Comment les banques et les institutions financières utiliseront l'IA pour la prise de décision en 2026

Pour les dirigeants du secteur financier, la phase expérimentale de l'IA générative est terminée et l'objectif pour 2026 est intégration opérationnelleAlors que les premières phases d'adoption étaient axées sur la génération de contenu et l'efficacité des flux de travail isolés, l'objectif actuel est d'industrialiser ces capacités. Il s'agit de créer des systèmes où Les agents d'IA ne se contentent pas d'assister les opérateurs humains, mais gèrent activement les processus dans le cadre de cadres de gouvernance stricts..

Cette transition présente des défis architecturaux et culturels spécifiques. Elle nécessite de passer d'outils disparates à des systèmes intégrés qui gèrent simultanément les signaux de données, la logique de décision et les couches d'exécution.

📊 Les institutions financières intègrent des flux de travail d'IA agentique

Le principal obstacle au déploiement de l'IA dans les services financiers n'est plus la disponibilité de modèles ou d'applications créatives, mais bien… coordinationLes équipes marketing et expérience client ont souvent du mal à transformer les décisions en actions en raison des frictions entre les systèmes existants, les approbations de conformité et les silos de données.

Saachin Bhatt, cofondateur et directeur de l'exploitation chez Pont, souligne la distinction entre les outils actuels et les besoins futurs : « Un assistant vous aide à écrire plus vite. Un copilote aide les équipes à avancer plus vite. Les agents exécutent les processus. »

Pour les architectes d'entreprise, cela signifie construire ce que Bhatt appelle un «Moteur de moments»Ce modèle opérationnel fonctionne selon cinq étapes distinctes :

🔹 Signaux : Détection des événements en temps réel dans le parcours client.

🔹 Décisions : Déterminer la réponse algorithmique appropriée.

🔹 Message : Générer une communication conforme aux paramètres de la marque.

🔹 Routage : Un système de triage automatisé permet de déterminer si une approbation humaine est requise.

🔹 Action et apprentissage : Intégration du déploiement et de la boucle de rétroaction.

La plupart des organisations possèdent des composants de cette architecture, mais n'ont pas l'intégration nécessaire pour en faire un système unifié. L'objectif technique est de réduire les frictions qui ralentissent les interactions avec les clientsCela implique la création de pipelines où les données circulent de manière transparente de la détection du signal à l'exécution, minimisant ainsi la latence tout en maintenant la sécurité.

🔐 La gouvernance comme infrastructure

Dans des environnements à forts enjeux comme la banque et l'assurance, La vitesse ne doit pas se faire au détriment du contrôle.La confiance demeure le principal atout commercial. Par conséquent, la gouvernance doit être considérée comme un élément technique et non comme un obstacle bureaucratique.

L'intégration de l'IA dans la prise de décision financière exige des garde-fous intégrés au système. Ceci garantit que, même si les agents d'IA peuvent exécuter des tâches de manière autonome, ils opèrent dans le cadre de paramètres de risque prédéfinis.

Farhad Divecha, PDG du groupe chez AccuracastCela suggère que l'optimisation créative doit devenir un processus continu où les données alimentent l'innovation. Cependant, ce processus exige des procédures d'assurance qualité rigoureuses afin de garantir que les résultats ne compromettent jamais l'intégrité de la marque.

Pour les équipes techniques, cela implique un changement dans la manière dont la conformité est gérée. Plutôt qu'un contrôle final, Les exigences réglementaires doivent être intégrées dès les premières étapes d'ingénierie et de mise au point du modèle..

« L’intérêt légitime est intéressant, mais c’est aussi là que beaucoup d’entreprises pourraient trébucher. » Jonathan Bowyer, ancien directeur marketing du groupe bancaire Lloyds, observe que des réglementations comme la loi sur la responsabilité du consommateur sont utiles car elles imposent une approche axée sur les résultats.

Les responsables techniques doivent collaborer avec les équipes de gestion des risques pour s'assurer que les activités pilotées par l'IA reflètent les valeurs de la marque. Cela inclut protocoles de transparenceLes clients doivent savoir quand ils interagissent avec une IA, et les systèmes doivent prévoir une procédure d'escalade claire vers des opérateurs humains.

🎯 Architecture de données pour la contrainte

Un mode de défaillance courant dans les moteurs de personnalisation est surengagementLa capacité technique d'envoyer des messages à un client existe, mais la logique permettant de déterminer la modération fait souvent défaut. Une personnalisation efficace repose sur l'anticipation.Savoir quand se taire est aussi important que de savoir quand parler..

Jonathan Bowyer souligne que la personnalisation a évolué vers l'anticipation. « Les clients attendent désormais des marques qu'elles sachent quand ne pas leur parler, et non plus seulement quand leur parler. »

Cela nécessite une architecture de données capable de croiser en temps réel le contexte client sur de multiples canaux (agences, applications, centres de contact, etc.). Si un client rencontre des difficultés financières, un algorithme marketing lui proposant un prêt crée une rupture de confiance. Le système doit donc pouvoir détecter les signaux négatifs et bloquer les campagnes promotionnelles classiques.

« Ce qui tue la confiance, c'est quand on passe d'une chaîne à une autre et qu'on doit répondre aux mêmes questions encore et encore. » « dit Bowyer. Résoudre ce problème nécessite unification des magasins de données afin que la « mémoire » de l’institution soit accessible à chaque agent (qu’il soit numérique ou humain) au point d’interaction.

🔍 L'essor de la recherche générative et du référencement naturel

À l'ère de l'IA, la découverte des produits financiers évolue. Le référencement naturel (SEO) traditionnel visait à générer du trafic vers les plateformes existantes. L'émergence de Réponses générées par l'IA Cela signifie que la visibilité de la marque se fait désormais hors site, au sein de l'interface d'un outil de recherche LLM ou IA.

« Les relations publiques numériques et le référencement hors site reviennent sur le devant de la scène car les réponses de l'IA générative ne se limitent pas au contenu extrait directement du site web d'une entreprise. » notes Divecha.

Pour les DSI et les CDO, cela change la façon dont l'information est structurée et publiée. Le référencement technique doit évoluer. afin de garantir que les données alimentant les grands modèles de langage soient exactes et conformes.

Les organisations capables de diffuser avec assurance des informations de haute qualité au sein d'un écosystème plus large gagnent en visibilité sans sacrifier le contrôle. Ce domaine, souvent appelé « Optimisation générative des moteurs » (GEO)Cela nécessite une stratégie technique pour garantir que la marque soit correctement recommandée et citée par les agents d'IA tiers.

⚙️ Agilité structurée

Il existe une idée fausse selon laquelle l'agilité équivaut à un manque de structure. Dans les secteurs réglementés, C'est le contraire qui est vrai.

Les méthodologies agiles nécessitent des cadres stricts pour fonctionner en toute sécurité. Ingrid Sierra, directrice de la marque et du marketing chez C'était, explique : « On confond souvent agilité et chaos. Qualifier quelque chose d’« agile » ne signifie pas qu’il est acceptable que tout soit improvisé et non structuré. »

Pour le leadership technique, cela signifie systématiser le travail prévisible pour créer une capacité d'expérimentationCela implique la création d'environnements de test sécurisés où les équipes peuvent tester de nouveaux agents d'IA ou modèles de données sans risquer la stabilité de la production.

L'agilité repose avant tout sur un état d'esprit, nécessitant un personnel ouvert à l'expérimentation. Toutefois, cette expérimentation doit être délibérée et impliquer dès le départ une collaboration étroite entre les équipes techniques, marketing et juridiques.

Ce « conformité dès la conception » Cette approche permet une itération plus rapide car les paramètres de sécurité sont établis avant l'écriture du code.

🚀 Quel avenir pour l'IA dans le secteur financier ?

À plus long terme, l'écosystème financier connaîtra probablement une interaction directe entre Des agents d'IA agissant pour le compte des consommateurs et des agents agissant pour le compte des institutions.

Melanie Lazarus, directrice de l'engagement écosystémique chez Open Banking, avertit : « Nous entrons dans un monde où les agents d'IA interagissent entre eux, ce qui change les fondements du consentement, de l'authentification et de l'autorisation. »

Les responsables technologiques doivent concevoir des cadres de travail protégeant les clients dans ce contexte d'interactions entre agents. Cela implique de nouveaux protocoles de vérification d'identité et de sécurité des API afin de garantir qu'un conseiller financier automatisé agissant pour le compte d'un client puisse interagir en toute sécurité avec l'infrastructure bancaire.

Le mandat pour 2026 est de transformer le potentiel de l'IA en un moteur fiable de rentabilité.Cela exige de privilégier l'infrastructure plutôt que le sensationnalisme, et les dirigeants doivent donner la priorité à :

✓ Unification des flux de données : Veiller à ce que les signaux provenant de tous les canaux convergent vers un moteur de décision central afin de permettre des actions contextuelles.

✓ Gouvernance codée en dur : Intégrez les règles de conformité dans le flux de travail de l'IA pour permettre une automatisation sécurisée.

✓ Orchestration agentique : Passez des chatbots aux agents capables d'exécuter des processus de bout en bout.

✓ Optimisation générative : Structurer les données publiques pour qu'elles soient lisibles et priorisées par les moteurs de recherche d'IA externes.

Le succès dépendra de la qualité de l'intégration de ces éléments techniques à la supervision humaine. Les organisations gagnantes seront celles qui utiliseront l'automatisation par l'IA pour améliorer, plutôt que remplacer, le jugement particulièrement requis dans des secteurs comme les services financiers.