Lori Witzel, Responsable Senior du Marketing Produit, Spotfire
La rentabilité des banques favorisée par l’acculturation financière
Développer les connaissances financières des clients et leur confiance dans la prise de décisions à ce sujet améliore non seulement leur situation personnelle, mais également leur fidélité. Cette approche centrée sur le client permet une rétention plus forte de la clientèle mais aussi l’extension significative des parts de marché.
Traditionnellement, les conseillers bancaires étaient chargés d’améliorer la culture financière de leurs clients, en leur transmettant leurs connaissances sous la forme de bonnes pratiques tout en les aidant à accomplir des tâches courantes. L’arrivée des chatbots a fait évoluer l'expérience client et la culture financière, tout en réduisant les coûts des banques. Par exemple, le bot mis en place par Floa, banque du groupe Casino, a permis une augmentation de 20% de la productivité de ses collaborateurs et une diminution des coûts de 10 %.[3] Les économies réalisées grâce aux chatbots sont estimées à 11 milliards de dollars d’ici 2023.[4]
Mais leur utilisation n'est pas sans effort : l'une des difficultés réside dans la nécessité pour la banque de fournir un contenu de réponse adapté aux nouveaux questionnements des consommateurs. Par exemple, en réponse aux problèmes de personnel liés à la pandémie, Bank of America a dû mettre à jour son chatbot, créant plus de 60 000 nouvelles phrases et réponses au fil du temps. Les banques dépassent aujourd’hui les outils traditionnels comme les chatbots pour tester une nouvelle technologie d'intelligence artificielle disruptive, basée sur le machine learning, comme ChatGPT.
La bonne utilisation des Large Language Models ne peut se faire sans l’intervention humaine
Les Large Language Models (LMM) comme ChatGPT ont la capacité de réduire considérablement le temps nécessaire à la production de nouveaux contenus dédiés à l’acculturation financière, que ce soit pour un chatbot ou des pages web, des articles, et même des recherches marketing.
Cependant, les résultats de ChatGPT ne sont pas toujours exacts, de sorte que l'intervention humaine est inévitable. Ce type d’outil produit un nouveau contenu à partir d'innombrables sources existantes, y compris des documents potentiellement protégés par des droits d'auteur. Utiliser les résultats tels quels est risqué; d’où la nécessité d’une vérification par des experts. L'exactitude, le plagiat et les erreurs introduites par le LLM dans la synthèse doivent être vérifiés.
Mais, en gérant bien les risques, les bénéfices de l'expérimentation d'une nouvelle IA telle que ChatGPT peuvent être substantiels. L'IA et Chat GPT permettent un rythme d'itération beaucoup plus rapide et plus nuancé, car la technologie suggère une forte variété de contenus, à une échelle statistiquement pertinente. Ce processus peut ensuite être testé et affiné en continu avec plus de données, plus de tests et plus de résultats.
La maturité technologique avant l’expérimentation de nouveaux outils d’intelligence artificielle
Les attentes des consommateurs sont façonnées par l’infusion de technologies dans leur vie quotidienne. Les banques ne peuvent pas se permettre d'être en retard par rapport à ces attentes; mais l'exploitation d'une nouvelle technologie comme ChatGPT dépend souvent de la maturité globale des applications et de la gestion des données. La BNL, filiale italienne de la banque Française BNP Paribas, l’a bien identifié.
Alors que la maturité technologique de la BNL continue de s'accroître, grâce notamment à l’automatisation des processus d’entreprise, les économies de coûts et de temps soutiennent l'innovation et une mise sur le marché plus rapide. Cette maturité est impérative pour exploiter la valeur d'une nouvelle technologie disruptive telle que ChatGPT, car l'IA ne peut réussir que sur la base de données solides. L’utilisation de données pertinentes, sécurisées et connectées en temps réel augmentent ainsi les possibilités de rentabilité et de satisfaction des clients.
Les banques les plus matures d’un point de vue technologique pourront répondre plus rapidement aux besoins des consommateurs. Grâce à l’expérimentation de nouvelles IA comme ChatGPT, elles auront ainsi une longueur d’avance sur la concurrence et pourront tirer profit d’une base de clients mieux éduqués aux arcanes de la finance.
[1] étude Pictet AM, https://am.pictet/fr/terredepargne/articles/gerer-son-patrimoine/france-un-tiers-des-francais-dit-vouloir-ameliorer-sa-culture-financiere
[2] Etude Raddon, https://www.raddon.com/en/insights/raddon_report/how-some-institutions-are-using-financial-health-programs-to-cap.html
[3] Mind FinTech, https://www.mindfintech.fr/services-bancaires/les-chatbots-ont-fait-leurs-preuves-dans-les-banques-francaises
[4] Etude Juniper Research, https://www.juniperresearch.com/press/chatbots-to-deliver-11bn-cost-savings-2023
Développer les connaissances financières des clients et leur confiance dans la prise de décisions à ce sujet améliore non seulement leur situation personnelle, mais également leur fidélité. Cette approche centrée sur le client permet une rétention plus forte de la clientèle mais aussi l’extension significative des parts de marché.
Traditionnellement, les conseillers bancaires étaient chargés d’améliorer la culture financière de leurs clients, en leur transmettant leurs connaissances sous la forme de bonnes pratiques tout en les aidant à accomplir des tâches courantes. L’arrivée des chatbots a fait évoluer l'expérience client et la culture financière, tout en réduisant les coûts des banques. Par exemple, le bot mis en place par Floa, banque du groupe Casino, a permis une augmentation de 20% de la productivité de ses collaborateurs et une diminution des coûts de 10 %.[3] Les économies réalisées grâce aux chatbots sont estimées à 11 milliards de dollars d’ici 2023.[4]
Mais leur utilisation n'est pas sans effort : l'une des difficultés réside dans la nécessité pour la banque de fournir un contenu de réponse adapté aux nouveaux questionnements des consommateurs. Par exemple, en réponse aux problèmes de personnel liés à la pandémie, Bank of America a dû mettre à jour son chatbot, créant plus de 60 000 nouvelles phrases et réponses au fil du temps. Les banques dépassent aujourd’hui les outils traditionnels comme les chatbots pour tester une nouvelle technologie d'intelligence artificielle disruptive, basée sur le machine learning, comme ChatGPT.
La bonne utilisation des Large Language Models ne peut se faire sans l’intervention humaine
Les Large Language Models (LMM) comme ChatGPT ont la capacité de réduire considérablement le temps nécessaire à la production de nouveaux contenus dédiés à l’acculturation financière, que ce soit pour un chatbot ou des pages web, des articles, et même des recherches marketing.
Cependant, les résultats de ChatGPT ne sont pas toujours exacts, de sorte que l'intervention humaine est inévitable. Ce type d’outil produit un nouveau contenu à partir d'innombrables sources existantes, y compris des documents potentiellement protégés par des droits d'auteur. Utiliser les résultats tels quels est risqué; d’où la nécessité d’une vérification par des experts. L'exactitude, le plagiat et les erreurs introduites par le LLM dans la synthèse doivent être vérifiés.
Mais, en gérant bien les risques, les bénéfices de l'expérimentation d'une nouvelle IA telle que ChatGPT peuvent être substantiels. L'IA et Chat GPT permettent un rythme d'itération beaucoup plus rapide et plus nuancé, car la technologie suggère une forte variété de contenus, à une échelle statistiquement pertinente. Ce processus peut ensuite être testé et affiné en continu avec plus de données, plus de tests et plus de résultats.
La maturité technologique avant l’expérimentation de nouveaux outils d’intelligence artificielle
Les attentes des consommateurs sont façonnées par l’infusion de technologies dans leur vie quotidienne. Les banques ne peuvent pas se permettre d'être en retard par rapport à ces attentes; mais l'exploitation d'une nouvelle technologie comme ChatGPT dépend souvent de la maturité globale des applications et de la gestion des données. La BNL, filiale italienne de la banque Française BNP Paribas, l’a bien identifié.
Alors que la maturité technologique de la BNL continue de s'accroître, grâce notamment à l’automatisation des processus d’entreprise, les économies de coûts et de temps soutiennent l'innovation et une mise sur le marché plus rapide. Cette maturité est impérative pour exploiter la valeur d'une nouvelle technologie disruptive telle que ChatGPT, car l'IA ne peut réussir que sur la base de données solides. L’utilisation de données pertinentes, sécurisées et connectées en temps réel augmentent ainsi les possibilités de rentabilité et de satisfaction des clients.
Les banques les plus matures d’un point de vue technologique pourront répondre plus rapidement aux besoins des consommateurs. Grâce à l’expérimentation de nouvelles IA comme ChatGPT, elles auront ainsi une longueur d’avance sur la concurrence et pourront tirer profit d’une base de clients mieux éduqués aux arcanes de la finance.
[1] étude Pictet AM, https://am.pictet/fr/terredepargne/articles/gerer-son-patrimoine/france-un-tiers-des-francais-dit-vouloir-ameliorer-sa-culture-financiere
[2] Etude Raddon, https://www.raddon.com/en/insights/raddon_report/how-some-institutions-are-using-financial-health-programs-to-cap.html
[3] Mind FinTech, https://www.mindfintech.fr/services-bancaires/les-chatbots-ont-fait-leurs-preuves-dans-les-banques-francaises
[4] Etude Juniper Research, https://www.juniperresearch.com/press/chatbots-to-deliver-11bn-cost-savings-2023
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