L’intelligence artificielle redéfinit les modèles opérationnels du secteur financier, cette matinée propose un temps d’échange entre grands acteurs bancaires et fintechs autour des usages concrets de l’IA. Au-delà du discours prospectif, l’objectif est de confronter les expériences de terrain : ce qui fonctionne, ce qui freine encore l’adoption, et les conditions de réussite d’une transformation IA a l’echelle d’une institution. La session illustrera également la complémentarité entre grands groupes et fintechs, notamment sur des cas d’usage à forte valeur ajoutée comme l’allocation financière augmentée par l’IA. Elle ouvrira enfin sur les enjeux de gouvernance et les prochaines étapes de maturité de l’ecosysteme. Un format pense pour des enseignements directement actionnables par les participants.

Table ronde 1 : Retours d’expériences des institutions financières qui positionnement l’IA au coeur de leur transformation (stratégie et implémentation)

  • Partager les stratégies de déploiement de l’IA adoptées par les institutions financières (choix build/buy/partner, cas concrets en Finance, Immobilier, Règlementaire, etc. déclinés dans l’organisation, priorisation des cas d’usage) et les arbitrages organisationnels associés.
  • Identifier les freins concrets rencontrés lors de l’implémentation (gouvernance des données, dette technique, adhésion des équipes, conformité réglementaire) et les leviers ayant permis de les surmonter.
  • Dégager les facteurs clés de succès d’une transformation IA à l’échelle : montée en compétences des équipes, mesure du ROI et passage du POC à l’industrialisation.

Table ronde 2 : Les institutions financières et fintechs collaborent pour faire de l’IA un vecteur de croissance : le cas de l’allocation financière

  • Illustrer les modèles de collaboration entre institutions financières et fintechs sur l’allocation financière augmentée par l’IA, à travers des cas d’usage sur la détection de signaux, la construction et gestion de portefeuille, et la gestion du risque de portefeuille.
  • Démontrer l’apport de l’IA sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’allocation, du processus d’investissement/trading jusqu’à l’efficacité opérationnelle et aux interfaces et parcours utilisateurs proposés aux clients finaux.
  • Analyser les conditions de réussite de ces partenariats (intégration technique, partage de la donnée, répartition de la valeur) ainsi que les enjeux de régulation propres à l’allocation pilotée par IA (explicabilité, supervision, protection des investisseurs).