L'IA et l'analyse en temps réel parmi les principaux investissements technologiques des banques en 2022

La 5G, l'intelligence artificielle (IA), les microservices et l'analyse en temps réel comptent parmi les principaux investissements des banques cette année.

Ces domaines prioritaires suggèrent que les opérateurs historiques se concentrent actuellement sur l'amélioration de l'expérience client, la fourniture d'un véritable parcours bancaire numérique et l'atteinte d'une plus grande agilité commerciale, selon une étude réalisée par une société mondiale d'études de marché. Forrester trouvé.

La Rapport sur les technologies bancaires les plus émergentes en 2022, publié plus tôt cette année, s'appuie sur une enquête et des entretiens avec plus de 30 décideurs du secteur bancaire et technologique et partenaires de solutions pour comprendre leurs intérêts actuels et les investissements prévus pour l'année à venir.

Les résultats de l'étude ont révélé près de 30 technologies différentes mises en avant par les chefs d'entreprise.

Ces technologies ont été classées en trois groupes différents : les technologies « chaudes », qui sont hautement prioritaires pour les opérateurs historiques et qui verront des ressources leur être allouées au cours des 12 prochains mois ; les technologies « sur le radar », qui ont suscité un intérêt légitime à court terme mais sans engagement immédiat ; et les technologies « hype », ou tendances qui ont généré beaucoup de buzz mais qui manquent de réel intérêt ou de budgets engagés pour l'année à venir.

Quelles sont les six technologies « en vogue » sur lesquelles les banques se concentrent actuellement fortement ?

En particulier, l’apprentissage automatique (ML) et l’analyse prédictive/en temps réel se démarquent du lot par les niveaux d’investissement « élevés » que les opérateurs historiques y consacrent.

Les personnes interrogées ont félicité le ML pour son potentiel à améliorer l'automatisation des processus dans tous les cas d'utilisation, notamment l'octroi de prêts et la détection des fraudes, et à offrir une expérience client plus personnalisée.

Les analyses prédictives et en temps réel, quant à elles, sont recherchées pour leur potentiel à permettre aux banques de prendre des décisions plus éclairées et de servir les clients de manière plus transparente et personnalisée.

La vision par ordinateur (CV) et le traitement du langage naturel (NLP)/compréhension du langage naturel (NLU) sont deux autres technologies clés que les banques mettent activement en œuvre.

CV, qui permet aux systèmes de dériver des informations à partir d'images et de vidéos numériques, a des applications intéressantes dans des domaines tels que la vérification d'identité et l'authentification.

Et le NLP et le NLU, qui se concentrent sur le traitement du texte au sens littéral et sur la compréhension de sa signification, permettent aux banques d'exploiter les informations issues des données structurées et non structurées, de rationaliser les processus métier et d'améliorer les expériences.

La 5G, une autre technologie "en vogue", devrait devenir une technologie à usage général pour les entreprises de services financiers à l'avenir, car elle permet "un haut débit mobile ultrarapide, des communications massives de type machine et des communications fiables et à faible latence", indique le rapport.

Enfin, les architectures de microservices sont perçues par les opérateurs historiques comme un élément architectural clé qui promet une agilité accrue et qui leur permet de pérenniser leur organisation.

Dix autres technologies qui ont suscité l'intérêt des banques

Outre ces six technologies "chaudes", dix technologies ont été identifiées comme étant sur le "radar" des banques. Celles-ci ne sont pas au centre de la feuille de route de mise en œuvre cette année, mais ont suscité l'intérêt des dirigeants bancaires pour leur potentiel d'amélioration des opérations bancaires, de l'expérience client et de la flexibilité des applications d'une banque, indique le rapport.

Trois des dix technologies sont liées à l'IA : apprentissage en profondeur (DL)/réseaux de neurones, génération de langage naturel (NLG) et automatisation des processus robotiques (RPA) alimentée par l'IA.

Les réseaux DL et neuronaux permettent le développement d'outils capables de prédire les résultats, de classer les données non structurées et d'identifier les modèles. Les cas d'utilisation intéressants incluent la détection des fraudes, l'analyse de l'attrition des clients et la modélisation de la propension à acheter.

NLG est un processus logiciel qui produit des récits écrits ou parlés à partir d'un ensemble de données. Il peut être utilisé pour créer des rapports réglementaires et résumer de longs rapports et d'énormes ensembles de données pour les dirigeants.

Et la RPA, qui fait référence à l'utilisation d'outils avancés d'automatisation des processus métier pour effectuer des tâches banales et répétitives, permet aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée et centrées sur le client et de réduire la surveillance manuelle.

D'autres technologies "sur le radar" incluent technologie de grand livre distribué (DLT)/chaîne de blocs, qui promet des gains d'efficacité ; le maillage de données, qui permet aux données d'être plus largement accessibles ; une architecture événementielle, qui permet aux banques de créer des applications bancaires bien conçues, hautement cohérentes et hautement découplées ; et les plates-formes de développement low-code/no-code, qui offrent une plus grande flexibilité commerciale et une livraison plus rapide des applications.

Des technologies censées faire la différence dans le futur

Enfin, dans la catégorie des technologies « hype », dix technologies ont été identifiées, à savoir la gamification avancée, l'informatique confidentielle, l'informatique de pointe, les technologies vertes, l'Internet des objets (IoT), le métaverse, l'informatique quantique, les chatbots sophistiqués, l'informatique spatiale et réalité virtuelle.

La ludification avancée implique l'utilisation de la technologie et l'application d'éléments de jeu pour mieux engager et motiver les utilisateurs. Il promet une augmentation des revenus et de la fidélité des clients, mais reste un territoire inexploré pour la plupart des banques.

L'informatique confidentielle, qui vise à accroître la sécurité en créant des environnements sécurisés et isolés, n'est utilisée que par quelques banques.

Edge computing, qui vise à traiter les données plus près de la source, promet d'augmenter les performances du réseau, mais malgré les opportunités, de multiples obstacles tels que le temps nécessaire pour déplacer les données et le coût de la périphérie des données entravent toujours l'adoption généralisée de la technologie.

Les technologies vertes, qui visent à minimiser l’impact environnemental à court et à long terme des produits technologiques, sont une tendance émergente, mais il manque encore des normes communes sur ce qui peut être qualifié de « vert ».

Et aux métaverse, qui fait référence à un environnement virtuel immersif qui reproduit le monde physique, promet une riche expérience de réalité mixte.

Certaines banques ont commencé à explorer ce que cela pourrait signifier pour elles, mais en réalité, il faudra plusieurs décennies au secteur avant qu’un environnement virtuel véritablement immersif ne se concrétise.

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