De l’acquisition et la rétention client en passant par l’enrichissement des services avec des expériences de plus en plus personnalisées, l’IA décuple la capacité des acteurs de la banque, des services financiers et de l’assurance.
Dans un secteur déjà mis à mal par l’émergence de nouveaux acteurs et les contraintes fortes liées au poids des infrastructures historiques, le Covid-19 agit comme un catalyseur : « Au cœur de la crise, les clients sont en quête de conseils supplémentaires sur leur épargne, leurs emprunts, la gestion de leurs investissements, leurs assurances ou leurs complémentaires retraite », témoigne Johan Domange, Responsable Banque, Services financiers et Assurance chez Cognizant France. Ces comportements mettent en lumière l’exigence accrue des consommateurs qui attendent de leur banque et de leur assurance un service personnalisé 24/7 et qui n’hésitent pas à se tourner vers des modèles disruptifs tels que les fintechs ou insurtechs. Soumises à des réglementations plus strictes et confrontées à la nécessité de faire évoluer leur infrastructure data héritée des modèles traditionnels, les entreprises du secteur banque, services financiers et assurance entrevoient leur planche de salut dans une politique d’innovation plus volontariste appuyée sur l’IA.
Quels bénéfices l’intelligence artificielle peut-elle alors apporter au secteur bancassurance ?
Le principal apport de l’intelligence artificielle se situe dans la connaissance accrue des besoins et comportements des clients B2B et B2C. En quête de compétitivité par rapport à leurs concurrents, les leaders du secteur se penchent plus particulièrement sur l’amélioration de leurs canaux direct-to-consumer et des parcours clients omnicanaux. Ils renforcent également leurs chantiers IA sur l’engagement client, la personnalisation, la segmentation et l’utilisation de données démographiques ou comportementales pour pouvoir interagir avec les clients et affiner leurs recommandations.
« Nous avons identifié des retombées business importantes sur des use cases comme l’acquisition digitale, la prédiction du churn ou encore la prévention des risques, comme les risques de fuites digitales notamment », témoigne Johan Domange. « De plus, ces use cases ont permis d’augmenter la capacité d’upsell et de cross-sell et d’identifier les points de rupture dans le parcours client ».
Un autre terrain d’innovation se formalise de plus en plus ces dernières années : l’utilisation de bots vocaux et de tchat multilingues pour accroître la proximité avec le client final et proposer une expérience sans couture nourrie de recommandations personnalisées.
Dès lors, comment donner vie à l’intelligence artificielle au sein des entreprises du secteur banque assurance et services financiers ?
Dans la banque, l’assurance et les services financiers comme dans d’autres secteurs, en France comme à l’international, la clé d’un passage réussi à l’intelligence artificielle tiendra à la capacité de refondre les systèmes existants pour construire un écosystème moderne de données, véritable pilier digital des systèmes d’information de l’entreprise. Dans les faits, cette transformation conduira à une mobilisation à tous les étages : basculement dans le cloud, désilotage des données par une meilleure exploitation des données existantes et l’enrichissement de celles-ci à travers de nouvelles sources, mise en place de modèles de machine learning spécifiques à l’industrie ou de techniques d’analyse d’images et de traitement du langage naturel.
En tant que société internationale de conseil et de services reconnue sur les questions d’IA et de data, Cognizant travaille à la concrétisation et la mise en place de solutions IA, data et analytics au sein des plus grandes entreprises françaises du secteur.
