Comment les banques canadiennes peuvent tirer parti de l’analytique des données en 2023

Yair : Les banques canadiennes ont comme priorité d’investir dans les technologies avancées, telles que l’analytique des données et l’intelligence artificielle. Que peuvent faire les banques pour rester à l’avant-garde des tendances? Santanu Pal est avec nous aujourd’hui. Bonjour, Santanu.

Santanu Pal : Bonjour, Yair. Je suis heureux d’être ici.

Yair : Pour commencer, quelles sont les nouveautés concernant l’analytique des données et l’intelligence artificielle dans le secteur des banques canadiennes?

Santanu Pal : Il y a beaucoup d’innovations dans ce domaine, ce qui peut être très perturbant pour les banques. ChatGPT, ou l’IA générative, est l’exemple le plus récent de ces innovations. ChatGPT pourrait, selon moi, avoir plusieurs applications directes pour les banques, mais ce qui m’intéresse le plus, ce sont les capacités sous-jacentes de ChatGPT ou la technologie qui le rend possible. C’est ce qui peut vraiment transformer l’aspect des modèles de risque des banques et la personnalisation que ces dernières offrent à leurs clients.

Il se passe tellement de choses dans ce domaine. Je crois que les banques devront absolument analyser la situation selon une perspective d’affaires pendant leur parcours, afin de s’assurer que leurs investissements génèrent les résultats financiers souhaités. 

Yair : Les banques investissent dans l’analytique des données et parlent de ce sujet depuis un certain temps déjà. Quelles sont, selon vous, les opportunités d’affaires pour elles dans ce domaine?

Santanu Pal : Traditionnellement, les banques se concentrent sur l’analytique des données et l’IA principalement pour se protéger. Elles utilisent les données pour le risque de crédit, la protection contre la fraude, la gestion du bilan et la cybersécurité. J’estime qu’elles ont maintenant l’opportunité d’utiliser l’analytique des données et l’IA pour vraiment prospérer et concevoir de nouveaux produits, et arriver à offrir une expérience client plus personnalisée. Une des tendances émergentes dans ce domaine est de combiner les données de tiers à ses propres données pour fournir une expérience client à valeur ajoutée qui peut conduire à un meilleur produit.

La deuxième tendance observée est le changement des attentes des clients et du gouvernement au sujet de la vie privée. De nouvelles lois ont été adoptées au Québec en matière de vie privée. Il y a aussi un projet de loi fédéral à ce sujet. Les banques doivent multiplier leurs capacités en gestion des données. Elles doivent pouvoir respecter les nouvelles attentes des clients et des autorités concernant les données, et prouver qu’elles comprennent les enjeux liés aux données et qu’elles protègent la vie privée.

Un dernier point que je souhaite aborder : il y a beaucoup de choses que l’on peut faire avec les données pour améliorer l’efficience des entreprises, particulièrement dans l’environnement actuel. Comment diminuer les coûts de façon à stimuler la croissance, tout en améliorant l’efficience? L’IA et les données peuvent, entre autres, faciliter la numérisation et l’automatisation.

Yair : Vous avez mentionné les investissements en analytique des données et en gouvernance des données. Les banques investissent aussi énormément dans l’infonuagique. Quel est votre point de vue sur l’impact des investissements en infonuagique sur l’analytique des données et en particulier sur l’IA?

Santanu Pal : Je suis d’avis qu’implanter ChatGPT dans la structure actuelle des banques serait impossible. Le nuage propulse ChatGPT; les capacités sous-jacentes que le nuage offre sur le plan des mégadonnées, des calculs complexes et des constructions de très vastes modèles d’IA constituent donc le noyau de ces innovations dont les banques veulent tirer parti.

En termes très simples, le nuage propulse l’IA, et c’est, selon moi, ce que les banques doivent exploiter. Les banques sont actuellement en train de migrer leurs données vers le nuage, et je suis curieux de découvrir quels seront les enjeux qui émergeront. Certains seront très classiques, notamment en ce qui concerne l’amélioration des modèles de crédit et la personnalisation, mais il pourrait y avoir de nouveaux cas auxquels nous n’avons pas encore réfléchi.

Yair : Vous avez abordé brièvement les résultats d’affaires : la protection de la banque, sa croissance et, évidemment, l’amélioration de l’efficience. Je me demandais quel est votre point de vue sur certaines des capacités d’exécution ou sur certains des leviers dont les banques ont besoin pour générer ces résultats.

Santanu Pal : Je voudrais souligner quatre points. Je crois qu’il est temps que les chefs de la direction de toutes les banques priorisent les données. Cela devrait être une priorité pour les chefs d’entreprise et les PDG. Selon moi, une fois cette priorité établie, ceux-ci devront s’asseoir pour établir une stratégie de données plus complète et plus robuste qui est adaptée à leurs activités. 

Une fois qu’une stratégie de données robuste est établie, les banques doivent se concentrer sur les talents. Elles doivent engager les bons talents, des talents axés sur les données et qui vont prendre des décisions basées sur celles-ci.

Le dernier point important dans leur parcours est la création de capacités permettant le déploiement des informations recueillies, autant en ce qui concerne les gens que les processus en place. Selon moi, lorsque ces quatre éléments seront acquis, les banques pourront mesurer la valeur des données qu’elles détiennent.

Yair : La stratégie de données n’est pas un concept nouveau. Les gens, les banques l’appliquent depuis plusieurs années. Quelle est, selon vous, la recette secrète pour générer davantage de valeur grâce à ce concept?

Santanu Pal : Votre stratégie de données vous permet de propulser votre stratégie d’affaires, mais elle n’agit pas par elle-même. Vous devez être très clair sur la manière dont votre stratégie de données, l’analytique des données ou l’IA vont générer des résultats pour votre entreprise. Je pense que, si l’alignement est solide et que les banques font d’importants efforts pour créer cet alignement, elles constateront de la valeur. Une fois cela fait, le plus important pour avoir une bonne stratégie de données est de bien identifier les chaînes de valeur ou la manière dont les données vont générer de la valeur, et d’être très clair à ce sujet.

Troisièmement, les banques doivent engager des actions en fonction des informations recueillies. Je trouve que beaucoup d’entreprises sont riches en informations, mais pauvres en actions. Ces actions doivent être effectuées à tous les niveaux de l’entreprise : au niveau du chef de la direction, des dirigeants, des services de première ligne et des services administratifs. Dans leur travail, les gens doivent être outillés pour utiliser les données et prendre ainsi de meilleures décisions. Si l’entreprise au grand complet utilise les données pour prendre de meilleures décisions, il s’agit alors d’une entreprise axée sur les données.

Je veux terminer en vous parlant des ICP. La capacité à évaluer la réussite des investissements dans les données et la bonne utilisation des données permettront aux dirigeants d’entreprises d’être certains que leurs investissements génèrent les résultats souhaités. Cette évaluation du succès leur est primordiale s’ils veulent investir davantage dans les données. 

Yair : Les entreprises axées sur les données abordent leurs données de façon plus stratégique. Que doivent-elles faire d’autre? À quoi d’autre doivent-elles penser pendant leur parcours?

Santanu Pal : Une entreprise axée sur les données prend ses décisions en fonction des données, mais si les données sont mauvaises, les décisions le seront également. Il s’agit d’un risque considérable pour l’entreprise. Je suis d’avis que les banques doivent absolument investir dans la gestion des données ainsi que dans la qualité des données afin de bien tirer parti des données. Deuxièmement, il faut offrir au personnel des formations et du perfectionnement pertinent sur les données et sur les changements qui s’opèrent. Cela est très important, car il y a de nombreux changements dans ce domaine. Le personnel doit avoir les compétences pour comprendre ce qui se passe dans l’univers des données. 

Quand je pense que de nombreux talents travaillent dans des banques, mais que la majorité passe beaucoup de temps sur des tâches opérationnelles, je me dis que les banques devraient revoir leur modèle d’exploitation et se demander si elles ne pourraient pas automatiser ou externaliser certaines de ces tâches routinières pour que les talents se concentrent sur les activités stratégiques.

Yair : C’est super. Je crois que ce sont de bons conseils sur la façon de rendre tout cela réel et tangible. Avant de conclure, voulez-vous ajouter quelque chose?

Santanu Pal : Je considère que la vitesse est un enjeu important dans le domaine des données. Les processus concernant les données de la plupart des banques sont des processus mensuels, voire trimestriels. Lorsque les banques ont accès aux données, il est donc trop tard pour en tirer de la valeur. Ce concept s’appelle la latence des données. Les banques doivent absolument réduire cette latence. De nombreuses innovations technologiques permettent maintenant d’obtenir des données en temps réel. L’obtention de données en temps réel ou quasi réel donnera plus de valeur aux données. C’est un autre investissement que les banques doivent faire.

Yair : Merci beaucoup de votre présence avec nous aujourd’hui. Vous nous avez offert une excellente vue d’ensemble des défis que rencontrent les banques en matière d’analytique des données et d’IA en 2023. Merci à notre auditoire d’avoir écouté cet épisode de « Transformation Talks ». Si vous avez des questions au sujet de l’analytique des données ou de l’IA, n’hésitez pas à communiquer avec PwC.