Intervenants : Jim Marous, Monica Hovsepian, & John Radko

[Musique en cours]

Jim Marous (00:07) :

Bonjour et bienvenue dans Banking Transformed, le meilleur podcast sur la banque de détail. Je suis votre hôte, Jim Marous, fondateur et PDG du Digital Banking Report et coéditeur de The Financial Brand.

Jim Marous (00:18) :

L’IA et l’IA générative sont certainement sur le point de révolutionner le secteur des services financiers. Mais comment les banques tirent-elles parti de ces outils puissants et quels sont les défis auxquels elles sont confrontées dans le processus de mise en œuvre ?

Jim Marous (00:33) :

Monica Hovsepian et John Radko d’OpenText partageront leurs points de vue sur l’état actuel de l’IA et de la banque, son potentiel de transformation de l’expérience client et les stratégies pour un déploiement rapide et transparent.

Jim Marous (00:47) :

S’appuyant sur le dernier rapport sur la banque numérique, ils exploreront les niveaux actuels d’adoption de l’IA et de la banque, les défis auxquels les institutions sont confrontées dans la mise en œuvre et les stratégies pour combler le fossé de la préparation à l’IA. Je vous garantis qu’il s’agit d’une session à ne pas manquer.

Jim Marous (01:07) :

L’IA a le potentiel de révolutionner les services bancaires et financiers, mais de nombreuses institutions financières doivent agir plus rapidement pour tirer parti de cette opportunité. En outre, elles doivent établir des priorités quant à l’emplacement de leurs déploiements.

Jim Marous (01:24) :

Dans cet épisode, nous discuterons de la manière dont les institutions financières peuvent tirer le meilleur parti des solutions d’IA générative et de la manière dont elles devraient commencer.

Jim Marous (01:31) :

Monica et John, avant de commencer, pourriez-vous vous présenter à notre public et nous parler un peu de votre parcours ? Monica, pourquoi ne pas commencer par vous ?

Monica Hovsepian (01:41) :

Bonjour et merci beaucoup de m’avoir donné l’occasion de m’exprimer. Je m’appelle Monica Hovsepian. Je travaille pour OpenText, et nous avons été les sponsors de cet excellent article de Jim Marous. Je suis responsable du marketing des services financiers chez OpenText. Je travaille pour l’organisation depuis près de six ans maintenant, et je suis basée à Toronto, au Canada. Sur ce, John Radko.

John Radko (02:03) :

Merci, Monica. Je m’appelle John Radko. Je suis vice-président senior de l’ingénierie chez OpenText. Je dirige l’équipe mondiale de développement de logiciels qui construit notre suite de contenu, notre suite d’expérience, notre réseau d’entreprise et nos produits de plate-forme.

John Radko (02:17) :

J’ai rejoint OpenText par le biais d’une acquisition et j’ai environ 30 ans d’expérience dans l’industrie. Je suis donc très enthousiaste.

Jim Marous (02:25) :

Comme Monica l’a mentionné, nous venons de terminer le Digital Banking Report sur les tendances et le statut de l’IA générative dans la banque de détail. Ce qui est intéressant, c’est que le rapport nous a montré que 84 % des institutions financières pensent que l’IA apportera des avantages significatifs, mais que seulement 12 % d’entre elles ont une feuille de route bien définie pour arriver là où elles veulent aller.

Jim Marous (02:50) :

Alors, Monica, quelle est, selon vous, la cause de cette déconnexion ?

Monica Hovsepian (02:56) :

Il s’agit d’examiner la situation et de se dire que, oui, il y a beaucoup de place, mais que tout le monde n’est pas encore prêt à s’y intéresser et qu’il ne sait pas par où commencer.

Monica Hovsepian (03:07) :

L’une des choses que vous avez mentionnées dans le rapport – je ne veux pas tout dévoiler sur le contenu du document, mais vous avez mentionné un rapport de Citibank – est que 93 % des institutions de services financiers s’attendent à ce que l’IA améliore leurs bénéfices au cours des cinq prochaines années.

Monica Hovsepian (03:31) :

Et si nous traduisons cela en chiffres, l’IA peut augmenter les bénéfices des banques de 9 %, soit 170 milliards, d’ici à 2028. Il ne s’agit pas seulement de l’IA générative, mais de la manière dont l’IA peut réellement contribuer à accroître le potentiel de rentabilité.

Monica Hovsepian (03:55) :

Dans votre rapport, vous avez également indiqué qu’une proportion stupéfiante de 2/3 de tout le travail effectué dans les banques et les assurances présente un potentiel élevé d’automatisation et d’augmentation grâce à l’IA. Et ce chiffre est plus élevé que dans n’importe quel autre secteur.

Monica Hovsepian (04:12) :

Et si nous revenons, par exemple, à 2016, et que nous regardons les InsurTechs qui sont arrivées sur le marché comme Lemonade et Clearcover, par exemple, elles ont été codées pour dire qu’au moins 60 % de leur travail a déjà été numérisé. Et elles utilisaient déjà l’IA avant d’arriver sur le marché. Il y a donc beaucoup d’enseignements à tirer dès le départ.

Jim Marous (04:43) :

John, dans la même perspective, il y a un fossé entre ce que les gens veulent être et ce qu’ils sont réellement. Tout le monde dit qu’il y a un potentiel pour changer le monde, mais comment OpenText voit-il cela se produire et comment votre organisation aide-t-elle à soutenir ce changement pour que les gens soient mieux préparés à la mise en œuvre ?

John Radko (05:06) :

Je pense que l’un des défis est que les gens ont tendance à se concentrer sur la technologie et qu’ils pensent beaucoup aux LLM, à l’apprentissage automatique et à tout le reste. Or, c’est par les cas d’utilisation qu’il faut commencer.

John Radko (05:17) :

Et je pense que l’opportunité la plus excitante est l’automatisation, qui va apporter beaucoup de productivité, et nous l’avons vu appliquée à la détection des fraudes et dans d’autres domaines.

John Radko (05:25) :

Mais je pense que la véritable opportunité réside dans le service à l’échelle, dans l’apport d’un niveau de service personnalisé que seuls les clients les plus importants reçoivent généralement, et dans la possibilité d’offrir une expérience similaire à tout le monde. Pour ce faire, il faut d’abord identifier les cas d’utilisation spécifiques.

John Radko (05:47) :

Un bon point de départ est donc notre approche du marketing. Au lieu d’inonder le monde d’offres banales, pouvons-nous utiliser toutes les informations dont nous disposons sur nos clients et adapter nos offres à leurs besoins spécifiques, au point qu’au lieu d’être une intrusion ou du spam, ces offres sont en fait les bienvenues parce qu’elles correspondent parfaitement aux besoins du client.

John Radko (06:11) :

La façon dont nous essayons de vous aider est double. Avec notre aviateur de contenu, nous aidons les clients à s’engager dans l’information qu’ils possèdent déjà, qu’il s’agisse de documents ou de données structurées. Il s’agit donc d’un vendeur ou d’un agent du service clientèle qui peut poser des questions sur son propre contenu.

John Radko (06:30) :

Il s’agit d’une solution relativement simple qui permet de consulter des documents existants. Il s’agit donc de l’exploitation d’informations existantes.

John Radko (06:40) :

Mais au-delà de cela, nous envisageons des systèmes qui s’intègrent parfois de manière programmatique par le biais d’API avec d’autres sources d’information afin de surmonter certains des grands obstacles liés à l’intégration de l’héritage et ainsi de suite pour rassembler toutes ces informations.

John Radko (06:56) :

Voilà donc notre pile d’habilitation et notre technologie. Mais l’essentiel, et je ne le répéterai jamais assez, c’est de partir des cas d’utilisation et de la valeur que vous essayez d’apporter au client. Et réfléchissez vraiment aux cas de vente au détail, où pouvons-nous fournir un service personnalisé à l’échelle ?

Jim Marous (07:14) :

C’est intéressant, John, parce que vous dites que non seulement nous avons besoin de l’IA générative pour nous dire où nous sommes, mais que l’élément vraiment important est de savoir comment mettre le caoutchouc sur la route ? Comment déployer tout cela ? Et OpenText, je le sais, a développé de nombreuses solutions pour aider à déployer cette technologie afin que le client en ressente la valeur.

Jim Marous (07:34) :

Je parle du temps où j’étais banquier et où je devais travailler dur pour obtenir des données, mais il s’agissait en fait de données permettant de voir où nous en étions, par opposition aux données qui pouvaient être déployées immédiatement au profit du consommateur. Et je pense que c’est vraiment là que se trouve le Saint-Graal. C’est dans le déploiement, et non dans le fait de savoir où nous sommes.

Jim Marous (07:54) :

Monica et John, le rapport montre que presque toutes les organisations pensent que l’IA générative améliorera l’expérience client. Monica, d’après vous, qu’est-ce qui pousse à utiliser l’IA pour améliorer l’expérience client ? Je laisse la parole à John.

Monica Hovsepian (08:11) :

Une chose que vous avez dite, je pense que c’était l’année dernière ou l’année précédente, c’est que nous sommes tous à la recherche de ce GPS de services financiers. Vous avez d’ailleurs réalisé une vidéo pour nous. Et ce message a vraiment résonné en moi. Et c’est exactement ce que nous recherchons, surtout en ce moment.

Monica Hovsepian (08:27) :

Nous attendons tous de nos organisations de services financiers qu’elles nous apportent la santé financière et la richesse financière. Nous voulons que nos organisations de services financiers nous guident, qu’elles me comprennent, qu’elles sachent qui je suis, au-delà du KYC.

Monica Hovsepian (08:46) :

Sachez qui je suis et donnez-moi des conseils au bon moment, au bon endroit, qui sont contextualisés, personnalisés et pertinents pour moi. Ne me bombardez pas d’offres qui ne sont pas pertinentes. Et si je vous ai déjà dit non dans un canal, ne me le proposez pas à nouveau. C’est ce que me fait constamment ma banque.

Monica Hovsepian (09:13) :

Il faut donc en tenir compte. Et il faut bien plus que cinq, six ou sept variables pour comprendre qui est vraiment le client. Aujourd’hui, nous diffusons tant d’informations sur tant de canaux différents. Utilisez ces informations et dirigez-les spécifiquement vers moi.

Monica Hovsepian (09:37) :

Et c’est exactement ce que nous recherchons, en particulier dans le contexte économique actuel et dans la façon dont les choses évoluent. Nous avons maintenant une nouvelle génération. Nous avons les milléniaux et la génération Z, et ils sont d’abord numériques.

Monica Hovsepian (09:49) :

Utilisez toutes ces informations qu’ils diffusent également pour devenir pertinents. Parce que si vous ne le faites pas, ils vont maintenant se tourner vers les néobanques et les premières banques numériques qui reconnaissent vraiment la valeur de ces informations et la manière de les utiliser. Il y a d’autres industries qui prennent vraiment la valeur de ces informations et qui ciblent cette base de clients.

Monica Hovsepian (10:15) :

Vous avez fait référence à l’étude de Bain dans notre document, selon laquelle les clients commencent à ne plus voir qu’ils reçoivent en retour un contenu personnalisé pertinent.

Monica Hovsepian (10:28) :

Il y a deux ans, J.D. Powers affirmait que seuls 44 % des clients des banques de détail bénéficiaient d’un service personnalisé. Le dernier rapport de Bain indique que c’est en fait beaucoup moins que cela. Et il s’agit d’une enquête mondiale.

Monica Hovsepian (10:43) :

Beaucoup d’entre nous le reconnaissent, mais nous recevons un contenu personnalisé de la part d’Amazon, par exemple, des grandes entreprises technologiques, de Netflix et d’Uber. Ils savent exactement où nous sommes, ce que nous faisons, et ils nous ciblent. Alors, pourquoi nos organisations de services financiers ne le font-elles pas ? C’est tout ce que nous attendons.

Jim Marous (11:06) :

John, Monica soulève un point important : le consommateur est de plus en plus habitué à vivre des expériences personnalisées de très haut niveau. Mais plus encore, ils obtiennent de nouveaux niveaux d’engagement.

Jim Marous (11:20) :

Uber est un excellent exemple que Monica évoque, car je suis allé à Amsterdam il y a un peu plus d’un an. Lorsque je suis montée dans la voiture, Uber savait où j’allais grâce à ma localisation.

Jim Marous (11:33) :

Ils ont dit : « Voulez-vous que le dîner vous soit livré à votre arrivée ? Voici quelques restaurants où nous pourrions le faire livrer, et il sera là quand vous arriverez. » J’ai trouvé que c’était un bon lien avec ce qu’ils font dans le domaine de l’alimentation.

Jim Marous (11:46) :

De plus, lorsque je n’ai pas répondu, ils m’ont dit : « Si vous envisagez d’aller au restaurant, voici quelques endroits que nous vous recommandons ». Et ils étaient très ciblés sur le type de nourriture que je mange grâce à leur relation avec OpenTable et à la possibilité de voir ce que je veux. Ensuite, ils réservent déjà mon voyage de retour.

Jim Marous (12:02) :

Et il est très intéressant de voir comment les consommateurs s’habituent, presque inconsciemment, à ces niveaux d’expérience. John, de votre point de vue, ce que vous voyez sur le marché, qu’est-ce que les banques peuvent faire de mieux pour tirer parti des outils d’IA, des données, de la technologie de pointe que nous avons au bout des doigts aujourd’hui, afin de construire de meilleures expériences personnalisées ?

John Radko (12:25) :

C’est une excellente question, et vous devez commencer par comprendre que la responsabilité première de la banque est la relation avec le client. C’est là que tout commence. C’est le meilleur endroit pour se différencier.

John Radko (12:40) :

Aujourd’hui, les institutions financières ont des capacités et une envergure très similaires, mais c’est la façon dont elles interagissent avec les clients qui fait la différence. Il s’agit donc de comprendre quelle est notre marque. Quelle est notre relation avec le client ?

John Radko (12:55) :

Pour reprendre l’exemple d’Uber, l’objectif d’Uber est de faciliter la vie de ses clients. Si vous pensez à tous les exemples que vous avez partagés ici, il s’agissait de vous apporter de la commodité. Alors, qu’est-ce que la banque essaie de faire ?

John Radko (13:08) :

C’est alors une véritable course qui s’engage. À quelle vitesse puis-je mettre en place cette capacité par rapport à mes rivaux ? Pour cela, je veux consacrer 80 à 90 % de mon attention et de mon intelligence à trouver comment mieux servir le client, comment apporter mes capacités. Ensuite, je veux forcer le fournisseur et mes partenaires technologiques à m’apporter les capacités nécessaires pour y parvenir.

John Radko (13:35) :

Ainsi, par exemple, plutôt que de déployer un outil d’IA général d’une entreprise pionnière comme OpenAI ou Google, et d’essayer ensuite de l’intégrer à toutes mes données. Non, non, faites en sorte que vos partenaires technologiques le fassent pour vous.

John Radko (13:49) :

Ainsi, dans notre cas, nous faisons beaucoup de gestion de contenu. Demandez à votre société de gestion de contenu de vous fournir cette capacité intégrée, et vous passerez ensuite votre temps à l’adapter aux cas d’utilisation que vous avez définis.

John Radko (14:01) :

Il faut donc commencer par définir ce que je veux faire pour le client. Et je pense que Monica l’a dit. Il y a beaucoup de choses. Il s’agit d’une gestion de patrimoine personnalisée, de conseils, d’offres adaptées à ma situation de vie.

John Radko (14:17) :

Nous disposons de tellement de données. Il s’agit donc d’intégrer ces données, de les rassembler, d’exiger le maximum de nos partenaires technologiques et de comprendre avant tout quelle est la marque, quel est le message de relation client que nous essayons de délivrer.

Jim Marous (14:34) :

John, c’est un point essentiel. Je parlais à quelqu’un hier, et je lui disais que notre secteur, au cours des cinq ou sept dernières années, était stupéfiant de voir ce que les partenaires technologiques et les fournisseurs de solutions avaient pu faire pour le compte de leurs institutions financières.

Jim Marous (14:51) :

En fait, les recherches que nous avons menées et les personnes à qui nous avons parlé nous ont permis de constater que certaines des institutions financières les plus progressistes aujourd’hui sont parmi les plus petites. La raison en est qu’elles ont des dirigeants qui disent qu’il faut changer la façon dont nous faisons les choses, et qu’elles vont chercher les fournisseurs de solutions qui peuvent les aider à être rapidement opérationnelles.

Jim Marous (15:09) :

Hier, nous avons également discuté avec un Australien. Je disais qu’à mon époque, la mise en œuvre des changements les plus simples prenait un an, deux ans, voire trois ans. Aujourd’hui, nous pouvons mettre en œuvre les changements les plus avancés dans un domaine restreint de ce que nous voulons faire dans le secteur bancaire en trois mois, en moins de trois mois.

Jim Marous (15:31) :

Les capacités sont incroyables. Et comme vous l’avez dit, choisissez vos partenaires avec lesquels vous pouvez travailler, comme OpenText qui peut vous aider à être opérationnel le plus rapidement possible, en vous aidant à éviter les écueils qu’ils ont vus, que vous avez vus avec des partenaires qui ne l’ont peut-être pas fait tout à fait correctement.

Jim Marous (15:47) :

Et en tirant parti de la vitesse de déploiement que vous avez constatée et des succès que vous avez obtenus. Ainsi, nous pouvons obtenir les fruits les plus bas plus rapidement que nous n’avons jamais pu le faire auparavant grâce aux capacités de travail avec les partenaires.

Jim Marous (16:02) :

Je vais donc me décaler un peu. Une autre partie du rapport montre que 68 % des banques interrogées en sont encore aux premières étapes de l’aventure de l’IA, et que près d’un quart des banques n’ont même pas encore commencé. Donc, dans mon monde, je dis beaucoup de paroles, parfois un manque d’action. Et je pense qu’il y a de nombreuses raisons à cela.

Jim Marous (16:24) :

Mais, John, pourquoi pensez-vous que les banques sont confrontées à la lenteur de l’adoption de l’IA ?

John Radko (16:31) :

Je pense qu’il y a beaucoup de peur (je vais utiliser un grand mot). Et je pense qu’il y a la crainte d’une rupture de confiance avec les clients. Je pense qu’il y a une peur de l’ampleur des coûts. Je pense qu’il y a une peur du coût élevé pour démarrer et des défis d’intégration.

John Radko (16:56) :

Je pense donc qu’il s’agit en grande partie d’une crainte quant à la manière de déployer cette technologie en toute sécurité et sans dégrader la marque. Je pense donc que c’est l’un des facteurs les plus importants.

Jim Marous (17:09) :

Je pense que vous avez raison. Monica, de votre point de vue, quelles sont les raisons pour lesquelles il est si difficile de passer des grands rêves à la mise en œuvre réelle ?

Monica Hovsepian (17:21) :

Je pense que John a vraiment abordé ce sujet. Je ne cesse de le répéter, le mot de cinq lettres le plus puissant dans les services financiers est la confiance. Et je pense que chaque société de services financiers doit vraiment se concentrer sur le mot confiance. Chaque personne qui travaille dans une banque ou une compagnie d’assurance est responsable de l’instauration de la confiance.

Monica Hovsepian (17:45) :

Ainsi, lorsqu’il s’agit de l’IA, il y a cette crainte : notre client a-t-il confiance en l’IA ? Et ensuite, comment la mettre en œuvre de la bonne manière pour développer et renforcer cette confiance ?

Monica Hovsepian (18h00) :

Cela dit, hier encore, CNN a publié un article sur la mise en œuvre de l’IA par le Trésor américain. Oui, il s’agissait d’apprentissage automatique, mais lorsque nous parlons d’IA, ce terme semble englober tout, jusqu’à ce que vous commenciez à le décomposer.

Monica Hovsepian (18:18) :

Elle a mis en œuvre l’apprentissage automatique pour contrôler la fraude au cours de l’exercice 2024, qui s’élève à plus d’un milliard de dollars. Imaginez un peu ce que cela représente. Et c’est plus de trois fois ce qu’ils avaient fait l’année précédente.

Monica Hovsepian (18:39) :

Par conséquent, si l’on considère la valeur ajoutée de l’utilisation de l’IA pour aider le public, la valeur ajoutée est déjà importante.

Monica Hovsepian (18:53) :

Ils ont également précisé qu’ils n’utilisaient pas uniquement l’IA, mais qu’il y avait toujours un humain impliqué dans le mélange. Il s’agit donc d’augmenter le potentiel de l’humain pour qu’il puisse apporter confiance et assistance. Je pense que c’est là que la valeur intervient.

Monica Hovsepian (19:13) :

Nous devons donc nous pencher sur des cas d’utilisation incroyables qui nous permettent d’augmenter le potentiel humain afin d’obtenir de meilleurs résultats pour les clients et de renforcer la confiance. Et ce n’est qu’un seul cas d’utilisation.

Jim Marous (19:28) :

Oui, c’est très bien, Monica. Vous avez tous deux évoqué la question de la confiance, mais cela revient aussi à dire que le consommateur va vous donner plus d’informations, plus de précisions sur ses besoins, ses désirs, au fur et à mesure que nous déployons des solutions qui répondent à ces désirs.

Jim Marous (19:45) :

Lors des conférences que j’anime, je demande aux gens : « Combien d’entre vous ont Amazon Prime ? » Et pratiquement tout le monde lève la main. Je leur dis : « C’est incroyable que vous dépensiez 130, 150 dollars par an pour Amazon Prime, mais je parie que la plupart d’entre vous ne seront même pas capables de décrire ce que vous en retirez, la valeur que vous recevez en plus ». Auparavant, la livraison était gratuite, mais aujourd’hui, la livraison est gratuite pour presque tout.

Jim Marous (20:13) :

En réalité, il s’agit d’une question de confiance. Amazon n’a pas brisé notre confiance en perdant nos données ou en faisant appel à de mauvais acteurs. Ils font en sorte que mon processus de sélection soit toujours plus facile.

Jim Marous (20:26) :

Je pense que c’est la peur de manquer quelque chose. Les gens ont peur, moi y compris, de mettre fin à cette relation par crainte de ce qu’ils n’obtiendraient pas, parce que j’aime vraiment ma relation avec Amazon.

Jim Marous (20:38) :

John, nous y avons fait référence, nous avons dansé un peu, mais la sécurité est toujours au cœur de nos préoccupations. Et nous venons de voir des nouvelles récentes sur les banques, les mauvais acteurs et les choses qui se sont produites de manière négative en utilisant l’IA également.

Jim Marous (20:51) :

Comment pensez-vous que les banques peuvent éventuellement construire un niveau plus élevé de confiance des clients autour du partage d’informations, mais aussi de notre utilisation de l’IA pour leur faciliter la vie ?

John Radko (21:04) :

Les banques peuvent adopter un certain nombre d’approches à cet égard. La première consiste à expliquer aux clients ce qu’elles font, à être aussi transparentes que possible. Ainsi, si vous exploitez une capacité d’IA dans le cadre d’un service que vous fournissez, soyez ouvert à ce sujet.

John Radko (21:19) :

Dans de nombreux cas, les clients s’y attendent. Et si c’est fait correctement, je pense que c’est une expérience positive. Et aidez les clients à en comprendre les avantages.

John Radko (21:28) :

La deuxième est de prendre la sécurité au sérieux. Nous avons parlé des banques comme étant conservatrices, mais je pense aussi que les institutions financières sont parmi les meilleures en matière de sécurité des données.

John Radko (21:41) :

Il est vrai qu’il y a beaucoup d’articles de presse sur les atteintes à la protection des données. N’oublions pas que les gens essaient de pénétrer dans ces institutions en raison des données qu’elles détiennent. Ce n’est pas parce qu’elles sont négligentes. Parmi nos clients, je dirais que les banques sont uniformément les meilleures en matière de sécurité de l’information et qu’elles doivent en tenir compte.

John Radko (22:01) :

Par ailleurs, lorsque j’ai parlé des exigences des fournisseurs partenaires, les fonctions d’IA intégrées dans les systèmes existants seront, en général, plus sûres que l’IA qui est boulonnée de l’extérieur. La raison en est qu’elles partagent le même modèle de sécurité.

John Radko (22:21) :

Je vais vous donner un exemple, nous ne sommes pas les seuls, mais dans notre aviateur de contenu, qui permet aux gens de résumer des documents ou de générer de nouvelles données à partir de documents, qui est intégré avec notre autorisation de document.

John Radko (22:34) :

Ainsi, si un employé d’une banque fait un résumé des activités d’un client avec la banque, ce résumé sera basé uniquement sur les données que cette personne est autorisée à voir. La banque a mis en place des protocoles de sécurité qu’elle peut exploiter.

John Radko (22:50) :

La première chose à laquelle il faut veiller lorsque vous mettez en œuvre un projet d’IA, c’est de ne pas subvertir accidentellement votre propre sécurité. Et le meilleur moyen d’y parvenir est d’avoir des fonctions d’IA qui sont déjà intégrées à ce modèle de sécurité. Ce sont là quelques-uns des moyens à votre disposition.

John Radko (23:06) :

Il y a beaucoup d’éléments qui entrent en ligne de compte, mais l’un d’entre eux est d’être très ouvert avec les clients sur ce que vous faites. Soyez donc transparent. Et l’autre chose est d’honorer cette confiance en tirant parti de tous les protocoles de sécurité solides que vous avez mis en place.

John Radko (23:21) :

Oh, il y a aussi le suivi et l’audit. Il s’agit d’une période pendant laquelle vous devez garder un œil très attentif sur les choses et faire en sorte que les personnes, tant internes qu’externes, puissent vous donner un retour d’information, car ce retour d’information peut vous permettre de réagir rapidement lorsque quelque chose d’inattendu se produit.

Jim Marous (23:39) :

John, j’aime la façon dont vous avez entamé cette conversation en disant : soyez transparent. Vous l’avez également rappelé à la fin de votre commentaire.

Jim Marous (23:45) :

Et je pense que le consommateur sait que nous utilisons ses données. Il sait que nous allons utiliser l’IA. Il sait que des erreurs peuvent être commises. Mais si vous êtes franc avec eux, au lieu de faire en sorte qu’ils ne sachent pas vraiment comment leurs données sont utilisées, le problème se posera lorsque quelque chose tournera mal et qu’ils diront : « Vous savez quoi ? Je vous ai fait confiance ».

Jim Marous (24:07) :

Et je pense que nous pouvons instaurer la confiance en étant ouverts, en étant totalement transparents et en partageant avec eux ce que nous faisons en leur nom.

Jim Marous (24:15) :

Et j’en reviens à ce que nous avons dit plus tôt à propos de la confiance : si vous leur montrez la valeur de l’échange, si vous leur montrez de meilleures façons de travailler avec eux, de meilleures façons de résoudre leurs problèmes de manière proactive, comme Monica l’a dit, sans vendre, mais en recommandant sur la base de ce que nous savons d’eux, ils finiront par se sentir vraiment à l’aise avec le fait que vous travaillez en leur nom et que vous essayez de leur rendre la vie plus facile.

Jim Marous (24:43) :

Comme Monica l’a mentionné, ma référence à un GPS de services financiers, c’est la différence entre me montrer simplement comment aller du point A au point B, et utiliser le crowdsourcing pour dire : « Il y a un problème de circulation devant vous, voici un itinéraire alternatif que vous pourriez vouloir prendre, ou voici votre raccourci, voici une solution d’évitement ». Ces éléments améliorent réellement la confiance dans le système, qui est plus souvent correct qu’il ne l’est.

Jim Marous (25:07) :

Il est intéressant de noter que le rapport révèle que 69 % des institutions financières préfèrent acheter et déployer des solutions tierces plutôt que de les développer en interne ou même de s’associer directement avec le fournisseur de technologie.

Jim Marous (25:24) :

De votre point de vue à tous les deux, si vous voulez mettre votre chapeau de banquier, quels facteurs prendriez-vous en compte pour choisir un partenaire entre ces deux approches ? Monica, je vais commencer par vous.

Monica Hovsepian (25:38) :

Il est évident qu’il possède la technologie, un partenaire qui est un fournisseur éprouvé, un partenaire qui a fait ses preuves dans l’industrie. Et si j’étais l’acheteur, un partenaire dont je sais qu’il a un passé historique avec lequel je peux travailler tout au long du cycle de vie et qui est prêt à m’aider dans cette aventure et à me fournir des conseils.

Monica Hovsepian (26:08) :

C’est ce que je recherche. Des idées et quelqu’un avec qui nous pouvons faire ce voyage main dans la main. Encore une fois, cela permet d’instaurer la confiance. C’est une relation.

Jim Marous (26:21) :

Oui, c’est vrai. John, de votre point de vue, que pensez-vous que nous devons faire pour vraiment – que regarderiez-vous, devrais-je dire, lorsque vous sélectionnez des partenaires ?

John Radko (26:31) :

Il y a donc plusieurs facteurs à prendre en compte. Le premier est de savoir si j’ai déjà des antécédents avec le partenaire. Ai-je déjà travaillé avec lui ? Ont-ils réussi ? Quelle est la profondeur de leur banc d’essai ? Quelle est la profondeur de son expérience ? Comprennent-ils mon secteur d’activité et mes cas d’utilisation, et quelle est leur spécialité ?

John Radko (26:50) :

En d’autres termes, nous nous considérons comme une société de gestion de l’information et nous avons une grande expérience des services financiers. Lorsque nous travaillons avec nos clients du secteur financier, c’est ce qu’ils attendent de nous : que nous les aidions à gérer leurs informations, que nous comprenions leurs problèmes et que nous soyons capables de parler leur langue.

John Radko (27:08) :

Il est également essentiel de comprendre leur feuille de route et leur histoire. Où vont-elles et où ont-elles été ? Il est évident que cela favorise les entreprises existantes et qu’il y a certainement une place pour les startups aux yeux brillants. Mais lorsque vous parlez d’intégration ou de service à l’échelle, vous avez besoin de quelqu’un qui a prouvé sa capacité à s’adapter.

John Radko (27:33) :

L’autre question est de savoir combien d’autres clients ont-ils dans mon secteur d’activité ? La raison pour laquelle cette question est importante est que l’un des avantages que vous obtenez d’un fournisseur est que vous bénéficiez de l’expérience qu’il a de tous ses clients.

John Radko (27:47) :

Ce n’est pas parce qu’en tant que fournisseur, nous sommes meilleurs que nos clients. Bien souvent, nos clients disposent d’équipes informatiques remarquables. C’est simplement que nous acquérons de l’expérience en travaillant avec des centaines et des milliers de clients, alors qu’une équipe informatique ne travaille, par définition, qu’avec un seul client. Ce qui compte, c’est l’échelle, la confiance, les antécédents et la vision. Où vont-ils ?

Jim Marous (28:10) :

C’est incroyable, comme je l’ai déjà mentionné, la profondeur des connaissances, les ensembles de compétences, la capacité à aider les institutions de toutes tailles dans leur cheminement est quelque chose que nous n’avons jamais vu auparavant dans l’industrie. Ce qui est bien, c’est que cela vous permet de traiter des solutions composables dans un domaine spécifique.

Jim Marous (28:30) :

Ainsi, vous pouvez construire petit, vous pouvez construire grand, mais vous pouvez vous associer à une organisation qui a déjà traversé toutes les épreuves et les tribulations du déploiement d’une solution d’IA telle qu’OpenText.

Jim Marous (28:41) :

Aujourd’hui, nous avons l’habitude de terminer ces conversations par la question suivante : que voyez-vous dans 5 à 10 ans ? Personne n’en a la moindre idée. La réalité, c’est que le changement est si rapide et qu’il ne se produira plus jamais aussi lentement. Nous devons donc raccourcir ce délai.

Jim Marous (28:58) :

Je vais donc demander à chacun d’entre vous comment vous envisagez la transformation du secteur bancaire par l’IA au cours des trois à cinq prochaines années. Monica, pourquoi ne pas commencer par vous ?

Monica Hovsepian (29:08) :

Je pense que l’IA sera de plus en plus utilisée pour aider les humains. Nous allons assister à une numérisation beaucoup plus poussée. Je ne pense pas que l’homme soit remplacé. Je constate que les interactions humaines vont prendre le relais pour des rôles plus complexes et plus consultatifs.

Monica Hovsepian (29:27) :

Et je vois beaucoup plus d’engagements personnalisés grâce à l’IA. Je pense que nous allons commencer à adopter l’IA de plus en plus au fur et à mesure que nous développons cette confiance avec l’IA.

Monica Hovsepian (29:44) :

Nous le constatons dans d’autres secteurs, de différentes manières, à mesure que nous nous familiarisons avec l’IA plus générative, nous l’adoptons davantage. Je pense que nous allons voir l’industrie l’adopter de plus en plus au fur et à mesure que nous pivotons.

Jim Marous (29:57) :

Que voyez-vous, John ?

John Radko (29:59) :

Il s’agit donc de deux domaines. Je constate que l’accent est mis de plus en plus sur le service à l’échelle et sur la productivité à la vitesse. Permettez-moi de m’expliquer. Je pense que le service à l’échelle est ce dont nous avons commencé à parler, c’est-à-dire la capacité d’offrir un niveau de service de banque privée au plus grand nombre de clients possible.

John Radko (30:18) :

Et je vois que les banques se concurrencent de plus en plus sur l’expérience client. Il s’agira d’une combinaison d’automatisation étonnante, car les clients s’attendent au même degré de numérisation et d’outils automatisés qu’ils ont avec des gens comme Amazon, comme vous l’avez dit plus tôt, avec leurs banques, mais aussi à cette touche personnelle.

John Radko (30:39) :

Et ce qui va permettre cette touche personnelle, c’est ce que j’appelle la productivité à grande vitesse, c’est-à-dire la capacité d’aider les êtres humains qui composent l’institution financière à se familiariser très rapidement avec un domaine, un client ou un secteur à l’aide d’outils.

John Radko (30:57) :

Et je pense que ce que nous verrons, c’est que l’avantage concurrentiel d’une institution financière sera lié de manière disproportionnée à sa capacité à utiliser ces outils au service de sa stratégie. Il ne s’agit donc pas d’utiliser les outils de manière générique, mais de savoir dans quelle mesure ils peuvent les utiliser pour fournir le niveau de service qu’ils souhaitent offrir à leurs clients.

Jim Marous (31:20) :

Monica, John, j’apprécie beaucoup votre présence dans l’émission d’aujourd’hui, et j’apprécie tout particulièrement le parrainage de notre nouveau rapport, The State of Generative AI in Banking, qui vient d’être publié.

Jim Marous (31:32) :

Nous allons également intégrer le lien vers le rapport dans nos notes d’accueil. Ainsi, si vous revenez à la façon dont vous avez entamé cette discussion, vous pourrez cliquer sur un lien rapide pour accéder au rapport. Encore une fois, Monica et John, merci beaucoup pour votre temps et je pense vraiment que nous en reparlerons.

Monica Hovsepian (31:50) :

Nous vous remercions.

John Radko (31:51) :

Merci, Jim.

[Musique en cours]

Jim Marous (31:53) :

Merci d’avoir écouté Banking Transformed, lauréat de trois prix internationaux pour l’excellence de ses podcasts. Si vous avez apprécié l’entretien d’aujourd’hui, prenez le temps d’attribuer une note de cinq étoiles à notre émission.

Jim Marous (32:03) :

N’oubliez pas non plus de lire mes récents articles sur la marque financière et de consulter les recherches que nous menons dans le cadre du rapport sur la banque numérique.

Jim Marous (32:12) :

Il s’agit d’une production d’Evergreen Podcasts. Nous remercions tout particulièrement notre productrice principale, Leah Haslage, notre ingénieur du son, Chris Fafalios, et notre producteur vidéo, Will Pritts.

Jim Marous (32:21) :

Je suis votre hôte, Jim Marous. Jusqu’à la prochaine fois, n’oubliez pas qu’aujourd’hui plus que jamais, les institutions financières doivent comprendre le pouvoir de l’IA et prendre des mesures immédiates pour répondre aux besoins du marché.