Les banques natives IA—construites dès le départ autour de l'intelligence artificielle—automatisent le service client, le crédit, la conformité, et plus encore. Regardez comment des pionniers comme Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank, et CITIC aiBank redéfinissent la finance mondiale et défient les banques traditionnelles.
L'IA dans la finance a évolué rapidement. Dans les années 2010, de nombreuses banques ont introduit l'apprentissage automatique pour l'évaluation de crédit et les chatbots pour l'assistance client, testant le potentiel de l'IA au sein de cadres existants. D'ici 2020, les banques leaders intégraient des algorithmes avancés dans la gestion des risques et la personnalisation client. Une enquête récente montre que 65 % des banques prévoient de lancer des services clients pilotés par l'IA en 2025 – preuve de la banalisation de l'IA dans le secteur bancaire. Cependant, la plupart de ces efforts ajoutent encore l'IA sur des systèmes hérités. En revanche, les banques "natives IA" visent à concevoir une institution financière entièrement autour des capacités de l'IA, réimaginant fondamentalement le fonctionnement d'une banque.
Le concept de banques natives IA gagne du terrain alors que les entrepreneurs et technologues reconnaissent que les banques existantes – même les néobanques digitales – font face à des limitations pour s'adapter à un monde centré sur l'IA. Les banques traditionnelles, construites sur des processus et infrastructures vieux de plusieurs décennies, trouvent souvent qu'il est "lent, coûteux, rempli de frictions globales, inflexible et mal adapté" pour supporter les nouvelles opportunités que l'IA présente. Cela a ouvert la voie à des startups et des entreprises financières avant-gardistes pour construire des banques démarrant avec des architectures IA en premier.
Ces nouveaux acteurs conçoivent des systèmes où l'IA gère tout, de l'interaction client et la surveillance des fraudes aux décisions de crédit et même à la conformité réglementaire, le tout sous supervision humaine.
Qu'est-ce qu'une banque native IA?
En termes simples, les banques natives IA sont des institutions financières conçues dès le premier jour autour de l'intelligence artificielle, plutôt que d'intégrer l'IA à un noyau traditionnel.
Une récente description d'une startup fintech a défini une banque native IA comme une banque "conçue autour de l'IA, et non ajoutée après coup".
En pratique, cela signifie que les produits, services et procédés internes de la banque sont conçus pour être opérés par des algorithmes IA et l'automatisation, avec une intervention manuelle minimale dans les flux de travail quotidiens. Le personnel humain assure la supervision, l'orientation stratégique, et traite des cas exceptionnels, mais les systèmes IA alimentent les décisions et interactions de routine.
Une banque native IA se caractérise généralement par des opérations numériques de bout en bout avec l'IA gérant l'intégration des clients, l'évaluation des risques, les transactions et le service client.
Des modèles d'apprentissage machine avancés analysent les données des clients pour offrir des conseils financiers personnalisés ou détecter la fraude en temps réel. Les chatbots et assistants virtuels gèrent une grande partie des demandes client. Il est important de noter que ces banques intègrent souvent les dernières innovations en matière d'IA telles que l'IA générative pour les interfaces conversationnelles ou l'apprentissage par renforcement pour optimiser les stratégies d'investissement. L'objectif est de créer une banque capable d'apprendre et de s'adapter en continu, améliorant ses services au fur et à mesure qu'elle recueille plus de données - ce que ne peut pas faire aisément un noyau hérité statique.
Une autre caractéristique distinctive est que les banques natives IA traitent la conformité et la gestion des risques comme des caractéristiques intégrées des systèmes IA. Dans les banques traditionnelles, la conformité est souvent une couche de contrôle et de rapports distincte, certains effectués manuellement. Dans une banque IA en premier, le logiciel est conçu pour respecter les contraintes réglementaires dès le départ, automatisant des tâches comme la surveillance des activités suspectes. "Une compréhension adéquate de la conformité et du risque réglementaire doit avoir sa place à la table aux côtés du produit et de l'ingénierie," Neville souligne, indiquant que ces banques programment la logique réglementaire directement dans leurs flux de travail IA.
Il est important de noter que "natif IA" ne signifie pas "uniquement IA". La supervision humaine reste cruciale.
La vision n'est pas une banque complètement autonome sans employés, mais une banque hautement automatisée où les humains et l'IA travaillent de concert. Par exemple, un projet de banque IA envisage d'utiliser des "acteurs IA, ou travailleurs numériques, comme employés pour réaliser des tâches internes telles que la rédaction de logiciels," tandis que les humains gèrent la supervision et les décisions de haut niveau. Dans les rôles orientés client, un assistant IA pourrait répondre à des questions routinières, en escaladant vers un banquier humain seulement lorsqu'il rencontre quelque chose qu'il ne peut pas gérer ou une situation nécessitant de l'empathie et du jugement.
Dans les sections suivantes, nous examinons cinq initiatives qui illustrent le mouvement des banques natives IA.
Catena Labs – Construire une banque pour « l'économie IA »
L'un des projets les plus discutés est Catena Labs, une startup basée aux États-Unis cofondée par Sean Neville (mieux connu comme cofondateur de Circle, la société derrière le stablecoin USDC).
Catena Labs a fait la une en mai 2025 en obtenant 18 millions de dollars en financement d'amorçage pour bâtir ce que Neville appelle une "institution financière entièrement réglementée, native IA" conçue pour l'émergence de l’« économie IA ».
Le tour de financement a été dirigé par le fonds crypto a16z d'Andreessen Horowitz, avec la participation d'investisseurs de renom, notamment Breyer Capital, Coinbase Ventures, et même Tom Brady, star de la NFL – une formation qui souligne l'engouement autour de cette idée.
La vision de Catena est ambitieuse : créer une banque où les systèmes d'IA (appelés "agents IA") peuvent détenir des comptes, exécuter des transactions, et interagir financièrement avec d'autres agents ou humains de façon autonome. Neville estime que, dans un avenir proche, "les agents IA réaliseront bientôt la majorité des transactions économiques," et que les banques actuelles sont fondamentalement inadaptées à ce scénario.
Par exemple, un algorithme de trading ou un bot e-commerce pourrait avoir besoin d'effectuer des milliers de paiements quasi-instantanés ou de signer des contrats au nom d'un propriétaire humain – des tâches qui surchargent les processus bancaires traditionnels.
La réponse de Catena est de reconstruire l'infrastructure financière à partir de zéro pour répondre à ces besoins.
Au cœur de l'approche de Catena est l'utilisation de stablecoins – spécifiquement l'USDC, que Neville a co-créé – comme "monnaie native IA" pour les transactions.
Comme les stablecoins fonctionnent sur des réseaux blockchain, ils permettent des paiements presque instantanés et programmables à travers les frontières. Catena Labs soutient que les stablecoins sont idéaux pour les agents IA, qui pourraient opérer 24/7 à l'échelle mondiale et nécessitent des transactions rapides et peu coûteuses sans retards humains. En utilisant l'USDC et des devises numériques similaires, la nouvelle banque entend permettre à ses clients IA de déplacer de l'argent aussi facilement que des données, tout en respectant les normes réglementaires en matière de connaissance du client (KYC) et lutte contre le blanchiment d'argent (AML).
La régulation et la confiance sont des axes majeurs pour Catena Labs.
Neville souligne que l'obtention des licences bancaires appropriées et l'assurance de la conformité font partie intégrante de la feuille de route du projet. La banque sera "opérée par l'IA avec supervision humaine," ce qui signifie des systèmes automatisés gèrent les fonctions quotidiennes mais les humains définissent les politiques et interviennent lorsque nécessaire. Catena a même publié un Agent Commerce Kit (ACK) – une boîte à outils open-source pour vérifier et gérer l'identité des agents IA. Établir une identité numérique de confiance pour les entités IA est l'un des défis les plus épineux, car les régulations exigent l'identification des titulaires de compte (et vous ne pouvez évidemment pas prendre d'empreintes digitales d'un bot IA). L'ACK est une tentative précoce de résoudre cela en fournissant des protocoles pour enregistrer et authentifier les agents IA dans les transactions financières.
En expliquant pourquoi cet effort est nécessaire, Catena Labs ne mâche pas ses mots sur les lacunes des banques établies. L'infrastructure financière mondiale actuelle est décrite comme "lente, coûteuse, pleine de frictions globales, inflexible et mal adaptée aux nouvelles opportunités et risques de l'IA."
Les banques traditionnelles, selon Neville, bloquent activement les agents automatisés – par exemple, de nombreux systèmes sont construits pour détecter et empêcher les "bots" pour la sécurité, ce qui ironiquement devient un obstacle lorsque des agents IA légitimes essaient de participer. La banque proposée par Catena, en revanche, serait construite "afin que les acteurs IA soient les utilisateurs principaux, au lieu de les bloquer."
À la mi-2025, Catena Labs est encore en mode développement – l'entreprise n'a pas encore de produit public et travaille à obtenir des licences. L’injection de 18 millions de dollars accélérera les embauches et la construction des produits. Étant donné le parcours de Neville chez Circle, il est probable que la startup travaille en étroite collaboration avec les régulateurs (en poursuivant possiblement une charte bancaire ou en s'associant à une banque existante) pour s'assurer que la banque native IA soit lancée sur des bases légales solides.
One Zero Bank – La banque numérique pilotée par
l'IA d'Israël
Alors que certains projets de banque native IA viennent de démarrer, One Zero Bank en Israël est déjà opérationnel et intègre l'IA profondément dans ses services.
Lancé fin 2022, One Zero est la première banque entièrement numérique d'Israël – notamment, la première nouvelle banque à recevoir une licence bancaire dans le pays depuis plus de 45 ans.
Elle a été cofondée par le professeur Amnon Shashua, un technologue de renom surtout connu comme le fondateur de Mobileye (leader dans la technologie des voitures autonomes). Soutenue par un financement substantiel, One Zero Bank s'est donné pour mission dès le départ de combiner la technologie IA avec le secteur bancaire. La banque a décrit son modèle dès le début comme "piloté par l'intelligence artificielle, amalgamant les avantages des banques traditionnelles et néo-banques." En pratique, One Zero combine la commodité numérique avec une expérience de type banque privée, utilisant l'IA pour améliorer le service client et la personnalisation.
One Zero Bank a levé [significatif Skip translation for markdown links.
Contenu: capital](https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/byi4zgrlkx), soulignant la confiance dans son approche. D'ici 2025, la banque avait levé environ 242 millions de dollars et était valorisée à environ 320 millions de dollars, avec des investisseurs incluant des géants de la technologie comme Tencent et des fonds fintech de l'écosystème de SoftBank.
L'IA est au cœur de l'expérience client de One Zero.
En février 2024, la banque a lancé "Ella 2.0", une plateforme de service basée sur l'IA générative qui agit comme un assistant financier virtuel pour les clients. Développée en partenariat avec AI21 Labs (une startup israélienne spécialisée dans les grands modèles de langage), Ella 2.0 est essentiellement un banquier privé virtuel disponible 24/7.
Les clients peuvent interagir avec Ella en langage naturel - poser des questions complexes sur leurs finances sur plusieurs comptes, obtenir des conseils budgétaires ou résoudre des problèmes - et obtenir des réponses instantanées et contextuelles. Le système comprend plusieurs langues et a été formé sur des requêtes bancaires étendues pour améliorer sa précision.
Selon la banque, Ella 2.0 "fournit des réponses instantanées, fonctionne 24/7 et exploite l'apprentissage automatique pour adapter des services financiers personnalisés." En d'autres termes, elle apprend continuellement des interactions avec les clients pour offrir une meilleure assistance, tandis que les banquiers humains sont prêts à intervenir lorsque nécessaire.
Le premier PDG de One Zero, Gal Bar Dea, a souligné comment cet assistant IA améliore la qualité du service. "Les capacités d'Ella 2.0 transcendent les barrières linguistiques", a-t-il dit, assurant des "réponses immédiates, précises et personnalisées tout en évoluant continuellement pour répondre aux besoins individuels des clients."
One Zero est fier de mener cette "charge mondiale de l'IA générative expérimentale à l'application pratique" dans le secteur bancaire.
Ori Goshen, co-PDG de AI21 Labs, a noté que "le nouvel assistant IA de One Zero, Ella, représente un changement dans l'industrie bancaire numérique vers une meilleure expérience client - plus rapide, plus fiable et personnalisée pour chaque utilisateur."
De tels témoignages soulignent à quel point la startup technologique et la banque sont intégrées dans le développement de solutions IA.
Au-delà d'Ella, One Zero utilise l'IA de manière plus en coulisses. Des algorithmes automatisés gèrent une grande partie des opérations quotidiennes de la banque et de la prise de décision. Par exemple, des modèles IA sont employés pour les évaluations de risque de crédit et les recommandations d'investissement, apprenant des données pour affiner leurs résultats.
La stratégie de la banque a été d'automatiser autant que possible les tâches routinières, ce qui réduit les coûts et permet à la banque d'offrir des frais plus compétitifs.
En même temps, One Zero maintient des conseillers financiers humains que les clients peuvent contacter (la banque promet un hybride de "gestionnaires financiers personnels" et d'assistance IA). Cette approche duale s'adresse aux clients qui souhaitent l'efficacité de l'IA mais aussi la réassurance de l'expertise humaine pour les décisions importantes.
L'investissement massif de One Zero dans l'IA porte ses fruits en matière d'engagement client.
D'après certains rapports, son assistant IA gérait jusqu'à 40 % des demandes des clients de manière indépendante peu après son lancement, et assistait les agents humains dans de nombreuses autres. Cela réduit considérablement les temps de réponse - la banque affirme avoir éliminé les temps d'attente pour la plupart des requêtes - et garantit que les clients obtiennent des réponses cohérentes et de haute qualité à tout moment.
L'IA peut même gérer des questions complexes à références croisées; One Zero a noté des scénarios comme demander "Quel était le restaurant indien où je suis allé avec un ami à Londres ?" et le système peut déduire et trouver la transaction. Ces capacités illustrent la puissance de la combinaison des données transactionnelles avec l'IA conversationnelle.
D'un point de vue commercial, One Zero Bank est une étude de cas sur la façon dont une nouvelle banque peut se différencier via l'IA. Dans le secteur bancaire concurrentiel d'Israël, le point de vente de One Zero n'est pas seulement qu'il dispose d'une application mobile élégante - de nombreuses banques le font - mais que ses services sont plus intelligents et proactifs. La banque peut alerter les utilisateurs sur des dépenses inhabituelles, prévoir leur flux de trésorerie ou suggérer des mouvements financiers, grâce à l'analyse de données par l'IA. Cela s'aligne avec une tendance plus large : les consommateurs s'attendent de plus en plus à un service personnalisé et instantané dans la finance, à l'instar de la façon dont Netflix ou Spotify personnalisent le divertissement. One Zero exploite cette attente, utilisant l'IA pour devenir une sorte de "concierge financier".
Des défis subsistent pour One Zero, surtout à mesure qu'elle envisage une expansion au-delà d'Israël. La banque prévoyait de s'étendre à l'international, mais des événements externes (comme les conflits régionaux fin 2023) l'ont contrainte à mettre en pause certaines initiatives.
Néanmoins, les progrès de l'entreprise sont suivis de près à l'échelle mondiale. Si One Zero Bank continue de réussir, elle pourrait inspirer des banques numériques axées sur l'IA similaires dans d'autres pays. Elle fournit également un exemple en temps réel aux régulateurs de la manière dont l'IA peut être intégrée de manière sûre dans le secteur bancaire. Notamment, les régulateurs israéliens ont donné à One Zero une licence bancaire complète, indiquant la confiance dans son modèle et son capital - un signe positif pour d'autres banques natives de l'IA espérant obtenir une approbation réglementaire à l'avenir.
Bunq – La Première Néobanque Européenne Alimentée par l'IA
En Europe, l'un des acteurs établis adoptant une approche native IA est Bunq, une banque numérique néerlandaise souvent surnommée "la banque des libres" pour son éthos technologique et axé sur l'utilisateur.
Bunq a été fondée en 2012 et s'est développée pour atteindre des millions d'utilisateurs à travers l'Europe, mais fin 2023, elle a fait sensation en annonçant qu'elle était devenue "la première banque européenne propulsée par l'IA."
Bunq a intégré l'IA générative dans sa plateforme à un degré inégalé parmi ses pairs, visant à transformer la manière dont les clients interagissent avec leurs finances. Le point central de cet effort est "Finn", l'assistant de finance personnelle alimenté par l'IA de Bunq.
En décembre 2023, Bunq a déployé Finn en tant qu'outil génératif d'IA orienté client intégré dans son application.
Finn a effectivement remplacé les fonctions de recherche et de navigation traditionnelles au sein de l'application Bunq. Au lieu de naviguer manuellement dans les menus ou les listes de transactions, les utilisateurs peuvent simplement poser des questions à Finn ou donner des commandes en langage naturel. "Finn va vous épater", a déclaré le fondateur et PDG de Bunq, Ali Niknam, lors du lancement, vantant le résultat de "des années d'innovation en IA" et un "focus laser sur nos utilisateurs."
L'objectif, comme décrit par Niknam, était de "transformer complètement la banque telle que vous la connaissez" en rendant les interactions aussi faciles qu'une conversation.
Que peut faire Finn ? Selon Bunq, beaucoup. Les utilisateurs peuvent poser des questions comme "Combien ai-je dépensé en courses le mois dernier ?" ou "Quelle est ma facture d'électricité moyenne mensuelle ?", et Finn analysera instantanément leurs données transactionnelles pour donner une réponse. Il peut également traiter des requêtes plus complexes qui combinent plusieurs informations.
Par exemple, Niknam a partagé qu'"il peut même combiner des données pour répondre à des questions allant au-delà des transactions, telles que 'Combien ai-je dépensé au café près de Central Park samedi dernier ?'". L'IA est consciente du contexte, ce qui signifie qu'elle peut comprendre que "le café près de Central Park" se réfère à un commerçant et une date spécifiques dans l'historique des transactions de l'utilisateur, ce qu'une fonction de recherche normale aurait du mal à faire. En permettant de telles requêtes conversationnelles, Bunq rend bien plus facile pour les utilisateurs d'analyser leurs propres dépenses et de trouver des informations sans connaissance comptable ou effort manuel fastidieux.
Au-delà des questions-réponses, Finn aide à la planification et au budget financiers. Les utilisateurs peuvent demander des conseils ou des aperçus, comme "Ai-je assez de surplus ce mois-ci pour ajouter 500 € à mes économies ?" et obtenir une réponse basée sur les données. C'est comme avoir un comptable personnel disponible en permanence.
Bunq exploite cela pour encourager de meilleures habitudes financières parmi ses clients. En interne, l'IA de Bunq analyse également les schémas de transactions sur plusieurs comptes liés (en utilisant les cadres bancaires ouverts de l'Europe) pour donner une vue consolidée des finances d'un utilisateur. Cela signifie que Finn peut voir les soldes et dépenses d'un client non seulement chez Bunq, mais aussi dans d'autres banques si l'utilisateur le permet, offrant une vue d'ensemble - une fonctionnalité puissante pour la budgétisation et la planification.
L'impact de Finn était notable.
Des rapports ont indiqué que Finn était capable de traiter environ 40 % des requêtes clients de manière autonome, sans intervention humaine, et d'assister sur une part significative d'autres.
Cela a réduit la charge de travail du personnel de support de Bunq et accéléré les temps de réponse pour les utilisateurs. En fait, début 2024, Bunq a affirmé que l'introduction de Finn avait rendu les interactions avec les clients plus efficaces que jamais, avec de nombreuses questions répondue instantanément par l'IA. Pour le reste des requêtes nécessitant une intervention humaine, l'équipe de Bunq pouvait se concentrer sur les issues complexes, maintenant que l'IA trie les requêtes simples.
Le résultat est un modèle de service client évolutif alors que Bunq continue de croître sa base d'utilisateurs à travers l'Europe.
L'adoption de l'IA par Bunq intervient alors qu'elle s'étend géographiquement et en termes de produits. L'entreprise a déposé une demande de licence bancaire aux États-Unis en 2023, visant à entrer sur le marché américain, et une telle innovation lui permet de se démarquer dans une scène de néobanque de plus en plus encombrée.
Il convient de noter que d'autres fintechs emboîtent le pas : la néobanque américaine MoneyLion a annoncé une fonction de recherche propulsée par ChatGPT à peu près au même moment, et une autre appelée Dave a introduit "DaveGPT" pour les demandes des clients.
Mais l'avance de Bunq et son intégration dans la fonctionnalité de base (remplaçant entièrement la recherche par l'IA) lui ont donné un statut de leader.
D'un point de vue commercial, Bunq utilise l'IA non seulement pour aider les utilisateurs mais aussi pour tirer des informations qui informent de nouvelles offres. En analysant la façon dont les gens posent des questions sur leur argent, Bunq peut identifier les points de douleur ou les demandes populaires et potentiellement créer de nouvelles fonctionnalités ou produits autour de ces sujets.
Par exemple, si de nombreux utilisateurs demandent "Puis-je me permettre X d'ici la fin de l'année ?", Bunq pourrait développer un planificateur d'épargne automatisé. Cette innovation axée sur les données est un avantage compétitif d'être une banque native de l'IA - la boucle de rétroaction des interactions utilisateurs à l'amélioration des services est très serrée.
Cependant, Bunq est également prudentto couple AI with human oversight. All AI responses are monitored for accuracy and relevance.
Content: associer l'IA à une supervision humaine. Toutes les réponses de l'IA sont surveillées pour en vérifier l'exactitude et la pertinence.
The bank has emphasized that Finn’s advice is based on data but customers should exercise judgment – it’s an assistant, not a fully autonomous financial manager (at least not yet). Additionally, privacy and security are paramount; Bunq has to ensure that the AI only accesses data the user has permissioned and that sensitive information is protected. So far, no major issues have been reported, and customers have largely responded positively to the convenience of conversational banking.
Content: La banque a souligné que les conseils de Finn sont basés sur des données mais que les clients doivent faire preuve de discernement – c’est un assistant, et non un gestionnaire financier entièrement autonome (du moins pas encore). De plus, la confidentialité et la sécurité sont primordiales ; Bunq doit s'assurer que l'IA n'accède qu'aux données pour lesquelles l'utilisateur a donné son autorisation et que les informations sensibles sont protégées. Jusqu'à présent, aucun problème majeur n’a été signalé et les clients ont généralement réagi positivement à la commodité de la banque conversationnelle.
Ali Niknam, Bunq’s CEO, has framed the AI push as part of Bunq’s mission to simplify banking. In his view, traditional banks burden customers with clunky interfaces and jargon, whereas Bunq wants to “make life so much easier” for users through technology.
Content: Ali Niknam, le PDG de Bunq, a présenté l’adoption de l’IA comme faisant partie de la mission de Bunq de simplifier la banque. Selon lui, les banques traditionnelles alourdissent les clients avec des interfaces maladroites et du jargon, tandis que Bunq souhaite "rendre la vie tellement plus facile" pour les utilisateurs grâce à la technologie.
By making banking as easy as texting a friend, Bunq hopes to deepen customer loyalty and engagement. Indeed, industry analysis shows that personalization and ease of use significantly boost customer satisfaction in banking.
Content: En rendant la banque aussi simple qu'envoyer un message à un ami, Bunq espère renforcer la fidélité et l'engagement des clients. En effet, l'analyse de l'industrie montre que la personnalisation et la facilité d'utilisation augmentent de manière significative la satisfaction des clients dans le secteur bancaire.
Bunq’s AI strategy hits both targets: personalize the experience (since Finn’s answers are unique to your data and questions) and make it easy (no need to learn the app menus or finance terminology).
Content: La stratégie d'IA de Bunq atteint les deux objectifs : personnaliser l'expérience (puisque les réponses de Finn sont uniques à vos données et questions) et la rendre facile (pas besoin d'apprendre les menus de l'application ou la terminologie financière).
As one of the first movers in AI-powered banking in Europe, Bunq offers a valuable example for the industry. It demonstrates that even an operational bank with millions of users can successfully infuse AI at the core of its services – it’s not just something for brand-new startups. Bunq’s experience will be closely watched by other European banks and fintechs. In a way, Bunq is turning into a tech company as much as a bank, continually integrating the latest AI developments. If Finn and subsequent AI features continue to perform well, it’s likely we’ll see more banks launching their own GPT-style assistants or AI-driven personalization features in an arms race to attract digitally savvy customers.
Content: En tant que l'un des premiers à adopter la banque à IA en Europe, Bunq offre un exemple précieux pour le secteur. Cela démontre qu'une banque opérationnelle avec des millions d'utilisateurs peut intégrer avec succès l'IA au cœur de ses services – ce n’est pas seulement quelque chose pour les toutes nouvelles startups. L'expérience de Bunq sera attentivement suivie par d'autres banques et fintechs européennes. D'une certaine manière, Bunq se transforme autant en entreprise technologique qu'en banque, intégrant continuellement les derniers développements de l'IA. Si Finn et les fonctionnalités d'IA suivantes continuent à bien fonctionner, il est probable que nous verrons davantage de banques lancer leurs propres assistants de type GPT ou des fonctionnalités de personnalisation pilotées par l'IA dans une course pour attirer des clients à la pointe du numérique.
WeBank – China’s Pioneering AI-First Bank
No discussion of AI in banking would be complete without WeBank, China’s trailblazing digital bank that has been a pioneer in AI adoption since its inception.
Content: Aucune discussion sur l'IA dans le secteur bancaire ne serait complète sans mentionner WeBank, la banque numérique pionnière en Chine qui est à l'avant-garde de l'adoption de l'IA depuis sa création.
WeBank was founded in 2014 as China’s first internet-only bank, backed by tech giant Tencent. From the beginning, WeBank’s strategy was to leverage cutting-edge technologies – encapsulated in its “ABCD” mantra (AI, Blockchain, Cloud, Data) – to serve millions of customers at low cost. Over the past decade, WeBank has grown explosively, providing loans, payments, and financial services to tens of millions of users, many of them underbanked individuals and small businesses. Its success is often credited to its deep integration of AI in operations, enabling it to manage volume and risk far more efficiently than traditional banks.
Content: WeBank a été fondée en 2014 en tant que première banque uniquement en ligne de Chine, soutenue par le géant technologique Tencent. Dès le début, la stratégie de WeBank était de tirer parti des technologies de pointe – encapsulées dans son mantra "ABCD" (IA, Blockchain, Cloud, Data) – pour servir des millions de clients à faibles coûts. Au cours de la dernière décennie, WeBank a connu une croissance explosive, fournissant des prêts, des paiements et des services financiers à des dizaines de millions d'utilisateurs, dont beaucoup sont des individus sous-bancarisés et des petites entreprises. Son succès est souvent attribué à sa profonde intégration de l'IA dans ses opérations, lui permettant de gérer le volume et les risques bien plus efficacement que les banques traditionnelles.
One of WeBank’s notable achievements is the extent to which it uses AI and automation in customer service and support. As of a few years ago, WeBank reported that it was receiving around 100,000 customer service queries per day, and its AI “virtual robots” were handling 98% of them without human intervention.
Content: L'un des succès notables de WeBank est l'ampleur avec laquelle elle utilise l'IA et l'automatisation dans le service client et l'assistance. Il y a quelques années, WeBank a rapporté qu'elle recevait environ 100 000 demandes de service client par jour et que ses "robots virtuels" d'IA en traitaient 98% sans intervention humaine.
These virtual agents use natural language processing and speech recognition – essentially early versions of the kind of AI that powers today’s voice assistants – to resolve customer inquiries. Dr. Yang Qiang, a chief AI consultant at WeBank, explained that they deploy facial recognition, voice recognition, and NLP to improve service and convenience. Customers can interact through chat or voice, and the AI can authenticate them (via facial recognition) and address issues or execute requests in real time.
Content: Ces agents virtuels utilisent le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale – essentiellement des premières versions des types d'IA qui alimentent les assistants vocaux actuels – pour résoudre les demandes des clients. Le Dr Yang Qiang, consultant principal en IA chez WeBank, a expliqué qu'ils déploient la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, et le NLP pour améliorer le service et la commodité. Les clients peuvent interagir via le chat ou la voix, et l'IA peut les authentifier (via la reconnaissance faciale) et traiter les problèmes ou exécuter les demandes en temps réel.
WeBank’s philosophy has been that AI is there to “augment, not replace” human service – a stance that sounds similar to Western banks, but WeBank has taken it to an extreme degree of implementation. “Automated service is not an enemy to human services. They should work side by side,” Yang Qiang told CNBC. The result is a highly scalable model: a relatively small team of human staff can oversee a customer base of millions because AI is doing the heavy lifting day-to-day. In fact, WeBank famously started with only a few dozen employees and no physical branches, yet it was able to disburse enormous volumes of micro-loans across China by relying on AI-driven credit algorithms and customer interactions through smartphones. This operational efficiency is a major reason WeBank turned profitable within just a couple of years of launch, a rare feat for a new bank.
Content: La philosophie de WeBank a été que l'IA est là pour "augmenter, non remplacer" le service humain – une position qui ressemble à celle des banques occidentales, mais WeBank l'a mise en œuvre de manière extrême. "Le service automatisé n'est pas un ennemi des services humains. Ils devraient fonctionner côte à côte", a déclaré Yang Qiang à CNBC. Le résultat est un modèle hautement évolutif : une équipe relativement réduite de personnel humain peut superviser une base de clients de millions parce que l'IA fait le gros du travail au quotidien. En fait, WeBank a commencé avec seulement quelques dizaines d'employés et sans succursale physique, mais elle a pu distribuer d'énormes volumes de micro-prêts à travers la Chine en s'appuyant sur des algorithmes de crédit pilotés par l'IA et des interactions avec les clients via smartphones. Cette efficacité opérationnelle est une des principales raisons pour lesquelles WeBank est devenue rentable en seulement quelques années de lancement, un exploit rare pour une nouvelle banque.
Another area where WeBank shines is AI-driven credit risk analysis and loan approval.
Content: Un autre domaine où WeBank excelle est l'analyse des risques de crédit et l'approbation des prêts pilotés par l'IA.
Traditional banks often require lengthy paperwork and human underwriting for loans, but WeBank automated much of that using machine learning models. By analyzing vast amounts of alternative data – such as social media behavior, mobile payment history (leveraging Tencent’s ecosystem), and other digital footprints – WeBank’s AI can assess creditworthiness quickly and extend small loans to individuals and SMEs that might be rejected by larger banks.
Content: Les banques traditionnelles exigent souvent de longues formalités administratives et une souscription humaine pour les prêts, mais WeBank a automatisé une grande partie de cela en utilisant des modèles d'apprentissage automatique. En analysant des quantités considérables de données alternatives – telles que le comportement sur les réseaux sociaux, l'historique des paiements mobiles (en tirant parti de l'écosystème de Tencent), et d'autres empreintes numériques – l'IA de WeBank peut évaluer rapidement la solvabilité et accorder de petits prêts à des individus et des PME qui pourraient être rejetés par les plus grandes banques.
This inclusive approach has extended credit to segments previously deemed too risky or costly to serve. Yang Qiang noted that such technology creates “the possibility for WeBank to have more efficiency than traditional banks in processing loans and conducting risk analysis”, which indeed has been borne out. WeBank can process loan applications in minutes and monitor them continuously, something legacy banks find hard to match.
Content: Cette approche inclusive a permis d'étendre le crédit à des segments auparavant jugés trop risqués ou coûteux à servir. Yang Qiang a noté que cette technologie crée "la possibilité pour WeBank d'être plus efficace que les banques traditionnelles dans le traitement des prêts et la conduite de l'analyse des risques", ce qui s'est effectivement révélé exact. WeBank peut traiter des demandes de prêt en quelques minutes et les surveiller en continu, quelque chose que les banques traditionnelles ont du mal à gérer.
WeBank has also been an innovator in AI research.
Content: WeBank a également été un innovateur dans la recherche en IA.
It has invested in areas like federated learning, a technique to train AI models on sensitive data from multiple sources without compromising privacy. This was important for WeBank to collaborate with other institutions (like sharing fraud data) while respecting China’s strict data privacy rules.
Content: Elle a investi dans des domaines tels que l'apprentissage fédéré, une technique pour entraîner des modèles d'IA sur des données sensibles provenant de plusieurs sources sans compromettre la confidentialité. Cela était important pour WeBank afin de collaborer avec d'autres institutions (comme le partage de données de fraude) tout en respectant les strictes règles chinoises de confidentialité des données.
The bank’s technologists have published papers and open-sourced tools, indicating that WeBank sees itself as a tech leader, not just a financial services company. In March 2025, WeBank even shared a vision for an “AI-native bank” at a global conference, highlighting how a decade of its tech expertise is pushing banking to be “smarter and more inclusive.”
Content: Les technologues de la banque ont publié des articles et mis en open-source des outils, ce qui indique que WeBank se voit comme un leader technologique, et pas simplement comme une entreprise de services financiers. En mars 2025, WeBank a même partagé une vision pour une “banque native de l'IA" lors d'une conférence mondiale, soulignant comment une décennie de son expertise technologique pousse la banque à être “plus intelligente et plus inclusive.”
This suggests WeBank is aiming to stay at the forefront of AI in finance, possibly exploring next-gen AI like generative models for even more advanced services.
Content: Cela suggère que WeBank vise à rester à la pointe de l'IA dans la finance, explorant possiblement des IA de nouvelle génération comme les modèles génératifs pour des services encore plus avancés.
Despite its tremendous automation, WeBank hasn’t eliminated the human element. Instead, it has reallocated it. With AI doing routine work, human employees focus on areas like improving algorithms, handling exceptional cases, and developing new products.
Content: Malgré son énorme automatisation, WeBank n'a pas éliminé l'élément humain. Au contraire, elle l’a réaffecté. Avec l'IA effectuant les travaux de routine, les employés humains se concentrent sur des domaines comme l'amélioration des algorithmes, le traitement des cas exceptionnels et le développement de nouveaux produits.
WeBank’s staffing strategy reportedly has about 60% of employees in technology roles – an unusually high ratio for a bank, but logical for what is essentially a fintech institution. This tech-first culture further cements WeBank’s status as an AI-native bank avant la lettre.
Content: La stratégie de personnel de WeBank compte environ 60% des employés dans des rôles technologiques – un ratio inhabituellement élevé pour une banque, mais logique pour ce qui est fondamentalement une institution fintech. Cette culture axée sur la technologie consolide encore plus le statut de WeBank en tant que banque native de l'IA avant la lettre.The future of intelligent finance… C'est une institution qui comprend le mieux ses clients et qui comprend le mieux la finance.” Cette citation capture l’aspiration que, en fusionnant la connaissance des utilisateurs par Baidu (à partir de leur comportement en ligne) avec l’expertise bancaire de Citic, aiBank pourrait surpasser les banques traditionnelles en matière de perspicacité et de service client.
Être une banque directe (exclusivement en ligne) signifiait également qu'aiBank pouvait atteindre les clients dans tout le pays sans présence physique, un avantage significatif sur le vaste marché chinois.
En pratique, au cours des années suivantes, aiBank a déployé des produits de prêt numérique et des services améliorés par l'IA. Elle proposait des prêts personnels via des applications mobiles, avec des approbations rapides propulsées par des modèles de crédit d'apprentissage automatique. Pour les petites entreprises, elle a expérimenté l'utilisation de l'IA pour analyser les transactions de commerce électronique et les données de la chaîne d'approvisionnement pour accorder des crédits – tout comme le fait le groupe Ant.
AiBank a également exploré l'IA dans le service client, y compris des chatbots intelligents pour les demandes de renseignements de base. Étant donné les forces de Baidu en traitement du langage naturel (NLP en langue chinoise en particulier), aiBank a probablement bénéficié d'une IA avancée dans les assistants vocaux et les interactions clients basées sur le texte. Bien que les données de performance détaillées d'aiBank ne soient pas largement publiées, son opération continue et ses augmentations de capital (Citic et Baidu auraient doublé son capital d'ici 2018 pour soutenir la croissance) suggèrent qu'elle a gagné du terrain.
Un point de vue unique pour aiBank est la synergie avec l'écosystème Baidu. Baidu pourrait intégrer les services financiers d'aiBank dans ses applications populaires. Par exemple, les utilisateurs de la recherche ou des cartes Baidu pourraient se voir offrir des services aiBank de manière contextuelle (imaginez rechercher un “prêt automobile” et voir une offre aiBank). De plus, la recherche en IA de Baidu, telle que la reconnaissance faciale et la technologie vocale, a trouvé une utilisation concrète dans les processus de sécurité et d'intégration d'aiBank. Comme l’a mentionné Yang Qiang de WeBank de manière générale, des technologies comme la reconnaissance faciale peuvent permettre une ouverture de compte fluide et à distance – aiBank a probablement employé des méthodes similaires étant donné l'expertise de Baidu. En un sens, aiBank a servi de plateforme à Baidu pour démontrer la puissance de l'IA dans une industrie réglementée, renforçant potentiellement la position de Baidu sur le marché des affaires de l'IA.
Cependant, gérer une banque native de l'IA au sein d'une structure bancaire traditionnelle plus large (Citic) a également comporté des défis.
L'implication de la Banque Citic a assuré la conformité réglementaire et fourni l'infrastructure bancaire, mais elle pourrait également avoir imposé un rythme plus prudent qu'une pure startup. La surveillance réglementaire par la China Banking and Insurance Regulatory Commission (CBIRC) signifiait que les innovations en IA d'aiBank devaient s'aligner sur les réglementations en matière de risques financiers. En 2021, une anecdote a émergé que les régulateurs chinois avaient infligé une amende à Citic et Baidu pour certaines formalités dans la formation de la JV – un rappel que même les banques avant-gardistes opèrent sous des règles strictes. Néanmoins, les régulateurs chinois ont généralement soutenu l'IA et la fintech dans le secteur bancaire, tant que les risques sont contrôlés.
En 2025, CITIC aiBank se dresse comme un exemple d'intégration réussie de l'IA dans une nouvelle entreprise bancaire.
Elle n'a peut-être pas la renommée mondiale de WeBank, mais elle souligne un modèle collaboratif : une banque traditionnelle et un géant technologique co-créant une plateforme bancaire native de l'IA.
Réflexions de clôture
L'essor des banques natives de l'IA pointe vers un avenir où la finance sera plus rapide, plus personnalisée et même dirigée par des machines.
Ces projets pionniers démontrent que les banques peuvent être repensées radicalement avec la technologie moderne, offrant potentiellement aux clients des services ultra-pratiques et ouvrant le système financier à de nouveaux participants (comme les agents d'IA ou les populations mal desservies). À l’avenir, nous pouvons nous attendre à ce que les banques traditionnelles réagissent en accélérant leur propre adoption de l'IA ou en s'associant à des initiatives natives de l'IA. Dans certains cas, les acteurs établis pourraient acquérir des startups de banques de l'IA réussies pour renforcer leurs capacités. Les régulateurs, eux, y prêtent une grande attention. Si les banques natives de l'IA montrent une forte performance en matière de gestion des risques et de conformité, les régulateurs pourraient mettre à jour les cadres pour faciliter l'utilisation plus large de l'IA dans le secteur bancaire, et même créer de nouvelles catégories de licences pour les institutions financières dirigées par l'IA.
Cependant, l'avènement des banques natives de l'IA apporte également des risques et des défis significatifs qui doivent être gérés. Une préoccupation majeure est la gouvernance et la surveillance. Lorsque les algorithmes d'IA prennent des décisions de crédit ou détectent des fraudes, il est essentiel de s'assurer qu'ils sont impartiaux et exempts d'erreurs. Des algorithmes non vérifiés pourraient, par inadvertance, discriminer certains groupes de clients ou approuver des prêts risqués – des erreurs qui pourraient éroder la confiance et inviter des sanctions réglementaires. La transparence est un autre défi : ces banques doivent rendre leurs actions d'IA explicables pour les régulateurs et les clients.
Pour les institutions financières traditionnelles, l'émergence des banques natives de l'IA est une arme à double tranchant. D'une part, cela pousse la frontière de l'innovation, produisant potentiellement de nouvelles méthodes et technologies que les acteurs établis peuvent adopter. Les banques établies peuvent apprendre de l'efficacité des flux de travail d'IA de Catena ou du succès de l'engagement client de Finn de Bunq, et intégrer des idées similaires. D'autre part, ces nouveaux entrants pourraient devenir des concurrents redoutables dans certains segments.