Xavier VACCARI, Directeur Associé, SOFTEAM Group et Directeur, SOFTEAM AI
L’automatisation : maillon central d’une transformation réussie
Les demandes des clients évoluent et leur usage du digital ne cesse de s’intensifier, et ce, sur tous les canaux et devices (ordinateurs, smartphones, tablettes, etc.). De nombreuses études mettent en avant leur utilisation massive des canaux numériques pour contacter leurs services clients et accéder rapidement aux informations les concernant : questions courantes sur les contrats, téléchargement de certificats, points sur les services utilisés, etc. Pour autant, bien que les cas d’usages soient multiples, de nombreuses questions restent fréquemment posées et les réponses apportées pourraient être automatisées, notamment pour les demandes formulées par mail.
L’intelligence artificielle et le machine learning apportent une réponse intéressante. En effet, véritables « compagnons » des services clients, ces technologies d’un nouveau genre entrent dans une phase de maturité permettant de désengorger les équipes opérationnelles en automatisant le traitement des réclamations. Ces équipes peuvent alors se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée qui nécessitent une expertise et des interactions humaines.
Cependant, mettre en place des projets complexes tels que les « mailbots » ne peut se faire sur un simple coin de table. Une préparation minutieuse qui prend en compte des éléments, métiers, organisationnels et techniques est fondamentale. Elle permettra ensuite de modéliser un dispositif adapté. À ce sujet, il est utile d’avoir une logique progressive centrée sur des « quick wins », ce qui permettra d’intégrer au fur et à mesure des cas d’usages concrets que les mailbots ou chatbots pourront traiter. La mise en place de plateformes d’automatisation, augmentées par l’IA et le machine learning, est le premier pas pour les banques vers une industrialisation de ces nouveaux projets et une rationalisation des pratiques d’apprentissage apportées par ces nouvelles technologies.
Les gains engendrés par une telle approche
À ce stade, plusieurs réponses sont possibles en fonction du type de dispositif mis en œuvre. Parmi les gains les plus « évidents », nous pouvons évoquer une forte diminution des relances formulées par les clients, un meilleur confort d’utilisation pour les agents ou encore une réelle complémentarité entre les robots et les équipes humaines. Les « bots » sont déployés pour permettre plus de disponibilité et de réactivité de la part des équipes Relation Clients et leur permettre de se concentrer sur les demandes à forte valeur ajoutée.
Il apparaît donc que l’IA va se positionner en partenaire stratégique des établissements bancaires. Il est également à penser qu’en raison de la masse de données dont disposent ces professionnels, le machine learning va se développer à grande échelle et faire émerger de nouveaux usages et services au sein des établissements bancaires.
Les demandes des clients évoluent et leur usage du digital ne cesse de s’intensifier, et ce, sur tous les canaux et devices (ordinateurs, smartphones, tablettes, etc.). De nombreuses études mettent en avant leur utilisation massive des canaux numériques pour contacter leurs services clients et accéder rapidement aux informations les concernant : questions courantes sur les contrats, téléchargement de certificats, points sur les services utilisés, etc. Pour autant, bien que les cas d’usages soient multiples, de nombreuses questions restent fréquemment posées et les réponses apportées pourraient être automatisées, notamment pour les demandes formulées par mail.
L’intelligence artificielle et le machine learning apportent une réponse intéressante. En effet, véritables « compagnons » des services clients, ces technologies d’un nouveau genre entrent dans une phase de maturité permettant de désengorger les équipes opérationnelles en automatisant le traitement des réclamations. Ces équipes peuvent alors se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée qui nécessitent une expertise et des interactions humaines.
Cependant, mettre en place des projets complexes tels que les « mailbots » ne peut se faire sur un simple coin de table. Une préparation minutieuse qui prend en compte des éléments, métiers, organisationnels et techniques est fondamentale. Elle permettra ensuite de modéliser un dispositif adapté. À ce sujet, il est utile d’avoir une logique progressive centrée sur des « quick wins », ce qui permettra d’intégrer au fur et à mesure des cas d’usages concrets que les mailbots ou chatbots pourront traiter. La mise en place de plateformes d’automatisation, augmentées par l’IA et le machine learning, est le premier pas pour les banques vers une industrialisation de ces nouveaux projets et une rationalisation des pratiques d’apprentissage apportées par ces nouvelles technologies.
Les gains engendrés par une telle approche
À ce stade, plusieurs réponses sont possibles en fonction du type de dispositif mis en œuvre. Parmi les gains les plus « évidents », nous pouvons évoquer une forte diminution des relances formulées par les clients, un meilleur confort d’utilisation pour les agents ou encore une réelle complémentarité entre les robots et les équipes humaines. Les « bots » sont déployés pour permettre plus de disponibilité et de réactivité de la part des équipes Relation Clients et leur permettre de se concentrer sur les demandes à forte valeur ajoutée.
Il apparaît donc que l’IA va se positionner en partenaire stratégique des établissements bancaires. Il est également à penser qu’en raison de la masse de données dont disposent ces professionnels, le machine learning va se développer à grande échelle et faire émerger de nouveaux usages et services au sein des établissements bancaires.