Finance : Chacun cherche son chat(BOT) !

Pionnières dans l’utilisation des algorithmes, des salles de marchés à la détection de la fraude, les banques continuent à avoir une rôle leader en matière d’intelligence artificielle. Aujourd’hui, les banques “retail” se lancent dans le développement de ChatBot qui agissent  en assistants virtuels, le plus souvent en interne pour automatiser les tâches des conseillers et des services supports, mais également pour interagir directement avec  le client.

Watson pionnier de l’IA au service des banques.

« C’est qui le patron ? Comment ça, tu ne comprends pas la question ? Ça commence bien ! » s’exclame Stéphane Richard, le PDG d’Orange, en pianotant sur son smartphone. Dans cette vidéo diffusée le jour du lancement d’Orange Bank, le patron de l’opérateur télécoms devenu banquier fait mine de tester Djingo, le conseiller virtuel de sa banque mobile, « disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 ».

Derrière ce chatbot intégré à l’application d’Orange Bank, il y a Watson d’IBM, la star de l’intelligence artificielle, que les grandes banques s’arrachent. Pour Stéphane Richard, « l’avenir, c’est l’IA. Je ne sais pas ce qu’il restera du conseiller bancaire dans dix ou vingt ans », avait-il lancé en avril dernier. Orange Bank a l’ambition de devenir « la première banque apprenante » grâce à cette technologie.

Si Djingo, le chatbot apprenant  faisait un peu le malin quand on lui demande si il connait Siri, et qu’il répond par le biais d’une plaisanterie préprogrammée  : « Nous étions à la cantine ensemble. Lui adorait les pommes et moi les oranges. ». Les utilisateurs pouvaient parfois rester circonspect car lorsqu’on lui demandait « Je souhaite ouvrir un contrat d’assurance vie. Peux-tu m’aider ? », Djingo restait  interdit : « Je n’ai pas toutes les réponses, je suis toujours en train d’apprendre. Je ne comprends que les questions qui portent sur le domaine bancaire. ». À Orange, la justification tenait par “la notion apprenante”  du Chatbot : « Plus vous lui parlez, plus il apprend à vous connaître et plus ses réponses et actions sont pertinentes. »

Le programme Watson (IBM) a aussi été adopté au Crédit Mutuel, pas pour remplacer le conseiller mais dans son back-office, et par Royal Bank of Scotland, Citigroup, ING. Deutsche Bank a annoncé en octobre qu’il avait « embauché Watson pour développer un modèle de conseil cognitif qui aide les clients, les conseillers et les employés de la banque dans les processus internes ou externes ».

Au crédit Mutuel 20 000 collaborateurs utilisent quotidiennement le bot

Cependant certains  acteurs des grandes banques françaises  ont aussi tendance à relativiser, estimant que Watson, c’est beaucoup de com’ et de marketing.Pour Frédéric du Chayla fondateur de Fine Digit: “ Il n’y a pas que Watson dans la vie, Pour faire de l’intelligence aujourd’hui, il existe beaucoup d’autres solutions, de startups ou d’éditeurs de logiciels, moins chères et tout aussi  pertinentes pour les métiers de la finance ». Car, en effet l’investissement n’est pas négligeable : le Crédit Mutuel précisait qu’il s’élève  à 40 millions d’euros sur cinq ans, soit 8 millions par an, pour l’ensemble du Groupe. Depuis 2017, Watson s’est fait une place dans le quotidien de 20.000 chargés de clientèle de 5.000 caisses de la banque mutualiste. L’outil les aide à traiter les plus de 350.000 courriels reçus chaque jour, soit près de 90 millions par an, et leur propose à chacun d’entre eux des modèles de réponse.

Nicolas Théry, le président de la confédération du Crédit Mutuel, l’avait présenté comme « un stagiaire motivé et utile » ou « un excellent documentaliste ». Six mois après, « pour l’analyseur d’emails, le taux de satisfaction mesuré en continu par les retours des utilisateurs est supérieur à 80 % », nous indique une porte-parole. Des assistants virtuels tournant sous Watson sont prêts à fournir des réponses rapides aux conseillers sur des produits d’assurance ou d’épargne.aujourd’hui 90 % des collaborateurs des banques ayant utiliser Watson le recommandent.  D’autres chatbots sont depuis en service : assurance santé, prévoyance, crédit à la consommation . Mais, pour l’instant, pas question de les mettre face au client.

« La première vague de technologies d’intelligence artificielle est déjà passée dans les banques : il s’agit d’IA basée sur des règles (du type « si/ alors ») qui augmente la productivité des processus internes dans des domaines tels que la conformité. La seconde vague d’IA est en train d’être déployée : des chatbots dans les services clients, s’occupant de demandes de routine. Toutes les principales banques nordiques en ont désormais », notent les analystes de Nordea dans une étude de septembre sur « la disruption de l’IA et du digital» dans la banque.

Le chatbot comme interface client, les pays nordiques en pointe.

Très peu de banques ont encore sauté le pas du chatbot en interface client : l’espagnole Santander pour sa clientèle britannique, les américaines Capital One (sur l’Amazon Echo) et USAA.  A l’automne 2016, Bank of America avait dévoilé un impressionnant prototype d’assistant virtuel, Erica, véritable coach financier virtuel et vocal susceptible de prodiguer des conseils en matière de gestion du budget ou éventuellement d’épargne. Un an après, la banque a réuni une équipe de 100 personnes autour du projet et recrute encore des développeurs pour peaufiner le produit. En France, si la Société Générale s’est associée avec le chatbot Jam « pour une meilleure compréhension de la cible millenials », la majorité des grandes institutions bancaires hexagonales se montrent (comme souvent) très prudentes.

La banque suédoise Swedbank, fût l’une des premières à se lancer dans le bot “SAV” dès 2014, avec Nina, un robot cognitif conversationnel sans avatar qui traite 2 millions de requêtes clients par an, près d’un quart du volume total, avec un taux de réussite de 81%. Nina a été développée par le spécialiste américain (à l’origine de Siri) de la reconnaissance vocale Nuance.

Des TigerBots pour les marchés financiers

« L’intelligence artificielle ne fonctionne pas sans données apportées et qualifiées par l’expertise de l’humain. Ce qui est susceptible de  fonctionner en IA, c’est l’apprentissage supervisé. Aujourd’hui les machines sont programmée et souvent conçue pour des tâches simples et très répétitives. L’IA permet en revanche de faire beaucoup plus de choses plus vite, ce qui reste un enjeu fondamental pour nos clients », nous confie Frédéric du Chayla, CEO de FineDigit, start-up française spécialisée dans l’innovation Data au service de la finance de marché, il ajoute ” gageons que les choses ne s’arrêteront pas là, l’IA n’en est qu’à ces débuts, et nos clients ont des objectifs précis, des ambitions bien définies, et surtout très concrètes en terme d’IA, ce qui constitue un levier d’accélération fondamental en terme de développement, Gageons également que prenant en compte la dimension ultra compétitive des marchés financiers, ce ne sont pas des chatbots que voudront nos client, mais de véritables “TigerBots“ conclut Frédéric du Chayla.

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