Les agents IA transforment les approbations de prêts et le service client dans les banques à Singapour

Les agents IA rationalisent les opérations bancaires à Singapour et au-delà

Les entreprises de services financiers dans le monde entier, et à Singapour en particulier, déploient de plus en plus des agents d’(IA) afin d’accélérer l’octroi de prêts et de réduire les délais d’onboarding des clients, selon The Straits Times. Contrairement aux outils d’IA générative traditionnels qui exigent des sollicitations constantes, les agents IA peuvent prendre des décisions, exécuter des tâches complexes et gérer des flux de travail avec une intervention humaine minimale.

En quoi les agents IA diffèrent de l’IA traditionnelle

La distinction entre l’IA traditionnelle et l’IA agentique est importante dans les applications financières. L’IA traditionnelle pourrait expliquer à quel moment un client remplit les conditions pour un prêt, tandis que l’IA agentique peut évaluer le client, déterminer son éligibilité et approuver le prêt en quelques heures plutôt qu’en quelques jours, ont indiqué des experts à The Straits Times.

La saisie manuelle de données et des processus trop chargés en papier ont historiquement ralenti l’approbation des prêts. Les banques utilisent désormais des agents IA pour traiter les documents et réaliser une première analyse des risques avant de transmettre les dossiers aux employés humains, a déclaré Deb Deep Sengupta, vice-présidente régionale pour l’Asie du Sud chez UiPath, une société mondiale de logiciels qui développe des solutions logicielles d’IA et d’automatisation agentique.

Demandes d’approbation de prêts

La coopérative de crédit Lake Michigan, basée aux États-Unis, a déployé des agents IA pour gérer la collecte des données et les exceptions de dossier, réduisant les délais du cycle de prêt de 10 jours, selon Sengupta. Les exceptions de dossier surviennent lorsque les demandes de prêt contiennent des informations manquantes, incorrectes ou obsolètes qui empêchent l’approbation conformément aux directives standard.

Une autre application concerne l’octroi de crédit automatisé et intelligent pour les prêts hypothécaires, les prêts automobiles et les prêts aux petites entreprises. Les agents IA peuvent agréger et analyser automatiquement les données des candidats provenant de diverses sources, selon le Dr Paul Beaumont, associé et data scientist au sein de la branche IA de McKinsey & Company, QuantumBlack.

Deutsche Bank en Allemagne utilise une IA agentique pour obtenir des approbations de prêts plus rapides tout en améliorant les évaluations des risques en intégrant des sources de données alternatives, a noté le Dr Beaumont. Le vice-président de Salesforce ASEAN et directeur technologique pour les solutions, Gavin Barfield, a ajouté que la découverte de prêts — le processus d’identification et d’évaluation de produits de prêt adaptés à la situation financière d’un client — peut être automatisée avec des agents IA, permettant aux responsables des prêts humains de se concentrer sur le conseil aux emprunteurs et sur la construction de relations de confiance.

Applications au service client et à l’assurance

Le service client représente un autre domaine important pour le déploiement d’agents IA. Des compagnies d’assurance ont déployé une IA agentique pour les interactions avec les clients, accélérant le traitement des sinistres, a déclaré Priscilla Chong, directrice générale d’Amazon Web Services Singapour.

Bolttech, une entreprise insurtech basée à Singapour, utilise une IA agentique pour alimenter un chatbot avancé de la parole à la parole qui traite les questions des clients sur leur police, traite les sinistres de routine et répond aux demandes avec des temps de réponse quasi instantanés.

L’assureur Singlife s’est associé à Salesforce en octobre pour lancer un agent IA destiné à améliorer l’efficacité du service client en fournissant des réponses plus rapides et plus exactes aux demandes. Le déploiement exploite la plateforme Agentforce de Salesforce pour accéder à l’information provenant des manuels de produits de Singlife, des guides de formation et d’autres documents — des informations que les responsables du service client devraient traditionnellement rechercher manuellement. Singlife explore l’expansion de l’IA agentique à ses représentants-conseillers financiers.

La Banque de Singapour a lancé un outil d’IA agentique en octobre pour générer des rapports « source-of-wealth », qui détaillent l’actif total d’une personne ou d’une entité ainsi que l’origine de ces actifs. L’outil réduit le temps de génération, habituellement de 10 jours, à aussi peu qu’une heure, permettant aux responsables de relation de passer plus de temps à interagir avec les clients et à examiner leurs portefeuilles.

Détection de la fraude et conformité

Les agents IA permettent d’améliorer les capacités de détection de la fraude et de réponse. Selon le Dr Beaumont, les agents peuvent surveiller les flux de transactions en temps réel, repérer des schémas anormaux et geler instantanément les comptes compromis, réduisant ainsi de manière significative les pertes financières et protégeant les clients.

Parmi les applications les plus marquantes figure la capacité à effacer en quelques secondes des centaines de milliers d’alertes — une tâche qui prendrait à un analyste humain 30 à 90 minutes par alerte, a noté le Dr Beaumont.

Les agents IA automatisent aussi les processus know-your-customer (KYC) et renforcent les processus de lutte contre le blanchiment d’argent. Sengupta a expliqué que les agents IA peuvent gérer la diligence raisonnable des clients en automatisant la vérification d’identité, en faisant correspondre les données des entités et en collectant la documentation requise.

Développements futurs et modèle human-in-the-loop

Les experts ont identifié l’analyse autonome des marchés et le trading avec une intervention humaine minimale, ainsi que des agents spécialisés par rôle servant d’assistants aux responsables de relation et aux analystes de banque, comme applications potentielles à venir. Le Dr Beaumont a noté que « les banques développent entièrement de nouveaux produits qui n’existent pas encore sur le marché ».

Malgré l’augmentation des capacités de l’IA, le jugement humain reste essentiel. Sengupta a souligné que « dans la pratique, les institutions de services financiers suivent un modèle dans lequel l’IA exécute le travail de fond, un humain valide les résultats, puis l’IA termine le flux de travail ».

Établir une relation avec les clients demeure, de manière fondamentale, un travail humain, en particulier dans la gestion de patrimoine et le conseil financier. Chong a déclaré : « Les relations avec les clients se construisent sur la confiance, l’empathie et une compréhension approfondie des circonstances individuelles — des qualités que l’IA ne peut pas reproduire. »

Les décisions complexes et à enjeux élevés continueront de relever des humains, qui peuvent appliquer un jugement nuancé et prendre en compte des considérations éthiques, même lorsque l’IA fournit des recommandations fondées sur les données, selon le Dr Beaumont.