La banque privée de RBC a récemment enrichi sa solution de gestion de la relation client de capacités d'intelligence artificielle, élaborées en collaboration avec le spécialiste TIFIN, de manière à mieux identifier les opportunités d'interactions avec ses clients et aider ses conseillers à les exploiter. Elle dévoile quelques-unes de ses recettes.
La mise en place a commencé en août dernier, par une expérimentation. Celle-ci a consisté à définir et modéliser une sorte de profil idéal (pour une action commerciale) puis à rechercher au sein des bases de données de l'établissement les clients les plus proches de celui-ci. Les résultats étaient ensuite transmis à une soixantaine de collaborateurs cobayes, de ceux qui, en régime de croisière, les utiliseraient au quotidien, afin de valider leur pertinence et d'ajuster les paramètres des algorithmes.
Les différents critères retenus lors de cette première phase visaient par exemple à détecter les mouvements importants d'argent et/ou les événements financiers significatifs (par exemple un héritage), avec une forte probabilité de consolidation à court terme. Avec la généralisation du dispositif auprès de l'ensemble du réseau (comprenant environ 2 200 personnes), intervenue au mois de février, d'autres profils sont explorés, sur la base de catégories d'âge, de niveaux de revenus, de flux de capitaux…
L'objectif de cet outil d'assistance, intégré à la plate-forme Salesforce, est d'orienter les conseillers vers les priorités à traiter, et notamment d'éviter les dossiers oubliés, qui non seulement conduisent à des pertes de revenus mais sont également des facteurs de frustration pour les clients concernés. Les propositions de contacts émises sont par ailleurs accompagnées de suggestions quant aux meilleurs moyens de répondre à la situation repérée, en prenant en compte le contexte spécifique de l'individu visé.
La méthode choisie par RBC représente une variante intéressante des applications de l'intelligence artificielle dans l'univers bancaire. Au lieu d'opérer sur des cas unitaires, elle est en effet initialement centrée sur des groupes homogènes, dont la constitution par une IA est certainement assez facile et sans risque majeur de dérives, auxquels il est ensuite possible d'offrir des prescriptions bien maîtrisées, une touche de personnalisation supplémentaire étant finalement apportée sur leur forme.
Les utilisateurs semblent apprécier l'approche, sur laquelle il garde évidemment le contrôle final. Pour ma part, j'aurai tout de même un regret : dans la présentation du système, il est exclusivement question de moments de vie autorisant la vente d'un produit… alors que les relations avec les clients devraient dépasser ce périmètre extrêmement limité, surtout dans la gestion de patrimoine. Peut-être des profils additionnels permettront-ils à l'avenir d'animer un accompagnement de proximité.
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