Comment l’Intelligence Artificielle peut venir à la rescousse des banques ?

Cropped Favicon Economi Matin.jpg
Par Nathalie Bouillé Modifié le 23 mars 2023 à 10h04
Intelligence Artificielle Banque
37Une transaction ordinaire, telle une vérification du solde de son compte, un paiement, ou une mise à jour de compte faite par la banque, passe en moyenne par 37 systèmes ou composants différents.

Les banques ont subi ces dernières années une profonde métamorphose avec l’adoption croissante des services en ligne et du mobile. Parce que ces consommateurs connectés exigent des expériences toujours plus performantes, les banques sont progressivement devenues des entreprises digitales, en plus de fournir des services financiers.

Cette transformation de grande ampleur comporte son lot de nouveaux défis, et les banques en ont fait les frais avec une augmentation critique des défaillances informatiques. Une étude révèle ainsi que les entreprises ont subi en moyenne pas moins de six pannes informatiques significatives au cours des douze derniers mois. Les notes des applis bancaires sur l’App Store ou les réclamations de clients pour des problèmes d’accès à leur banque en ligne, ou d’échec de leurs transactions par carte bancaire parlent d’elles-mêmes.

Les banques ont toujours voulu sécuriser la solidité de leur système. Aujourd’hui, comme le nombre d’agences bancaires physiques se réduit considérablement, la pression sur les équipes IT s’est accentuée pour délivrer plus rapidement aux utilisateurs des applications et fonctionnalités à la hauteur de leurs attentes, toujours en évolution, et ceci tout en garantissant une expérience client d’exception.

Miser sur le cloud

Pour gérer les incidents, les banques doivent d’abord en comprendre les causes, ce qui est rendu très compliqué, voire impossible, compte tenu de la complexité croissante de leurs environnements IT.

Une complexité également accrue par toutes les nouvelles règles et régulations auxquelles les banques doivent se conformer, comme PSD2 ou l’open banking, qui exigent de mettre en place des connexions externes avec de plus en plus de systèmes et de services tiers, et donc de repenser la façon dont les systèmes informatiques bancaires sont conçus.

Par conséquent, les écosystèmes IT des banques sont devenus extrêmement fragmentés, avec des centaines d’applications, des millions de lignes de code et des milliards de dépendances. Une étude montre qu’une transaction ordinaire, telle une vérification du solde de son compte, un paiement, ou une mise à jour de compte faite par la banque, passe en moyenne par 37 systèmes ou composants différents. Comment, dans une chaîne de livraison aussi complexe, peut-on parvenir à identifier précisément un point de défaut spécifique ? Pas étonnant que l’on assiste à des défaillances informatiques.

Les banques s’appuient sur un ensemble d’outils de monitoring pour tenter de gérer les performances de leur système informatique, et se retrouvent contraintes de corréler manuellement des données issues d’une multitude de sources, pour essayer d’obtenir une vue globale de leur environnement. Assigner plus de ressources à un problème peut sembler une bonne solution à court terme, mais n’est tout simplement pas viable sur le long terme, et ne permettra jamais de résoudre les dysfonctionnements sous-jacents.

Tirer profit de l’automatisation

On sait bien que les clients peuvent passer à la concurrence en quelques jours ou quelques clics. Si les banques veulent fidéliser leurs clients, elles doivent repenser leurs systèmes de monitoring et l’intégrer aux process DevOps. Améliorer les méthodes traditionnelles de gestion de la performance ne suffira pas pour ce faire. Les banques ont besoin d’adopter une approche radicalement différente.

L’intelligence artificielle, couplée à un système simple et automatique de collecte des données et de découverte des dépendances inter-composants, apparaît comme la seule solution viable compte tenu des volumes à traiter. Il ne s’agit pas de fournir des métriques supplémentaires mais des réponses précises pour identifier rapidement les problèmes, réduire leur impact sur les clients et améliorer les expériences digitales. Sans cette intelligence, les banques seront démunies pour faire face aux défaillances informatiques.

Cropped Favicon Economi Matin.jpg

Nathalie Bouillé est responsable commerciale pour le secteur bancaire en France chez Dynatrace. Dynatrace fournit de l’intelligence logicielle pour réduire la complexité des écosystèmes cloud des entreprises et accélérer la transformation digitale. Plus d’informations : www.dynatrace.fr.

Suivez-nous sur Google News Economie Matin - Soutenez-nous en nous ajoutant à vos favoris Google Actualités.

Aucun commentaire à «Comment l’Intelligence Artificielle peut venir à la rescousse des banques ?»

Laisser un commentaire

* Champs requis