Plumery AI lance une intégration standard pour les opérations bancaires

Plumery AI, une plateforme bancaire numérique, a lancé une nouvelle technologie conçue pour relever un défi majeur pour les institutions financières : aller au-delà des projets pilotes d'IA et intégrer l'intelligence artificielle dans les opérations bancaires quotidiennes sans sacrifier la gouvernance, la sécurité ou la conformité réglementaire.

Baptisée « AI Fabric », la solution de Plumery offre un cadre standardisé pour connecter les outils et modèles d'IA générative aux données et services bancaires de base. La société affirme que son produit minimise le besoin d'intégrations personnalisées et favorise une architecture événementielle, axée sur les API, qui s'adapte à la croissance d'une institution.

Ce défi est largement reconnu dans le secteur bancaire. Malgré des investissements importants dans l'expérimentation de l'IA au cours de la dernière décennie, de nombreuses banques ont eu du mal à mettre en œuvre l'IA à grande échelle. Selon une étude de McKinsey, si l'IA générative a le potentiel d'augmenter considérablement la productivité et d'améliorer l'expérience client dans les services financiers, la plupart des banques ont du mal à passer de la phase pilote à la production en raison de la fragmentation des systèmes de données et des modèles opérationnels hérités. Le cabinet de conseil souligne que l'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise dépend d'une infrastructure partagée, d'une gouvernance solide et de produits de données réutilisables.

Commentant ce lancement, Ben Goldin, fondateur et PDG de Plumery, a souligné que les institutions financières ont des attentes claires en matière d'IA.

« Elles veulent des cas d'utilisation concrets qui améliorent l'expérience client et rationalisent les opérations, mais elles refusent de faire des compromis en matière de gouvernance, de sécurité ou de contrôle », a-t-il expliqué. « Une architecture de maillage de données événementielle change la façon dont les données bancaires sont créées, partagées et utilisées ; elle ne se contente pas d'ajouter un autre système d'IA par-dessus des plateformes héritées déconnectées. »

La fragmentation des données reste un obstacle

La fragmentation des données continue d'entraver le déploiement efficace de l'IA dans le secteur bancaire. De nombreuses institutions s'appuient encore sur des systèmes centraux obsolètes qui fonctionnent parallèlement à des canaux numériques plus récents, ce qui conduit à un cloisonnement des données sur les produits et les clients. Chaque nouveau projet d'IA nécessite des efforts d'intégration supplémentaires, des évaluations de sécurité et des autorisations de gouvernance, ce qui augmente les coûts et retarde la mise en œuvre.

Ce diagnostic est corroboré par des études universitaires et industrielles. Les recherches sur l'IA explicable dans le domaine financier soulignent que la fragmentation des pipelines de données complique le suivi des décisions et augmente les risques réglementaires, en particulier en matière de notation de crédit et de lutte contre le blanchiment d'argent. Les régulateurs ont insisté sur le fait que les banques doivent être en mesure d'expliquer et de contrôler les résultats générés par l'IA, quelle que soit l'origine des modèles sous-jacents.

Plumery affirme que son AI Fabric résout ces problèmes en organisant les données bancaires en flux régis et spécifiques à un domaine, pouvant prendre en charge plusieurs cas d'utilisation. La société affirme que la séparation des systèmes d'enregistrement des systèmes d'engagement et de renseignement permet aux banques d'innover de manière plus sécurisée.

Preuves de l'utilisation de l'IA déjà en production

Malgré ces obstacles, l'IA est déjà utilisée dans divers domaines du secteur financier. Les rapports des analystes du secteur soulignent l'adoption généralisée de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel dans le service à la clientèle, la gestion des risques et la conformité.

Par exemple, Citibank utilise des chatbots basés sur l'IA pour gérer les demandes courantes des clients, ce qui allège la charge des centres d'appels et accélère les temps de réponse. D'autres grandes banques appliquent l'analyse prédictive pour surveiller les portefeuilles de prêts et prévoir les défauts de paiement. Santander a publiquement évoqué son utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour évaluer le risque de crédit et améliorer la gestion de portefeuille.

La détection des fraudes représente une autre application mature. Les banques se tournent de plus en plus vers les systèmes d'IA pour analyser les modèles de transactions et identifier les activités suspectes avec plus de précision que les méthodes traditionnelles basées sur des règles. Selon les cabinets de conseil en technologie, ces modèles s'appuient sur des flux de données cohérents et de haute qualité, même si la complexité de l'intégration reste un obstacle pour les petites institutions.

Des applications plus avancées font également leur apparition. Des études universitaires sur les grands modèles linguistiques suggèrent qu'avec une gouvernance appropriée, l'IA conversationnelle pourrait à terme prendre en charge des fonctions transactionnelles et de conseil dans le secteur bancaire de détail. Toutefois, ces mises en œuvre restent expérimentales et font l'objet d'une surveillance réglementaire étroite.

Fournisseurs de plateformes et approches écosystémiques

Plumery est présent sur le marché des plateformes bancaires numériques, où les fournisseurs se positionnent comme des couches d'orchestration plutôt que comme des remplaçants des systèmes centraux. La société a conclu des partenariats afin de s'intégrer dans des écosystèmes fintech plus vastes. Sa collaboration avec Ozone API, un fournisseur d'infrastructures bancaires ouvertes, vise à aider les banques à lancer plus rapidement des services conformes, sans développement personnalisé approfondi.

Cette stratégie reflète une évolution plus large du secteur vers des architectures modulaires. Des fournisseurs tels que Backbase promeuvent des plateformes centrées sur les API qui permettent aux banques d'intégrer l'IA, l'analyse de données et des services tiers dans leurs systèmes centraux existants. Les analystes s'accordent généralement à dire que ces architectures favorisent une innovation progressive plus efficace que le remplacement complet des systèmes.

Le niveau de préparation reste inégal

La préparation du secteur à l'adoption de l'IA varie considérablement. Un rapport du Boston Consulting Group a révélé que moins d'un quart des banques se sentent prêtes à mettre en œuvre l'IA à grande échelle. Il conclut que cet écart résulte de faiblesses en matière de gouvernance, d'infrastructure de données et de discipline opérationnelle.

En réponse, les régulateurs ont créé des environnements de test contrôlés. Au Royaume-Uni, les programmes de bacs à sable réglementaires permettent aux banques de tester de nouvelles technologies, y compris l'IA, dans un cadre supervisé. Ces initiatives visent à favoriser l'innovation tout en garantissant la responsabilité et la gestion des risques.

Pour des fournisseurs comme Plumery, l'opportunité réside dans la fourniture d'une infrastructure qui aligne les ambitions technologiques sur les exigences réglementaires. AI Fabric entre sur un marché où la demande en IA opérationnelle est claire, mais son succès dépendra de sa capacité à démontrer que ses nouveaux outils sont à la fois sûrs et transparents.

Reste à voir si l'approche de Plumery deviendra une norme dans le secteur. À mesure que les banques passent de l'expérimentation à la production, l'attention se tourne vers les architectures sous-jacentes qui soutiennent l'IA. Dans ce contexte, les plateformes qui offrent une flexibilité technique et une gouvernance robuste sont susceptibles de jouer un rôle clé dans la prochaine phase de la banque numérique.

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