Développer une approche personnalisée : les tendances IT dans le secteur bancaire en 2023

2023 sera à nouveau une année marquée par une augmentation des investissements dans des technologies modernes pour le secteur bancaire. En effet, la pandémie a confirmé la nécessité d’une transition numérique dans davantage de processus et domaines du monde de la banque. De plus, la période de normalisation actuelle est propice à l’implémentation des projets de transformation à long terme.

Un rapport de Celent indique que les banques prévoient d’augmenter leur budget consacré aux investissements IT, passant en moyenne de 4,9 % en 2022 à 5,5 % en 2023. Une autre constante se dégage : les investissements sont généralement dirigés vers la transformation des canaux de service client à distance, notamment la mise en place ou l’amélioration des plateformes bancaires en ligne.

En développant des canaux à distance, les banques cherchent à augmenter leur part de marché et à concurrencer les fintechs et néobanques, donc à augmenter le nombre de clients, à améliorer la relation client et la productisation, mais aussi à augmenter leur rentabilité.

Le recours à de nouvelles technologies peut également matérialiser la nécessité d’augmenter le niveau d’automatisation des processus du côté backoffice et d’optimiser les coûts dans ce domaine. Outre ses avantages financiers tangibles, l’automatisation permet avant tout de réduire les délais d’exécution, ce qui, à son tour, permet d’améliorer l’UX, et, in fine, améliore le NPS.

Le dernier domaine, mais le plus important : améliorer le niveau de sécurité et de résilience face à différents types de menaces induites par l’augmentation du trafic numérique.

D’après un rapport de Gartner, pour réaliser leurs objectifs, les ingénieurs IT cherchent avant tout à intégrer des solutions individuelles dans des écosystèmes ouverts composés d’éléments interconnectés. L’idée est d’aboutir à une synergie entre les éléments et d’optimiser l’utilisation des services et des données traitées. Cela nécessite d’organiser les structures de données et de mettre en place des normes de communication, mais aussi d’établir des bases solides pour la plateforme au cœur d’un environnement distribué.

Dans ce domaine, nous observons une tendance constante à l’utilisation de microservices et d’une architecture microfrontend permettant de créer une application dite « composable » qui peut être étendue ou configurée à tout moment. Cette technologie permet à chaque composant individuel d’être considéré comme un projet géré séparément, responsable de son domaine limité, ce qui permet d’avoir des équipes plus petites, plus faciles à gérer et plus efficaces lorsqu’il s’agit de fournir de la valeur aux clients.

Au niveau de la communication entre les microservices, les banques se tournent de plus en plus vers les API REST et s’attellent à mettre sur pied des interfaces transparentes, ouvertes et complètement gérées en se fondant sur la norme OPEN API 3.0.

Les bases des applications construites sur ce modèle offrent la possibilité d’y greffer d’autres technologies et permettent d’augmenter les ICP commerciaux.

La première tendance, la plus soutenue, est l’utilisation plus audacieuse de l’informatique en nuage et l’augmentation des transferts vers le cloud. Cela permet d’optimiser l’utilisation des ressources et de mieux adapter chacun des services. D’après Gartner, d’ici 2025, 95 % des nouvelles initiatives IT seront basées sur des plateformes cloud-native et le partage de services liés au cloud.

Un autre domaine dans lequel les banques investissent, c’est l’optimisation des données des clients. La standardisation des données et l’organisation des structures de données ouvrent la voie à l’utilisation du machine learning et de l’intelligence artificielle, des technologies bien d’actualité !

Les banques souhaitent utiliser leurs données pour en apprendre plus sur le comportement de leurs clients et définir des tendances pour y réagir de manière adéquate. De la sorte, elles pourront mettre sur pied une approche personnalisée, mais aussi repérer les anomalies et réduire les risques opérationnels. En complément de recommandations simples, l’utilisation de techniques très avancées d’analyse des données permettra également de prendre des décisions plus efficacement et, généralement, d’achever l’automatisation des processus. Ici, les banquiers se tournent vers les technologies RPA (automatisation robotisée des processus), qui, couplées à des algorithmes IA ou ML, permettent aux banques d’atteindre des niveaux d’efficacité opérationnelle sans précédent !