L’IA dans les services financiers dépasse la phase pilote à mesure que les banques, les sociétés de marchés de capitaux, les prêteurs hypothécaires et d’autres organisations commencent à déployer la technologie à plus grande échelle. Le défi consiste désormais à gérer l’IA de manière responsable à grande échelle tout en répondant à des exigences strictes en matière de sécurité, de conformité et de confiance des clients.
Le symposium AWS Financial Services a souligné cette transition en mai. À mesure que les institutions financières élargissent leur utilisation de l'IA, elles ont la possibilité de tester de nouvelles applications sans s'engager dans des déploiements à grande échelle, selon Scott Mullins, ancien directeur général d'AWS Worldwide Financial Services chez Amazon Web Services Inc.
« Vous pouvez faire tourner ce truc très rapidement ; vous pouvez l'expérimenter », a-t-il déclaré lors du symposium. « Vous pouvez montrer qu’il réalise réellement les choses que vous souhaitez réaliser dans le cadre de directives et de cadres politiques spécifiques, et vous pouvez réellement évaluer si cette gouvernance tient. »
Cette fonctionnalité fait partie de la couverture continue par SiliconANGLE Media du AWS Financial Services Symposium. (* Divulgation ci-dessous.)
Des pilotes d’IA à la production réglementée
Pour faire passer l’IA de l’expérimentation à la production, les institutions financières doivent relever un ensemble de défis différents. Au-delà de démontrer que la technologie fonctionne, les organisations doivent établir la gouvernance et les garanties opérationnelles nécessaires pour prendre en charge l'IA dans l'ensemble des processus métier réglementés, selon Paul Nashawaty, responsable de la pratique et analyste principal pour le développement d'applications chez theCUBE Research.
« Notre recherche AppDev montre que 92 % des organisations intègrent désormais l'IA à au moins une étape du cycle de vie de livraison de logiciels, mais seulement un tiers environ ont établi la gouvernance, la sécurité et la maturité opérationnelle requises pour l'IA à l'échelle de la production », a-t-il déclaré. « Dans le secteur bancaire, les marchés de capitaux et l'assurance, l'écart est encore plus prononcé car la conformité, l'explicabilité et la confiance des clients ne sont pas négociables. La prochaine phase d'adoption de l'IA sera définie moins par les performances du modèle que par les plateformes qui intègrent les contrôles politiques, l'auditabilité et la sécurité dans les flux de travail basés sur l'IA tout en améliorant l'expérience client et l'efficacité opérationnelle. »
Infosys Ltd. répond à ces exigences grâce à sa plateforme d'IA, qui intègre des garanties et des contrôles destinés à aider les institutions financières à déployer l'IA tout en gérant les risques, selon Rajaram RK, vice-président et responsable des ventes de services financiers chez Infosys.
« Il a les sécurités (et) les garde-fous. Il a l'économie symbolique… toutes les capacités dont une organisation aurait besoin », a-t-il déclaré au CUBE.
La confiance, la gouvernance et la résilience deviennent la véritable architecture de l'IA
Les institutions financières sont confrontées à des exigences réglementaires strictes, rendant la sécurité, l'auditabilité et la récupération essentielles à leurs opérations. À mesure que les banques, les assureurs et les sociétés des marchés financiers élargissent leur utilisation de l’IA, ces exigences revêtent une importance accrue, en particulier lorsque les systèmes automatisés commencent à influencer les décisions commerciales. Malgré ces défis, les institutions financières font partie des secteurs qui ouvrent la voie à l’adoption de l’IA.
« Les organisations qui traitent l’IA comme une capacité commerciale réglementée, et non comme une simple initiative technologique, seront les mieux placées pour accélérer l’innovation tout en maintenant leur résilience et en répondant aux attentes réglementaires en constante évolution », a déclaré Nashawaty.
L’application de ces pratiques établies de gestion des risques à l’IA oblige les organisations à réfléchir à la manière dont les systèmes automatisés accèdent aux données, prennent des décisions et fonctionnent dans le cadre des politiques existantes. Le défi consiste à étendre la gouvernance et les contrôles opérationnels aux flux de travail basés sur l’IA sans compromettre l’efficacité et l’innovation que ces systèmes sont censés offrir.
L'expérience client et la productivité des employés intègrent l'IA aux flux de travail quotidiens
Les institutions financières trouvent des applications pratiques à l’IA dans le service client et la productivité des employés. Chez New York Life Insurance Co., la réduction du travail manuel de routine donne aux employés plus de temps pour fournir un service personnalisé et répondre de manière proactive aux besoins des clients, selon Kristina Welke, vice-présidente de New York Life.
« Nous avons vraiment senti qu'il y avait de nombreuses opportunités de les soutenir, de supprimer le travail manuel qu'ils effectuent chaque jour, de leur permettre de fournir ce soutien consultatif, d'être proactifs plutôt que réactifs », a-t-elle déclaré au CUBE.
Fifth Third Bank utilise l'IA conversationnelle pour améliorer les interactions avec les clients et réduire le temps moyen de traitement des appels. La banque utilise Amazon Connect pour prendre en charge ses opérations de service client, selon Kevin Anderson, chef de produit au sein de l'équipe de transformation de l'IA chez Fifth Third Bank.
« Amazon Connect pose vraiment les bases car il résout non seulement la messagerie mais aussi la voix, et permet l'IA et l'automatisation », a-t-il expliqué.
La modernisation du cloud devient la base du déploiement de l'IA
Pour les institutions financières, le développement de l’IA dépend en partie de la modernisation de l’infrastructure qui prend en charge les charges de travail gourmandes en données. Les plates-formes cloud peuvent offrir la flexibilité nécessaire pour déployer de nouvelles fonctionnalités tout en conservant l'accès aux systèmes existants, ce qui fait de la modernisation une considération importante à mesure que les organisations développent leurs initiatives d'IA.
Le prêteur hypothécaire PennyMac Financial Services a récemment élargi son accord avec Amazon Web Services pour accélérer la modernisation de sa plateforme propriétaire de gestion des prêts hypothécaires, Plaisse. Le partenariat comprend également des plans visant à déployer des capacités d’IA de niveau entreprise et à développer davantage la plateforme.
À mesure que les institutions financières modernisent leur infrastructure, elles ont également besoin de moyens pour déplacer et gérer les données sans perturber les opérations existantes. NetApp Inc. répond à ces exigences grâce à des capacités de stockage et de gestion des données conçues pour prendre en charge la migration, la résilience et les performances dans les environnements AWS, selon Jacob Lim, architecte de solutions cloud chez NetApp.
« Nous créons de la valeur pour les clients en simplifiant la migration et l'exécution de leurs données dans AWS en combinant des fonctionnalités NetApp ONTAP éprouvées, telles que des instantanés peu encombrants, des capacités de clonage de données quasi instantanées avec une surcharge de stockage et des performances de stockage minimales », a-t-il déclaré au CUBE. « Ensuite, il existe également un moteur de réplication de données et de détection de ransomware très efficace, intégré directement dans le système d'exploitation. Combiné à l'évolutivité et à l'élasticité d'AWS, les clients ont gagné en résilience, en performances et en simplicité opérationnelle dans le cloud. »
La mise à l’échelle de l’IA dans les services financiers pose de nouveaux défis
À mesure que les institutions financières intègrent l’IA dans leurs opérations quotidiennes, la gestion de la complexité de ces déploiements devient un défi de plus en plus important. Selon le rapport 2026 State of AI-First Operations de PagerDuty, 59 % des banques interrogées intégraient activement l'IA dans leurs opérations, tandis que 34 % discutaient de sa mise en œuvre. À mesure que l’adoption se développe, les institutions doivent déterminer comment gérer ces systèmes, maintenir la qualité des données et intégrer l’IA dans les flux de travail existants.
« Je pense que vous allez vraiment voir l'IA devenir : comment gouverner, comment utiliser (et) comment garantir la propreté des données ? Comment va-t-elle nous aider à être plus efficaces dans ce que nous faisons dans nos opérations quotidiennes ? » Todd McNabb, directeur des revenus de PagerDuty Inc., a déclaré au CUBE.
Les fournisseurs de technologies répondent à la demande d’un déploiement plus rapide de l’IA en entreprise. L'investissement d'un milliard de dollars récemment annoncé par AWS dans l'ingénierie à déploiement avancé, par exemple, vise à aider les clients à développer et à déployer plus rapidement des applications d'IA agentique. Toutefois, pour les institutions financières, la mesure du succès s’étendra au-delà de la vitesse de déploiement et concernera l’efficacité avec laquelle l’IA peut fonctionner au sein des systèmes, des exigences réglementaires et des processus métier existants.
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour l'événement AWS Financial Services Symposium. Ni AWS, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
