Comment l'IA agentique va bouleverser la banque de détail et la banque des PME

Les agents d'IA prennent des décisions financières pour les utilisateurs, en optimisant les résultats plutôt que la fidélité à la marque.

L'IA agentique est sur le point de remodeler fondamentalement le secteur bancaire. Au lieu de simplement assister les utilisateurs, ces agents d'IA autonomes seront capables de prendre des décisions financières complexes en leur nom, en optimisant tout, des dépenses aux investissements en passant par l'épargne. Ce passage d'une finance pilotée par l'utilisateur à une finance médiatisée par le système n'est pas seulement un changement technologique : il s'agit d'une perturbation profonde des modèles commerciaux traditionnels et d'une nouvelle frontière pour la conformité et la gestion des risques.

Au fond, l'IA agentique menace un pilier essentiel de la rentabilité des banques : l'inertie des clients. Pendant des années, les banques se sont appuyées sur le fait que la plupart des clients n'optimisent pas activement leur argent, que ce soit en choisissant les meilleurs taux d'intérêt ou en échangeant les récompenses de leur carte de crédit. L'IA agentique élimine cette friction, permettant une optimisation constante et automatisée qui donne la priorité à la performance plutôt qu'à la fidélité à la marque. Cette évolution aura un impact direct sur deux des principales sources de revenus dans le secteur financier : les dépôts et les cartes de crédit.

Le nouveau champ de bataille financier

Dépôts et liquidités : Les banques ont longtemps profité de l'écart entre les faibles intérêts qu'elles versent sur les dépôts et les taux plus élevés qu'elles obtiennent sur les investissements. L'IA agentique changera cette situation en déplaçant automatiquement les liquidités inutilisées vers des comptes d'épargne à haut rendement ou d'autres produits d'investissement, érodant ainsi le "dividende d'inertie" dont les banques ont traditionnellement bénéficié. Des exemples tels que Yu'e Bao en Chine et Raisin en Europe ont déjà démontré la rapidité avec laquelle les clients déplacent leur argent pour obtenir de meilleurs rendements, même sans agents d'IA. Lorsque l'IA prendra le dessus, cette tendance s'accélérera, ce qui exercera une pression sur la liquidité et la rentabilité des banques.

Cartes de crédit et revenus : L'activité lucrative des cartes de crédit est également menacée. Les revenus des cartes de crédit reposent sur un mélange de revenus d'intérêts provenant des soldes reportés, de commissions d'interchange et de récompenses non encaissées. L'IA agentique peut désormais aider les consommateurs passifs en acheminant automatiquement les achats vers la carte offrant les meilleures récompenses ou en reconduisant les soldes avant l'expiration des taux promotionnels. En outre, les agents peuvent initier les paiements de compte à compte (A2A)En effet, les cartes de crédit traditionnelles sont entièrement contournées et les commissions d'interchange, source essentielle de revenus, sont éliminées, en particulier en Amérique du Nord.

Une nouvelle frontière pour la conformité et le risque

L'essor de l'IA agentique n'est pas seulement un défi commercial - il crée un nouveau paysage complexe en matière de risque et de conformité. Les institutions financières doivent se préparer à un avenir où leurs services seront accessibles et utilisés par des systèmes d'IA, et pas seulement par des consommateurs individuels. Les principaux obstacles à la conformité sont les suivants :

Responsabilité et obligation de rendre compte : Lorsque des agents d'IA prennent des décisions, qui est responsable lorsque les choses tournent mal ? Des réglementations claires qui imposent la responsabilité des actions de l'IA sont encore en cours d'élaboration. Les Loi européenne sur l'IALa Commission européenne, par exemple, classe déjà les outils de finance agentique dans la catégorie "à haut risque", exigeant une explication stricte et une surveillance humaine.
Sécurité et fraude : Les systèmes d'IA agentique qui balayent des fonds sur plusieurs comptes ou traitent des transactions rapides et de gros volumes peuvent déclencher des soupçons de fraude ou de blanchiment d'argent. Les agents devront être dotés de contrôles intégrés tels que des plafonds de vélocité, une surveillance AML en temps réel et des contrôles périodiques de connaissance du client ("Know Your Customer").KYC) pour satisfaire les régulateurs.
Confiance et transparence : Les clients seront réticents à confier le contrôle à une IA "boîte noire". Les services financiers doivent créer des agents qui communiquent clairement avec les utilisateurs, fournissent des alertes en temps réel et conservent des pistes d'audit détaillées qui permettent aux utilisateurs et aux régulateurs de vérifier exactement ce qui s'est passé et pourquoi.

Déplacement des points de contrôle

La valeur financière passant de la fidélité à la marque à la performance, l'avantage concurrentiel se concentrera sur quelques points de contrôle clés. Pour les entreprises soucieuses de conformité, cela signifie se concentrer sur l'infrastructure de confiance.

Identité et accréditation : Le point d'étranglement le plus critique est la gestion de l'accès sécurisé aux données financières accordé à l'utilisateur. Les entreprises capables d'offrir des architectures robustes à confiance zéro et des protocoles de consentement dynamique deviendront les gardiens de confiance de la finance agentique.
Confiance et responsabilité : Les entreprises qui sont prêtes à soutenir leurs produits compatibles avec les agents et à assumer la responsabilité des erreurs commises par ces derniers peuvent devenir des partenaires privilégiés, ce qui accélère l'adoption par les utilisateurs et consolide leur position de fournisseurs de confiance.
Logique de décision : Les agents d'IA ont besoin de données claires et lisibles par la machine pour comparer et sélectionner les produits. Les entreprises qui facilitent l'analyse de leurs produits, de leurs prix et de leurs caractéristiques par les agents auront plus de chances d'être choisies.

Que faire ensuite ?

Il s'agit d'un point d'inflexion. Les institutions financières doivent dès à présent réévaluer leurs produits et leurs stratégies pour éviter de devenir des "utilitaires invisibles du bilan".

Audit de la dépendance à l'inertie : Évaluez chaque produit et service afin de déterminer s'il serait encore compétitif dans un monde médiatisé par des agents. Si un agent d'intelligence artificielle prenait des décisions, votre produit gagnerait-il au mérite ?
Mettre en place une infrastructure adaptée aux agents : Faites en sorte que vos produits puissent être découverts et lus par des machines. Cela signifie qu'il faut créer des API normalisées, proposer des prix transparents et fournir des métadonnées riches que les agents peuvent utiliser pour prendre des décisions.
Conformité proactive et gestion des risques : N'attendez pas que les réglementations vous rattrapent. Intégrez dès le départ des contrôles de conformité, de sécurité et de fraude dans vos solutions agentiques. Cela inclut de solides contrôles KYC et AML, ainsi que des pistes d'audit transparentes qui renforcent la confiance des consommateurs et des autorités réglementaires.

L'avenir des services bancaires aux particuliers et aux PME favorisera ceux qui sont performants, et non ceux qui sont familiers. L'IA agentique est une puissante force de perturbation, mais pour ceux qui s'adaptent et intègrent la confiance au cœur même de leurs produits, elle offre une opportunité sans précédent de redéfinir les services financiers.