Dans le secteur bancaire, les usages de l’IA se multiplient à tous les niveaux de la chaîne de valeur. Outil d’anticipation, elle permet de mieux gérer les risques et de détecter plus tôt les crises — qu’elles soient économiques, sanitaires ou climatiques. Grâce à l’analyse en temps réel, les transactions suspectes sont repérées plus rapidement. L’évaluation de la solvabilité gagne également en précision lors des demandes de crédit. Quant aux données clients — comportements, temps de traitement, usages digitaux — elles deviennent une source d’insights permettant d’affiner les offres et d’améliorer l’expérience comme la satisfaction.

Mais entre potentiel et réalité, l’écart reste important. Selon l’étude « Getting personal : How banks can win with consumers » du cabinet McKinsey datant de juillet 2022, seulement 8% des entreprises du secteur utilisent des modèles d’IA dans leurs prises de décision.

Structurer la donnée pour accélérer le time-to-market

C’est la qualité et la structuration des données qui posent le plus souvent problème. D’après l’étude de McKinsey, seules 28% des banques peuvent intégrer rapidement des données client structurées dans leur modèle d’IA. Car il peut être difficile de collecter des données issues de plusieurs sources et de s’assurer de leur qualité ainsi que de leur interopérabilité. Sans compter les nombreuses réglementations qui pèsent sur le secteur bancaire.

Le déploiement de modèles d’IA basés sur des données de qualité peut pourtant être l’occasion de fluidifier ses process, de révéler des insights pour sa prise de décision et d’améliorer la satisfaction client. L’étude de McKinsey a en cela montré que les banques utilisant des modèles d’IA et de Machine Learning pouvaient diviser par 2 ou 4 leur time-to-market. 

Des processeurs optimisés pour exploiter les données

Pour exploiter tout le potentiel de l’IA, les banques doivent pouvoir s’appuyer sur une chaîne technologique cohérente, combinant data management, analyse et infrastructure de calcul haute performance. 

C’est précisément ce que propose SAS Viya, une plateforme unifiée et scalable de gestion et d’analyse de données. Elle permet d’agréger, de nettoyer et de modéliser les informations issues de multiples sources, pour fournir aux métiers des insights exploitables et accélérer la prise de décision. Selon une étude Forrester (Total Economic Impact Study, mars 2022), l’usage de SAS Viya peut ainsi améliorer la productivité de 50 à 80 %. 

Mais pour que ces modèles tournent à grande échelle, il faut également une infrastructure adaptée. Hébergée sur le cloud Microsoft Azure, la solution SAS Viya bénéficie de la puissance et de l’efficacité énergétique des processeurs AMD EPYC™ de 3ᵉ génération, conçus pour le calcul intensif et les workloads d’intelligence artificielle. 

Leur architecture optimise la gestion de la mémoire, un élément essentiel pour l’entraînement et l’inférence des modèles IA. Elle renforce également la sécurité grâce aux technologies de confidential computing, protégeant les données même lorsqu’elles sont traitées en mémoire. Enfin, le recours au cloud permet de réduire les coûts d’exploitation tout en garantissant la scalabilité nécessaire aux environnements bancaires. 

Le cas S-Bank : quand l’IA et l’automatisation accélèrent la décision bancaire

La banque finlandaise S-Bank illustre bien les effets de cette convergence entre IA, data management et puissance de calcul. En s’appuyant sur des modèles de Machine Learning pour affiner la prévision des risques, l’établissement a pu moderniser ses outils de visualisation, enrichir ses capacités d’analyse et accélérer la prise de décision au quotidien.

L’usage de modèles d’analyse automatisés a permis des décisions plus rapides et plus fiables. Libérées des tâches répétitives de traitement de données, les équipes ont pu se recentrer sur l’analyse, la pertinence des décisions et le désilotage de l’organisation.
En outre, l’automatisation a permis une amélioration de la satisfaction client avec une baisse du délai de traitement des dossiers et des offres mieux ciblées. Une démonstration typique de l’impact que peut avoir la valorisation des données sur le ROI de l’IA.