Comment l'Intelligence Artificielle peut venir à la rescousse des banques pour améliorer la satisfaction de leurs clients en ligne

Les banques ont toujours voulu sécuriser la solidité de leur système. Aujourd'hui, comme le nombre d'agences bancaires physiques se réduit considérablement, la pression sur les équipes IT s'est accentuée pour délivrer plus rapidement aux utilisateurs des applications et fonctionnalités à la hauteur de leurs attentes, toujours en évolution, et ceci tout en garantissant une expérience client d'exception.

Miser sur le cloud

Pour gérer les incidents, les banques doivent d'abord en comprendre les causes, ce qui est rendu très compliqué, voire impossible, compte tenu de la complexité croissante de leurs environnements IT. Dans leurs efforts pour améliorer la qualité de leurs services digitaux, les banques migrent progressivement leurs infrastructures vers des écosystèmes multi-cloud hybrides, afin d'obtenir l'agilité dont elles ont besoin pour accélérer leur innovation. Cela ne les a toutefois pas affranchies de leurs systèmes legacy, sur lesquels elles continuent de s'appuyer, ajoutant des couches de complexité supplémentaires à leur environnement.

Une complexité également accrue par toutes les nouvelles règles et régulations auxquelles les banques doivent se conformer, comme PSD2 ou l'open banking, qui exigent de mettre en place des connexions externes avec de plus en plus de systèmes et de services tiers, et donc de repenser la façon dont les systèmes informatiques bancaires sont conçus.

Par conséquent, les écosystèmes IT des banques sont devenus extrêmement fragmentés, avec des centaines d'applications, des millions de lignes de code et des milliards de dépendances. Une étude montre qu'une transaction ordinaire, telle une vérification du solde de son compte, un paiement, ou une mise à jour de compte faite par la banque, passe en moyenne par 37 systèmes ou composants différents. Comment, dans une chaîne de livraison aussi complexe, peut-on parvenir à identifier précisément un point de défaut spécifique ? Pas étonnant que l'on assiste à des défaillances informatiques.

Les banques s'appuient sur un ensemble d'outils de monitoring pour tenter de gérer les performances de leur système informatique, et se retrouvent contraintes de corréler manuellement des données issues d'une multitude de sources, pour essayer d'obtenir une vue globale de leur environnement. Cela signifie que les équipes IT reçoivent en permanence des alertes de monitoring qu'elles ne parviennent pas à interpréter et traiter suffisamment rapidement. Assigner plus de ressources à un problème peut sembler une bonne solution à court terme, mais n'est tout simplement pas viable sur le long terme, et ne permettra jamais de résoudre les dysfonctionnements sous-jacents.

Tirer profit de l'automatisation

On sait bien que les clients peuvent passer à la concurrence en quelques jours ou quelques clics. Si les banques veulent fidéliser leurs clients, elles doivent repenser leurs systèmes de monitoring et l'intégrer aux process DevOps. Pour cela, il leur faut d'abord identifier clairement la cause de n'importe quel incident informatique et connaître instantanément son impact potentiel sur les clients comme sur les résultats de l'entreprise. Elles doivent aussi être capables de résoudre rapidement un problème sous-jacent avant qu'il ne se transforme en véritable panne informatique. Améliorer les méthodes traditionnelles de gestion de la performance ne suffira pas pour ce faire. Les banques ont besoin d'adopter une approche radicalement différente.

L'intelligence artificielle, couplée à un système simple et automatique de collecte des données et de découverte des dépendances inter-composants, apparaît comme la seule solution viable compte tenu des volumes à traiter. Il ne s'agit pas de fournir des métriques supplémentaires mais des réponses précises pour identifier rapidement les problèmes, réduire leur impact sur les clients, et améliorer les expériences digitales. Sans cette intelligence, les banques seront démunies pour faire face aux défaillances informatiques.