Personnalisation et conseil à grande échelle : exploiter l’IA pour enrichir l’expérience client Banque – Banque Privee

Pourquoi la personnalisation ?

La banque privée s’oriente vers un modèle centré sur l’« advice », où l’expertise humaine est amplifiée par l’IA. Les clients sont de plus en plus exigeants : ils veulent des propositions alignées sur leur situation familiale, leurs projets patrimoniaux et leurs convictions (ESG, philanthropie, actifs numériques). Les réglementations (MiFID II et durabilité) imposent néanmoins des limites strictes aux recommandations. Pour cet établissement, l’enjeu est de proposer un service hautement personnalisé tout en respectant ces contraintes.

Des solutions d’IA l’illustrent déjà. Personetics revendique plus de 150 millions de clients actifs mensuels et 1,2 milliard d’insights produits chaque mois : la plateforme analyse les flux de données transactionnelles et propose des messages proactifs sur les dépenses, l’épargne ou l’investissement. BNP Paribas Wealth Management utilise l’IA pour analyser la presse afin d’identifier des événements susceptibles d’influencer les marchés, assister les gérants dans la préparation des reportings multilingues et proposer des allocations optimales. L’IA ne remplace pas le conseiller ; elle améliore sa capacité à filtrer l’information et à proposer des conseils pertinents.

Composantes d’une plateforme de personnalisation

1. Feature Store patrimonial : agrège et structure les données clients : patrimoine liquide et illiquide, flux de trésorerie, sociétés contrôlées, niveau d’ESG, exposition aux devises, horizon de temps. Le store inclut aussi des métadonnées d’éligibilité (profil de risque, résidence fiscale, statut MiFID) pour respecter la suitability.

2. Moteurs de décision : algorithmes de propension et d’uplift qui estiment l’impact d’une recommandation (souscrire un fonds actions IA, arbitrer une exposition immobilière). Les modèles doivent être transparents et auditables.

3. Génération de contenu : un modèle génératif (LLM) produit des analyses en langage naturel sur la base de notes CIO, d’études macroéconomiques et de fiches produits. L’utilisation d’une architecture RAG garantit que les citations et références sont vérifiables. Par exemple, un client intéressé par l’IA recevra un commentaire sur un fonds thématique axé sur l’intelligence artificielle accompagné des performances et du contexte de marché.

4. Boucle humaine : le contenu généré est contrôlé par le banquier, qui adapte le message et décide s’il est approprié. Le système enregistre les actions pour améliorer les modèles (apprentissage par renforcement supervisé).

5. Gestion des canaux et du timing : l’IA détermine le meilleur moment et le meilleur canal (e‑mail sécurisé, espace client, rendez‑vous) pour contacter le client, en tenant compte de son agenda, du fuseau horaire et des périodes de suspension réglementaire.

Applications concrètes

• Alertes personnalisées : le système détecte une sur‑exposition du client à la devise USD alors que ses dépenses futures seront en euros. Il propose trois options : couverture via des futures, souscription au stablecoin EUROD, ou diversification dans un fonds euro‑dénommé.

• Briefs thématiques : en s’appuyant sur la veille du CIO et sur l’actualité (IA, climat, santé), le copilote produit des fiches thématiques à destination des clients intéressés, citant les sources (notes de marché, rapports ESG). Les clients peuvent ainsi se positionner sur des tendances émergentes.

• Campagnes ciblées : segmentation des clients par typologie (entrepreneurs, fonds de dotation, patrimoine transfrontalier). L’IA identifie ceux qui pourraient bénéficier d’une solution de planification successorale ou d’un transfert de résidence fiscale et suggère des messages personnalisés.

Start‑ups et outils à connaître

• Personetics : leader de la personnalisation bancaire ; ses recommandations ont permis aux clients d’économiser en moyenne 2 400 $ par an.

• TIFIN : plateforme d’IA de la gestion de fortune qui combine données comportementales et produits d’investissement pour fournir des recommandations ciblées. Les API de TIFIN peuvent être intégrées au CRM d’ODDO BHF.

• Eigen/Sirion et Hyperscience : fournissent des services d’extraction qui alimentent le RAG avec des données fiables issues de contrats ou de rapports financiers.

Retours d’expérience de concurrents

• UBS s’appuie sur Azure AI Search et OpenAI pour fournir des informations personnalisées à ses conseillers. Les 60 000 documents indexés permettent une préparation plus rapide des réunions.

• Julius Baer publie chaque année un Global Wealth & Lifestyle Report combinant données sur la consommation et recommandations de placements, démontrant comment la personnalisation enrichit l’image de marque.

• BNP Paribas met en avant des thèmes d’investissement (IA, santé, infrastructure) et utilise l’IA pour générer des explications en langage naturel des propositionsgroup.bnpparibas.

Défis et gouvernance

La personnalisation à grande échelle soulève plusieurs défis : gestion du consentement, prévention des biais (ne pas proposer systématiquement les mêmes produits aux clients d’un certain profil), traçabilité des recommandations et protection des données sensibles. ODDO BHF doit mettre en place un comité éditorial (CIO, conformité, marketing) pour valider les contenus, et s’appuyer sur des cartes de modèle et des tests d’alignement afin de contrôler le comportement des algorithmes.

Conclusion

La transition vers un conseil enrichi par l’IA exige un investissement dans des data stores structurés, des moteurs de décision responsables et des outils de génération de contenu fiables. En s’inspirant des initiatives de Personetics, d’UBS et de BNP Paribas, ODDO BHF peut offrir à ses clients une expérience différenciante tout en respectant la conformité et la confiance.