Dans les métiers de la Consumer Finance, le train de l’IA est en retard

Le développement de l’intelligence artificielle (IA) en entreprises semble avoir pris du retard en France et en Europe. C’est notamment le cas dans les métiers de la Consumer Finance. Pourtant, le secteur du crédit à la consommation a de nombreuses raisons d’implanter l’IA dans ses activités. Alors, faut-il accélérer ?

Pourquoi la Consumer Finance doit-elle s’intéresser à l’intelligence artificielle ?

Les avantages de l’IA dans les métiers de la Consumer Finance

Depuis longtemps, les banques et organismes de crédit savent qu’il leur faut entamer une mutation profonde. La crise n’a fait que confirmer ce besoin.
Les enjeux sont la réduction des coûts, l’augmentation de la profitabilité mais aussi satisfaire la demande d’une meilleure expérience client. La technologie numérique y répond, et en particulier l’intelligence artificielle.
L’application type de l’IA au crédit à la consommation, c’est le ciblage et le scoring des clients. Le traitement en masse d’innombrables données disponibles permet désormais de prédire les comportements de paiement et de consommation.
De cette façon, l’IA n’améliore pas seulement la maîtrise du risque d’insolvabilité des clients emprunteurs. Elle offre surtout un traitement quasi instantané des demandes de crédit.
Grâce à ce scoring perfectionné, les acteurs de la Consumer Finance innovent avec des produits tels que paiement fractionné ou paiement immédiat. Ainsi, le crédit à la consommation s’insère de manière fluide dans l’expérience d’achat.
Enfin, l’IA aide ces entités régulées à répondre à leurs obligations réglementaires. L’IA peut améliorer la rapidité et la qualité des déclarations aux instances de contrôle, optimiser les stress tests et la gestion des obligations prudentielles, faciliter l’application des règles anti-corruption, anti-blanchiment, etc.

Les risques de l’intelligence artificielle

L’IA est également porteuse de risques pour les entreprises.
Le secteur de la banque et de la finance est une cible privilégiée des cyber-attaques. Or, l’IA peut autant être utilisée comme outil pour améliorer la cybersécurité que comme arme par les cyber-criminels.
Sans aller jusque-là, la montée en puissance de la data science et de l’IA pose aussi le problème de l’utilisation abusive ou inappropriée des données personnelles.
Au-delà des préjugés, les entreprises doivent faire face à ces risques, non pas en tournant le dos à l’IA, mais en s’y intéressant sérieusement.

La situation en France et en Europe

Bien que le secteur bancaire ait entamé une progressive réorganisation, la transition vers une banque dématérialisée est toujours en cours.
Les conséquences sur l’emploi sont nombreuses, en quantité et en qualité. En Europe, on estime que la banque aura perdu un million d’emplois entre 2015 et 2025, soit plus d’un tiers des effectifs.
Le fait que cette transformation numérique prenne du temps n’exclut pas que de nombreux salariés se trouvent en situation de stress, notamment parce que l’IA et plus généralement l’automatisation les dépossèdent de certaines compétences. Ce phénomène est toutefois encore plus difficile à gérer quand une entreprise tente de rattraper trop vite son retard.

De leur côté, les fintechs poussent l’ensemble du marché du crédit vers cette révolution. Leurs plateformes, applications et produits innovants exploitent aussi de manière plus significative les possibilités offertes par le cloud, le big data et l’IA.
En France, le retard pris par la Consumer Finance et beaucoup d’autres secteurs dans le développement de l’IA s’explique principalement par un déficit de compétences.
Les recrutements dans l’IA et la data science augmentent fortement, mais pas autant qu’ils devraient. La formation de spécialistes n’avance pas au même rythme que les besoins des entreprises.
Comme ses partenaires européens, la France n’investit pas assez dans ces technologies. Selon un rapport de la BEI, les États-Unis et la Chine portent à eux seuls 80% des investissements dans l’IA et la blockchain. L’UE et le Royaume-Uni se partagent l’essentiel des 20% restants.

Il ne suffira toutefois pas d’augmenter les investissements publics et privés. La France et l’Europe pourraient aussi s’appuyer sur leurs très nombreux chercheurs en IA afin qu’ils contribuent à former des spécialistes pour la Consumer Finance et les autres secteurs demandeurs.

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