilité et une infrastructure centralisées. Les entreprises doivent investir dans le perfectionnement des collaborateurs afin de garantir que les utilisateurs métier participent activement à l’identification et à la priorisation des opportunités d’automatisation, ainsi qu’à la gestion des flux de travail automatisés.

Comment les systèmes existants peuvent-ils être intégrés sans modernisation majeure ?

L’automatisation agentique utilise la RPA, les API et la collaboration humaine pour combler l’écart entre les technologies traditionnelles et émergentes. La RPA peut interagir avec les systèmes hérités sans connexions modernes et, dans le même temps, la couche d’orchestration de l’APA coordonne l’échange de données entre ces systèmes et les Agents IA via des API sécurisées.

Quels sont les indicateurs que doivent suivre les institutions pour mesurer l’impact opérationnel de l’IA ?

Les principaux indicateurs permettant d’évaluer l’automatisation de l’IA dans les services financiers sont les taux de traitement direct, la réduction des temps de cycle et les taux de réduction des erreurs. Les entreprises peuvent mesurer le RSI en évaluant les heures de capacité économisées, l’amélioration des indices de satisfaction client et d’autres indicateurs pertinents.