Qu’est-ce que l’automatisation dans le secteur bancaire et comment les banques l’utilisent-elles ?

L’automatisation agentique des processus (APA) et l’automatisation des processus par la robotique (RPA) présentent plusieurs différences, notamment dans le contexte des opérations bancaires. Grâce à sa capacité à s’adapter, à prendre des décisions éclairées et à s’intégrer dans les différents systèmes, l’APA permet aux banques d’automatiser des flux de travail complexes de manière plus efficace, ce qui se traduit par une amélioration de l’efficacité, des expériences client et de la conformité aux normes réglementaires.

Voici quelques-unes des principales différences entre la RPA et l’APA dans le secteur bancaire :

Niveau d’intelligence : dans le secteur bancaire, des tâches comme la détection de fraude et le service client nécessitent plus qu’une simple automatisation basée sur des règles. Mais la RPA traditionnelle est conçue pour automatiser des tâches répétitives en imitant les actions humaines, telles que la saisie de données ou le traitement des transactions, en suivant des règles prédéfinies. L’APA, en revanche, intègre des technologies avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (ML), pour analyser de grands ensembles de données en temps réel, reconnaître des schémas, prendre des décisions pertinentes face à des situations changeantes et agir. Ce niveau d’intelligence de l’IA agentique permet aux banques de gérer des processus complexes plus efficacement, de l’identification des transactions potentiellement frauduleuses à la prise de contre-mesures en passant par la fourniture d’une assistance client personnalisée.

Capacité d’adaptation : la banque est un secteur dynamique confronté à des changements de réglementations et à l’évolution des besoins des clients. La RPA traditionnelle a du mal à s’adapter à ces changements qui nécessitent des mises à jour manuelles des flux de travail lorsque de nouveaux scénarios se présentent. En revanche, l’APA est conçue pour être flexible et réactive. Elle peut ajuster automatiquement ses actions en fonction de nouvelles données ou de changements dans l’environnement, ce qui la rend particulièrement précieuse pour les banques qui doivent réagir rapidement aux évolutions réglementaires ou aux conditions du marché.

Prise de décision : dans le contexte des opérations bancaires, prendre rapidement des décisions éclairées est l’essence même de l’activité, surtout lors de processus comme les approbations de prêt. L’automatisation des processus par la robotique (RPA) traditionnelle exécute des tâches de manière linéaire, suivant une séquence définie, sans pouvoir prendre des décisions indépendantes. L’APA, quant à elle, utilise des Agents IA qui peuvent évaluer de nombreux facteurs (historique de crédit, revenu et tendances du marché) pour déterminer la meilleure marche à suivre. En fournissant des décisions plus rapides et plus intelligentes, l’APA permet aux banques de rationaliser des flux de travail complexes comme le traitement des prêts, tout en augmentant la précision et en améliorant la satisfaction des clients.

Intégration entre les systèmes : les banques fonctionnent généralement avec plusieurs systèmes qui doivent communiquer efficacement. La RPA traditionnelle est souvent utilisée pour automatiser des tâches spécifiques de manière isolée ; elle peut donc entraîner des silos de données et des inefficacités. En revanche, l’APA est conçue pour fonctionner de manière transparente dans les différents systèmes et services bancaires. Elle s’intègre aux technologies et processus, et permet l’automatisation des flux de travail complexes de bout en bout, de l’intégration des clients aux vérifications de conformité. L’interconnexion inhérente de l’APA améliore l’efficacité opérationnelle et alimente des services bancaires cohérents.

Priorité aux objectifs : dans le secteur bancaire, atteindre des objectifs stratégiques (améliorer la satisfaction des clients ou réduire les coûts opérationnels) est une condition essentielle au maintien de la compétitivité. La RPA traditionnelle est axée sur les tâches : elle se concentre sur l’exécution d’actions spécifiques sans prendre en compte des objectifs plus larges. En revanche, l’APA est axée sur les objectifs et vise à atteindre des objectifs globaux. Dans un système APA, les Agents IA peuvent interpréter ces objectifs et décider de manière autonome la façon dont les atteindre, ce qui permet aux banques d’obtenir des résultats plus conformes à la stratégie.

Pour les banques, il est essentiel de hiérarchiser les projets d’automatisation afin d’atteindre les objectifs opérationnels stratégiques et les cibles de croissance. À cette fin, les banques doivent suivre une approche en six points pour identifier, évaluer et actualiser la liste des processus bancaires candidats à l’automatisation. Cette approche structurée aidera les banques à maximiser les avantages de l’automatisation et à réaliser des améliorations significatives dans l’ensemble des opérations.

Voici six considérations clés que les banques doivent prendre en compte au moment de déterminer les initiatives d’automatisation sur lesquelles se concentrer :

• Identifier les domaines à fort impact : les banques doivent commencer par évaluer leurs opérations pour identifier les processus susceptibles de tirer un impact significatif de l’automatisation. Cela inclut la recherche de tâches qui sont répétitives, chronophages ou sujettes à des erreurs. Par exemple, l’automatisation du traitement des prêts ou de l’intégration des clients peut entraîner des économies de temps substantielles et une amélioration de la précision, ce qui a un impact positif direct sur la satisfaction des clients.
• Évaluer la faisabilité et le RSI : en travaillant à partir de la liste des domaines à fort impact, les banques doivent évaluer la faisabilité en tenant compte de facteurs tels que la complexité, les besoins technologiques, les ressources disponibles et le retour sur investissement (RSI) attendu. Sur la base de ces évaluations, en accordant la priorité aux candidats qui promettent des gains rapides ou des économies substantielles, vous pouvez démontrer la valeur de l’automatisation dès le départ.
• Envisager la conformité réglementaire : la banque est un secteur fortement réglementé et la conformité réglementaire est constamment à l’esprit. De nombreux projets d’automatisation peuvent améliorer directement la conformité, comme l’automatisation des vérifications KYC (Know Your Customer) ou la surveillance des transactions. En accordant la priorité à ces initiatives, vous réduirez non seulement le risque de pénalités pour non-conformité, mais vous rationaliserez également les processus qui sont essentiels pour maintenir la confiance des clients et des régulateurs.
• S’aligner sur les objectifs stratégiques : cela peut sembler évident, mais les banques doivent s’assurer que les projets d’automatisation s’alignent sur les objectifs stratégiques globaux. En accordant la priorité aux projets qui soutiennent les objectifs clés (améliorer le service client, booster l’efficacité opérationnelle ou élargir l’offre de produits), vous contribuerez à assurer le succès à long terme. Par exemple, si une banque vise à améliorer l’expérience client, elle peut accorder la priorité à des projets qui automatisent les demandes de service client ou rationalisent les approbations de prêts.
• Impliquer les parties prenantes : il est essentiel d’impliquer les parties prenantes clés (chefs de service, équipes informatiques et employés de première ligne) dans le processus de hiérarchisation. Les perspectives des parties prenantes peuvent indiquer les processus qui représentent le plus grand fardeau et pour lesquels l’automatisation peut faire la plus grande différence. En recueillant ce type de retours d’information, vous vous assurerez que les projets sélectionnés bénéficient d’un large soutien et répondent aux besoins des différents services et équipes.
• Surveiller et réévaluer : une fois que les projets d’automatisation sont en cours, les banques doivent surveiller en continu leur performance et leur impact. En établissant des indicateurs clés de performance (ICP) pour suivre le succès des initiatives d’automatisation, les banques peuvent réévaluer les priorités en fonction des besoins évolutifs ou des nouvelles opportunités. Un examen régulier du processus de hiérarchisation est l’un des principaux moyens pour les banques de rester agiles et de s’adapter aux évolutions du marché et aux attentes des clients.

Lors de la conception de flux de travail bancaires automatisés, plusieurs capacités importantes de détection de fraude et d’atténuation des risques doivent être intégrées pour protéger à la fois la banque et ses clients.

Outils recommandés pour la détection de fraude et l’atténuation des risques dans les processus bancaires automatisés :

• Surveillance des transactions en temps réel : mettez en place des systèmes qui surveillent en continu les transactions au fur et à mesure qu’elles se produisent. Cela permet aux banques d’identifier rapidement des schémas ou des comportements inhabituels qui pourraient indiquer une activité frauduleuse. Par exemple, si la carte de crédit d’un client est soudainement utilisée pour un gros achat dans un autre pays alors que son téléphone est toujours à son domicile, le système doit le signaler pour examen.
• Algorithmes d’apprentissage machine : utilisez l’apprentissage machine (ML) pour améliorer la détection de fraude. Ces algorithmes peuvent analyser les données de transaction historiques pour comprendre à quoi ressemble un comportement normal pour chaque client. En reconnaissant les écarts par rapport à ces schémas, le système peut mieux identifier les fraudes potentielles. Au fil du temps, les modèles de ML améliorent leur précision en apprenant de nouvelles données, ce qui les rend plus efficaces pour détecter la fraude.
• Authentification multifacteur (MFA) : intégrez la MFA dans les flux de travail automatisés pour ajouter une couche de sécurité supplémentaire. Cela signifie qu’en plus de saisir un mot de passe, les clients peuvent avoir besoin de confirmer leur identité en utilisant une autre méthode, comme un code par message texte ou une empreinte digitale. La MFA aide à garantir que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à des comptes sensibles ou effectuer des transactions.
• Alertes et notifications automatisées : configurez des alertes automatisées pour notifier les clients et le personnel bancaire en cas d’activités suspectes. Par exemple, si une transaction dépasse un certain montant ou se produit dans un lieu à haut risque, le système peut envoyer une alerte immédiate pour une enquête plus approfondie. Les notifications rapides peuvent aider à prévenir les pertes et à tenir les clients informés de l’état de leurs comptes.
• Notation des risques : développez un système de notation des risques qui évalue chaque transaction en fonction de divers facteurs, tels que le montant, l’emplacement et le comportement du client. Les transactions affichant des scores de risque plus élevés peuvent être signalées pour une vérification supplémentaire ou un examen manuel. Cette hiérarchisation aide les banques à concentrer les ressources sur les transactions les plus susceptibles de poser problème.
• Intégration aux bases de données externes : intégrez des flux de travail automatisés aux bases de données externes, telles que des bases de données de fraude et des listes de surveillance. Cela permet au système de croiser les informations clients et les détails des transactions avec des schémas de fraude connus ou des individus à haut risque.
• Mises à jour et audits réguliers : établissez un processus pour auditer et mettre à jour régulièrement les capacités de détection de fraude. Alors que les tactiques de fraude évoluent, il est important de garder les systèmes automatisés à jour, et idéalement d’anticiper. Des examens réguliers peuvent aider à identifier les lacunes dans le système et garantir que les banques utilisent les outils et techniques les plus efficaces pour atténuer les risques.

La conception d’une automatisation pour gérer les cas particuliers et les exceptions sans intervention humaine constitue un aspect critique de la création de flux de travail bancaires efficaces. L’automatisation agentique des processus (APA) est particulièrement capable de répondre à ce besoin. Les cas particuliers sont des situations inhabituelles ou inattendues qui peuvent survenir dans les processus bancaires, par exemple, des demandes de clients inhabituelles, des schémas de transactions irréguliers ou des exceptions dans les données. Pour gérer efficacement ces situations, l’automatisation doit être flexible et intelligente ; autant d’atouts dont l’APA dispose.

Voici comment l’APA fonctionne pour concevoir une automatisation afin de gérer les cas particuliers et les exceptions :

• L’APA exploite l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (ML) pour analyser de grands volumes de données et apprendre des schémas historiques. Basé sur son entraînement sur des scénarios divers, un flux de travail APA peut identifier tout élément anormal et ajuster automatiquement sa réponse. Par exemple, si un client essaie de transférer une grosse somme d’argent d’un compte qui a généralement très peu d’activité, le système peut identifier cela comme un cas particulier et appliquer des règles spécifiques pour le gérer.
• Contrairement à l’automatisation traditionnelle, qui suit des règles fixes, l’APA utilise des Agents IA qui prennent des décisions basées sur des données en temps réel. Lorsqu’un cas particulier se présente, ces agents peuvent évaluer plusieurs facteurs, comme l’historique du client, le contexte de la transaction et les niveaux de risque, et ainsi déterminer la meilleure marche à suivre. Cette prise de décision dynamique permet au système de gérer les exceptions sans nécessiter d’intervention humaine.
• L’APA est flexible ; elle peut intégrer plusieurs chemins différents pour gérer les exceptions. Par exemple, si une transaction est signalée comme suspecte, le système APA peut automatiquement initier un processus de vérification secondaire ou suspendre temporairement la transaction jusqu’à ce que d’autres examens soient effectués. Cela garantit que les cas particuliers sont gérés rapidement et en toute sécurité.
• L’APA inclut des boucles de rétroaction pour apprendre de ses décisions. Lorsqu’elle rencontre des cas particuliers, elle peut analyser les résultats de ses actions et ajuster les algorithmes en conséquence. Au fil du temps, cela conduit à une gestion plus précise des exceptions, réduisant le besoin d’intervention humaine.

Oui, les banques peuvent mettre en œuvre des automatisations modernes même si elles s’appuient encore sur des systèmes mainframe hérités.

L’automatisation des processus par la robotique (RPA), l’automatisation intelligente des processus (IPA) et l’automatisation agentique des processus (APA) peuvent toutes s’intégrer efficacement aux systèmes hérités. La RPA automatise les tâches répétitives en imitant les interactions humaines avec les applications, ce qui lui permet de travailler directement avec l’interface utilisateur des systèmes mainframe hérités. L’IPA étend la RPA en ajoutant des capacités d’IA tout en se connectant aux systèmes hérités.

L’APA va plus loin en intégrant l’IA agentique et l’apprentissage machine pour une prise de décision dynamique et une gestion de flux de travail complexes. Ensemble, ces technologies d’automatisation permettent aux banques d’automatiser sans avoir besoin de modifier l’infrastructure existante.

De plus, les solutions d’automatisation modernes sont conçues à des fins d’intégration, y compris aux systèmes mainframe hérités. En utilisant des API et d’autres méthodes d’intégration, les banques peuvent créer des flux de travail automatisés qui incluent à la fois des systèmes hérités et modernes.

Cependant, bien que les banques puissent mettre en œuvre des automatisations aux côtés des systèmes hérités, il est important de compter sur une stratégie de modernisation à long terme. En s’appuyant uniquement sur des systèmes hérités, une banque pourrait limiter sa capacité à adopter des technologies à l’avenir et restreindre sa capacité à s’adapter rapidement aux marchés changeants et aux attentes des clients. Un plan de modernisation à long terme aidera les banques à accélérer leurs opérations et à rester compétitives dans le paysage financier en constante évolution.

Cela peut sembler intéressant de construire une plateforme en interne à des fins de contrôle et de personnalisation, mais un achat auprès d’un fournisseur d’automatisation éprouvé offre généralement des avantages bien plus importants. En voici les raisons.

Optimisation des coûts et des ressources. Concevoir une plateforme en interne nécessite un investissement substantiel, non seulement en technologie, mais aussi en talents qualifiés, en maintenance continue et en infrastructure. Pour la plupart des banques, cela mettrait à rude épreuve les ressources et détournerait l’attention des opérations essentielles telles que l’expérience client et la croissance. Les plateformes acquises auprès de fournisseurs, en revanche, présentent des coûts prévisibles et gérables, vous permettant d’allouer des ressources de manière plus stratégique tout en bénéficiant de tous les avantages d’une solution prête à l’emploi.

Pointe de la technologie. Le rythme de l’innovation dans la technologie financière est implacable. Les fournisseurs spécialisés dans l’automatisation agentique font continuellement progresser leurs plateformes, en introduisant les dernières avancées en IA, apprentissage machine et traitement des données. En achetant auprès d’un vendeur, vous accédez immédiatement à ces mises à jour sans avoir à vous en préoccuper. En créant votre propre plateforme, vous risquez d’être rapidement à la traîne, à moins que votre équipe n’ait la capacité et le budget nécessaires pour innover en permanence.

Respect de la conformité en toute confiance. Les réglementations bancaires sont compliquées et changent fréquemment. Les plateformes de fournisseurs sont conçues pour rester conformes aux dernières normes légales et réglementaires. Si vous créez votre propre système, vous vous confronterez au défi permanent et coûteux de la garantie d’une conformité totale, que votre équipe pourrait avoir du mal à relever parmi d’autres priorités.

Confidentialité et sécurité en toute confiance. La sécurité des données est une condition sine qua non du secteur bancaire. Les solutions des fournisseurs incluent généralement des cadres de sécurité robustes et intégrés, s’appuyant sur des années d’expertise pour protéger les informations sensibles. La création d’une solution en interne sécurisée nécessite un investissement continu dans des mesures de sécurité avancées. Pour toute institution, c’est une responsabilité difficile et coûteuse à assumer seule. En faisant appel à une solution éprouvée d’un fournisseur, vous pouvez avoir toute confiance dans la protection des données des clients.

Échelle de l’entreprise et assistance. Les banques ont des besoins divers en automatisation, allant de l’optimisation des processus de back-office à l’amélioration des interactions avec les clients. Un avantage essentiel des solutions des fournisseurs réside dans leur capacité à fournir une plateforme à l’échelle de l’entreprise qui fonctionne dans tous les services dès le premier jour. Ces solutions sont conçues pour gérer des flux de travail complexes et servir les différents services de manière fluide, offrant une automatisation cohérente dans les opérations bancaires. Les principaux fournisseurs offrent également un personnel d’assistance dédié pour résoudre rapidement tout problème, minimisant ainsi les perturbations et assurant le bon fonctionnement de votre banque.

Quand est-ce que construire en interne a du sens ? Si votre institution s’appuie sur des processus uniques qui nécessitent une personnalisation ultra-spécifique, ou si vous disposez des ressources pour financer et maintenir un développement constant, construire votre propre solution pourrait s’aligner sur vos objectifs. Cependant, pour la plupart des banques, les enjeux (augmentation des coûts, risques d’obsolescence et complexité de l’évolutivité) l’emportent sur les avantages potentiels.

En choisissant un fournisseur d’automatisation agentique de confiance, vous resterez à la pointe de l’innovation, vous gérerez la conformité et la sécurité, et vous vous concentrerez sur ce qui compte vraiment : servir les clients et développer l’entreprise. La création d’une solution en interne peut sembler attrayante, mais une acquisition auprès d’un fournisseur est souvent la voie la plus intelligente et la plus efficace vers le succès.

L’automatisation dans le secteur bancaire offre un avantage concurrentiel puissant en améliorant l’efficacité, en réduisant les coûts et en augmentant la satisfaction des clients, tout en renforçant la conformité réglementaire et en permettant une croissance stratégique et l’innovation.

Un élément clé : l’automatisation agentique, qui permet aux systèmes non seulement d’exécuter des tâches, mais aussi de prendre des décisions éclairées basées sur des critères prédéfinis ou des données en temps réel. Cette capacité est particulièrement précieuse pour des fonctions telles que l’approbation de prêts, la détection de fraudes et la gestion de portefeuilles d’investissement. En permettant une prise de décision plus rapide et plus intelligente, l’automatisation agentique réduit les délais d’exécution et améliore l’efficacité opérationnelle globale.

Et plus généralement, l’automatisation transforme les processus routiniers tels que la gestion des transactions, la saisie de données et les rapports. En rationalisant ces tâches, les banques réduisent les coûts opérationnels, minimisent l’erreur humaine et permettent aux employés de se concentrer sur la prestation d’un service personnalisé et la promotion de la croissance stratégique.

L’expérience client voit également des améliorations remarquables grâce à l’automatisation. Des outils comme les chatbots IA offrent une assistance 24 h/24 et 7 j/7, tandis que des flux de travail rationalisés accélèrent des services comme l’ouverture de comptes et le traitement des transactions. L’automatisation agentique peut aller encore plus loin et offrir des solutions sur mesure pour les clients, comme des conseils financiers personnalisés ou des offres de produits personnalisées.

Du côté de la conformité, l’automatisation excelle à simplifier des exigences réglementaires complexes. Les systèmes propulsés par l’IA surveillent les transactions en temps réel, signalant les irrégularités et garantissant la conformité aux lois et normes. Cette approche proactive réduit le risque d’amendes, de complications juridiques et de dommages à la réputation.

Grâce à l’automatisation, les banques peuvent améliorer leur performance opérationnelle, s’adapter rapidement aux exigences du marché et sécuriser leur position en tant que leaders innovants du secteur.