Le 2 mars, Santander, le géant bancaire espagnol, et Mastercard, l'entreprise américaine de paiement, ont annoncé avoir effectué "le premier paiement en Europe en direct de bout en bout exécuté par un agent d'IA". Cette transaction représente une avancée majeure dans l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers.

Cette innovation permet à un système d'IA d’initier et de finaliser des opérations d'achat de manière sécurisée et transparente, en s'appuyant sur les infrastructures de paiement existantes tout en respectant des normes rigoureuses de sécurité et de protection des données des consommateurs. Les entreprises soulignent l'importance de garantir la confidentialité dans le cadre de ce développement technologique.

Matías Sánchez de Santander a précisé que la banque souhaitait adopter l'IA tout en intégrant la sécurité dès la conception des solutions. Ce souci de responsabilité éthique dans l'utilisation de l'IA permet non seulement d'améliorer l'efficacité des transactions, mais également de renforcer la confiance des clients envers ces nouvelles technologies.

De son côté, Kelly Devine, présidente Europe de Mastercard, a mis en avant l'impact prévu des "paiements agentiques" sur les échanges commerciaux, annonçant une transformation significative des méthodes de transaction.

Avec près de 200 000 employés et 3,5 millions d'actionnaires, Santander continue d'accroître sa présence en Europe et en Amérique Latine, marquant une étape importante vers l'avenir numérique des services bancaires.

Oracle Financial Services révolutionne le secteur bancaire avec une suite d'applications de classe entreprise intégrant l'IA. Ces outils permettent aux banques d'adopter des interfaces conversationnelles intelligentes et des agents autonomes, offrant ainsi un service hyper-personnalisé aux clients, qu'ils soient en ligne, sur une application mobile, ou dans une agence.

La plateforme agentique d'Oracle établit des bases solides pour construire des banques de nouvelle génération. En intégrant l'IA au cœur des interactions et des processus, cette plateforme favorise des échanges fluides et personnalisés, tout en tenant compte de l'expertise humaine. Cela positionne les banquiers comme des acteurs centraux, garantissant l'éthique et la gouvernance des interactions.

Des agents spécifiques, tels que ceux pour la génération de brochures et le Smart Assist, améliorent significativement le service lors des souscriptions. Ces outils fournissent des informations cohérentes et des réponses en temps réel aux conseillers, accélérant ainsi le traitement des demandes. Par ailleurs, l'agent de suivi d'application prédit les retards et conseille sur les prochaines étapes, tout en maintenant le conseiller informé, optimisant ainsi la gestion des dossiers.

Dans le domaine du recouvrement, des agents automatisent des tâches essentielles, renforçant efficacité et conformité. Par exemple, l'agent de synthèse des appels réduit le temps administratif en générant des rapports à partir des transcriptions, permettant aux équipes de se concentrer sur des interactions à plus forte valeur ajoutée. De plus, l'agent de vérification de conformité analyse le ton et l'humeur des appels, assurant le respect des réglementations.

Oracle prévoit d'introduire des centaines d'autres agents au cours de l'année prochaine, consolidant davantage sa position dans la transformation numérique du secteur bancaire. Pour plus d'informations, visitez : https://www.oracle.com/in/financial-services/banking/

En 2026, la fonction Finance est à un tournant décisif : les directeurs financiers (DAF) passent du rôle de gardiens des chiffres à celui d'architectes de la stratégie d'IA et de pilotage de la performance. Aujourd'hui, l'IA redéfinit leur rôle, leur permettant de diriger la stratégie IA de leur organisation, souvent devant les départements techniques. Cette transition est cruciale, car les DAF contrôlent les budgets et doivent fournir un retour sur investissement tangible pour chaque euro investi en IA, en démontrant des économies, des gains d’efficacité ou de nouvelles opportunités de croissance.

Les conseils d'administration exigent des reporting réguliers sur l'impact des investissements en IA, rendant indispensable une collaboration renforcée entre DAF et DSI. Cette synergie permet de sélectionner des cas d'usage pertinents et de prioriser les investissements pour maximiser la valeur créée. La fonction Finance évolue vers une prévision continue grâce à l'IA et à l'automatisation, ce qui libère les équipes des tâches répétitives comme le rapprochement des factures et l'analyse des écarts. Cela leur permet de se concentrer sur des missions à forte valeur ajoutée telles que l'accompagnement des métiers et l'anticipation des risques.

L'IA devient une compétence essentielle pour les DAF, intégrée à la stratégie financière. En adoptant des modèles de données communs et des solutions claires, les entreprises peuvent façonner l’avenir de l’innovation financière. Ainsi, le directeur financier émerge comme un acteur hybride, alliant finance, technologie et stratégie, transformant les données et l'IA en leviers de croissance et d'avantage concurrentiel. Les organisations qui embrassent cette évolution seront celles qui tireront les bénéfices d’une transformation continue et collaborative.

L’IA agentique : une solution efficace pour les banques

Les gestionnaires de comptes des grandes banques consacrent trop de temps à des tâches administratives, négligeant ainsi leurs clients. L’intelligence artificielle (IA) agentique révolutionne ce processus en automatisant la prospection, la qualification des leads et la préparation des réunions, entraînant des augmentations de revenus allant jusqu'à 15 % par gestionnaire, selon McKinsey.

Avec des obstacles tels que des systèmes inefficaces et des pistes de vente de mauvaise qualité, l'IA agentique se présente comme un véritable levier de transformation. En déployant cette technologie, les banques ont observé une hausse des revenus de 3 % à 15 % pour les conseillers, accompagné d'une réduction des coûts de service de 20 % à 40 %. Contrairement aux outils d'IA traditionnel, les agents intelligents peuvent automatiser des flux de travail complexes en interprétant des objectifs et en interagissant avec divers systèmes.

L’application de l’IA agentique dans la prospection se traduit par une analyse de données structurées et non structurées, permettant de générer des listes de clients potentiels mises à jour en temps réel. Les banques ayant mis en œuvre cette méthode constatent une augmentation de 30 % de leur pipeline et de 10 % de leurs revenus. De plus, les agents assurent un suivi automatisé des pistes et préparent les réunions en agrégeant des données en quelques minutes, réduisant ainsi le temps alloué à ces tâches de 25 %.

L'IA agentique offre également un soutien à la tarification et à la structuration, entraînant des marges améliorées de 10 %. Enfin, cette technologie redéfinit le rôle des conseillers en leur permettant de se concentrer sur la relation avec leurs clients, rendant l'IA essentielle dans un contexte concurrentiel. Les banques doivent donc adopter une nouvelle approche pour pleinement bénéficier de cette innovation, avec un potentiel de revenus qui pourrait atteindre 30 %.