Les agents d’IA collaborent de manière autonome et orchestrée pour gérer et optimiser des flux de travail complexes. Voilà un outil parfaitement adapté aux multiples étapes des processus interfonctionnels des banques.

Pour satisfaire une clientèle de plus en plus exigeante, les centres d’assistance, par exemple, doivent offrir une expérience personnalisée et harmonieuse. Pour ce faire, l’IA agentique attribue à différents agents des tâches précises qui, collectivement, produisent des résultats plus rapides et plus intelligents. Un agent analyse les interactions avec les clients en temps réel. Un autre trie les appels en fonction du type de client, tandis qu’un autre relève des précédents pertinents et un autre encore extrait des données du système de gestion de la relation client pour personnaliser la solution proposée. En plus d’accélérer le service, cette division du travail enrichit l’expérience globale de la clientèle et crée plus de valeur pour la banque.

Les résultats obtenus ne se mesurent plus par le seul critère du temps de traitement : les banques disposent d’indicateurs plus stratégiques, comme les taux de résolution pour les segments de clientèle prioritaires et l’augmentation de la valeur à vie des clients.

La modélisation prédictive repose sur des données exactes et des analyses rapides pour offrir la plus grande valeur possible, en particulier dans des domaines comme le crédit, le marché et le risque opérationnel. L’IA agentique permet aux banques de concevoir des modèles plus exacts et plus rentables, car elle accélère l’ingestion, le traitement et l’interprétation des données. Les banques peuvent par exemple détecter les premiers signes de fraude ou signaler sans délai les risques d’une demande de crédit. Le service à la clientèle y gagne aussi, car l’IA peut se charger de certaines étapes de la souscription et de l’approbation de prêts en intégrant au processus des données sur les clients et en se chargeant de certaines autres tâches.

En plus de l’exécution quotidienne des processus, l’IA agentique peut faire le suivi des résultats au fil du temps pour produire de la documentation d’audit normalisée, proposer des améliorations des processus et formuler des recommandations personnalisées à l’intention des clients.

Avant de se lancer, les banques doivent bien entendu tenir compte des politiques de gouvernance et de conformité; mais il ne fait pas de doute que l’augmentation de la vitesse de traitement et de la qualité des données mènera à des cycles de développement plus courts et à une croissance accélérée – le parfait équilibre entre efficience et efficacité.

Quand on sait que 15 % à 25 % du personnel d’une banque⁴ travaille au développement ou à la maintenance des logiciels, on voit qu’elles auraient avantage à réduire les inefficiences, à abaisser les coûts d’intégration et à accélérer les échéanciers. Les banques qui intègrent l’IA à leur service informatique réaliseront d’importants gains de productivité : entre 20 % et 40 % d’ici 20284, soit une économie pouvant aller jusqu’à 1,1 M$ US par ingénieur. L’économie découle de l’accélération de la conception, de la programmation, des tests et du déploiement, ainsi que de la réduction des remaniements.

Le but est d’accélérer le processus décisionnel de manière à libérer les employés pour qu’ils puissent effectuer des tâches à plus grande valeur. En définitive, le cycle des processus est plus court, l’IA est utilisée par plus d’employés, et les banques créent plus de valeur grâce au réinvestissement dans des tâches à valeur élevée d’un nombre d’heures qu’elles peuvent quantifier.

La souscription d’assurance, le traitement des demandes d’indemnisation, la gestion des polices et l’analyse des risques peuvent prendre des heures, des jours ou des semaines, selon la complexité des cas et des polices. L’intelligence artificielle est capable de numériser l’accès aux données en temps réel, ce qui décuple la productivité et fait gagner chaque jour des heures de travail.

Le temps moyen de traitement des demandes d’indemnisation diminue, tout comme le ratio sinistres-primes, ce qui est un bon début. Il est maintenant temps de moderniser les méthodes de souscription et de déclaration de sinistre et d’y intégrer l’IA pour maximiser la productivité et les avantages sur le plan des coûts. Lorsque le nombre de contrats et de polices par agent s’élève, c’est que l’adoption de l’IA générative par le personnel s’est traduite par une croissance concrète des activités d’assurance.

L’analytique des données permet de répondre plus rapidement aux besoins des titulaires de police : en se basant sur des données historiques, les assureurs peuvent offrir plus rapidement des solutions et des recommandations personnalisées. Les cotes de satisfaction et les ratios de conversion s’élèvent, ce qui montre que les données et l’analytique contribuent vraiment au résultat net.

La mise en marché plus rapide des produits compte parmi les principaux motifs invoqués par 86 % des assureurs pour justifier la modernisation des méthodes de base. Cette modernisation donnera aux sociétés d’assurance plus de souplesse et de réactivité devant l’évolution du marché, ce qui leur permettra de progresser et de prendre de l’expansion. Il leur sera plus facile de concevoir de nouveaux produits pour réagir aux conditions du marché.

La conjoncture actuelle représente des défis plus complexes que jamais pour le secteur. Cependant, l’intégration de l’IA à tous les aspects technologiques des activités d’assurance, y compris votre plateforme de base, peut répondre à la nécessité de moderniser le modèle d’affaires pour le rendre viable et durable à long terme.

Les locataires et les propriétaires sont capables de repérer des problèmes d’entretien – fuites d’eau, ascenseurs en panne, changements de température – et de les signaler en temps réel sur une plateforme intégrée. Mais la solution intégrée ne s’arrête pas là. Elle utilise l’IA générative pour surveiller automatiquement la consommation d’eau et d’énergie, les changements d’occupation et les tendances, ce qui permet aux propriétaires de réagir avec confiance à tout fléchissement du secteur selon une stratégie soutenue par des données. Elle peut également connecter les propriétaires aux services d’urgence à proximité et leur fournir toute l’information nécessaire sur un problème particulier pour que la réponse s’organise sans délai.

Grâce aux solutions intégrées, les propriétaires effectuent aussi plus facilement des travaux d’entretien préventif.

Une solution immobilière intégrée qui donne la priorité à la santé et au bien-être déclenche une réaction en chaîne qui stimule la productivité. En effet, les immeubles intelligents peuvent recueillir des données comme les tendances d’occupation et les problèmes d’entretien, ainsi que calculer des indicateurs de santé et de bien-être.

Par exemple, un propriétaire pourrait surveiller la qualité de l’air dans son portefeuille d’immeubles commerciaux et utiliser ces résultats pour entreprendre des initiatives visant la santé, comme remplacer les produits de nettoyage contenant des ingrédients toxiques, choisir des peintures qui absorbent les particules dans l’air responsables de certains maux de tête. Ces changements améliorent la productivité en réduisant le roulement du personnel et les absences pour maladie. En outre, ils permettent à votre organisation de se montrer proactive et de mettre en évidence des données qui apportent une valeur significative à vos investisseurs et à vos locataires.

Lorsqu’une société immobilière décloisonne ses données, elle peut découvrir les liens qui existent entre un piètre rendement et diverses variables comme le prix de location, l’activité de maintenance, les relations avec les locataires et plus encore. Grâce à cet accès plus large aux données¹², il est possible d’améliorer les décisions stratégiques et de les appliquer à plusieurs immeubles. Par exemple, une solution intégrée pourrait donner lieu à des rendements plus élevés grâce à des prix de location dynamiques, ou des gains d’efficacité grâce à divers services comme l’analyse des taux d’occupation et la gestion de l’énergie pour les locataires. La société peut ensuite adapter ces stratégies très performantes à un écosystème immobilier plus vaste.

Il peut paraître illogique de dépenser pour l’achat d’une solution intégrée alors que les coûts augmentent dans toutes les sphères d’activité. Pourtant, les gains de productivité des immeubles intelligents sont une excellente façon de voir plus grand pour votre entreprise.

Grâce au traitement du langage naturel (TLN), on peut automatiser en partie des tâches habituellement longues comme la recherche sur les fonds et la sécurité et le rapprochement des opérations. Le TLN sert aussi d’outil de surveillance en temps réel de l’évolution du marché pour procurer aux gestionnaires les données nécessaires à la mise en œuvre d’une stratégie. Ainsi, les revenus par conseiller augmentent, car les conseillers peuvent consacrer plus de temps à des tâches plus percutantes, comme approfondir les relations avec les clients et examiner les résultats produits de manière automatisée.

Les nouveaux clients s’attendent à une expérience numérique harmonieuse en ce qui concerne la création de leur compte, les services qui leur sont offerts et l’accès aux données sur le rendement de leurs placements. Les entreprises qui ont recours à des technologies de gestion du patrimoine centralisées peuvent raccourcir leur processus de vente grâce à des données consolidées sur la clientèle qui les aide à cibler des clients et à établir leur profil. Des alertes en temps réel peuvent également fournir des perspectives et des conseils de façon plus hâtive aux clients, ce qui améliore leur satisfaction et facilite leur fidélisation.

Les gestionnaires de placements se fient à des données exactes et précises pour élaborer leurs modèles prévisionnels et influer sur le rendement du portefeuille. L’automatisation et l’apprentissage machine¹⁵ peuvent traiter des données historiques et des données inhabituelles pour accélérer la conception des modèles, leur mise à l’essai et leur suivi, ce qui garantit une meilleure qualité et mène à des résultats plus précis.

L’environnement actuel exige des entreprises de gestion de placements qu’elles rationalisent la recherche, les ventes et la distribution en faisant appel à l’IA, et qu’elles fassent parler les données pour fidéliser les investisseurs à l’aide de produits et de services plus personnalisés.