L’année à venir marquera une transition brutale de la banque numérique vers la finance intelligente, alors que les agents d’IA et les modèles opérationnels remodèleront la manière dont les sociétés financières acquièrent des clients et fournissent des conseils.
C’est la thèse centrale d’un nouveau rapport de Forrester Research, « Prédictions 2027 : Banque et investissement ». Les résultats ont été résumés à partir de données impliquant 915 répondants aux États-Unis, au Royaume-Uni et au Canada.
Forrester a identifié plusieurs points clés de transition. Il s’agit notamment de changements fondamentaux grâce à l’automatisation des parcours de découverte et d’orientation financière, ainsi que de la conviction que même si un tiers des banques annonceront un programme de transformation de l’IA, seulement 5 % y parviendront.
« En 2027, les services financiers entreront dans une nouvelle phase dans laquelle l'intelligence deviendra la principale source de création de valeur », déclarent les chercheurs de Forrester dans le rapport. « Les assistants IA remodèlent la façon dont les clients découvrent, évaluent et agissent sur les produits financiers ; la participation aux investissements se développe malgré une anxiété économique persistante ; et les banques se précipitent pour déterminer si l'IA va simplement améliorer les opérations existantes ou les transformer fondamentalement. »
Faire évoluer l’IA pour les services financiers
La prévision de Forrester d'un taux de réussite de 5 % repose sur la conviction que de nombreuses banques rebaptiseront les initiatives d'IA existantes en tant qu'IA natives sans changements significatifs dans l'infrastructure opérationnelle. La conservation des processus et des modèles opérationnels existants empêchera la capacité d’étendre le déploiement de l’IA, une exigence fondamentale sur laquelle les fournisseurs de technologies d’IA tels que Dell Technologies Inc. insistent auprès de leurs clients du monde des services financiers.
« En fin de compte, je pense que nous avons maintenant suffisamment de preuves que l'IA fonctionne et qu'elle fonctionne très bien et qu'elle vous apporte rapidité et efficacité dans votre entreprise », a déclaré David Kennedy, directeur financier de Dell, lors d'une récente interview avec theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. « La question est : pouvez-vous faire cela à grande échelle ?
Les institutions financières peuvent notamment chercher à atteindre leur taille grâce aux fusions et acquisitions. Forrester prédit que les fusions et acquisitions dans le domaine des technologies bancaires basées sur l'IA augmenteront de 50 % en 2027. L'acquisition d'actifs de données propriétaires, de capacités de gouvernance et d'orchestration native de l'IA nécessitera une capacité à naviguer dans des environnements informatiques hybrides, un besoin que les fournisseurs de calcul tels qu'Advanced Micro Devices Inc. ont constaté parmi leurs propres clients.
« En tant que fournisseur de calcul d'IA, nous voulons nous assurer que nous permettons à ces entreprises non seulement d'exécuter leurs tâches d'IA via les API de pointe dans le cloud, mais que nous leur fournissons une infrastructure qui leur permet d'héberger très efficacement des modèles ouverts sur site », a déclaré Suresh Andani, vice-président du calcul et de l'IA d'entreprise chez AMD, dans une interview avec theCUBE. « Chaque conversation d'entreprise à laquelle je participe est un sujet de discussion clé. »
Un autre sujet clé concerne les agents IA et leur influence croissante dans l’entreprise. Selon les conclusions de Forrester, 40 % des banques lanceront des assistants IA l'année prochaine. Le défi pour de nombreuses institutions financières sera de tirer parti des assistants IA pour fournir des conseils différenciés en utilisant des données exclusives, des décisions et une expertise spécialisée pour guider les clients. C’est là que conserver des connaissances exclusives en interne peut devenir un avantage indéniable, selon John Roese, directeur mondial de la technologie et directeur de l’IA chez Dell.
« Cela ne signifie pas que vous ne pouvez pas utiliser des modèles frontières et des modèles ouverts », a déclaré Roese au CUBE. « Cela signifie simplement que lorsque vous concevez votre système d'IA, vous devez réaliser que ce qui constitue votre douve, ce ne sont pas les outils proprement dits. Ce ne sont même pas les modèles. Ce sont les connaissances particulières qui se manifestent maintenant sous ces nouvelles formes qui capturent vraiment ce que vous savez et faites différemment de vos concurrents. «
