Plus de 50 millions de personnes utilisent actuellement les solutions et services Personetics, qui compte parmi ses clients 4 des 5 plus grandes banques américaines et 4 des 5 plus grandes banques européennes, ainsi que d’autres banques leaders à travers le monde.

IN Banque : Comment Personetics utilise-t-elle l’intelligence artificielle (IA) pour simplifier les décisions financières et guider les clients ?
Benjamin Malka : La fonction première de l’IA est de transformer les données en informations exploitables. En analysant les données associées aux transactions clients, les solutions d’IA de Personetics permettent aux banques de fournir des informations pertinentes et opportunes, ainsi que des conseils et des actions automatisées personnalisées pour chaque client. Ces informations vont de la surveillance intelligente des transactions, qui aide les clients à identifier les anomalies et à éviter ainsi des frais inutiles, jusqu’aux prédictions des flux de trésorerie, qui peuvent aider les clients à contrôler leurs dépenses et à empêcher ainsi les découverts.

En comprenant les tendances autour des flux de trésorerie du client, l’IA peut identifier les opportunités d’amélioration de son bien-être financier en accélérant son taux d’épargne et d’investissement ou en soldant ses dettes excessives.

Vous utilisez le terme « Self Driving Finance » : jusqu’où peut-on aller dans l’automatisation, au-delà de l’aide à la décision ?
Tout comme les voitures autonomes, la Self-Driving Finance correspond à un ensemble de fonctionnalités allant de l’aide à la décision jusqu’à l’automatisation complète. Nous avons déjà des exemples de banques qui proposent des services d’épargne entièrement automatisés. Il ne s’agit pas simplement de transferts automatiques ou de regroupements de transactions, qui existent depuis très longtemps. Il s’agit plutôt d’un programme personnalisé basé sur l’IA, calibré pour chacun, et qui s’ajuste aux fluctuations de trésorerie.

Ainsi, tandis que vous pouvez épargner 300 euros par mois, il est possible que moi je ne puisse en épargner que 200, ou cela pourrait être 30 euros une semaine, et 100 euros l’autre, suivant mes revenus et mes habitudes de dépenses. RBC au Canada, par exemple, propose ce service depuis plus d’un an avec un grand succès. Les clients l’apprécient vraiment et parviennent à épargner des sommes significatives. Je pense que la meilleure indication en est le taux de désinscription : bien que le service suppose une souscription préalable, et qu’il soit possible de se désinscrire à tout moment, seuls 0,02% des clients ont choisi de se désinscrire la première année. Cela montre clairement que les gens ont besoin d’aide pour améliorer leurs comportements financiers, et que si l’IA est suffisamment intelligente, les gens lui feront confiance pour les aider à prendre de meilleures décisions financières.

Quels retours d’expérience en France sur ces technologies ?
Nous travaillons avec de nombreuses banques parmi les plus importantes et innovantes au monde et la France ne fait pas exception. Nous travaillons actuellement avec un certain nombre de banques françaises de premier plan sur différentes initiatives autour de la Self-Driving Finance. Chacune de ces banques cherche à personnaliser ses offres afin de refléter sa personnalité propre et ses objectifs propres, et c’est quelque chose que nos solutions leur permettent de faire – il ne s’agit pas d’une boîte noire. Vous en saurez davantage sur ces initiatives à mesure qu’elles arriveront sur le marché en 2019.

Les participants à la conférence IN BANQUE du 7 février auront l’opportunité d’entendre BGL BNP Paribas eux-mêmes sur leur projet propre.

Quels défis reste-t-il à surmonter pour augmenter la proposition de valeur de l’IA, notamment dans des processus de décision financière complexes ?
Nous pouvons à nouveau utiliser l’exemple des voitures autonomes afin d’illustrer où nous en sommes aujourd’hui. Certaines voitures autonomes sont déjà très performantes dans certaines conditions – par exemple lorsque la destination est connue et les routes clairement identifiées. De même, la Self-Driving Finance fonctionne déjà bien dans des cas précis d’utilisation, comme l’épargne automatique pour des segments spécifiques de la population. Il s’agit donc d’identifier la où elle s’applique suffisamment bien, de sorte que les utilisateurs soient en mesure de lui faire confiance et de l’essayer. Comme pour toute IA, plus les clients l’utilisent, plus elle s’améliore – c’est pourquoi il est si important de proposer aux banques et à leurs clients toute une gamme de fonctionnalités qu’ils pourront expérimenter et étendre avec le temps.

Benjamin Malka sera présent le 7 février lors d’IN BANQUE 2019 sur le thème de la self-driving finance.