Pourquoi le cloud est le chaînon manquant dans l’IA bancaire

Les projets d’IA stagnent partout dans le secteur bancaire.

Les conseils d’administration ont approuvé les budgets, des projets pilotes sont en cours, il y a une feuille de route remplie de cas d’utilisation et les modèles fonctionnent… mais peu de choses changent.

Lorsqu’il est temps d’intégrer l’IA aux paiements, aux décisions de crédit et aux parcours des clients, les performances stagnent à mesure que les intégrations deviennent désordonnées et que la conformité signale les problèmes.

L’ambition est là, mais la réalité est qu’ils sont à court de la base nécessaire pour le rendre réel.

Recherche de notre rapport mondial, L’ innovation axée sur le nuage à l’ère de l’IA : Les nouvelles règles pour générer de la valeur avec le cloud montrent que, bien que 98 % des organisations bancaires et d'investissement affirment que l'essor de l'IA a accru leur besoin d'investissement dans le cloud, seulement 14 % se considèrent comme étant au plus haut niveau de maturité du cloud.

Le goulot d’étranglement n’est pas l’IA; c’est le nuage qui se cache derrière

Il y a une tendance à traiter l’ IA elle-même comme la partie difficile. Bien que la mise en œuvre et la gestion de modèles et d’algorithmes puissent être complexes, c’est rarement ce qui freine les choses. Le problème est que l’IA n’est aussi efficace que l’environnement dans lequel elle évolue.

Par exemple, un modèle de détection de fraude peut signaler une transaction suspecte en quelques millisecondes, mais il peut prendre quelques minutes pour extraire les bonnes données. Et si le système ne peut pas déclencher une action en temps réel, ou ne peut pas agir sans intervention manuelle, la valeur est perdue. La perspicacité existe, mais la plate-forme ne peut pas agir sur elle.

Pour aider les organisations à éviter ces goulots d’étranglement, le nuage est devenu la couche d’exécution de l’IA, l’endroit où les décisions sont prises, où les flux de travail sont déclenchés et où les systèmes évoluent sous pression. 

Cependant, après des années de migration vers le nuage, de nombreuses banques considèrent toujours le nuage comme un endroit où héberger des applications, et non comme une plateforme pour gérer l’entreprise et porter le poids de l’IA.

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Les infrastructures existantes ne sont pas les seules à blâmer

Il est facile de blâmer les systèmes existants – et oui, ils font partie du problème. Mais la migration vers le cloud n’aide pas beaucoup si les données sont encore dispersées entre les systèmes et les applications restent étroitement liées, avec des intégrations fragiles entre elles. Lorsque l’IA entre dans l’image, elle frappera les mêmes murs.

C’est pourquoi tant de programmes d’IA se sentent bloqués. Ils ont été déployés mais pas entièrement intégrés, et cela se voit dans les données. La moitié des entreprises interrogées dans le cadre de notre rapport affirment que la nécessité de moderniser les applications et les plateformes de données freine l’innovation dans le cloud.

Ainsi, l’IA ne se brise pas parce que les modèles échouent, mais parce que les systèmes qui les entourent ne peuvent pas prendre en charge leur dépendance à l’égard des données en temps réel, des décisions axées sur les événements et des changements continus.

Ce que signifie « nuage moderne » à l’ère de l’IA

La modernisation est souvent mal abordée. Plutôt que de simplement déplacer des charges de travail d’un endroit à un autre, il est destiné à changer la façon dont les systèmes entiers se comportent.

Lorsque les clients ouvrent leur application bancaire, vérifient leur solde et obtiennent une offre personnalisée en temps réel, en fonction des conditions du marché, des signaux de risque et de l’historique des transactions, plusieurs choses doivent se produire instantanément :

• Les données doivent être disponibles et à jour.
• Les systèmes doivent communiquer entre eux sans interruption.
• Les décisions doivent déclencher des actions automatiquement.
• Tout doit être régi et auditable.

En d’autres termes, le cloud doit fonctionner comme trois choses à la fois à l’ère de l’IA : un backbone de données en temps réel, une plate-forme où les flux de travail intelligents s’exécutent de bout en bout et un environnement contrôlé où les décisions peuvent évoluer en toute sécurité.

Cela ne peut être réalisé que grâce à une conception native du cloud, des systèmes modulaires basés sur des événements, pilotés par des interfaces de programmation d’applications, qui peuvent évoluer sans perturber ce qui les entoure.

L’architecture est désormais une décision réglementaire

Le secteur bancaire est un secteur très réglementé. À mesure que l’IA s’intègre dans les flux de travail de base, les régulateurs examinent à la fois les modèles et les environnements dans lesquels ils s’exécutent. Les banques doivent se conformer à des réglementations telles que la Digital Operational Resilience Act de l’Union européenne et la Digital Personal Data Protection Act de l’Inde.

Un rapport de NTT DATA sur les leaders de l’IA dans les services bancaires et financiers montre que 62,5 % de ces organisations considèrent la confidentialité et la souveraineté des données inter-géographiques comme des préoccupations majeures en matière de gouvernance.

C’est pourquoi, plus généralement, 99 % des organisations interrogées dans notre étude sur le cloud s’attendent à une augmentation de l’adoption du cloud privé, motivée par les besoins de sécurité, de souveraineté et de conformité, tandis que l’adoption du cloud souverain devrait augmenter de 50 % au cours des deux prochaines années.

Si les architectures des banques ne sont pas conçues pour un contrôle de niveau réglementaire, leurs stratégies d’IA ne seront pas mises à l’échelle, quelle que soit la solidité de leurs modèles.

Pourquoi les stratégies infonuagiques et d’IA doivent converger

Nous voyons souvent l’IA et le nuage être traités comme des conversations distinctes. L’IA est la responsabilité des équipes d’innovation, tandis que les équipes d’infrastructure s’occupent du nuage. Mais plusieurs choses se produisent lorsque les stratégies d’IA et de cloud évoluent de manière isolée :

• Les ambitions en matière d’IA dépassent ce que la plateforme peut gérer.
• Les investissements dans le nuage n’ont pas d’objectif commercial clair.
• La mise à l’échelle devient plus lente, plus coûteuse et plus difficile à contrôler.

Nos recherches montrent que les organisations de premier plan commencent par le cas d’utilisation et construisent l’architecture en tenant compte des charges de travail d’IA dès le premier jour. Les données, les plateformes et la gouvernance sont alignées dès le départ.

Cela produit un résultat très différent : Une IA qui n’a pas besoin de lutter contre son environnement pour évoluer, mais qui est plutôt soutenue par elle.

Comment les dirigeants vont de l’avant (et pourquoi leur approche fonctionne)

À mesure que les services bancaires deviennent plus intelligents, les systèmes d'IA agentique se généralisent. Dans le prêt, par exemple, les documents peuvent désormais être collectés, vérifiés, évalués et approuvés avec une intervention humaine minimale, car un système d’IA orchestre l’ensemble du flux de travail et prend des décisions, en continu et à grande échelle.

Ces systèmes agentiques déclenchent déjà des enquêtes sur les fraudes lorsque des anomalies apparaissent, orchestrant des processus complexes de prêt et d’intégration, et personnalisant les interactions avec les clients en temps réel.

Chacun de ces flux de travail d’IA peut désormais impliquer une demi-douzaine d’applications, plusieurs sources de données et, de plus en plus, des agents autonomes qui prennent des décisions en cours de route. Essayer de gérer tout cela manuellement ou via des systèmes déconnectés devient rapidement difficile.

Certaines banques se modernisent déjà par couches pour corriger ce qui compte le plus, là où cela compte le plus. Notre recherche mondiale sur l’IA montre que 62,5 % des leaders de l’IA dans les services bancaires et financiers utilisent des modèles de déploiement hybrides, combinant des solutions plug-and-play avec une co-innovation sélective, contre seulement 29,2 % des retardataires dans les services bancaires et financiers.

Cela conduit généralement à un mélange de cloud hybride et de changements d’applications ciblés, avec une base de plate-forme solide pour tout rassembler en un seul endroit :

• Une vision claire et complète de ce qui se passe dans chaque système
• Gouvernance intégrée dans la façon dont les décisions sont prises et exécutées
• Visibilité continue des coûts à mesure que les charges de travail d’IA évoluent
• Une automatisation qui permet de faire avancer les choses sans intervention constante

Réparez les fondations ou limitez votre avenir en matière d’IA

La plupart des banques ne fonctionnent pas à un niveau où le cloud est la couche d’exécution de l’IA.

Pour y arriver, les dirigeants du secteur bancaire doivent commencer à penser différemment au cloud. Ils devraient considérer leur infrastructure comme le fondement de la façon dont la banque fonctionne et se développe, ce qui mène à une innovation plus rapide et à de meilleures marges.

Ce n’est qu’alors qu’ils conserveront leur avantage concurrentiel à l’ère de l’IA.

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Cet article a été co-écrit par Kane Stavens, directeur général : Asie-Pacifique chez NTT DATA.

QUE FAIRE ENSUITE

Accédez au rapport NTT DATA, L’innovation axée sur le nuage à l’ère de l’IA : Les nouvelles règles pour générer de la valeur avec le nuage, pour voir comment la maturité infonuagique de votre organisation se mesure.