Hanoi (VNA) – En quelques années seulement, l’intelligence artificielle (IA) est passée du statut de technologie expérimentale à celui d’outil central dans le secteur bancaire. Elle intervient désormais dans de nombreux domaines, allant de la relation client à l’approbation des crédits, en passant par la détection des fraudes et la gestion des risques.
À mesure que les technologies deviennent plus accessibles et que les écarts entre les différents modèles d’IA se réduisent, une nouvelle question se pose : qu’est-ce qui déterminera l’avantage concurrentiel des banques à l’ère de l’IA ?
Pour de nombreux spécialistes, la réponse ne réside pas dans la possession des modèles les plus sophistiqués. La plupart des solutions d’IA actuellement utilisées reposent sur des plateformes technologiques communes et peuvent être exploitées simultanément par de nombreuses institutions. Ce qui distingue réellement une banque d’une autre est la qualité des données qu’elle a accumulées au fil de plusieurs décennies d’activité : historiques de transactions, comportements des clients, processus opérationnels et expériences en matière de gestion des risques.
Selon Dao Minh Tu, vice-président permanent et secrétaire général de l’Association bancaire du Vietnam, l’IA ne peut produire des résultats efficaces que lorsqu’elle est alimentée par des données fiables et intégrée dans un système rigoureux de gouvernance des données. Cette condition est indispensable pour permettre aux banques d’utiliser l’IA de manière sûre, transparente et créatrice de valeur réelle, au-delà des simples démonstrations technologiques.
Même constat pour Nguyen Phuong Thanh, directrice générale adjointe du conseil en services financiers et bancaires chez Ernst & Young Vietnam (EY Vietnam). Selon elle, le secteur bancaire est en train de passer d’une phase d’application de l’IA à certaines opérations spécifiques à celle d’une banque fonctionnant globalement sur une plateforme fondée sur l’IA.
Selon EY Vietnam, la transformation vers une banque pilotée par l’IA exige la construction d’une infrastructure cohérente de gouvernance couvrant la qualité des données, les données de référence, les métadonnées ainsi que la traçabilité des informations. Il s’agit non seulement d’une exigence technologique, mais également d’une condition essentielle pour garantir la transparence, la fiabilité et l’extensibilité des systèmes d’IA.
Du point de vue opérationnel, Bui Gia Hieu, directeur de la cybersécurité de la Banque commerciale par actions de l’Armée (MB), estime que l’IA ne crée de valeur que lorsqu’elle s’inscrit dans un système complet de données et de gouvernance. Son établissement a ainsi mis en place un modèle intégré reliant les informations relatives aux menaces cybernétiques aux différents niveaux de défense déployés tout au long des transactions numériques.
Dans ce dispositif, l’IA prend en charge les tâches nécessitant le traitement de volumes massifs de données, notamment la collecte, le filtrage, l’enrichissement des informations, la corrélation des événements et les recommandations d’investigation. Les décisions finales restent toutefois du ressort des experts humains.
L’expérience de MB illustre les bénéfices de cette approche. Grâce à l’IA, la banque a porté sa capacité quotidienne de réception et d’analyse des informations relatives aux menaces de sécurité d’environ 3.000 à 10.000 alertes, soit plus de trois fois le niveau antérieur. L’établissement évalue l’efficacité de l’IA non pas à travers le nombre de modèles déployés, mais en fonction de sa capacité à raccourcir les délais de détection, de vérification, d’alerte et de réaction.
Selon l’avocat Hoang Ha, spécialiste de la protection des données et de la gouvernance de l’IA et directeur exécutif de Data Protectify, l’exploitation des données et l’utilisation de l’IA doivent respecter les dispositions de la Loi sur les données, de la Loi sur la protection des données personnelles ainsi que les exigences relatives à la gestion des risques, à la transparence et à la responsabilité.
Au-delà de la conformité réglementaire, ces exigences contribuent à renforcer la confiance des clients dans les services numériques. Dans ce contexte, les experts estiment qu’à mesure que l’intelligence artificielle se démocratise, la véritable différence entre les banques reposera moins sur la technologie elle-même que sur leur capacité à construire, organiser et valoriser efficacement leurs données. Dans cette nouvelle compétition, l’IA apporte la rapidité, tandis que les données constituent l’actif stratégique qui crée un avantage durable. -VNA
