Intelligence artificielle, apprentissage automatique (un sous-ensemble de l’IA) et prédictif analytique en tête de liste des investissements technologiques chauds et prévus pour les banques en 2022, en raison de leur capacité à faciliter la prise de décision commerciale stratégique, à créer des applications qui peuvent servir les clients de manière personnalisée et à stimuler la croissance des revenus, selon le cabinet d’études de marché Forrester.
Les technologies en vogue pour les banques comprennent également 5G, traitement du langage naturel (TAL), architecture de microserviceset la vision par ordinateur, selon le récent rapport Top Emerging Technologies in Banking In 2022 de Forrester.
Le rapport, basé sur les réponses à l’enquête des décideurs technologiques des banques et de leurs fournisseurs de technologies, classe 30 technologies différentes en trois catégories principales : « hot », « sur le radar » et « hype ».
Les technologies sont considérées comme chaudes si les banques ont aligné un investissement prévu dans celles-ci au cours des 12 prochains mois, a déclaré Forrester, ajoutant que ces nouveaux investissements devraient façonner l’avenir du secteur bancaire et l’expérience client.
Parmi les technologies en vogue, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique – un sous-ensemble de l’IA qui permet des prévisions et des analyses plus précises à mesure qu’il ingère des données – continuent de susciter un grand intérêt, car les banques se concentrent fortement sur les coûts tout en essayant d’améliorer l’expérience client et les revenus. .
« L’apprentissage automatique contribue à améliorer l’automatisation des processus tels que l’octroi de prêts et la détection des fraudes et peut aider à offrir une expérience plus personnalisée », a déclaré Forrester dans le rapport.
L’IA améliore l’efficacité opérationnelle
Selon le rapport, près de 37 % des répondants au sondage qui utilisent déjà l’intelligence artificielle dans les services financiers considèrent l’amélioration de l’efficacité opérationnelle comme un avantage de l’utilisation de l’IA. Près de 33 % des personnes interrogées affirment que l’apprentissage automatique peut améliorer l’expérience client.
L’analyse en temps réel et prédictive est une autre technologie en vogue pour les banques, avec près de 89 % des répondants au sondage confirmant qu’ils sont soit dans les phases de planification, de mise en œuvre ou d’exploitation de ces technologies, selon le rapport Forrester.
La raison de ce vif intérêt est due aux informations que ces technologies peuvent générer, permettant aux banques de prendre des décisions commerciales plus éclairées et de servir les clients de manière plus personnalisée, ont déclaré Jost Hopperman et Martha Bennett, analystes principaux chez Forrester.
La 5G, la PNL et l’architecture des microservices sont également des technologies dans lesquelles les banques commencent à investir, bien qu’elles présentent un intérêt plus modéré que l’IA et l’analyse, indique le rapport.
La 5G aide le service client
La 5G devrait devenir une technologie à usage général pour le secteur des services financiers, car la plupart des organisations commencent à l’utiliser pour les communications à faible latence, a déclaré Forrester. Alors que l’infrastructure 5G commence tout juste à se développer, près de 56 % des personnes interrogées pensent que le service client est un cas d’utilisation majeur de la technologie, selon le rapport.
En outre, l’organisation d’études de marché a déclaré que le traitement du langage naturel (NLP) et son sous-ensemble, la compréhension du langage naturel (NLU), présentent un intérêt modéré en raison de défis tels que la compréhension des langues locales, des dialectes et des accents.
Selon Forrester, seuls 23 % des répondants qui utilisent l’IA dans les services financiers utilisent le NLP et seulement 19 % utilisent le NLU.
Pendant ce temps, la vision par ordinateur, qui peut être considérée comme une utilisation spécifique de l’apprentissage automatique, selon Forrester, a connu un regain d’intérêt, la plupart des banques l’utilisant pour une compréhension de haut niveau des images numériques ou des vidéos pour des cas d’utilisation allant de la vérification d’identité à accompagnement de projets de réalité augmentée.
Un autre domaine d’intérêt est les microservices, a déclaré la société d’études de marché, ajoutant que près de 35% et 33% des développeurs de services financiers utilisent respectivement des microservices et des conteneurs.
La plupart des directeurs de la technologie pensent que les microservices sont cruciaux dans les efforts visant à créer de nouvelles applications au-dessus des systèmes hérités de base d’une banque, a noté Forrester. L’intérêt pour les microservices reste toutefois relativement faible par rapport à l’IA et à l’analyse. En effet, les banques de petite et moyenne taille ont souvent du mal à travailler avec succès dans les environnements devops habituellement utilisés pour créer des microservices, a déclaré Forrester.
RPA, blockchain sont sur le radar des banques
Le rapport classe toute technologie comme étant « sur le radar » si les banques ne prévoient pas de déploiements au cours des 12 prochains mois, mais peuvent les envisager pour des projets pilotes.
Ces technologies comprennent l’apprentissage en profondeuralimenté par l’IA automatisation robotisée des processus, réalité augmentéele maillage de données (une architecture distribuée pour la gestion des données), chaîne de blocs ou technologie de grand livre distribué, low-code plates-formes, applications Web progressives, maille de service et architectures événementielles.
La plupart de ces technologies sont confrontées à des défis variés tels que la conformité réglementaire, les contrôles de qualité, la pénurie de talents formés, le savoir-faire technologique, les projets échoués et le retour sur investissement négatif ou nul.
En fait, la mise en œuvre de certaines de ces technologies exigerait que les banques déploient d’abord avec succès des technologies qualifiées de « chaudes » dans le rapport, a déclaré la société d’études de marché.
En outre, le rapport classe les technologies telles que la gamification avancée, informatique confidentielle, informatique de pointe, l’informatique quantiqueet IdO comme des technologies « à la mode ».
Comme leur nom l’indique, ces technologies, selon Forrester, ne sont pas assez matures pour le secteur bancaire en raison des défis réglementaires et de sécurité, des contraintes budgétaires et du manque de cas d’utilisation bien définis.
Gartner souligne la tendance de l’IA dans le secteur bancaire
Un rapport de Gartner identifiant les tendances dans le secteur bancaire et financier en 2022 met également en évidence l’IA comme une tendance majeure dans le secteur bancaire et prévoit que les dépenses informatiques des entreprises de services bancaires et d’investissement augmenteront de 6,1 % en 2022 pour atteindre 623 milliards de dollars dans le monde.
L’intelligence artificielle générative (IA), les systèmes autonomes et le calcul améliorant la confidentialité (PEC) sont trois tendances technologiques qui gagnent du terrain dans les services bancaires et d’investissement en 2022, a déclaré la société d’études de marché, ajoutant que ces tendances continueront de prendre de l’ampleur au cours des deux prochaines années. à trois ans, contribuant à la croissance et à la transformation des organisations de services financiers.
La société d’études de marché définit l’IA générative comme l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour générer des informations à partir de données afin de prendre des décisions opérationnelles. Les cas d’utilisation bancaire incluent la détection des fraudes, la prédiction des transactions, la génération de données synthétiques et la modélisation des facteurs de risque.
« L’IA générative permet aux DSI des banques d’offrir des solutions technologiques à l’entreprise dans la poursuite de la croissance des revenus, tandis que les systèmes autonomes et le calcul améliorant la confidentialité sont des solutions à long terme qui offrent de nouvelles options pour la transformation de l’entreprise dans les services financiers », a déclaré Moutusi Sau, vice-président. et analyste chez Gartner, dans le rapport.
Les sociétés d’études de marché définissent les systèmes autonomes comme des systèmes physiques ou logiciels autogérés qui apprennent de leurs environnements et modifient dynamiquement leurs propres algorithmes en temps réel pour optimiser leur comportement dans des écosystèmes complexes.
Ces systèmes créent un ensemble agile de capacités technologiques qui prennent en charge de nouvelles exigences et situations, optimisent les performances et se défendent contre les attaques sans intervention humaine, a déclaré la société d’études de marché.
Actuellement, les systèmes autonomes sont principalement basés sur des logiciels dans le contexte bancaire et les exemples incluent des robots humanoïdes dans des succursales intelligentes.
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