L’excellence des services accessible à tous : des agents d’IA qui transforment les opérations de paiement de la Banque Scotia
Découvrez la stratégie de la Banque visant à transformer les services haut de gamme en offres évolutives et intelligentes.
Une réorientation stratégique : se tourner vers l’intérieur pour s’étendre vers l’extérieur
Alors que de nombreuses institutions financières cherchent à automatiser les interactions avec la clientèle, la Banque Scotia emprunte une voie plus stratégique : l’utilisation de l’IA pour accélérer et développer ce qui apporte déjà une valeur ajoutée.
Au lieu de réinventer les services, la Banque réimagine les flux de travail actuels avec l’IA pour faire évoluer les offres haut de gamme avec rapidité et précision. Ce changement reflète une meilleure compréhension du rôle de l’IA – non pas comme solution de remplacement, mais en tant que multiplicateur de force.
L’occasion qui se présente ne consiste pas à remplacer ce que nous faisons déjà bien, mais de faire évoluer rapidement ces façons de faire
Ainsi, la Banque Scotia entreprend de devenir une entreprise pionnière, où le personnel humain collabore de façon transparente avec la main-d’œuvre numérique sous la forme d’agents d’IA afin d’accroître les résultats et de réduire les coûts.
Comme le dit Kathleen Woodard, responsable du secteur bancaire pour les Amériques chez Microsoft, l’intelligence devient un bien durable : abondant, abordable et disponible à la demande. En intégrant cette intelligence dans les flux de travail internes, la Banque Scotia crée un environnement contrôlé aux fins des essais, de l’apprentissage et de la mise à l’échelle, jetant ainsi les bases d’une transformation à l’intérieur et à l’extérieur de la Banque.
Trouver le juste milieu
L’approche de la Banque Scotia en matière d’IA est guidée par cinq principes :
- Se concentrer sur les flux de travail à forte intensité d’information : Donner la priorité aux éléments que l’IA peut rapidement traiter et en interpréter les données.
- Libérer la valeur potentielle : Cibler les services limités par l’effort manuel requis, mais dont l’incidence sur les parties prenantes est importante.
- Améliorer l’expérience client : Choisir des cas d’utilisation qui améliorent directement la prestation des services.
- Faciliter l’auditabilité : Utiliser l’IA de manière à pouvoir expliquer et retracer les résultats.
- Concevoir les solutions en ayant le souci d’économiser l’énergie : Tenir compte de l’empreinte énergétique et opter pour des choix durables.
Ce cadre rend les investissements dans l’IA non seulement techniquement valables et stratégiquement intéressants, mais aussi responsables et transparents.
Accélérer le prototypage : l’initiative de relevés clients
Le défi
Cette initiative a donné lieu à une analyse détaillée des paiements traités par la Banque pour un client donné, est traditionnellement un service complet qui n’est accessible qu’à un groupe de clients trié sur le volet. Sa production nécessitait des tâches manuelles importantes et du temps pour rapprocher des données d’opération complexes et souvent incohérentes.
Nous analysions toutes les opérations de paiement d’un client – ce qui a été traité, ce qui a échoué et les mesures correctives à prendre. C’était un excellent outil pour discuter de la façon dont nous apportons une valeur ajoutée au client tous les jours.
La percée
En partenariat avec EY et Microsoft, la Banque Scotia a rapidement prototypé un système d’agents d’IA pour automatiser la transformation des données, les analyses et la production de relevés. Réalisée en moins de trois mois à l’aide de la plateforme Copilot de Microsoft, l’initiative a montré comment une petite équipe concentrée pouvait réaliser ce qui auparavant nécessitait des mois de développement et une grande empreinte d’ingénierie.
L’incidence stratégique
- Rapidité de mise à l’échelle : Ce qui prenait autrefois des semaines se fait désormais en quelques secondes, ce qui permet de servir tous les clients.
- Différenciation des services : Les entreprises clientes bénéficient d’informations plus approfondies, ce qui permet d’améliorer rapidement la proposition de valeur de la Banque.
- Potentiel de revenus : Un service autrefois sur mesure peut désormais être proposé à grande échelle, créant ainsi de nouvelles voies de monétisation.
Le système agentique : une équipe de spécialistes du numérique
La solution fonctionne comme une chaîne de montage numérique où des agents spécialisés traitent des tâches distinctes, de la transformation des données à la production de relevés. Chaque agent joue un rôle spécialisé, que ce soit le nettoyage des données brutes, ou encore l’assemblage d’un relevé client soigné.
La solution est composée de cinq agents spécialisés, organisés en deux « équipes » :
Agents de paiement
Agent 1 : transformation des données – Convertit les données de paiement brutes en tableaux structurés.
Agent 2 : rapprochement financier – Rapprochement et vérification des opérations.
Agent 3 : gestionnaire des exceptions – Utilise des sources de connaissances externes pour expliquer et résoudre les écarts dans les données de paiement.
Agents l’initiative de relevés clients
Agent 4 : agrégation – Rassemble toutes les données pertinentes aux fins de la production de relevés.
Agent 5 : Préparation des relevés – Génère un relevé client détaillé.
Leçons stratégiques tirées de la démonstration de faisabilité
L’initiative de relevés clients de la Banque Scotia offre des pistes claires pour développer l’IA avec rapidité et impact :
- Faire passer la clientèle avant la technologie – Commencer par ce qui est important pour la clientèle, puis utiliser l’IA pour le rendre accessible.
- Collaborer pour gagner en rapidité et en accessibilité – Travailler avec des tiers de confiance pour passer rapidement de l’idée au prototype et réduire les risques de livraison.
- Présenter l’analyse de rentabilité de manière simple – Montrer comment la solution permet d’obtenir des résultats plus rapidement, de toucher davantage de clients, de renforcer les relations et d’accroître la productivité.
Il était très important pour nous de concevoir une solution qui puisse aller au-delà du seul cas d’utilisation. Nous avons maintenant fait en sorte que la Banque puisse déployer cette solution, avec un minimum d’effort, afin de répondre à d’autres besoins.
Le chemin à parcourir
Les agents d’IA constituent un levier puissant, non pas pour remplacer l’expertise humaine, mais pour l’augmenter. La prochaine étape pour la Banque Scotia : étendre les agents aux flux de paiement, les intégrer dans des outils de productivité et établir des règles pour améliorer le traitement direct à partir des modèles recommandés par les agents.
En supprimant les goulets d’étranglement manuels des services à forte valeur ajoutée, la Banque redéfinit ce qu’est l’excellence dans la prestation de services à la clientèle.
La Banque Scotia ne se contente pas d’automatiser des tâches, elle amplifie sa capacité à fournir des services haut de gamme à grande échelle. Le passage des tâches manuelles à l’exécution intelligente transforme les contraintes opérationnelles en avantage stratégique et établit une nouvelle norme pour l’excellence du service à l’ère de l’IA.
Nous sommes très heureux de faire de la Banque Scotia l’un de nos clients pionniers à Microsoft. Cette solution n’est que le début de notre partenariat avec la banque et EY.
La Banque Scotia aura plus d’information à communiquer sur ce projet à Sibos 2025. Découvrez notre présence et apprenez-en plus ici.
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