L’Intelligence Artificielle a depuis quelques années fait son apparition et a bousculé les codes de fonctionnement des entreprises. Le secteur bancaire ne fait pas exception notamment avec l’intégration de Watson, l’IA d’IBM qui est à l’avant-garde de tous les systèmes d’automatisation et d’analyse de données clients que nous connaissons aujourd’hui.

L’IA à l’avant-garde d’une course à l’innovation

Nous sommes au cœur d’une révolution du secteur bancaire et notamment de ses acteurs. La mise en vigueur prochaine de la directive Européenne sur les moyens de paiement DSP2 change encore la donne et intensifie la concurrence déjà accrue entre les institutions traditionnelles, les banques en lignes et autres Fintech. Si la directive adoptée par la Commission Européenne avait initialement pour but de démocratiser le système bancaire, elle a également boosté la compétition et engendré une vague d’innovations.

Ce double contexte à la fois d’évolution de l’Intelligence Artificielle et de nouvelle concurrence sur le marché, induit une course à l’innovation dans laquelle les différents acteurs se bousculent. Automatisation des processus internes, mise en place de nouvelles plateformes en ligne, chatbots, tous les moyens sont bons pour à la fois attirer de nouveaux clients et optimiser les rendements des banques.

Une innovation qui commence à s’insinuer au sein d’un système bien ancré : les investissements par objectifs (GBI)

L’évolution des attentes clients jumelée avec une offre bancaire qui n’est pas assez personnalisée conduit à une toute nouvelle stratégie de la part des offrants (banques, Fintech et autres acteurs aujourd’hui présents sur le marché) : les GBI.

Historiquement les conseillers en gestion de patrimoine fonctionnaient par gammes de produits et proposaient des portefeuilles types aux clients. Cette pratique reposait presque exclusivement sur leur degré d’aversion au risque et les épargnants souhaitant investir leurs avoirs devaient disposer d’un portefeuille de 250 000€ a minima.

Seulement entre temps, les attentes des clients, surtout avec l’arrivée de la génération 2000 sur le marché, ont bien changé. Ces nouveaux acteurs se déplacent de moins en moins en agence, préférant effectuer un maximum d’opérations à distance voire sur leur mobile. Ils considèrent le langage des produits financiers trop compliqué et pour la plupart, le discours des conseillers ne leur parle pas assez : cette fameuse promesse de « battre le marché » ne les intéresse pas!

Apparus d’abord aux Etats Unis, les GBI suggèrent une nouvelle ère d’investissement grâce aux Robo Advisors et à leur gestion intelligente des données clients. Les conseillers pourraient donc, à partir de ces données, constituer un portefeuille sur mesure pour chacun d’eux. Le principe théorique est simple : d’abord les épargnants préciseraient sur une plateforme leurs objectifs à plus ou moins court terme (épargner pour la retraite, payer les études de leurs enfants etc…). Ensuite ces mêmes robots reposant sur des algorithmes bien précis proposeraient un panel de produits dans lesquels les clients pourraient investir afin d’atteindre ces objectifs.

Les GBI : un modèle théorique difficile à mettre en place

Nous commençons à peine en France à observer une évolution des offres de gestion d’actifs. La BNP Paribas applique déjà certains principes du GBI pour les clients haut de gamme. Ainsi la méthode reste traditionnelle (centrée sur l’appétence risque) tout en prenant en compte les particularités du client. Nalo, en partenariat avec Generali, propose une nouvelle gestion des actifs avec des robo advisors qui prennent en compte l’évolution du facteur risque dans le temps et proposent donc un portefeuille personnalisé pour chaque catégorie de clients.

Cependant, si les GBI sont en théorie très attrayants pour les banques et les épargnants, ils n’en demeurent pas moins un système très compliqué à mettre en place. L’utilisation de l’intelligence artificielle au sein des banques n’en est en réalité qu’aux prémices, et se concentre principalement sur des tâches simples comme la réponse aux questions les plus courantes de la part des clients.

Aujourd’hui, les banques estiment ne pas avoir assez de recul sur la question et n’arrivent pas à projeter les gains potentiels dégagés par cette méthode d’allocation d’actifs par rapport aux investissements à engranger. En pleine révolution du secteur bancaire (l’AGF parle même d’une nouvelle révolution industrielle), l’IA est devenue indispensable pour tous les acteurs du secteur qui souhaitent garder ou se faire une place dans cette course à l’innovation.

Les GBI, qui demeurent aujourd’hui encore très inexploités, constituent donc une piste à explorer pour acquérir des parts de marché et attirer les clients des générations actuelles et à venir.