La banque de détail est un « terrain fertile » pour l’IA et les agents IA, avec un profit supplémentaire potentiel de >370 Mds USD/an (>30% de plus que le scénario de base).
Cependant, seulement 5% des entreprises créent de la valeur à grande échelle via l’IA ; 60% échouent (freins : technologies legacy, culture, conformité).
Prévision revenus bancaires (2024–2029) : Croissance de seulement 2–4% par an.
Revenus de l’épargne (2025) : Chute prévue de près de 35% vs 2024 (suite à la baisse des taux).
Coût marketing/client : Augmentation de >20% (2023–2024).
Coefficient d’exploitation (Coût/Revenu) : Banques traditionnelles bloquées à >60% ; banques numériques performantes à ~35%.
Part de valeur des agents IA : 17% en 2025, attendue à 29% d’ici 2028. L’IA passe de « conseiller passif » à « opérateur ».
Cas d’adoption (Banque asiatique) : Automatisation des rappels de dettes a réduit les coûts de 30–40% et augmenté les taux de recouvrement (à deux chiffres).
Cas d’adoption (Assistant virtuel) : Augmentation de 75% des dossiers pré-approuvés.
Aperçu secteur (2024) : 2 900 Mds derevenus,900Mds de bénéfice avant impôts.
Scénario de base (2030) : 3 800 Mds derevenus,1000Mds de bénéfice.
Scénario « AI-first » (2030) : 3 100 Mds derevenus,1300Mds de bénéfice ; coefficient d’exploitation pourrait chuter à ~50%.
Impact « AI-first » : Réduit les coûts structurels de 30–40%, mais le réinvestissement peut réduire les revenus potentiels de 15–20% (en échange de parts de marché).
Hausse des profits : Le profit d’une banque peut augmenter de ≥30% avec l’IA à grande échelle. L’Asie mène la danse.
« Leaders de l’IA » (boucle de valeur) : Valeur 2028 attendue 3 à 7 fois plus élevée (grâce aux investissements accrus).
Feuille de route : 3 phases (Déployer–Remodeler–Inventer), opérations « AI-first », plateforme data/tech flexible, R&C (Risque & Conformité) comme avantage concurrentiel.
📌 Conclusion Rapport BCG : L’opportunité des agents IA est ouverte. Pression : croissance revenus 2-4%, chute revenus épargne ~35% (2025), +20% coûts marketing. « AI-first » peut couper 30–40% des coûts, porter les bénéfices de 900 Mds aˋ1300Mds (d’ici 2030), et baisser le coefficient d’exploitation à ~50% (Exemples réels : -30-40% coûts recouvrement, +>75% dossiers pré-approuvés).
