La banque de détail peut-elle répondre aux besoins d’hyper-personnalisation sans recourir à des algorithmes d’IA non éthiques ? 

Le paysage de la banque de détail évolue plus rapidement que jamais, la technologie dans le secteur bancaire transforme les opérations et les attentes des clients sont de plus en plus fortes. 

Le World Retail Banking 2025 publié par le Capgemini Research Institute, et reflétant la vue de plus de 8 000 clients de l’industrie bancaire, démontre qu’attirer, engager et satisfaire les utilisateurs est fondamental pour naviguer dans cet environnement périlleux. 

Hyper-personnaliser la banque de détail à travers une approche hyper-éthique. 

Alors que les agences physiques et leurs aménagements conventionnels deviennent obsolètes avec la diminution des visites (accélérée par le Covid), les clients recherchent des services numériques de plus en plus diversifiés. Des services transactionnels historiques, ils attendent désormais une expérience commerciale améliorée, avec une relation personnalisée, moins de friction dans l’interaction, et des suggestions en temps réel adaptées à leurs habitudes consommateurs. 

L’hyper-personnalisation devenue un besoin clé, les banques de détail doivent trouver un équilibre et le bon modèle dans un environnement phygital. Les clients cherchent des services en libre-service simples et efficaces, leur permettant d’effectuer leurs opérations rapidement. Mais ces besoins s’inscrivent dans un contexte règlementaire renforcée, et des objectifs de réduction des coûts opérationnels. Les processus d’hyper-personnalisation doivent être régulés, optimisés et automatisés tout en maintenant un haut niveau de service pour rester compétitif. 

En tirant parti des algorithmes avancés de Machine learning, les banques peuvent répondre à ces exigences. Surveiller les réactions des utilisateurs aux contenus en temps réel, permet d’obtenir des informations précieuses sur les préférences et les comportements des clients. Associé à une analyse des engagements passés des clients, les banques proposent à travers le Machine learning des options hyper-personnalisées adaptées aux préférences individuelles. Dans le cadre d’un projet d’achat de résidence principale, la banque peut envoyer des alertes en temps réel pour informer le client des fluctuations des taux d’intérêt et proposer des opportunités de refinancement sur mesure. 

La satisfaction, la fidélité et la rentabilité des clients sont renforcées grâce à cette gestion des interactions en temps réel et des engagements passés, fournissant des expériences contextuellement pertinentes, aux moments optimaux du cycle de vie de l’utilisateur.  

Dans ce contexte de règlementation renforcée et de protection accrue des données personnelles, il est essentiel d’intégrer l’éthique au cœur de l’hyper-personnalisation. L’objectif est également de répondre à un besoin croissant des consommateurs, qui attendent des technologies respectueuses des valeurs humaines et de la vie privée. Les institutions financières doivent naviguer soigneusement pour trouver un équilibre entre éthique, sécurité, standardisation et personnalisation, pour s’adapter stratégiquement à l’évolution du paysage : 

• Réduire les risques en évitant les biais et les discriminations 
• Respecter les normes en se conformant aux réglementations sur la protection des données 
• Protéger les données personnelles pour renforcer la confiance envers la banque 

Retour sur expérience : une utilisation éthique de l’IA au service de la transparence, de la responsabilité et de la confidentialité 

Capgemini Invent accompagne les partenaires bancaires dans le déploiement d’une hyper-personnalisation éthique, afin de garantir les valeurs fondamentales et maximiser la satisfaction client. 

L’approche se fonde sur la conviction que les valeurs éthiques humaines ne doivent jamais être compromises par les usages de l’IA. Les solutions d’Intelligence Artificielle se doivent d’être centrées sur l’humain : 

• Chaque solution IA doit avoir un objectif clair avec des usages et des limites définis pour éviter toute dérive. 
• Les technologies doivent adopter une approche durable en optimisant leur impact énergétique et sociétal 
• Les modèles d’IA doivent utiliser des données variées et contrôlées garantissant des décisions équitables et sans biais 
• La transparence doit être primordiale, assurant la compréhension, la traçabilité et l’auditabilité des algorithmes 
• L’IA doit assister la prise de décision humaine, laissant aux experts le contrôle final 
• La sécurité et la robustesse doivent être assurées avec des protections avancées et des plans de secours 
• La confidentialité et la conformité doivent être prioritaires, protégeant les données et respectant les réglementations 

Cette approche, combinée à une stratégie d’hyper-personnalisation, assure non seulement éthique et conformité, mais permet également d’offrir des services parfaitement adaptés aux besoins spécifiques de chaque client. En mettant l’accent sur des solutions IA responsables, les banques de détail guidées par cette approche peuvent alors s’ajuster aux préférences individuelles, tout en renforçant la confiance client. La transparence devient alors le moteur de la loyauté client, générant un cercle vertueux qui renforce le pouvoir d’hyper-personalisation. 

Pour en savoir plus sur l’hyper-personnalisation et sur le paysage de la banque de détail en 2025, retrouvez ici le World Retail Banking 2025 publié par le Capgemini Research Institute.