Lorsque l'IA a accès au compte et au portefeuille

Consulter ses relevés de compte en ligne et vérifier son portefeuille, c’est la banque d’hier. Open AI montre comment faire mieux: «Mon portefeuille est-il bien diversifié?», demande le client à l’IA. La machine a une vue d’ensemble complète de toutes les relations bancaires et peut ainsi analyser les placements de la prévoyance privée au portefeuille de titres. Résultat: les investissements sont trop concentrés dans un pays et dans les mêmes entreprises. Le système recommande un rééquilibrage.

Cela ressemble à de la science-fiction, mais c’est déjà une réalité aux États-Unis. Open AI y a récemment lancé sa solution intégrée de gestion financière personnelle, qui a le potentiel de rendre le conseiller bancaire obsolète. C’est possible car, aux États-Unis, les clients peuvent, via la plateforme Plaid, donner à ChatGPT un accès complet à leurs comptes et portefeuilles auprès de plus de 120 000 institutions financières. Celle-ci peut alors analyser les transactions, détecter les dépenses inutiles comme les abonnements superflus ou calculer ce qu’il faut faire pour pouvoir acheter une maison dans les douze prochains mois.

«Les assistants IA ont le potentiel de transformer la planification financière dans le secteur bancaire, avertit Andreas Dietrich, professeur en banque et finance à la Haute école de Lucerne. Si les banques n’offrent pas elles-mêmes de tels services, elles risquent de perdre certains clients au profit de prestataires tiers comme Open AI ou Anthropic.» Dans ce cas, les banques courent le risque de devenir de simples fournisseurs de plateformes, se contentant de traiter les transactions.

Les banques risquent ainsi de connaître le même sort que les opérateurs télécoms autrefois. Ceux-ci fournissent certes les coûteuses lignes de données. Mais aujourd’hui, ce sont les groupes américains comme Alphabet (maison mère de Google), Meta ou Apple qui exploitent les services numériques à forte marge. Et les opérateurs d’infrastructures comme Swisscom ne vendent plus que les accès à l’autoroute de l’information, tout en se livrant une guerre des prix acharnée.

Un scénario similaire pourrait se produire dans le secteur bancaire: la création de valeur se déplacera de plus en plus vers l’avant, au contact du client. Les clients utilisent une application de planification financière, qui peut provenir d’une banque ou d’une entreprise technologique. «Pour l’instant, les clients attribuent encore davantage cette compétence aux banques traditionnelles. Le facteur confiance protège donc encore les banques de la concurrence, mais les entreprises technologiques vont rattraper leur retard», explique Jan Quensel, associé du cabinet de conseil McKinsey et expert en banques suisses.

La bonne nouvelle: les banques suisses disposent encore d’un peu de temps, car en Suisse, elles peuvent encore exclure des offres comme le conseil financier de ChatGPT. Alors qu’aux États-Unis c’est déjà la norme et que c’est obligatoire dans l’UE, les banques suisses sont libres d’ouvrir ou non leurs interfaces de données aux prestataires tiers. Mais ce pare-feu ne tiendra pas éternellement.

Interrogées à ce sujet, les banques répondent généralement par le même argument: pour des questions complexes comme l’octroi d’un prêt hypothécaire ou la gestion de titres, les clients préfèrent encore parler à un humain plutôt qu’à une machine. De plus, les clients suisses sont, en comparaison internationale, plutôt lents à changer de banque. Mais Andreas Dietrich met en garde les banques contre toute complaisance: «La toute jeune génération est déjà aujourd’hui beaucoup plus ouverte à consulter une IA, même pour des opérations complexes.»

Où en sont les banques suisses? «Sur le sujet de l’IA, les banques suisses agissent plutôt comme des suiveurs intelligents, déclare Richard Hess, responsable Digital Finance à l’Association suisse des banquiers. Aujourd’hui, les banques utilisent principalement l’IA en interne pour augmenter la productivité des collaborateurs et l’efficacité des processus internes, en particulier dans le back-office.» Selon lui, les banques n’utilisent pas encore l’IA dans la relation directe avec les clients.

Selon une enquête de l’Autorité fédérale de surveillance des marchés financiers (Finma), seulement environ 50% des banques suisses ont une première application d’IA en développement. En moyenne, cinq applications sont en service et neuf en développement. UBS est considérée comme leader en matière d’IA. Rien d’étonnant, puisque la grande banque dispose des poches les plus profondes. Selon les estimations, elle consacre chaque année environ 3 milliards de dollars à son informatique.

Selon ses propres indications, UBS utilise plus de 500 applications d’IA, et 750 sont en développement. La plus connue est l’assistant IA interne appelé Red. De plus, les collaborateurs d’UBS ont accès à Microsoft Copilot.

Reto Widmer (nom modifié) est conseiller clientèle en gestion de fortune chez UBS Suisse et travaille avec les nouveaux outils. «Au début, j’étais sceptique, mais les machines facilitent énormément le travail», raconte-t-il. Récemment, un client est venu le voir pour comprendre les risques et opportunités d’un produit dérivé dans son portefeuille. La fiche technique du produit en question compte environ quatre-vingts pages – en anglais.

«L’IA a résumé le document en quelques secondes en allemand, en ne gardant que les points essentiels, ce qui m’a permis de donner une réponse compréhensible au client», explique-t-il. Grâce au chatbot interne Red, il est aussi beaucoup plus facile de trouver des informations actualisées sur les produits dans l’intranet – un problème courant dans de nombreuses banques, car le savoir est dispersé à plusieurs endroits. L’IA prend désormais en charge cette recherche chronophage.

La banque régionale Valiant n’en est encore qu’à la phase de test de sa première application d’IA. «Nous testons une IA qui attribue automatiquement les documents entrants via différents canaux au bon client et au bon dossier, puis les archive correctement», explique Christian Beyeler, responsable de l’architecture informatique chez Valiant. Pour l’instant, aucun vrai document client n’est utilisé. «L’IA ne remplacera pas le conseil bancaire humain, mais d’ici deux à trois ans, elle sera capable de proposer des modèles de décision aux conseillers clientèle», estime-t-il.

La banque privée genevoise Pictet est déjà un peu plus avancée. Depuis 2023, elle utilise, comme UBS, une solution de chat interne permettant aux conseillers de créer des présentations, de faire des traductions et de trouver rapidement des informations sur les produits et les placements. Et la banque utilise l’IA pour accélérer l’intégration de nouveaux clients: «Grâce à l’utilisation de solutions d’IA, nous pouvons accélérer la vérification des formulaires KYC et des documents justificatifs. Cela permettra à l’avenir d’éviter des contrôles manuels chronophages et le recours ponctuel à une aide externe», explique Steve Blanchet, responsable de la stratégie informatique et de l’innovation chez Pictet. En d’autres termes, grâce à l’IA, la banque privée peut se passer de consultants externes – et ainsi économiser beaucoup d’argent.

Il se passe aussi beaucoup de choses dans le secteur des entreprises. L’exemple de la fintech suisse Amnis, qui gère les paiements de cinq mille clients professionnels dans huit pays, montre la direction que cela peut prendre. Amnis utilise déjà aujourd’hui des applications d’IA pour simplifier les processus pour ses clients. Par exemple, le directeur Michael Wüst cite la fonction «Mail to Pay», où les clients envoient leurs factures reçues par e-mail à Amnis, qui les analyse ensuite à l’aide de l’IA et les saisit comme ordres de paiement.

Les portails d’e-banking tels que nous les connaissons aujourd’hui devraient bientôt disparaître, prédit Michael Wüst. Grâce à une «Prompt Bar», les clients d’Amnis peuvent communiquer avec la fintech. Comme avec ChatGPT, il est possible d’interroger des données sur sa propre relation bancaire et de créer des analyses personnalisées dans le dialogue. Plus tard, il sera également possible de créer des ordres de cette manière.

De plus, Amnis ouvre ses systèmes via le Model Context Protocol (MCP) développé par Anthropic, permettant ainsi l’accès aux données de compte avec des applications comme ChatGPT et Claude. «Vous pouvez alors demander à l’IA: Analyse tous mes paiements par carte des douze derniers mois et propose-moi des économies de coûts», indique Michael Wüst. Ou bien on confie à l’IA la planification de la liquidité, qui prépare alors de manière autonome les paiements dans le système du prestataire financier. «Au final, il ne vous reste plus qu’à valider les ordres», explique-t-il.

En matière de logiciels bancaires, Finnova joue un rôle central. Près d’une banque suisse sur deux utilise son système bancaire central. Dès cette année, Finnova souhaite lancer de nouveaux outils d’IA pour une recherche sémantique. «Cela signifie que le conseiller pourra non seulement rechercher les données clients, mais aussi ses notes de conversation via une requête chat», explique Ante Plazibat, responsable de l’innovation chez Finnova.

Une autre étape de développement prévoit un assistant de tâches; il aide le conseiller, par exemple, à documenter plus complètement les entretiens clients grâce à des questions ciblées. L’année prochaine, un outil suivra pour aider les conseillers à proposer des offres personnalisées sur la base de l’analyse des données clients bancaires. «Pour les banques, il est important, face à la concurrence de Revolut et autres, de faire de meilleures propositions grâce à leurs propres données», déclare le responsable de Finnova.

L’IA rend donc les banques meilleures et plus rapides, mais elle ne les remplace pas encore. La grande question reste de savoir quels seront les gains d’efficacité et donc les économies réalisées. Aucune des banques interrogées ne fournit de chiffres à ce sujet. La mise en place de solutions d’IA coûte d’abord de l’argent.

Mais ces investissements devraient être rentables: «Nous pensons qu’au niveau d’une banque entière, l’efficacité peut être augmentée de 10%, déclare Jan Quensel. Dans des activités ciblées comme le Know your Customer ou l’analyse de crédit, nous pensons même qu’un gain d’efficacité allant jusqu’à 50 % est possible – avec une qualité égale ou même améliorée et moins de risques.»

Les analystes de la banque américaine Morgan Stanley arrivent à des chiffres similaires. Et comme les banques emploient environ deux tiers de leur personnel dans les services centraux, elles pourraient, grâce à l’IA, économiser jusqu’à 10% de leur personnel au cours des cinq prochaines années – ce qui représenterait 200 000 emplois pour toutes les banques d’Europe; ramené à la Suisse, l’IA menace environ 9 400 postes.

Le fait que ce ne soit pas un scénario futuriste irréaliste est démontré par les annonces des grandes banques au cours des six derniers mois. Bill Winters, directeur de la banque Standard Chartered, surtout active en Asie, est tristement devenu célèbre pour un choix de mots malheureux: il veut supprimer environ 15% des postes d’ici 2030 et remplacer le «capital humain moins précieux» par l’IA.

En Suisse, il n’y a pas encore de vagues de suppressions d’emplois justifiées par l’IA – ce qui peut aussi s’expliquer par le fait que les banques suisses commencent tout juste à adopter l’IA à grande échelle.

Les gains d’efficacité ne doivent pas nécessairement servir à réduire les coûts. C’est ce que souligne nul autre qu’Iqbal Khan, co-directeur de la gestion de fortune chez UBS: il affirme que les marges de manœuvre dégagées grâce à l’IA pourraient aussi être utilisées pour gagner des parts de marché. «Mais si nous n’y parvenons pas – et c’est un sujet qui concerne tout le secteur –, cela aura des conséquences sur les coûts et les emplois», avertit Iqbal Khan auprès de Bloomberg.

Le plus grand risque que représente l’IA pour les banques est que la technologie va transformer les modèles d’affaires. «Je vois un grand défi pour la place financière suisse dans le fait que les services historiquement haut de gamme et à forte marge, comme le conseil en investissement personnalisé, pourront à l’avenir être reproduits par l’IA», explique Jan Quensel. Selon les analystes de Morgan Stanley, environ 60% des revenus de Julius Bär et près de 40% de ceux d’UBS sont «à risque» à cause de l’IA.

«Jusqu’à présent, les banques ont réussi à s’imposer en gérant leurs clients de manière globale – par exemple à la fois pour la gestion de fortune et pour l’hypothèque. Cela devrait encore les protéger un certain temps de la majorité de la concurrence liée à l’IA, car celle-ci ne dispose pas encore aujourd’hui de cette compétence intégrée», ajoute Jan Quensel. Andreas Dietrich partage cet avis, car rares sont les institutions qui connaissent autant leurs clients que les banques. «Grâce à l’IA, ces informations peuvent être utilisées pour atteindre les clients au bon moment, via le bon canal, avec des offres pertinentes.»

En d’autres termes: les banques gagnent avec l’intelligence artificielle. Ou elles perdent face à elle.