Le mois dernier, IBM annonçait le lancement commercial de son super-ordinateur Watson, au service de la relation client. A cette occasion, deux premiers utilisateurs du secteur bancaire étaient cités : RBC et ANZ. Plus récemment, un article de la revue American Banker nous présentait le projet de cette dernière plus en détail.
Selon le récit du directeur du groupe gestion de patrimoine et banque privée de l'établissement néo-zélandais, son intérêt pour Watson a été éveillé dès qu'ont été évoqués les contacts exploratoires de quelques banques américaines avec IBM. Immédiatement, les réflexions ont porté sur les applications possibles d'une approche de type "big data", à laquelle le système ajoute une capacité d'interprétation du langage naturel qui en décuple la valeur potentielle.
La première idée ayant émergé est partie d'un rêve : serait-il possible de réaliser un diagnostic de la situation financière d'un client en une seule session, en lui demandant uniquement de répondre à quelques questions simples et sans avoir à analyser les masses de documents habituellement nécessaires ? Pour ANZ et ses 2 000 conseillers, au service de plus de 5 millions de clients en gestion de patrimoine, concrétiser cette hypothèse peut engendrer des bénéfices considérables.
Et elle est en passe de devenir réalité, quoique non sans efforts. Une équipe de 40 personnes a pris en charge l'alimentation du système en information, comme lorsqu'IBM l'a présenté au jeu télévisé Jeopardy. Des conseillers, des experts des produits financiers, des juristes et des spécialistes de la réglementation... se sont ainsi relayés pour faire ingurgiter à Watson une montagne de données structurées et de documents électroniques ou qu'il a fallu numériser.
Selon le récit du directeur du groupe gestion de patrimoine et banque privée de l'établissement néo-zélandais, son intérêt pour Watson a été éveillé dès qu'ont été évoqués les contacts exploratoires de quelques banques américaines avec IBM. Immédiatement, les réflexions ont porté sur les applications possibles d'une approche de type "big data", à laquelle le système ajoute une capacité d'interprétation du langage naturel qui en décuple la valeur potentielle.
La première idée ayant émergé est partie d'un rêve : serait-il possible de réaliser un diagnostic de la situation financière d'un client en une seule session, en lui demandant uniquement de répondre à quelques questions simples et sans avoir à analyser les masses de documents habituellement nécessaires ? Pour ANZ et ses 2 000 conseillers, au service de plus de 5 millions de clients en gestion de patrimoine, concrétiser cette hypothèse peut engendrer des bénéfices considérables.
Et elle est en passe de devenir réalité, quoique non sans efforts. Une équipe de 40 personnes a pris en charge l'alimentation du système en information, comme lorsqu'IBM l'a présenté au jeu télévisé Jeopardy. Des conseillers, des experts des produits financiers, des juristes et des spécialistes de la réglementation... se sont ainsi relayés pour faire ingurgiter à Watson une montagne de données structurées et de documents électroniques ou qu'il a fallu numériser.
Une fois la machine armée de cette connaissance théorique, son entraînement peut commencer : avec les conseillers financiers, elle "apprend" progressivement à extraire du sens des questions qui lui sont posées et à exploiter sa "mémoire" infaillible pour y répondre. Cet apprentissage doit se poursuivre jusqu'à la fin de l'année, mais les résultats obtenus actuellement sont déjà considérés encourageants.
Lorsque cette phase sera terminée, un pilote sera conduit auprès d'un échantillon représentatif de clients. Les conseillers disposeront alors de l'assistance de Watson sur mobile et sur tablette. A terme, si tout se passe comme prévu et si les résultats sont au rendez-vous, son utilisation sera envisagée dans d'autres domaines.
L'objectif d'ANZ est de pouvoir éliminer les semaines de travail aujourd'hui nécessaires pour proposer un plan d'investissement à un client, tout en garantissant une excellente qualité des résultats, homogène et cohérente à travers toute l'organisation. Il n'est cependant pas question de remplacer les conseillers par l'ordinateur. Au contraire, la banque compte même faire de cet outil un facteur de rétention de ses collaborateurs, grâce à la qualité de l'expertise qu'il leur permettra de mettre en œuvre.
Au-delà des envies (et, parfois, des illusions) que peut susciter le concept "big data", cet exemple de déploiement vient aussi rappeler à tous ceux qui souhaiteraient s'aventurer sur ce territoire qu'il requiert des moyens à la mesure des ambitions qui le guident : l'analyse de l'information est une discipline extrêmement complexe, qui ne souffre pas d'improvisation et d'approximation.
Lorsque cette phase sera terminée, un pilote sera conduit auprès d'un échantillon représentatif de clients. Les conseillers disposeront alors de l'assistance de Watson sur mobile et sur tablette. A terme, si tout se passe comme prévu et si les résultats sont au rendez-vous, son utilisation sera envisagée dans d'autres domaines.
L'objectif d'ANZ est de pouvoir éliminer les semaines de travail aujourd'hui nécessaires pour proposer un plan d'investissement à un client, tout en garantissant une excellente qualité des résultats, homogène et cohérente à travers toute l'organisation. Il n'est cependant pas question de remplacer les conseillers par l'ordinateur. Au contraire, la banque compte même faire de cet outil un facteur de rétention de ses collaborateurs, grâce à la qualité de l'expertise qu'il leur permettra de mettre en œuvre.
Au-delà des envies (et, parfois, des illusions) que peut susciter le concept "big data", cet exemple de déploiement vient aussi rappeler à tous ceux qui souhaiteraient s'aventurer sur ce territoire qu'il requiert des moyens à la mesure des ambitions qui le guident : l'analyse de l'information est une discipline extrêmement complexe, qui ne souffre pas d'improvisation et d'approximation.
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