La relation client bancaire augmentée grâce à l’intelligence artificielle

La banque de détail est confrontée à de grandes mutations : des taux bas qui amenuisent les marges, une forte pression réglementaire, la digitalisation des relations et la concurrence de nouveaux acteurs agiles : FinTech, GAFAMI américains et BATX chinoises ^[1] .

L’écosystème bancaire est positionné au centre d’une bataille des données, chaque institution cherchant à recueillir les données générées par les consommateurs. La structuration de cet immense potentiel de données permettra de gagner en pertinence sur les nouveaux services à proposer. La banque qui détiendra et utilisera les données de façon hyperpertinente offrira l’expérience client la plus différenciante.

Les usages des clients nécessitent l’utilisation de l’IA

Le client d’aujourd’hui trois grandes caractéristiques :

• il est exigeant : il souhaite des réponses rapides et des offres de qualité ; il se renseigne avant de consommer, notamment les avis en ligne pour les millenials (20 % de la population) ;
• il est engagé : il est influencé par les actions sociales et environnementales de l’entreprise, il s’intéresse au développement de l’économie collaborative et aux fonctionnements en communauté ;
• il est complexe, car il a un double besoin : il demande à être autonome sur des demandes simples et, en même temps, il souhaite avoir un conseiller de la relation client efficace et empathique, dans les moments clés qui lui sont propres.

La personnalisation de la relation génère de la fidélité mais nécessite un équilibre entre contact humain et contact numérique. Cet équilibre garantit une expérience client dynamisée, distinctive et économiquement valorisée.

L’IA est de fait un outil pertinent qui s’intègre parfaitement dans les démarches phygitales : en effet, cette technologie renforce le lien avec le client en lui proposant le service adéquat et prépare le « next best moment ». L’IA permet une adaptation à l’usage : le bon produit au bon moment et à travers le bon canal, la « next best action ».

Les opportunités sont nombreuses dans le domaine bancaire : pour le marketing avec l’anticipation de l’attrition, pour le commercial avec le soutien à l’expertise du conseiller, pour la gestion des risques et de la conformité en repérant les signaux faibles et en améliorant l’identification du client (KYC), pour la performance économique en améliorant les process internes.

Toutefois, les technologies n’en sont qu’à leur début, les casques de télépathie, les chatbots vocaux autonomes, les objets connectés prêts à prendre des rendez-vous, sont encore loin d’être généralisables.

La banque de détail priorise une stratégie offensive pour créer de la valeur

L’utilisation de l’IA dans le but d’optimiser la relation client commence par la définition d’une stratégie customer centric, qui génère une expérience client différenciante. Le comité exécutif de la banque est l’élément moteur de cette nouvelle stratégie et le centre de la structure de gouvernance.

Par ailleurs, avoir une attitude ouverte sur les opportunités des marchés permet de rebondir sur l’open banking, suite à la mise en place de la seconde directive Services de paiement (DSP2). Des plateformes multiservices avec différents partenaires seront ainsi mises en place. Il est primordial pour la banque d’être au centre de cette marketplace et de conserver la primauté de la relation client.

Cette création de valeur pour la banque nécessite un plan d’investissement conséquent. L’investissement dans un programme d’IA atteint entre 4 et 8 % du PNB ^[2] . Le retour sur investissement attendu concerne le temps relationnel supplémentaire (estimation +10 %), l’accessibilité (100 %), la rapidité de traitement des demandes clients (gain estimé de 30 %). L’ambition en taux de recommandation doit être d’atteindre le Net Promotor Score (NPS) du meilleur prestataire de services du marché, soit 60 actuellement pour les meilleures plateformes (Amazon).

Enfin, le comité exécutif de la banque, via son Chief Data Officer, est responsable de l’utilisation de l’IA, de l’impact de chaque octet manipulé. Ainsi, utiliser l’IA comme outil pour une nouvelle relation client, est conditionné à la mise en place de principes de responsabilité : anticiper les risques de biais des algorithmes et de non-transparence des décisions.

La banque de détail propose un modèle de relation client augmentée

Afin d’anticiper les besoins des clients, d’être plus réactif, et d’être pro actif pour éviter l’attrition, il convient de recueillir des données exploitables. Cela se traduit par la mise en place d’un data management, fondation de l’organisation autour de la donnée. En effet, les clients et les données générées sont à considérer comme un actif de la banque. Cette prise de conscience est fondamentale et doit être portée auprès de tous les salariés. C’est en étant data centric que la banque obtiendra des données intéressantes pour personnaliser l’interaction client, et conduira le client à la recommander.

Comment sensibiliser les collaborateurs et créer un réflexe data centric pour se différencier ?

Il s’agit dans un premier temps de mettre en place une « Lab factory », une équipe pluridisciplinaire transverse, qui cassera les silos de la banque, et aura pour objectif de privilégier l’expérience client. Avec des ambassadeurs dans les directions régionales. La Lab Factory sera à l’initiative de partenariats avec des entreprises spécialisées et notamment avec les FinTechs, à intégrer dans les incubateurs que les banques de détail françaises mettent en place (Platform 58 de La Banque Postale, Village by CA du Crédit Agricole…). Ces partenariats sont utiles pour apprendre à mieux utiliser les données clients et à infuser la culture numérique auprès des salariés.

La relation client augmentée grâce à l’IA déclenche aussi des interactions en intelligence collective et favorise l’association des clients à la réflexion sur les offres, grâce au design thinking. C’est dans cette démarche de co-construction, au moment de la conception et du design de l’offre, que sont décidées les technologies d’IA à utiliser. Elément de différenciation, c’est alors le client qui propose à la banque des solutions.

Enfin, les indicateurs NPS (Net Promoter Score), CES (Customer Effort Score), taux d’attrition, mesureront les améliorations en termes de satisfaction client, auprès de chaque segment de clientèle, y compris les plus fragiles. Le taux de conversion sera utilisé pour mesurer les ventes suite à contact humain et suite à contact avec un bot.

La banque a une responsabilité dans le recueil des données : elle veillera à ne pas avoir une démarche de captation frénétique des données, mais à s’inscrire dans une approche éthique et responsable : l’hyperpertinence plutôt que l’hyperpersonnalisation.

Développer l’expérience collaborateur

Le nouveau modèle de relation client est pertinent grâce à l’équilibre entre l’humain et le digital. Le conseiller spécialiste de la relation client est augmenté par la machine qui lui apporte l’expertise technique et lui libère du temps relationnel. Cette interaction entre l’homme et l’IA soumet la banque à des enjeux d’accompagnement des collaborateurs, y compris ceux qui ne passeront pas le cap de la transformation.

Afin de créer un cadre de confiance dans l’adoption de l’IA et réussir la conduite du changement, il est primordial de s’assurer de l’adhésion et de l’évolution des managers.

Le manager devient réellement un coach et une ressource pour son équipe. Il encourage les initiatives et l’émergence de pratiques innovantes. Le manager passe du « comment » au « pourquoi ». L’arrivée de l’IA dans la banque permet de renouveler les pratiques managériales : place au manager augmenté par l’IA. La lab Factory, relayée par les directeurs de la transformation des directions régionales et par les ambassadeurs, est un soutien pour les managers. Les partenaires sociaux sont également un relais de communication.

L’IA libère le conseiller de la relation client des tâches sans valeur ajoutée ; il a plus de temps pour suivre son portefeuille ; son métier évolue. Il est ainsi nécessaire de réaliser la projection des métiers de la relation client à 5-10 ans et la définition précise des compétences à maîtriser. C’est la mise en place d’une Gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC) qui aille au-delà de la simple revue de personnel et qui génère les formations adéquates. De façon pratique, ce sont les compétences comportementales, les soft skills, qui seront développées en premier lieu. C’est le message diffusé par Jack Ma, le PDG du géant du web Alibaba et ancien enseignant, lors de ses conférences sur l’IA et le monde de demain.

Par ailleurs, l’attention portée au salarié est le pendant interne de l’attention portée au client : cette symétrie des attentions permet à la banque une double excellence, celle de l’expérience client et celle de l’expérience collaborateur.

Pour développer l’engagement des collaborateurs, la banque systématisera le « Travailler autrement », en se fondant sur l’agilité et les approches itératives dans le travail. Et notamment les méthodes de test and learn où le collaborateur porte son projet de l’idée jusqu’à l’expérimentation.

La banque a une responsabilité sur l’utilité au travail de ses collaborateurs et engage une réflexion sur le devenir des métiers qui n’existeront plus demain ou qui évolueront beaucoup. Certaines entreprises de services réfléchissent à mettre en place des entraîneurs de bots, des analystes de l’expérience client, ou mettent en place des passerelles vers d’autres métiers comme la Fédération Belge de Banque qui propose des passerelles vers les secteurs de la santé et de la logistique.

La nouvelle mission de la banque de détail : apporteuse de solutions au quotidien

La décision de lancer une nouvelle stratégie consumer centric est primordiale. Elle permettra de répondre au besoin du client exigeant, engagé, autonome et ayant des besoins d’accompagnement. Il faut ensuite organiser la gouvernance, débloquer les budgets, projeter les compétences nécessaires et accompagner les collaborateurs.
La banque ne peut pas se passer de l’IA : l’IA est un outil d’adaptation à la nouvelle donne de la relation client et répond aux besoins du consommateur ; elle donne du temps relationnel supplémentaire aux collaborateurs.
Les Français considèrent les banques légitimes pour leur proposer de nouveaux services ^[3]  : elles doivent en profiter pour garder la primauté de la relation client.
Cela se traduit par une double stratégie : garder une présence territoriale minimale pour conserver une relation de proximité et répondre ainsi aux besoins d’une partie des usages des clients. Et en parallèle, devenir une plateforme multiservices numérique et collaborative, où le client est autonome et a accès à différents services liés dans un premier temps à son besoin bancaire initial (voir Schéma).
Le conseiller de la relation client reste l’élément central de l’organisation, mais son métier évoluera et il deviendra un conseiller augmenté. Avec un manager augmenté, pour une relation client augmentée et surtout hyperpertinente.
 

1. 1 GAFAMI (originaires des États-Unis) : Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft et IBM ; BATX (originaires de Chine) : Baidu, Alibaba, Tencent, Xiaomi.
2. 2 Les banques investissent des montants toujours plus importants dans la refonte de leur système d’information (Information Technology – IT), ce qui intègre les investissements en nouvelles technologies IA. Dernièrement, BNP Paribas a annoncé investir 6 milliards d’euros sur l’année pour la refonte de son IT (source : Interview de J.-L. Bonnafé, « Notre budget IT dépasse les 6 milliards d’euros à l’année », Les Échos, 10 mai 2019), ce qui représente 14 % de son PNB annuel. La Banque Postale a quant à elle investi 1 milliard d’euros sur 5 ans pour faire évoluer son système d’information (source : « La Banque Postale lance sa révolution informatique », Les Échos, 10 mars 2015), soit 3,6 % de son PNB par an, de même que le Crédit Agricole, qui a engagé le même montant sur 3 ans (source : « Le Crédit Agricole  investit 1 milliard d’euros pour transformer son SI et offrir à ses clients la meilleure expérience du marché », Site Groupe Crédit Agricole, 30 mars 2019), soit quasiment 2 % de son PNB (sources PNB : communiqué de presse des banques 2018)
3. 3 Revue Banque, décembre 2018