Dans le secteur bancaire, la confiance n’est pas facultative : c’est tout. En raison du fait que la banque est inversée dans l’IA avant d’autres secteurs, la majorité des entités mettent en œuvre l’intelligence artificielle dans la supervision et l’infrastructure nécessaire pour garantir cette confiance. C’est la principale préoccupation qui révèle les nouvelles perspectives du secteur bancaire dans le rapport Data and AI Impact Report: The Trust Imperative de SAS, avec les enquêtes d’IDC.
Entre les quatre secteurs examinés dans l’étude, le secteur bancaire supérieur à l’administration publique, les sécurités et les sciences de la vie tant en IA qu’en adoption de pratiques d’IA fiables. Il s’agit en réalité d’environ une quart (23 %) des organisations du secteur bancaire qui opèrent au niveau le plus élevé de l’« Indice de l’IA Confiable » d’IDC. Mais, y compris avec ces ventes, la plupart des institutions du secteur bancaire sont très dépendantes de « l’indice idéal » du document, qui combine une haute confiance avec un haut niveau de fiabilité.
Selon l’information, seuls les 11 % des entités du secteur bancaire ont des systèmes vraiment fiables et confiants en eux. Par ailleurs, le secteur bancaire (47 %) est en cause parce qu’IDC pose le « dilemme de la confiance » : infra-utiliser l’IA parce qu’elle n’a pas confiance en elle, ou dépend de l’excès de systèmes d’IA qui n’ont pas été validés de forme adéquate.
«En matière fiable, le secteur bancaire sera dirigé vers tous les secteurs de cet studio, et, par ailleurs, la préparation fondamentale de la majorité des organisations du secteur bancaire n’est pas proche de celle qui doit être là», a affirmé Stu Bradley, vice-président principal des solutions de Riesgo, fraude et cumul de SAS. « Approximativement neuf de chaque banque a un niveau qui aligne complètement la confiance avec la preuve, et à peu près un de chaque cinco fonctionne avec des données en silos. Cerrar la rupture entre l’ambición en IA et la préparation pour la IA doit être une priorité du plus haut niveau pour tout le secteur bancaire ».
L’inversión augmente, mais les cimientos restent si fragiles
L’information, basée sur une enquête mondiale et intersectorielle réalisée auprès de 2 375 dirigeants de TI et d’entreprises, révèle une tendance préoccupante : dans le secteur bancaire, l’inversion des capacités de l’IA n’est pas comparable à l’inversion des piliers de l’innovation responsables qui font que l’IA se lance. Dans une industrie comme le secteur bancaire, lorsque la chute d’un seul modèle peut affaiblir les sanctions réglementaires ou éroder la confiance du consommateur de la nuit à la maison, cette déconnexion est particulièrement dangereuse.
Et le problème n’est pas la faille d’inversion : la filière de consommation dans l’IA du secteur bancaire est supérieure à tous les autres secteurs de l’étude. La majorité des organisations du secteur bancaire (60 %) espèrent une augmentation entre les 4 % et les 20 %, tandis qu’un groupe le plus réduit (12 %) anticipera des augmentations plus prononcées. Lors de cette impulsion, l’étude a découvert que d’importantes difficultés fondamentales persistaient dans le secteur bancaire, entre autres :
• Silos de données. Il y a environ cinq organisations du secteur bancaire (19 %) qui fonctionnent avec une infrastructure de données en silos, la tâche des industries analysées dans l’étude.
• Cimientos de datos insuffisants. Une partie importante du secteur bancaire s’occupe d’une administration des données efficace (45 %) et/ou d’une infrastructure de données centralisée et optimisée (41 %).
• Brechas de talento. De nombreuses organisations du secteur bancaire (42 %) sont également en contact avec les compétences spécialisées en IA.
Pour résoudre ces problèmes, la plupart des entités (52 %) du secteur bancaire planifient l’expansion de leur architecture d’IA ; otro 43 % planea formar o ampliar equipos dedicados a la IA. Sans embargo, moins d’un troisième (31 %) du secteur bancaire plan s’efforcera de développer et d’ajuster les modèles d’IA pour nous aussi. En conclusion : estas barreras no son ni abstractas ni teóricas ; son estructurales dentro del sector bancario.
«Le secteur bancaire comprend clairement le potentiel de l’IA, mais la compression et l’exécution ne sont pas là aussi», a déclaré Kathy Lange, directrice de l’enquête sur la pratique de l’IA et l’automatisation d’IDC. «Sans une architecture de données solides, les dirigeants et le personnel de talent, les organisations du secteur bancaire corrennent le risque d’investissement dans les initiatives de l’IA qui ne peuvent pas offrir un retour de l’inversion (ROI) ou, pour ainsi dire, qui ont la même confiance de ce qui dépend».
L’innovation responsable, et pas l’horreur des coûts, stimule le retour sur investissement de l’IA
L’information révèle également la supposition selon laquelle la valeur principale de l’IA dans le secteur bancaire est la réduction des coûts. Au contraire, le secteur bancaire est le seul qui classe l’innovation de produits et de services pour l’efficacité des processus comme la principale source de valeur stimulée par l’IA.
Les chiffres du retour sur investissement intersectoriels doivent permettre au secteur bancaire de bien cheminer. Les entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer l’expérience du client ont enregistré le maire en revenant : 1,83 dollars pour chaque dollar inversé, suivies par les entreprises centrales pour élargir leur compte de marché (1,74 dollars). Ils sont centraux sur l’horreur des coûts enregistrés cifras les plus bas : 1,54 dollars par dollar. De plus, les entreprises du secteur bancaire qui priorisent une IA fiable ont 60 % plus de probabilité de dupliquer le retour général de leurs initiatives d’IA. Il s’agit d’une étude solide selon laquelle l’innovation responsable est un accélérateur de croissance qui s’amortit avec les revenus du secteur bancaire.
Cerrar la rupture entre l’ambition en IA et la préparation pour l’IA doit être une priorité du plus haut niveau pour tout le secteur bancaire
Les organisations du secteur bancaire ont également décidé de faire en sorte que d’autres secteurs aient accès à l’IA agentique, et il se peut qu’un troisième plan augmente l’inversion en IA fiable pour rendre les systèmes plus autonomes. Mais, en tenant compte du fait que les systèmes d’IA accordent au maire l’autorité sur la question des décisions à l’intérieur du secteur bancaire, les conséquences d’une gouvernance affaiblie sont accordées au maire.
«Les régulateurs sont à l’écoute. Les clients sont attentifs. Et à ce moment-là, si la mitad des organisations du secteur bancaire utilise IA sans essai, ou quelqu’un a approuvé l’IA qui a été validée», commente Mónica Gutiérrez, directrice des ventes pour Financial Services de SAS pour l’Espagne et le Portugal. « Il n’y a aucune entité du secteur bancaire qui veut être en mesure de s’engager dans cette carrière hautement compétitive, et les horreurs des coûts ne lui appartiennent pas seulement. Les organisations du secteur bancaire qui garantiront la gouvernance, l’explicabilité, la transparence et les renseignements sur les données solides avant la escalader, pas après que quelque chose se rompe».
