Revue Annuelle de la Banque Mondiale 2026: Comment l'IA et la Précision Définissent l'Avenir de la Banque

L'avenir de la banque est façonné par des forces que peu de gros titres capturent avec précision. Il serait facile de penser que ces dernières années ont été une année médiocre dans le secteur bancaire compte tenu des gros titres sur les licenciements et les préoccupations concernant le ralentissement économique. En fait, les banques ont établi des records après records sans beaucoup d'attention préalable ou d'éclat. Comme détaillé dans la Revue Annuelle de la Banque Mondiale de McKinsey, l'industrie a atteint 5,5 billions de dollars de revenus en 2024, mais les marchés restent sceptiques quant à la durabilité. Naviguer ce changement exige une consultation en stratégie IT pointue et la volonté de repenser les approches héritées.

Ce rapport est une entreprise conjointe de Darius Imregun, Ido Segev, Jon Steitz, Klaus Dallerup, Marti Riba, Miklos Dietz, Pradip Patiath et Saptarshi Ganguly et est l'opinion de la Pratique des Services Financiers. L'argent médiatisé par le système bancaire mondial, que ce soit par des banques traditionnelles ou des fournisseurs non bancaires, a augmenté de 122 billions, ou environ 40 pour cent, porté par la richesse mondiale des ménages et des institutions. Les revenus des banques qui ont survécu aux coûts de risque étaient un record de 5,5 billions de dollars en 2024, ce qui a contribué au revenu net élevé dans le secteur, la valeur la plus élevée de toute industrie. Néanmoins, les marchés de capitaux ne sont pas encore convaincus du potentiel de création de valeur par les banques: La performance du secteur bancaire est principalement inférieure de 70 pour cent à la moyenne de tous les autres secteurs.

Pourquoi le décalage?

La performance récente des banques a été soutenue par de bonnes conditions, à savoir le pic du cycle de richesse international, des marges de revenus exceptionnellement élevées due à des taux d'intérêt élevés et des coûts de risque faibles, mais ces vents arrière sont connus pour s'estomper. La rentabilité des capitaux propres couvre à peine le coût du capital. Le ratio cours/valeur comptable dans l'industrie est de 1, ce qui est inférieur de 67 pour cent à celui d'autres industries.

Après que le secteur bancaire ait connu une forte croissance ces dernières années, il existe une possibilité de retour à la moyenne, de croissance réduite et de pression croissante sur la rentabilité. Pour intercepter la nouvelle courbe de croissance, les banques doivent changer leur modèle d'exploitation de méthodes traditionnelles usées pour créer de la valeur, vers des stratégies plus exigeantes qui créent de la valeur.

Non seulement le retour probable à la moyenne sera soutenu par des facteurs macroéconomiques, y compris les changements de taux d'intérêt et de démographie, mais aussi par la perturbation induite par le développement de l'IA et la technologie blockchain, l'augmentation de la concurrence par des entités non bancaires, y compris les fintechs, et le changement des attentes des clients. Les banques doivent aller au-delà des méthodes traditionnelles qu'elles ont utilisées au fil du temps pour se concentrer sur des stratégies de précision créant de la valeur dans des environnements plus exigeants pour capturer la prochaine courbe de croissance.

Les stratégies actuelles ont échoué

Plus de 600 milliards de dollars par an sont dépensés par les banques en technologie, mais la productivité est faible. La segmentation générale des clients n'a pas porté ses fruits. En termes d'efficience du capital, il n'y a pas suffisamment de réaffectations globales et d'ajustements de bilan larges. Courir après l'échelle par des accords de fusion-acquisition et rien de plus n'a pas porté ses fruits. Les banques ont besoin de nouvelles solutions pour prospérer. Les stratégies autrefois macro-orientées et axées sur l'échelle garantissaient autrefois la résilience, mais plus maintenant. Le principal facteur de différenciation est la précision, qui distingue entre les précurseurs et les retardataires dans l'industrie bancaire et apporte un changement dans la courbe de performance de l'industrie.

La boîte à outils de précision

La boîte à outils de précision, qui s'applique aux grandes et petites banques, transforme la stratégie dans quatre domaines clés:

• Technologie: Devenir chirurgical dans les investissements technologiques ayant le plus d'impact, même en IA agentique et générative, en tirant parti des solutions technologiques avancées en IA tout en réduisant les investissements qui n'améliorent pas les flux de travail, l'expérience client ou les modèles d'affaires
• Le nouveau consommateur: Plus de segmentation large, mais individualisation (un segment de consommateur de un), offrant un accès hyperpersonnalisé et axé sur les données aux produits et services qui se font aimer des clients à une époque de loyauté diminuée
• Efficience du capital: Plus de réaffectations massives, mais faire des millions de petites optimisations basées sur les données

En 2024, le secteur bancaire a continué à décoller. Le rythme d'augmentation des fonds circulant dans le système bancaire a toujours été plus élevé que la croissance économique générale. Les fonds intermédiés par le système bancaire mondial, les banques conventionnelles mais aussi les fournisseurs non bancaires, ont augmenté à un rythme bien plus élevé que le PIB mondial (7,0 pour cent par an en moyenne, comparé à 4,8 pour cent). Cette tendance a été causée par des taux d'intérêt élevés, des économies pendant la pandémie de COVID-19 causées par les stimulations gouvernementales et les changements d'habitudes de consommation et la forte activité d'investissement, qui a canalisé encore plus d'argent via les banques et les gestionnaires d'actifs, ajoutant au volume de fonds qu'ils intermédient. En même temps, les fonds de détail gérés par des institutions financières croissaient de 6,0 pour cent par an et les fonds institutionnels croissaient de 7,7 pour cent par an. Les banques dans le système bancaire ont connu la croissance la plus rapide en raison de la capitalisation du système bancaire sous forme de fonds, qui ont augmenté de 17,2 pour cent par an, une indication de la force croissante du rôle du capital privé sur les marchés mondiaux. Des innovations comme la tokenisation des actifs et les contrats intelligents accélèrent encore cette tendance en débloquant des liquidités et en automatisant les accords dans des classes d'actifs auparavant inaccessibles. La richesse mondiale des ménages et des institutions est un sous-groupe de fonds intermédiés qui ont été sur une tendance croissante qui a contribué à la croissance des revenus dans l'industrie bancaire. Au cours des cinq dernières années, la richesse mondiale a été supérieure à 350 pour cent du PIB nominal. De plus, le capital distribuable ou le flux de trésorerie disponible pour les actionnaires, créé par les banques en 2021-24, est énorme comparé à la somme d'autres industries. Les actionnaires ont obtenu une part énorme, mais les banques ont accumulé des réserves historiquement importantes comme investissements et acquisitions possibles.

Les banques se sont-elles préparées pour l'avenir?

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Les banques, qui luttent déjà contre des revenus déclinants, ont désespérément besoin d'améliorations de productivité, et les solutions d'IA et d'apprentissage automatique peuvent l'offrir. Pour un regard plus approfondi sur la façon dont l'apprentissage automatique stimule déjà l'optimisation des revenus, consultez notre guide sur la maximisation des rendements bancaires avec l'IA et l'apprentissage automatique. Néanmoins, l'IA est à double tranchant, et elle n'est pas seulement susceptible d'introduire des économies de coûts mais aussi des perturbations. L'IA agentique en particulier peut transformer radicalement l'industrie bancaire, et pas toujours à l'avantage de l'industrie dans son ensemble. Elle peut générer des efficiences et une nouvelle valeur client jamais vues auparavant, mais à moins que les banques n'agissent de manière décisive pour s'y adapter, elle va cannibaliser les pools de profits traditionnels.

Étant donné que ce sont encore des stades infantiles de l'IA agentique et générative, c'est seulement maintenant que la précision chirurgicale, soutenue par la consultation et la stratégie technologique, est nécessaire pour découvrir où ces technologies peuvent réellement gagner de l'argent, et non pas investir lourdement en elles à cause du FOMO.

Scénarios d'impact de l'IA

Deux facteurs importants détermineront la taille de l'impact de l'IA sur la banque, à savoir dans quelle mesure les banques peuvent devenir entièrement agentiques avec des services IT IA-first et dans quelle mesure elles peuvent réduire radicalement le coût des opérations, et dans quelle mesure les clients utilisent l'IA pour gérer leurs fonctions financières. Il y a neuf scénarios qui sont décrits avec l'aide de notre analyse. Dans le cas moyen, comme nous calculons, une probabilité de 30 pour cent que le scénario se produise, l'IA transforme radicalement l'activité bancaire, ainsi que le comportement des consommateurs. D'autres situations semblent moins probables. À titre d'illustration, le scénario C3, où les consommateurs délèguent l'ensemble du processus de prise de décision financière aux agents d'IA et les banques réduisent leurs effectifs à des niveaux drastiques, est conditionné par deux aspects irréalistes qui ne peuvent pas se produire à moyen terme: l'acceptation d'agents agissant de manière autonome au nom des clients et la capacité de l'IA à prendre des décisions au niveau senior. Néanmoins, même si les consommateurs fournissent toujours l'approbation finale pour les transactions effectuées par des agents d'IA, ce qui signifie qu'ils ne sont pas complètement autonomes, ce modèle provoquera une perturbation significative de l'industrie, comme dans notre cas central. Le moment de la perturbation est incertain. Cependant, nous croyons que nous aurons un modèle d'affaires agentique breakout dans les trois à cinq prochaines années qui apportera un point de basculement.

Économies de coûts et érosion des profits

Alors que l'IA se déploie dans le secteur bancaire, elle entraînera des réductions brutes de coûts pouvant atteindre 70 pour cent dans certains domaines. Étant donné que ces économies seront partiellement compensées par des coûts technologiques croissants, nous prévoyons une réduction globale de 15 à 20 pour cent de la base de coûts agrégée des banques. À long terme, l'IA érodera la rentabilité bancaire alors que les consommateurs commencent à utiliser des agents d'IA pour rationaliser leurs finances (comme transférer automatiquement des dépôts vers des comptes mieux rémunérés), rendant les clients moins inertes et transformant l'économie de l'industrie.

C'est suffisant pour rendre les rendements moyens inférieurs au coût du capital. Les impacts ne seront pas vécus également. En utilisant leur avantage, les pionniers de l'IA peuvent réaliser une augmentation de quatre points de pourcentage du rendement des capitaux propres tangibles (ROTE), en réinventant des modèles et en capturant de la valeur. D'autre part, les concurrents lents subiront probablement des profits réduits à long terme.

L'IA perturbe la relation entre clients et banques, construisant des exigences sur des expériences de personnalisation pilotée par l'IA fluides, particulièrement chez les générations plus jeunes. Les clients sont plus numériques, moins fidèles et plus conscients dans leur sélection de fournisseurs de services financiers.

Le parcours de décision du consommateur

Une fois qu'un consommateur est incité à rechercher un produit financier, le parcours de décision du consommateur (CDJ) commencera généralement par l'ensemble de considération initiale (ICS), ou le premier ensemble de banques que le consommateur considère. Le consommateur passe ensuite à l'évaluation active où les banques peuvent être ajoutées ou éliminées. Ce voyage peut également inclure une boucle de fidélité où les clients achètent de nouveaux produits auprès de la banque sans regarder d'autres alternatives, mais c'est beaucoup moins probable de nos jours. Il y a une transformation du CDJ des achats bancaires. Aux États-Unis, seulement 4 pour cent des nouveaux titulaires de carte de crédit sélectionnent leur fournisseur actuel de carte de crédit sans l'avoir comparé auparavant à d'autres, comparé à 10 pour cent en 2018. Les comptes chèques américains sont encore plus impressionnants, avec les ouvertures de boucles de fidélité représentant 4 pour cent contre 25 pour cent en 2018. Plutôt, les clients accordent plus de poids aux premières banques qu'ils considèrent pendant leur processus d'achat, ce qui implique que toute banque capable de développer une notoriété appropriée sera capable d'entrer dans l'ICS et d'être placée dans la bonne position pour réussir.

Clés pour entrer dans l'ensemble de considération initiale

Les banques les plus susceptibles de tomber dans l'ICS ont tendance à être excellentes dans quatre aspects principaux:

• devenir très conscient, par exemple en dépensant des ressources médiatiques où cela aura le plus d'effet
• inciter à l'action, par exemple en utilisant la précision pour multiplier les recommandations de bouche à oreille, par exemple programmes de parrainage basés sur les données
• faire correspondre le message avec ce que les clients valorisent
• susciter la préférence par la primauté Le fait qu'une banque soit la banque primaire d'un consommateur (c'est-à-dire que la banque a déposé la majorité de ses fonds...

La prochaine courbe de croissance de l'industrie bancaire ne sera pas déterminée par l'échelle mais par la précision. Les leaders qui incorporent la précision dans leurs plans englobant les technologies, l'interaction client, le déploiement de capital et les fusions et acquisitions obtiendront des récompenses disproportionnées, tandis que les concurrents lents qui restent attachés au playbook précédent tomberont. Le Forum Économique Mondial a de même mis en avant la précision comme l'avantage concurrentiel déterminant pour les institutions financières naviguant dans la perturbation technologique et les attentes changeantes des consommateurs. La précision n'est pas seulement une stratégie dans cette nouvelle ère, mais aussi le chemin vers la croissance rentable. Pour autant que les banques soient capables d'utiliser la boîte à outils de précision efficacement, en s'associant avec des services IT IA-first à cycle complet où nécessaire, l'énorme écart de valorisation dans le secteur peut commencer à se combler, laissant les banques qui le font correctement avec une création de valeur réelle.

Darius Imregun est partenaire dans le bureau de Boston, où Saptarshi Ganguly, Ido Segev et Saptarshi Ganguly sont des partenaires seniors. Jon Steitz est un partenaire senior basé dans le bureau de la Bay Area, Klaus Dallerup est un partenaire senior basé dans le bureau de Copenhague, Marti Riba est un partenaire basé dans le bureau de Barcelone et Miklos Dietz est un partenaire senior basé dans le bureau de Vancouver. Pradip Patiath est le partenaire senior du bureau de Miami avec Suhas Gudhe travaillant comme partenaire associé dans le même bureau, Michael Kirchner comme partenaire associé dans le bureau de New York et Valeria Laszlo comme experte senior en capacités et insights dans le bureau de Budapest.

Contributeurs supplémentaires

Les auteurs aimeraient également reconnaître la contribution des collègues suivants à ce rapport: Partenaires et partenaires seniors: Amit Garg, Dan Williams, David Remley, Federico Berruti, Felicia Tan, Felipe Costa, Felipe Villarreal, Fernando Ferrari-Haines, Fuad Faridi, Ishaan Seth, James Kaplan, Javier Martinez Arroyo, Jonathan Godsall, Joydeep Sengupta, Marukel Nunez Maxwell, Max Flototto, Paul Maia, Renny Thomas, Roberto Marchi, Roger Rudisuli Collègues analytiques et de solutions: Anubhav Das, Belian Kiss-Borlase, Blanka Koji, Csanad Kortvelyessy, Debopriyo Bhattacharyya, Enrique Briega, Garima Ailawadhi, Istvan Rab, Jay Datesh, Luca Pato, Mayar Abdelaziz, Nurzhan Onashabay, Rauhan Nazir, Sanjana Agarwal, Sergey Khon, Shikha Gupta, Tanuj Sachdeva et Urvashi Jain En tant que membres d'équipage: Annie Tan, Anouk Frieden, Eszter Teszarik, Gretal Tang, Julia Shamayskaya, Lisa Kondo, Mark Staples, Matt Cooke, Matteo Camera, Polina Skladneva, Pomponia Orehoczki, Roberto Truque et Teresa Diviu Les auteurs aimeraient également remercier les analystes bancaires et experts suivants; Brian Foran et John McDonald de Truist Securities; Guy Moszkowski, cofondateur d'Autonomous Research US et maintenant conseiller senior; Mathias Nielsen de Nordea; et Mike Mayo...