De l'intelligence des données à l'expertise augmentée
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L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA BANQUE ET L'ASSURANCE

Stratégies des acteurs, enjeux et perspectives d’adoption à horizon 2030

LES POINTS FORTS DE L'ÉTUDE :

  • Un scénario prospectif sur le potentiel de l'IA dans la banque et dans l'assurance d'ici 2030
  • De nombreux exemples et études de cas pour comprendre l'impact de l'IA générative et non générative dans les métiers / process
  • Un état des lieux du déploiement de l'IA dans la banque et l'assurance
  • Le décryptage des stratégies de développement des utilisateurs de solutions d'IA
  • 40 start-up de l'IA dans la banque et l'assurance passées au crible
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Collection : Precepta

Date de parution : 06/11/2023

Prix : 2 200 €HT

Nombre de pages : 121 pages

Langue : Français

Format : PDF (disponibilité immédiate) ou papier

Référence : 23ABF90

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PRÉSENTATION ET CHIFFRES CLÉS


Les technologies d’intelligence artificielle s’immiscent au sein de nombreuses applications dans le secteur de la banque et l’assurance, optimisant tout : la personnalisation des offres, la relation client, la performance commerciale, la gestion des sinistres, la lutte contre la fraude, l’analyse des risques ou encore la conformité. La gestion de la relation et de l’expérience client constituent des domaines où les solutions basées sur l’IA sont les plus abouties, comme en témoigne la démultiplication des chatbots (agents conversationnels) et assistants virtuels propulsés par des outils tels que ChatGPT.


En France, toutes les grandes banques et les principaux groupes d’assurance utilisent des applications basées sur l’IA. Cette démocratisation de l’IA est stimulée par l’innovation de start-up dynamiques telles que Shift Technology, Zaion, Zecroislros, Minalea, DreanQuark, Qiti, SESAMm, etc. Les principaux acteurs de la banque et de l’assurance ont par ailleurs lancé les premières expérimentations de l’IA générative fondées sur des technologies d’apprentissage automatique telles que le machine learning et/ou le deep learning.


TENDANCES ET ENJEUX


Après avoir très tôt massivement investi dans l'IA de 1e génération, celui des systèmes experts, les banques et assureurs s'engagent dans le déploiement de l'IA générative. Son potentiel en matière d'automatisation, de personnalisation et de renforcement de la conformité apparaît en effet immense. Où en sont précisément les acteurs clés par rapport à cette technologie ? Quelles sont les retours d'expérience alors que de nombreuses expérimentations sont menées à l'instar du déploiement de solutions d'IA générative par Crédit Agricole dans son réseau ?

Pour le moment, les usages concrets dépendent largement des collaborations avec les géants de la Tech et, surtout, avec les start-up spécialisées en IA. Ceci soulève des préoccupations quant à la dépendance envers ces partenaires et aux risques associés à la gestion de données hautement stratégiques et sensibles sur les ventes, les prix, les coûts, les clients… Le recours à l'IA suscite également des problématiques liées à l'éthique et la transparence vis-à-vis des clients, mais aussi des collaborateurs. Dans ces conditions, quelles sont les réelles perspectives d'adoption de l'IA générative dans la banque/assurance ? Quels sont les acteurs les plus offensifs ? Comment les rapports de force avec les fournisseurs technologiques peuvent-ils évoluer ?

UNE ÉTUDE POUR :


Évaluer le potentiel de l'IA générative d'ici 2030

L'étude fournit toutes les clés afin d'appréhender au mieux l'importance de l'IA générative pour les banques et les assurances, ainsi que les défis rencontrés, notamment en matière de données, de réglementation et de RH. Le rapport livre aussi un scénario prévisionnel à 2030 sur la diffusion « des IA », de première et seconde générations, au sein des organisations. Quels freins doivent être levés pour accélérer le déploiement de l'IA dans la banque et l'assurance ? Quels sont les garde-fous pour affirmer l'indépendance technologique des banques et assureurs ?

Décrypter les principaux usages par métier ou process

Personnalisation des offres et des tarifs, amélioration de la performance commerciale, analyse des risques, lutte contre la fraude… Le rapport passe au crible les principaux domaines d'application et les chantiers lancés par les acteurs. Qui sont les banques et les assureurs les plus avancés ? Quels sont les retours d'expérience ?

Anticiper l'impact de l'IA générative sur le jeu concurrentiel

Le rapport propose une cartographie complète des acteurs de l'écosystème de l'IA au-delà des seuls banques et assureurs : start-up, fintech, big tech… Il offre aussi une analyse détaillée des stratégies pour chacune des familles d'intervenants. Comment évoluent les rapports de force entre elles ? Les partenariats stratégiques sont-ils le seul levier d'appropriation de ces solutions ? Comment promouvoir une IA éthique et responsable ?

PLAN DE L'ÉTUDE

1. LE RÉSUMÉ EXÉCUTIF : L'ESSENTIEL DE L'ÉTUDE

En quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :

Une synthèse opérationnelle pour comprendre les perspectives de l'IA dans la banque et l'assurance à l'horizon 2030, sa diffusion dans les différents métiers, les relations entre les banques / assureurs et leurs fournisseurs technologiques

Des chiffres et pages clés pour accéder rapidement à l'essentiel de l'étude

2. L'IA GÉNÉRATIVE DANS LA BANQUE ET L'ASSURANCE : QUEL POTENTIEL D'ICI 2030 ?

Tout comprendre de l'IA générative et non générative dans la banque et l'assurance

  • Les fondamentaux autour de l'IA : définitions des principaux concepts, acteurs clés, usages

  • La révolution de l'IA générative : quelles sont les opportunités pour les banques et les assureurs ?

  • Les principaux modes de développement des outils d'IA : R&D en interne, partenariats avec les start-up et les big Tech

  • Les principaux attraits de l'IA pour la banque et l'assurance

L'impact de l'IA générative sur les deux secteurs : bilan, perspectives 2030 et défis de mise en œuvre

  • Le degré d'avancement de l'IA générative dans la banque et l'assurance

  • Les défis de mis en œuvre de l'IA : les problématiques liées aux données et au règlement RGPD, les clients face à l'utilisation de leurs données, l'ajustement de la politique de RH 
    Étude de cas : création d'un label d'IA responsable par Malakoff Humanis 
    Étude de cas : lancement par Maif d'une solution d'IA transparente et responsable

  • Les perspectives à l'horizon 2030 : chiffres clés des objectifs des principaux acteurs, plan d'investissement des pouvoirs publics, enrichissement de l'offre par les fournisseurs de technologies, scénario des experts de Xerfi à 2030

3. L'IMPACT DE L'IA SUR LE JEU CONCURRENTIEL

L'analyse de l'offre des start-up, fournisseurs de solutions d'IA aux banques et assureurs

  • Les start-up de l'IA : 40 acteurs intervenant dans les secteurs de la banque et de l'assurance passés au crible

  • Les solutions d'IA proposées par les start-up par domaine d'application : personnalisation, performance commerciale, analyse des risques, relation client, gestion des sinistres, lutte contre la fraude

  • Les chiffres clés sur l'écosystème des start-up : nombre d'acteurs, positionnement par secteur d'activité et par région

  • Les forces, faiblesses et options stratégiques des FinTech et des assurtechs de l'IA

  • Les modes de croissance des start-up de l'IA : levées de fonds, partenariats avec les banques et les assureurs 
    Étude de cas : levée de fonds par Qiti pour financer sa solution d'IA générative 
    Étude de cas : multiplication des partenariats avec des assureurs par Shift Technology

L'analyse des activités IA des big Tech

  • Un panorama des solutions d'IA générative développées par les grands acteurs du numérique

  • Les forces, faiblesses et options stratégiques des grands acteurs du numérique

  • Les stratégies partenariales avec les banques et les assureurs : un panorama des récents accords de partenariats conclus 
    Étude de cas : partenariat de longue date entre IBM et Crédit Mutuel 
    Étude de cas : lancement d'un outil d'IA générative par Axa, en collaboration avec Microsoft

Les banques et les assureurs face à l'IA

  • L'avancement des banques et des assureurs en matière d'IA générative : les expérimentations lancées 
    Étude de cas : déploiement des solutions l'IA générative par Crédit Agricole dans le réseau 
    Étude de cas : lancement par CFDP d'une solution basée sur ChatGPT

  • Les forces, faiblesses et options stratégiques des banques et des assureurs

  • Le développement des partenariats commerciaux avec les fournisseurs de l'IA, dont les start-up

  • L'enrichissement des compétences en interne par les banques : intrapreneuriat, renforcement des équipes de data scientists

  • Les assureurs en tant que porteurs de risques pour les start-up de l'IA positionnées sur le BtoC

4. LES PRINCIPAUX USAGES DE L'IA PAR MÉTIER / PROCESS

La personnalisation des offres, des tarifs : personnalisation des offres et des services, automatisation de la tarification

Études de cas de start-up : Akur8, Paylead

L'IA en faveur de la performance commerciale : lutte contre l'attrition, développement des arguments de vente, etc.

Études de cas de start-up : Dreamquark, Minalea, Zelros

L'analyse des risques : modélisation des risques de crédit, de l'assurance climatique, détection des fraudes dans les paiements

Études de cas de start-up : Fintel, PayPlug, Descartes Underwriting

L'amélioration de la relation / l'expérience client : recours aux chatbots pour gérer la relation clientèle (traitement des emails et des appels téléphoniques), applications d'IA pour fluidifier et simplifier le parcours client

Études de cas de start-up : Watson, Zaion

La gestion des sinistres en assurance : évaluation des dommages suite à un accident, mise à jour des dossiers en temps réel

Études de cas de start-up : Tractable, WeProov

La lutte contre les fraudes : optimisation des dispositifs existants, identification de nouveaux schémas de fraude, etc.

Études de cas de start-up : Shift Technology, Qantev

La conformité et la sécurité : amélioration du process KYC, lutte contre le blanchiment d'argent, optimisation du reporting

Études de cas : cas d'usage déployés par BNP Paribas et par Société Générale

5. LES INITIATIVES ET STRATÉGIES DE 30 ACTEURS CLÉS

LES ASSURTECH ET FINTECH DE L'IA

  • AKUR8

  • DESCARTES UNDERWRITING

  • DREAMQUARK

  • FINTEL

  • MINALEA

  • PAYLEAD

  • PAYPLUG

  • QANTEV

  • QITI

  • SHIFT TECHNOLOGY

  • TRACTABLE

  • WATSON

  • WEPROOV

  • ZAION

  • ZELROS

LES GRANDS ACTEURS DU NUMERIQUES

  • AMAZON

  • APPLE

  • GOOGLE

  • IBM

  • MICROSOFT

LES BANQUES ET LES ASSUREURS

  • AXA

  • BPCE

  • BNP PARIBAS

  • COVEA

  • CRÉDIT AGRICOLE

  • CRÉDIT MUTUEL

  • MACIF

  • MAIF

  • MALAKOFF HUMANIS

  • SOCIÉTÉ GÉNÉRALE

SOCIÉTÉS ANALYSÉES

LES PRINCIPAUX ACTEURS CITÉS OU ANALYSÉS DANS L'ÉTUDE (liste non exhaustive)

+SIMPLE

ABN AMRO

ADOBE

AESIO

AG2R LA MONDIALE

AKUR8

ALGAE

ALLIANZ

AMAZON

AMIA SOLUTIONS

APICIL

APPLE

APRIL

ASSURONE

AXA BANQUE

BATVOICE

BBVA

BCG GAMMA

BIFROST

BLACKFIN CAPITAL PARTNERS

BLECKWEN

BNP PARIBAS

BNP PARIBAS CARDIF

BNP PARIBAS PERSONAL FINANCE

BPCE LEASE

BPIFRANCE

CARDIF IARD

CEGEDIM

CFDP

CITALID

CNP ASSURANCES

CONFIANCIA

CONTINUITY

CORPORATINGS

CRÉDIT AGRICOLE

CRÉDIT AGRICOLE ASSURANCES

CRÉDIT MUTUEL ALLIANCE FÉDÉRALE

CRÉDIT MUTUEL ARKÉA

DATAIKU

DESCARTES UNDERWRITING

DREAMQUARK

EARNIX

EUREXO

FASST

FINFROG

FINTEL

FUNDVISORY

GAMBIT FINANCIAL SOLUTIONS

GISKARD

GOLEM.AI

GOOGLE

GROUPAMA

GUIDEWIRE

HARMONIE MUTUELLE

HELVETIA

HSBC

HUGGING FACE

IBM

ILLIUIN TECHNOLOGY

INDEXIMA

INRIA

JUICE

KEREIS

LA MUTUELLE GENERALE

LEMONADE

LEMONWAY

LEOCARE

LIFE5

LUKO

LYA PROTECT

MAAF

MATMUT

MEELO

MICROSOFT

MINALEA

MMA

MNCAP

MONDOBRAIN

MONK

MONUMA

MUNICH RE

MUTEX

NALO

NATIXIS

NEVERHACK

OPENAI

ORANGE

ORNIKAR

PAYLEAD

PAYPLUG

PREDICTICE

PROFIDEO

PRUNAY

QANTEV

QITI

QUANTCUBE

RISKCARE

SCANOVATE

SCORTEX

SESAMM

SHARELOCK

SHIFT TECHNOLOGY

SIDETRADE

SOCIÉTÉ GÉNÉRALE

SOYOOZ

SPENDESK

SPIRICA

STELLO

SURAVENIR ASSURANCES

SWISS LIFE

SWISS RE

SYNOMEN

TRACTABLE

TRUSTPAIR

VYV

WAKAM

WEPROOV

ZAION

ZELROS

ZURICH

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ANALYSTE
NOTRE DIRECTEUR D’ÉTUDES
ALEXANDRE BOULEGUE

Alexandre Boulègue est directeur du bureau d’études Xerfi Intelligence Stratégique, qui produit chaque année plus de 1000 études sur la conjoncture et les performances des entreprises de l’ensemble des secteurs de l’économie française. Il est également rédacteur en chef de la lettre d’information mensuelle sur la conjoncture Xerfi Prévisis.

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