Les enseignements clés de la table ronde avec BNP Paribas au Sommet Adopt AI par Artefact - 5 juin 2024

À propos de Bernard Gavgani: Bernard est chargé de superviser les avancées technologiques et les initiatives de transformation numérique de la banque. Il possède une vaste expérience dans le secteur financier, où il a dirigé divers projets informatiques et d'innovation visant à améliorer l'efficacité opérationnelle et le service à la clientèle.
À propos de Su Yang: Su dirige le développement et la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA pour optimiser les transactions bancaires. Avec une expérience dans la gestion des data et un rôle clé dans la définition des stratégies data pour le ministère français des Finances, il apporte une grande expertise dans l'exploitation de l'IA pour améliorer la performance opérationnelle et l'expérience client
A propos de BNP Paribas: BNP Paribas est l'une des plus grandes banques en Europe, offrant une large gamme de services financiers aux particuliers, aux entreprises et aux clients institutionnels. La banque est connue pour son approche innovante et son engagement à tirer parti des technologies de pointe comme l'IA pour améliorer le service à la clientèle et l'efficacité opérationnelle.

Stratégie et investissements

BNP Paribas a mis en place une stratégie proactive d'intégration de l'artificial intelligence (IA) dans ses opérations, avec un investissement soutenu dans cette technologie pour améliorer l'expérience client, renforcer la performance opérationnelle et assurer un environnement sécurisé. La banque a pour objectif de déployer plus de 1 000 cas d'utilisation de l'IA d'ici 2025.

Équipe et ressources

BNP Paribas compte plus de 700 data scientifiques et managers spécialisés dans l'IA, qui travaillent ensemble pour développer et mettre en œuvre des solutions d'IA dans l'ensemble de l'organisation. En outre, une centaine de cas d'utilisation de l'IA générative sont actuellement en phase de test, ce qui démontre l'engagement de la banque à explorer et à exploiter les technologies d'IA les plus avancées.

Domaines d'application de l'IA

BNP Paribas s'appuie sur l'IA pour améliorer la connaissance et l'expérience client en analysant data afin de personnaliser les offres et les services, augmentant ainsi la satisfaction et la fidélisation. L'IA réduit les délais de traitement, par exemple en accélérant l'approbation des prêts immobiliers. Sur le plan opérationnel, l'IA automatise les tâches, améliore l'efficacité et réduit les coûts grâce à des systèmes qui traitent les documents, les demandes des clients et les transactions. La banque optimise également le traitement de l'information grâce à des usines à documents intelligentes. En outre, l'IA est cruciale pour la détection et la prévention des risques, en surveillant les transactions pour identifier les fraudes et en analysant les modèles pour détecter le blanchiment d'argent, garantissant ainsi la conformité réglementaire.

Secteur public

L'IA a considérablement amélioré les services publics en France. Un projet immobilier innovant a utilisé des drones pour détecter 146 000 constructions non déclarées, générant un revenu annuel supplémentaire de 43 millions d'euros. L'IA aide également les législateurs à gérer les propositions de manière plus efficace, en réduisant la durée des tâches de sept heures à quelques minutes et en garantissant la cohérence des positions du gouvernement. En outre, le chatbot “Albert” simplifie et accélère les procédures administratives.

Secteur financier

“Notre plus grand défi dans le secteur financier sera d'acquérir les talents nécessaires à l'industrialisation des produits d'IA tout en veillant à travailler sur des cas d'affaires hautement prioritaires en toute sécurité. Pour ce faire, nous ne devons plus nous contenter d'investir dans des profils scientifiques data, mais également mettre en place des infrastructures, des équipes de mise en œuvre et des capacités de traitement data robustes.”
Su Yang, responsable de l'IA pour la banque de transaction chez BNP Paribas

L'IA offre de nombreuses possibilités d'améliorer divers aspects du secteur financier. Elle améliore la protection des clients en renforçant les systèmes de détection des fraudes et en rendant les alertes plus précises. L'IA accélère également le service à la clientèle en réduisant les temps de réponse et en améliorant la production de documents. En outre, l'IA renforce l'efficacité opérationnelle. BNP Paribas développe des capacités d'IA au niveau du groupe, telles que son “usine à canards”, pour le traitement intelligent des documents, en étendant son utilisation à l'ensemble du groupe.