L’IA n’a pas pour finalité de remplacer le rôle du chargé de clientèle, mais lui permet d’augmenter ses capacités d’analyse et accroitre son efficacité. La valeur ajoutée de l’IA peut être identifiée pour toutes les fonctions, du front au back-office et permet, entre autres, aux banques d’exploiter pleinement leurs données pour repenser l’ensemble de l’approche client et l’expérience des employés en améliorant la productivité opérationnelle grâce à l’automatisation et à la réingénierie des processus. L’lA peut également contribuer de manière proactive à minimiser le taux d’attrition et maximiser la satisfaction client. Dans l’enquête globale mentionnée précédemment*, les clients aisés et fortunés ont également nommé les raisons suivantes comme étant celles qui pourraient motiver un investisseur à changer de conseiller financier :
1) Frais élevés 58%
2) Faible performance du portefeuille 51%
3) Manque d’adaptation aux besoins changeants 43 %
4) Communication peu fréquente 42 %
5) Manque de transparence 41%
6) Manque de capacité d’écoute 34%
7) Réticence à adopter de nouvelles technologies 30%

Partant de ces hypothèses, nous allons analyser comment l’IA peut y palier et apporter une nouvelle dimension à la relation client ;

Frais élevés et manque de transparence : les banques privées peuvent capitaliser sur l’automatisation induite par l’IA afin de réduire les coûts opérationnels et générer de nouvelles sources de revenus. Les banques réexaminent leurs processus manuels afin de les améliorer et accélérer l’intégration de nouveaux clients, règlements commerciaux et autres processus de gestion du cycle de vie des contrats/relations. En introduisant des opérations simples qui empêchent les erreurs humaines et en prenant des mesures pour réduire les coûts, la banque peut offrir des frais inférieurs à ses clients. De plus, en fonction de la stratégie de chaque banque, la clientèle peut désormais être élargie à d’autres niches (mass-affluent) en créant des services propres de robo-advisory sur base des produits d’investissements existants. La technologie d’IA peut alimenter la plate-forme pour gérer le profilage des risques, suggérer des stratégies de négociation basées sur les objectifs d’investissement du client, ce qui crée un potentiel substantiel d’accroissement pour la banque.   Faible performance du portefeuille: Les gestionnaires de portefeuille peuvent déployer des solutions de traitement du langage naturel, des mégadonnées et de l’apprentissage automatique, au sein même de leurs processus.  Pour l’analyse fondamentale, la technique d’IA peut être utilisée à des fins d’identification de corrélations entre les classes d’actifs et les actions sous-jacentes permettant l’identification de sur-, ou, sous-performances. Traditionnellement l’optimisation du portefeuille se concentre sur l’analyse quantitative et les mécanismes de couverture.  Néanmoins la complexité entre risque et rendement peut rapidement atteindre les limites d’une telle approche d’où l’intérêt du traitement via un algorithme d’apprentissage automatique. L’IA est également capable de résoudre des problèmes d’optimisations complexes avec des contraintes, telles que la restriction du nombre d’actifs ou la définition de seuils de détention minimums pour construire une relation non linéaire et réduire la dimensionnalité.

Manque d’adaptation aux besoins changeants, manque de transparence et réticence aux nouvelles technologies: alors que les banques privées collectent des données client lors de la création du compte, l’IA peut enrichir ces données en offrant aux conseillers une vue d’ensemble plus globale, leur permettant d’effectuer une analyse approfondie et de s’adapter aux exigences changeantes des clients La transition  vers l’IA permettra aux conseillers d’offrir à leurs clients un parcours bancaire fluide, sur mesure et transparent.

Communication peu fréquente et manque de capacité d’écoute: Le modèle relationnel peut être amplifié en une relation humaine numérique hybride grâce à l’IA où les interactions humaines n’ont besoin d’avoir lieu que lorsque cela est nécessaire, ce qui augmentera considérablement le temps libéré durant lequel les conseillers pourront servir le client avec plus d’activités à valeur ajoutée.

Avaloq a passé des années à concevoir une feuille de route de l’IA qui s’appliquerait non seulement au rendu de services meilleurs, mais également pour tirer parti et garantir la cohérence de données provenant de systèmes bancaires variés.  La fragmentation des données reste l’un des plus grands défis pour la plupart des banques, surtout lorsqu’elles essaieront d’exploiter l’IA afin d’approfondir la compréhension du client et lui offrir des services personnalisés.

^*À propos de l’enquête
En mai 2021, Avaloq a mené une étude auprès de 1 430 clients aisés et fortunés (UHNWI avec au moins 250 000 USD d’actifs). Les marchés étudiés sont le Royaume-Uni, la Suisse, l’Allemagne, la France, la Chine, Hong Kong, Singapour, le Japon, l’Australie et l’Inde.

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