Services financiers

Alors que les baby-boomers continuent de prendre leur retraite, et que l'IA transforme les rôles de début de carrière, le travail basé sur les tâches disparaît. La collaboration humain-IA redéfinit là où l'influence et le jugement humains importent le plus. 

Les recherches de Slalom révèlent que, d'ici 2028 :  

• 15 % des décisions de routine dans le secteur des services financiers seront automatisées.

• 70 % des fonctions d'exécution des tâches seront gérées par des systèmes d'IA supervisés par des humains. 

Parallèlement, au cours de la prochaine décennie, plus d'un tiers des conseillers financiers, qui contrôlent environ 40 % des actifs de l'industrie, devraient quitter le secteur ou prendre leur retraite. Cette sortie ouvrira la voie à plus de collaboration humain-IA à mesure qu'une nouvelle génération de conseillers opère avec plus de confort, d'engagement et de compétence en utilisant des outils d'IA.

Les recherches de Slalom ont révélé que les leaders des services financiers sont plus à l'aise avec la collaboration humain-IA que bon nombre de leurs pairs dans d'autres industries.

Bien que l'intelligence climatique soit déjà essentielle pour les assureurs et les grandes banques, de nombreux leaders des services financiers la considèrent encore comme une priorité émergente—ou une priorité qu'ils ne sont pas prêts à aborder en raison des contraintes des modèles de données, des cloisonnements organisationnels et de l'incertitude réglementaire.

Mais l'intelligence climatique n'est pas un terme de marque ESG. C'est un avantage analytique qui vous aide à atténuer le risque lié aux actifs bloqués et aux expositions non assurables ou imprévisibles. 

Les banques et assureurs visionnaires utilisent des données climatiques granulaires pour capter des rendements exceptionnels grâce aux avantages de « climate alpha » pionniers. Avec le pouvoir de tarifer le risque climatique plus tôt et plus précisément que la concurrence, ces marques surpassent leurs pairs grâce à une tarification dynamique ajustée au risque, à la souscription prédictive, et à l'allocation du capital alignée sur le climat. 

Les entreprises les plus performantes, rentables et adaptables déplacent l'intelligence climatique de la technologie émergente vers une capacité centrale. Les assureurs dépassent le versement pour miser sur la prévention, offrant des incitations pour les investissements en résilience et utilisant des déclencheurs paramétriques pour régler les sinistres instantanément. Les retardataires traiteront encore l'intelligence climatique comme une case à cocher de conformité ou un exercice ESG, les exposant à un spectre allant de marges réduites à des pertes catastrophiques.

Sans données liquides, interopérables mais gouvernées, les résultats de l'IA sont peu fiables. L'innovation orientée client ne peut pas non plus s'étendre. Les entreprises anticipatrices passent des magasins de données statiques à des flux de données interopérables, produits et consentis qui se déplacent en toute sécurité entre les institutions et les partenaires. 

Comment y parviennent-elles? Les entreprises leaders mettent en œuvre des contrats de données propres, des API standardisées et des services partagés qui alimentent l'IA en temps réel et autonome, la personnalisation et la visibilité de la fraude/trésorerie. 

L'intelligence en réseau est une nouvelle frontière dans les services financiers. Les banques qui remplacent les systèmes cloisonnés et hérités par des flux de données modernes, interconnectés et en temps réel permettent une détection de la fraude plus rapide et des expériences personnalisées plus précieuses qui s'étendent. Dans les marchés de capitaux, les transactions deviennent plus rapides et plus intelligentes car les plates-formes et les réseaux connectés partagent instantanément les informations sur les prix, les risques et la liquidité entre partenaires et bureaux. Dans le secteur de l'assurance, les réclamations et la souscription réduisent les pertes et améliorent l'expérience client grâce à des alertes proactives sur les risques et des cycles plus courts grâce aux liens entre les données internes (par exemple, la police, l'historique) et les flux de données externes (rapports météorologiques, données IoT). 

Dans toute l'industrie, le passage à l'intelligence en réseau commence par l'interopérabilité. Ce changement n'est pas seulement technique. Il est stratégique. Les entreprises qui l'adoptent gagneront en vitesse et en agilité GTM, en confiance des clients et en avantage durable sur les concurrents.

Les leaders vont transformer les données en services liquides, gouvernés et produits qui alimentent l'IA et les opérations en temps réel. Les retardataires resteront bloqués avec des données fragmentées et des résultats fragmentés.

Le modèle économique des services financiers est en train de changer. Il ne s'agit pas seulement de vendre des produits finaux comme des comptes et des polices. Et il ne s'agit pas non plus de traiter l'infrastructure comme des coûts irrécupérables.

Les institutions leaders transforment ce qui était autrefois des centres de coûts—vérifications de fraude, systèmes de paiement et outils de conformité—en actifs générateurs de revenus. En emballant ces capacités avec des garanties de service claires et en les convertissant en API ou offres en marque blanche, les entreprises sont prêtes à débloquer de nouveaux modèles de partenariats et à monétiser l'infrastructure derrière les transactions quotidiennes.  

Le marché bancaire modulaire et composé est sur le point de connaître une croissance stupéfiante, passant de 3,7 milliards USD en 2024 à 36,2 milliards d'ici 2033.

Comment les banques mesurent-elles le retour sur investissement des efforts de modernisation qui découplent les monolithes en services modulaires ?

Les entreprises de services financiers qui restent monolithiques perdront face à la concurrence (y compris les fintechs, les néobanques et les entreprises technologiques) construisant sur des rails composables. Les retardataires s'accrocheront à des marges en diminution, tandis que les leaders qui produisent une infrastructure en services réutilisables, modulaires et monétisables avec des API propres et des SLA clairs renforceront leur position stratégique. 

En savoir plus sur la modernisation des mainframes et des applications de Slalom.

L'industrie va au-delà de l'automatisation pour l'efficacité et se tourne vers l'autonomie qui anticipe les points de décision et agit. Demandez à Amex. Avec des agents IA, des données en temps réel et des politiques de gouvernance en place, les systèmes peuvent effectuer des ajustements autonomes—tels que la tarification, la détection de fraude, les collectes—tout en maintenant la conformité. Cela crée des avantages notables en termes de coût de service et de rapidité de mise sur le marché.

Mais l'autonomie sans garde-fous risque de nuire à la réputation et à la conformité, car les régulateurs exigent une preuve de contrôle et d'explicabilité. Les institutions devront donc concevoir des plans de contrôle des agents—tels que des politiques, la surveillance et des interrupteurs d'arrêt—pour faire évoluer l'autonomie de manière responsable. 

À quoi ressemble l'autonomie dans les services financiers ?

L'autonomie est la nouvelle frontière compétitive. Les leaders qui développent des agents auto-dirigeants avec une gouvernance solide réaliseront des gains de vitesse et d'efficacité sans sacrifier la conformité ou la transparence avec les régulateurs. Les retardataires encore bloqués à l'automatisation feront face à des écarts de coûts croissants et éroderont leur propre pertinence sur le marché.