Guide complet des chatbots bancaires en 2025

‍Les chatbots IA sont partout aujourd’hui – et à mesure qu’ils deviennent plus robustes et sécurisés, ils gagnent en popularité dans des secteurs comme la banque, la finance et l’assurance.

Fini les allers-retours interminables. Aujourd’hui, les agents LLM peuvent :

• Proposer des ventes additionnelles personnalisées
• Aider les employés grâce à l’analyse et la recherche d’informations
• Traiter les paiements
• Ouvrir des comptes
• Résoudre les problèmes des clients

Des chatbots pour l’assurance aux chatbots IT, le secteur bancaire transforme en profondeur sa façon de communiquer, de se développer et de servir ses clients.

Nous déployons des chatbots depuis plusieurs années – nous connaissons donc bien les bonnes pratiques. Plongeons ensemble dans les spécificités des chatbots bancaires.

Qu’est-ce qu’un chatbot bancaire ?

Les chatbots bancaires alimentés par l’IA utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux questions des clients en temps réel. Ils gèrent des tâches comme répondre aux demandes sur les comptes, traiter des transactions et guider les utilisateurs dans les services bancaires.

Applications des chatbots dans la banque

Support client

C’est évident : les chatbots permettent de répondre instantanément aux questions courantes, comme le solde du compte, l’historique des transactions ou les horaires d’ouverture des agences.

Les meilleurs chatbots bancaires utilisent le RAG, ce qui leur permet d’accéder à des informations en temps réel issues des bases de connaissances de la banque.

Alertes de fraude

Les chatbots excellent dans le traitement de grandes quantités de données et la communication des changements. Ils peuvent surveiller les transactions pour détecter des activités suspectes et envoyer des alertes en temps réel.

En complément, ils peuvent guider les clients pour sécuriser leur compte, par exemple en bloquant une carte ou en modifiant un mot de passe.

Conseils budgétaires personnalisés

Plutôt que de donner des conseils d’investissement directs, les chatbots analysent les habitudes de dépenses et proposent des recommandations générales de gestion de budget ou des rappels.

Par exemple, ils peuvent repérer les catégories de dépenses élevées et recommander des stratégies d’épargne. Une personne dépensant beaucoup en livraisons le soir pourrait se voir proposer d’essayer un service de kits repas prêts à cuisiner.

Aide aux paiements et transactions

Les chatbots facilitent le paiement de factures ou les virements en vérifiant de façon sécurisée l’identité de l’utilisateur et en traitant les demandes via les systèmes de transaction de la banque. Ils peuvent aussi mettre en place des paiements récurrents avec l’accord de l’utilisateur.

Gestion de compte

Pour toutes les petites tâches dont les clients ont besoin d’aide, il existe un chatbot capable de s’en charger.

Les chatbots peuvent aider les utilisateurs à mettre à jour les informations de leur compte, comme changer leurs coordonnées ou configurer des notifications. Ils guident les clients à chaque étape, tout en respectant les protocoles de sécurité.

Présélection de prêt

Les chatbots aident les clients à vérifier leur éligibilité à un prêt en recueillant des informations de base comme les revenus et l’historique de crédit.

Ils peuvent aussi expliquer les produits de prêt et guider les utilisateurs dans la complétion des formulaires de demande.

Support interne aux employés

Pour le personnel bancaire, les chatbots simplifient les processus internes en répondant aux questions RH, en fournissant une assistance informatique ou en aidant à retrouver des politiques dans les bases de connaissances internes. Cela libère les ressources humaines pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Collecte de retours clients

Les chatbots réalisent des sondages rapides ou recueillent des avis à la fin des échanges en posant des questions ciblées et accessibles. Cette fonctionnalité simple d’un chatbot de support client aide les banques à mesurer la satisfaction et à identifier les axes d’amélioration.

Génération de leads

Les chatbots accueillent les prospects sur les sites ou applications bancaires en répondant aux premières questions sur des produits comme les cartes de crédit ou les prêts immobiliers.

Ils collectent les coordonnées et qualifient les prospects pour un suivi par les équipes commerciales. Un chatbot de génération de leads est l’un des outils les plus courants pour développer un tunnel de vente optimisé par l’IA.

Exemples de chatbots bancaires

Les meilleurs chatbots financiers sont précis, complets et clairs dans leurs échanges. Ils comblent un besoin grâce à une IA bien placée, et sont accessibles via des sites web ou des applications de messagerie.

Voici quelques-uns de nos chatbots bancaires préférés, utilisés pour des tâches financières concrètes.

Erica de Bank of America

Le chatbot financier le plus connu, Erica de Bank of America, a été un pionnier dans ce domaine.

Véritable référence, ce bot a enregistré plus de 2 milliards d’interactions depuis son lancement en 2018 – et l’équipe data science de BofA a apporté plus de 50 000 améliorations à Erica pour affiner ses performances.

Les tâches les plus courantes d’Erica incluent : suivi des abonnements, conseils sur les habitudes de dépenses, informations sur les dépôts, recherche de numéros de compte ou de routage, et aide pour les virements et paiements de factures.

« Erica agit à la fois comme concierge personnel et centre de contrôle pour nos clients », explique Nikki Katz, responsable du digital chez Bank of America. « Erica accompagne les clients où qu’ils soient et quand ils en ont besoin, devenant un véritable guide à leurs côtés. »

Eva de HDFC Bank

Premier chatbot bancaire IA en Inde, Eva de HDFC Bank transforme la banque rurale.

Lancée sur le portail Digital Seva de CSC, Eva accompagne plus de 127 000 entrepreneurs locaux (VLE), en fournissant des services bancaires essentiels aux clients des zones semi-urbaines et rurales.

Eva offre aux VLE un accès 24h/24 à des informations fiables sur les produits, processus et supports de formation. Elle facilite l’ouverture de comptes, la génération de leads pour les prêts et le support client, tout en préparant les VLE à la certification de Correspondant d’Affaires (BC).

Amex Bot d’American Express

Le Amex Bot pour Facebook Messenger aide les titulaires de carte à gérer leur compte. Les utilisateurs peuvent :

• Demander des mises à jour en temps réel sur leur solde
• Consulter leurs points Membership Rewards
• Consulter instantanément les opérations en attente
• Lier leur carte à Facebook pour effectuer des paiements
• Être mis en relation avec le support client si besoin

Le Amex Bot est un parfait exemple de chatbot financier spécifique à un canal – il transforme Messenger en un outil financier puissant, offrant aux titulaires de carte des informations et un accès faciles à leur compte.

Decision Intelligence de Mastercard

Decision Intelligence Pro de Mastercard utilise l’IA générative pour révolutionner la détection de la fraude. Comment ?

En analysant un trillion de points de données en moins de 50 millisecondes, il évalue les liens entre comptes, commerçants et appareils pour estimer le risque d’une transaction.

Leur système avancé améliore les taux de détection de fraude jusqu’à 300 % tout en réduisant de plus de 85 % les faux positifs.

Decision Intelligence montre que les systèmes d’IA ne servent pas qu’aux échanges avec les clients – ils aident aussi les banques à analyser les données, optimiser les validations de transactions et renforcer la sécurité.

Avantages des chatbots bancaires

1. Meilleure détection de la fraude

Les chatbots peuvent s’intégrer aux systèmes de détection de fraude pour fournir des alertes et une assistance en temps réel.

Ils analysent le comportement des clients, signalent les transactions inhabituelles et invitent les utilisateurs à confirmer ou à signaler toute activité suspecte.

2. Conseils financiers hyper-personnalisés

En analysant l’historique des transactions et le comportement financier d’un client, les chatbots peuvent offrir des conseils personnalisés : astuces pour gérer son budget, opportunités d’épargne ou suggestions d’investissement.

Par exemple, si un client achète souvent du café, le chatbot pourrait recommander une carte de crédit offrant des récompenses en cashback pour les restaurants et les cafés.

3. Parcours d’intégration simplifié

Les chatbots simplifient l’onboarding en guidant les utilisateurs lors du dépôt de documents, de la création de compte et en répondant aux questions fréquentes.

Ils peuvent fournir des réponses instantanées, garantir la conformité avec les exigences KYC (Know Your Customer) et rendre l’expérience fluide et intuitive.

4. Apprentissage adaptatif = amélioration continue

Les chatbots bancaires utilisent souvent une IA qui apprend des interactions avec les clients. Au fil du temps, ils affinent leurs réponses, s’adaptent aux nouveaux produits bancaires et anticipent mieux les besoins des utilisateurs.

Un chatbot peut ainsi apprendre que les clients demandent souvent les avantages des comptes épargne, puis commencer à proposer de manière proactive des plans d’épargne personnalisés.

Risques liés aux chatbots dans la banque

Limites pour les situations à haut risque

Même si les systèmes d’IA peuvent accomplir de nombreuses tâches, la supervision humaine reste indispensable pour les activités à haut risque, comme l’approbation de prêts, les enquêtes sur la fraude ou les transferts de fonds importants.

L’IA peut assister les employés dans leurs tâches, mais elle ne remplace pas le jugement humain nécessaire pour les décisions de haut niveau.

Risques liés à la confidentialité des données

Pour limiter les risques liés à la sécurité des données, les banques doivent utiliser des plateformes de chatbot dotées d’un chiffrement robuste et conformes aux réglementations sur la confidentialité – comme la conformité RGPD et la certification SOC 2.

Des fonctionnalités et processus comme les audits de sécurité réguliers et le contrôle d’accès basé sur les rôles sont également essentiels pour intégrer l’IA dans les domaines à haut risque. Votre équipe doit disposer d’outils garantissant une transparence totale sur toutes les actions et décisions du chatbot, ainsi que de protocoles pour les vérifier régulièrement.

Les employés devront aussi être formés à l’utilisation appropriée des outils d’IA : quand les utiliser pour aider à la prise de décision, comment ils fonctionnent, et comment interagir avec la machine.

Beaucoup de nos clients trouvent particulièrement utile d’avoir une équipe dédiée à la réussite client – notre équipe CSM accompagne les clients dans les démarches de conformité, en assurant la sécurité des données tout au long de la création, du déploiement et du suivi.

Comment mettre en place un chatbot bancaire

Déployer un chatbot IA dans le secteur financier peut sembler complexe, mais retarder son adoption, c’est risquer de prendre du retard dans un secteur très concurrentiel. Dans un domaine aussi stratégique que la finance, votre équipe devra créer un chatbot sur mesure pour vos services spécifiques.

Pour garantir le succès, il est essentiel de répondre aux besoins et défis propres aux services financiers tout en tirant le meilleur parti de l’IA.

Voici comment commencer :

1. Définir vos objectifs

Précisez ce que vous attendez de votre chatbot. Doit-il répondre aux questions courantes des clients, aider à la détection de fraude complexe, ou automatiser la conformité entre plusieurs services ?

Les chatbots bancaires peuvent aller au-delà du support client – ils peuvent aussi assister les équipes internes dans l’analyse de marché, les vérifications réglementaires ou l’évaluation des risques de transaction.

Vos objectifs détermineront si vous avez besoin d’un bot orienté client, d’un assistant interne pour les processus, ou d’un agent IA multifonction.

2. Choisir une plateforme

Choisir une plateforme adaptée au secteur financier est crucial. Les meilleures plateformes de chatbot permettent de commencer gratuitement, pour tester leurs outils. À rechercher :

• Conformité réglementaire : Assurez-vous que la plateforme respecte les réglementations financières telles que PCI DSS, RGPD ou les normes bancaires locales.
• Capacités d’intégration : Elle doit pouvoir se connecter à vos systèmes bancaires principaux, logiciels de détection de fraude, CRM et passerelles de paiement.
• Fonctionnalités de sécurité : Chiffrement avancé, authentification multi-facteurs et gestion des accès par rôle sont indispensables pour protéger les données financières.
• Personnalisation : choisissez une plateforme qui vous permet d’ajuster précisément les fonctionnalités du chatbot selon les besoins de votre organisation.

3. Construisez votre chatbot

Assurez-vous que le chatbot est entraîné sur des données et scénarios propres au secteur, comme :

• Détecter les anomalies dans les transactions pour prévenir la fraude.
• Aider les clients pour des conseils en investissement ou des demandes de prêt.
• Automatiser la gestion des comptes, comme la consultation de solde ou la mise en place de paiements récurrents.

Intégrez des bases de connaissances sur les produits bancaires, la réglementation financière et les tendances du marché pour faire du chatbot une ressource fiable, aussi bien pour les utilisateurs que pour les équipes.

4. Intégrez les outils et systèmes essentiels

Dans la finance, des intégrations fluides sont déterminantes pour l’efficacité du chatbot. Les systèmes clés à intégrer incluent :

• Plateformes de détection de fraude : Des outils comme ThreatMetrix pour signaler les activités suspectes.
• CRM : Salesforce ou HubSpot pour la gestion des interactions clients.
• Outils de conformité : Suivi et rapports automatisés pour les audits réglementaires.
• Plateformes de données de marché : APIs pour obtenir en temps réel les prix des actions, devises ou matières premières.

Ces intégrations garantissent que votre chatbot fournit des informations fiables et exploitables.

5. Testez et améliorez en continu

Les chatbots financiers évoluent dans des environnements à forts enjeux où les erreurs peuvent nuire à la confiance. Testez-les rigoureusement avec des cas limites, comme :

• Des schémas de transactions inhabituels pour la détection de fraude.
• Des questions de conformité ambiguës.
• Des processus complexes en plusieurs étapes, comme les demandes de prêt immobilier ou les recommandations en gestion de patrimoine.

Utilisez des tests de résistance pour évaluer les performances du chatbot lors des pics d’activité, comme pendant la période fiscale ou en cas de volatilité des marchés.

6. Déployez et surveillez

Une fois en production, surveillez la performance du chatbot grâce à l’analytique. Les indicateurs clés pour les chatbots financiers incluent :

• La précision des réponses aux questions complexes.
• Les taux de détection de fraude et la réduction des faux positifs.
• Les scores de satisfaction client et l’évolution des retours.

Mettez en place des boucles de retour automatisées pour améliorer en continu, afin que le chatbot évolue avec les changements réglementaires, les nouveaux besoins clients ou l’arrivée de nouveaux services financiers.

Déployez un chatbot bancaire sécurisé cette année

Les entreprises financières utilisent les chatbots IA pour automatiser les processus, détecter la fraude et fournir des conseils financiers personnalisés – tout en renforçant la confiance des clients et l’efficacité opérationnelle.

Botpress est une plateforme de niveau entreprise pour créer des chatbots et agents IA sécurisés et évolutifs, adaptés à la finance.

Grâce à des intégrations avancées, des outils pensés pour les développeurs et des fonctionnalités de conformité robustes, vous pouvez simplifier vos processus et offrir un service exceptionnel.

Commencez à créer dès aujourd’hui. C’est gratuit.

Ou contactez notre équipe commerciale pour commencer.

FAQ

1. Comment les chatbots s’adaptent-ils aux nouvelles réglementations bancaires selon les pays ?

Les chatbots s’adaptent aux nouvelles réglementations bancaires dans différents pays grâce à des moteurs de règles modulaires et une logique de conformité régulièrement mise à jour. Tant que la plateforme permet la mise à jour des connaissances et le contrôle des données via API, les équipes conformité peuvent effectuer des ajustements spécifiques à chaque juridiction sans redéployer le bot.

2. Ai-je besoin d’une équipe de développement interne pour créer un chatbot bancaire ?

Vous n’avez pas besoin d’une équipe de développement interne pour créer un chatbot bancaire si vous utilisez une plateforme low-code comme Botpress, qui propose des outils en glisser-déposer. Cependant, pour des intégrations plus avancées (par exemple avec les systèmes bancaires centraux), il est recommandé de disposer de ressources techniques.

3. Quel niveau de personnalisation est possible pour un chatbot dédié à un service bancaire de niche ?

Pour un service bancaire de niche, la personnalisation est très poussée : vous pouvez définir des parcours uniques, appliquer des modèles de langage naturel spécifiques au domaine, personnaliser l’image de marque et connecter le bot à des systèmes propriétaires via API ou SDK. Cela permet au chatbot d’offrir des interactions personnalisées et conformes à la réglementation, adaptées à une niche bancaire précise.

4. Comment les chatbots bancaires stockent-ils et traitent-ils les informations sensibles des utilisateurs ?

Les chatbots bancaires stockent et gèrent les informations sensibles des utilisateurs via des canaux de données sécurisés (en transit et au repos), un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et des journaux d'audit détaillés. Les principales plateformes sont conformes aux normes SOC 2, ISO 27001 et RGPD, garantissant ainsi la confidentialité et la traçabilité des données au sein de l'infrastructure.

5. Les chatbots peuvent-ils gérer plusieurs profils clients (par exemple, banque professionnelle et personnelle) au cours d’une même session ?

Oui, les chatbots peuvent gérer plusieurs profils clients, comme la banque professionnelle et personnelle, au cours d'une même session en segmentant les utilisateurs selon le contexte de saisie ou les données CRM associées. Le bot adapte alors ses propositions et ses parcours décisionnels en temps réel selon le profil actif de l'utilisateur.