AI pour les services financiers : équilibrer les résultats et la gouvernance

Les prestataires de services financiers opèrent dans un paysage très différent de celui d'il y a à peine cinq ans. Davantage de choix, des coûts de changement de fournisseur plus faibles et l'émergence de marques concurrentes signifient qu'il n'a jamais été aussi important pour les marques de développer et de renforcer continuellement leurs relations avec les clients.

Mais les responsables marketing des services financiers sont pris entre les attentes des clients en matière de pertinence et de personnalisation d'une part, et des cadres réglementaires stricts d'autre part. En conséquence, beaucoup évitent les cas d'usage de l'AI les plus avancés qui pourraient directement soutenir leurs objectifs de rétention client et de relation client.

Cependant, la responsabilité fiduciaire et l'engagement client basé sur AI ne doivent pas nécessairement être en contradiction. Les marketeurs qui comblent ce fossé n'attendent pas que l'AI résolve la gouvernance à leur place. Ils abordent le problème dans l'autre sens : en définissant ce qu'est une AI responsable, puis en déployant une technologie qui fonctionne dans ces limites.

Voici ce que vous devez savoir.

Le fossé qui se creuse dans l'adoption de l'IA par les services financiers crée des gagnants et des perdants

Quatre-vingt-dix pour cent des dirigeants du secteur des services financiers conviennent que les entreprises doivent devenir des « entreprises technologiques qui proposent par ailleurs des produits financiers » si elles souhaitent prospérer sur le marché moderne. Mais l'exécution est inégale.

Un tiers des entreprises de services financiers prennent déjà les mesures audacieuses nécessaires pour y parvenir. Plus de 30 % des prestataires de services financiers sont désormais considérés comme des « entreprises pionnières ». Microsoft définit ce terme comme des entreprises où l'IA n'est pas seulement une expérience, mais est intégrée à la manière dont l'entreprise fonctionne et crée de la valeur. Ce chiffre est plus élevé que dans tout autre secteur.

Malgré cela, beaucoup d'autres entreprises restent hésitantes quant à la mise en œuvre de l'IA. Mais alors que la croissance est plus difficile que jamais, les marques qui parviennent à utiliser l'IA en toute sécurité et à grande échelle prennent de l'avance sur leurs concurrents qui utilisent l'IA uniquement comme un outil de productivité.

Les clients ne se soucient pas de la difficulté ; ils l'exigent de toute façon

Le problème, c'est que les attentes client ne perçoivent pas et ne peuvent pas voir vos feuilles de route internes en matière d'AI. Ils attendent la même personnalisation 1:1 et la même pertinence auxquelles ils se sont habitués dans des secteurs moins réglementés. Ces attentes ne diminuent pas simplement parce que vous travaillez avec diligence en coulisses pour protéger leurs données sensibles et faire des recommandations financièrement responsables.

Même si les spécialistes du marketing des services financiers sont submergés de données clients et d'outils conçus pour les comprendre, seuls 53% des consommateurs pensent que les marques prédisent leurs besoins avec précision. Il existe un fossé évident que les marques de services financiers doivent combler… et les résultats débloquent de la valeur dans toute l'entreprise.

Le défi est que les spécialistes du marketing doivent offrir des expériences qui semblent aussi fluides et pertinentes que celles du commerce de détail ou de la restauration, mais dans un cadre où chaque décision est régie, auditable et défendable. Et c'est pourquoi de nombreuses marques jouent la carte de la prudence avec l'IA pour l'efficacité opérationnelle.

Cependant, sur un marché concurrentiel où les clients attendent de la personnalisation et où les entreprises pionnières progressent, ce n'est plus une stratégie sûre.

AI agentique donne aux clients et aux régulateurs ce qu'ils exigent

Pour répondre aux attentes des clients et des régulateurs, les entreprises de services financiers avancées utilisent désormais des systèmes AI agentique.

AI agentique est la dernière génération de technologie AI. Il est entièrement autonome, ce qui signifie qu'il ne se contente pas de soutenir les décisions, il les prend activement. BrazeAI Decisioning Studio fonctionne grâce à l'apprentissage par renforcement, où les agents optimisent en fonction de résultats définis, améliorant ainsi les performances au fil du temps selon que leurs actions font évoluer ces indicateurs dans la bonne direction. L'apprentissage par renforcement est entraîné exclusivement sur les données d'une marque, ce qui le rend également moins sujet aux erreurs.

AI agentique peut comprendre le comportement des clients en testant, en retestant et en personnalisant chaque aspect d'une campagne. Cela signifie qu'il faut aller au-delà de la personnalisation au niveau du segment, désormais incontournable, pour parvenir à une véritable optimisation individuelle, où chaque message et chaque offre est adapté à chaque client – et, point crucial, de manière responsable et conforme aux réglementations en vigueur.

Par exemple, dans un contexte bancaire, un système agentique pourrait reconnaître qu'un client a récemment manqué un paiement par carte de crédit mais continue d'épargner activement, et ajuster la communication en conséquence, en donnant la priorité au soutien au remboursement et à la communication sur le bien-être financier plutôt qu'aux offres de prêt promotionnelles, garantissant ainsi à la fois la pertinence et l'adéquation fiduciaire.

Un client de Braze a tiré parti de BrazeAI Decisioning Studio pour augmenter les taux d'activation des cartes. Avant de personnaliser la campagne avec l'AI decisioning, la banque envoyait des e-mails aux clients deux fois par semaine sur une période de deux semaines avec quatre variantes d'e-mails. Grâce à l'expérimentation pilotée par AI, les nouveaux clients de cartes de crédit ont bénéficié de plus de 10k parcours personnalisés différents, ce qui a entraîné une augmentation de 92% des clics et une hausse de 10% des taux d'activation des cartes.

Les systèmes d'IA agentique équilibrent l'automatisation et la gouvernance

Les marketeurs avaient autrefois des préoccupations légitimes quant à laisser AI accéder à leurs données avec peu de supervision. Aujourd'hui, la plupart des modèles d'IA sont suffisamment sophistiqués pour fonctionner dans les paramètres de l'environnement réglementaire et des garde-fous d'une marque afin de garantir une confidentialité et une protection maximales. Tous les systèmes ne sont pas créés égaux. Voici ce qu'il faut rechercher dans le déploiement de l'IA agentique.

Structures multi-agents

Cela signifie que les décisions sont examinées et validées indépendamment par plus d'un agent avant que toute action ne soit entreprise. Cela ajoute une couche de cohérence et de contrôle – par exemple, en garantissant qu'un message client est pertinent, conforme et approprié avant d'être envoyé – de manière quasi instantanée.

Mécanismes de repli préétablis

Ces mécanismes définissent ce qu'un système doit faire lorsque le niveau de confiance dans une décision est faible ou que des données sont manquantes. Dans ces cas, AI revient automatiquement à une action sûre et prédéterminée – par exemple, en proposant une offre d'épargne neutre plutôt qu'un prêt à haut risque.

Observabilité en temps réel

Cela permet une visibilité en direct et continue sur la manière dont les décisions sont prises et exécutées. Cela permet aux humains de surveiller les performances, de comprendre pourquoi les décisions ont été prises et d'intervenir si nécessaire. Cela fournit également une piste d'audit de la prise de décision pour garantir que celles-ci sont défendables et transparentes.

Cela signifie que les marketeurs n'ont pas besoin de faire de compromis sur la pertinence, la rapidité ou la conformité réglementaire – ils peuvent mettre en œuvre une personnalisation optimisée par AI qui renforce la confiance, au lieu de la briser.

Présentation de l'infrastructure optimisée par AI de Braze pour les marques de services financiers

AI permet déjà d'obtenir des résultats d'efficacité. La prochaine étape pour de nombreuses marques consiste à tirer parti d'agents autonomes pour optimiser les résultats des clients. Pour les entreprises pionnières, AI agentique offre un moyen pratique de concilier deux priorités autrefois concurrentes : une personnalisation poussée et une gouvernance adaptée à l'entreprise.

BrazeAI Decisioning Studio et Agent Console fournissent l'infrastructure dont les marques ont besoin pour opérationnaliser ce changement, vous permettant de progresser plus rapidement et avec plus d'assurance grâce à l'AI.

Avec Braze, vous pouvez orchestrer des parcours client dynamiques et adaptatifs qui répondent en temps réel au comportement des clients.

Cela signifie une communication plus pertinente et axée sur la relation, tout en étant régie avec la rigueur requise dans les services financiers, garantissant ainsi que l'engagement des marques de services financiers soit aussi fiable que ponctuel.