Les impacts de l'intelligence artificielle dans la banque et l'assurance
Les nouveaux leviers pour stimuler la croissance et accroître la performance opérationnelle
Les préconisations exclusives de nos consultants
L'analyse des cas d'usage de l'IA dans le secteur financier
L'impact des technologies sur la chaîne de valeur
De nombreuses études de cas sur les stratégies
Les défis internes liés aux chantiers de transformation
3300 € HT
Les insights de l’étude
Comment les banques et les assureurs peuvent-ils tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) pour stimuler leur croissance et leur compétitivité ? Notre étude exclusive identifie les cas d'usage les plus pertinents pour atteindre l'excellence opérationnelle, fluidifier le parcours client et améliorer la gestion des risques.
Alors que les banques et les assureurs ont d'ores et déjà débloqué des budgets conséquents et multiplié les projets pilotes autour de l'IA, l'enjeu est désormais de consolider les gains de productivité. Déployées à plus grande échelle, ces technologies promettent en effet d'économiser d'importantes ressources et de gagner du temps sur de nombreuses opérations de back-office. Certaines applications d'IA améliorent également la satisfaction client grâce à un traitement plus efficace des interactions à toutes les étapes, en particulier dès l'entrée en relation. Cependant, tous les acteurs ne sont pas au même stade de maturité en matière de déploiement de l'IA, car l'adoption de ces technologies se heurte encore à des difficultés concrètes. Le recours à l'IA pose notamment des questions de sécurité des données, d'éthique et de transparence à l'égard des clients comme des collaborateurs. Dès lors, quels cas d'usage s'avèrent les plus prometteurs ? Quelles sont les stratégies d'implémentation de l'IA chez les banques et les assureurs ? Et quels partenaires sont les mieux placés pour aider à intégrer l'IA dans les process métiers ?
Plan détaillé
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.
En seulement quelques pages, le résumé exécutif vous donne accès aux conclusions de l'étude à travers :
Les 10 préconisations stratégiques des experts de Xerfi à destination des décideurs de la banque et de l'assurance
Les insights détaillés pour optimiser l'usage de l'IA afin d'accroître la productivité et fluidifier les parcours clients
Des chiffres exclusifs sur l'IA dans la banque et l'assurance
Les fondamentaux de l'IA dans la banque et l'assurance
- Les principaux leviers de développement des solutions d'IA : logiques partenariales, intrapreneuriat, incubation…
- L'intérêt stratégique de l'IA : réduction des risques, productivité et optimisation du back-office, relation client
- Les maillons de la chaîne de valeur impactés : conception des offres et tarification, marketing, distribution et relation client, gestion des contrats et des sinistres, conformité et lutte contre la fraude
Les principales applications de l'IA dans la banque et l'assurance
- La personnalisation des offres bancaires et assurantielles | Études de cas : Fasst, Paylead/LCL
- L'adoption d'une tarification dynamique | Étude de cas : Akur8/Generali
- L'amélioration de la modélisation des risques | Études de cas : Algoan, Data4Risk/Allianz
- La génération automatique d'arguments de vente | Études de cas : Zelros, Minalea/Kereis
- La gestion des flux clients entrants | Étude de cas : Macif
- Les assistants virtuels au service de « conseillers augmentés » | Études de cas : Zaion, SPVie Assurances
- L'automatisation du processus d'entrée en relation | Études de cas : Avanade/Generali, Instant KYC de Société Générale
- Le raccourcissement des délais de traitement des sinistres | Étude de cas : Tractable/Covéa
- L'automatisation de la veille et du reporting réglementaires | Étude de cas : BNP Paribas Real Estate
- Le renforcement des dispositifs de lutte contre la fraude | Études de cas : Shift Technology, Finovox
L'adoption et l'avancement des banques et assureurs dans l'IA
- Le taux d'adoption de l'IA dans les services financiers
- Les acteurs français dans le classement des banques et des assureurs dans l'IA
- Le degré de maturité des applications de l'IA dans la banque / assurance
- Les principaux moteurs et freins à l'adoption de l'IA dans la banque et l'assurance
- Les perspectives de l'IA générative par métier/process dans la banque et l'assurance
Les défis liés à l'adoption de l'IA
- Les défis liés aux ressources humaines | Étude de cas : SwissLife
- Les défis liés à la gouvernance, à la qualité et à la sécurité des données | Étude de cas : Matmut
- Les défis liés à l'adaptation des systèmes d'information | Études de cas : BNP Paribas, AG2R La Mondiale
- Les défis réglementaires : focus sur l'IA Act | Étude de cas : Malakoff Humanis
Les banques et les assureurs face à l'IA
- Le développement de partenariats commerciaux avec les fournisseurs d'IA et les start-up
- L'enrichissement des compétences en interne d'outils reposant sur l'IA
- Les stratégies d'open innovation et de croissance externe
La cartographie des « Big Tech »
- Le panorama des solutions d'IA et d'IA générative développées par les grands acteurs du numérique
- Les partenariats avec les banques et les assureurs | Étude de cas : Mistral AI/BNP Paribas, IBM/Crédit Mutuel
La cartographie des assurtech/fintech fournisseurs de solutions d'IA
- Les start-up de l'IA : 50 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
Sociétés étudiées
Expert
Au-delà de nos études, XERFI met à votre disposition son expertise sous forme d'échanges téléphoniques préparés, immédiatement actionnables et centrés sur les secteurs qui vous intéressent.
Aurélien Vernet
Directeur d'études
Aurélien Vernet est expert banque et assurance. Il analyse les usages financiers et les innovations, pilote les études stratégiques et la veille sectorielle, et accompagne les acteurs sur leurs enjeux de compétitivité.
Études connexes
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