IA générative pour la banque durable – Réduire l’empreinte carbone et promouvoir des dépenses écologiques

IA générative pour une banque durable - Réduire l'empreinte carbone et encourager des dépenses écologiques

Introduction

“La Terre dispose de suffisamment de ressources pour nos besoins, mais pas pour notre avidité.” – Mahatma Gandhi

Face à la crise climatique croissante, les individus et les institutions reconnaissent de plus en plus la nécessité de réduire les émissions de carbone et d’adopter des pratiques plus durables. Les banques, en tant qu’intermédiaires financiers avec une large base de clients, sont dans une position unique pour encourager et inciter les comportements écologiques chez leurs clients. L’intelligence artificielle génératrice (IA), avec sa capacité à analyser les données, à fournir des recommandations personnalisées et à faciliter l’engagement, offre un outil puissant aux banques pour aider leurs clients à réduire l’empreinte carbone de leurs transactions de dépenses.

Cet article explore quelques cas d’utilisation où l’IA génératrice peut permettre aux clients des banques de faire des choix écologiques et permettre également aux banques d’offrir des incitations pour des comportements durables. Il fournit également une architecture de référence utilisant les services AWS pour la création d’une application bancaire durable pour ces cas d’utilisation.

I. Analyse des données et aperçus

L’IA génératrice peut initier le parcours vers la réduction de l’empreinte carbone en réalisant une analyse complète de l’historique des transactions d’un client. Elle peut classer les dépenses dans différentes catégories d’empreinte carbone, telles que les transports, l’alimentation et l’énergie. Ce faisant, elle offre une image claire de l’impact environnemental le plus important des habitudes de dépenses d’un client.

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Par exemple, l’IA peut identifier que l’utilisation fréquente d’un service de covoiturage contribue de manière significative à l’empreinte carbone d’un client. Armées de cette connaissance, les banques peuvent fournir des recommandations personnalisées pour réduire cet impact, telles que suggérer le covoiturage, l’utilisation des transports en commun ou le passage aux véhicules électriques.

II. Recommandations personnalisées

L’IA génératrice peut fournir aux clients des recommandations concrètes adaptées à leurs habitudes de dépenses. Ces recommandations vont au-delà des conseils généraux et sont ancrées dans les transactions réelles du client, les rendant plus pertinentes et plus susceptibles d’être adoptées.

Imaginez un scénario où un client dîne souvent dans des restaurants réputés pour leurs fortes émissions de carbone. L’IA pourrait suggérer des options de restauration alternatives ayant un impact environnemental moindre ou encourager le client à opter pour des repas faits maison. Ces suggestions personnalisées permettent aux individus de faire des choix éclairés sans modifier radicalement leur mode de vie.

III. Suivi de l’empreinte carbone en temps réel

Pour véritablement influencer les comportements, l’IA génératrice peut calculer l’empreinte carbone de chaque transaction en temps réel. Cela signifie qu’à chaque fois qu’un client effectue un achat, il reçoit des informations immédiates sur l’impact environnemental de sa décision. Cette fonctionnalité peut être intégrée de manière transparente dans l’application bancaire d’un client, la rendant facilement accessible et opérationnelle.

Par exemple, lorsqu’un client achète un billet d’avion, l’IA peut calculer les émissions de carbone associées et les afficher aux côtés de la transaction. Cela sensibilise non seulement, mais encourage également les clients à envisager d’autres options de voyage avec des émissions plus faibles.

IV. Programmes d’incitation

L’une des façons les plus convaincantes pour les banques d’exploiter l’IA génératrice est de développer des programmes d’incitation à la dépense durable. Les clients qui réduisent activement leur empreinte carbone ou font des choix respectueux de l’environnement peuvent bénéficier de récompenses. Ces récompenses peuvent prendre différentes formes, telles que des remises en argent, des taux d’intérêt inférieurs sur les prêts ou des réductions sur les produits et services écologiques.

Imaginons un client qui utilise régulièrement les transports en commun plutôt que de posséder une voiture. Le système d’IA de la banque peut suivre ce comportement et récompenser le client en offrant des remises en argent ou des réductions sur les produits et services respectueux de l’environnement. Cela encourage non seulement un comportement durable, mais favorise également la fidélité des clients.

V. Intégration de la compensation carbone

Alors que la réduction des émissions de carbone est cruciale, il n’est pas toujours possible de les éliminer entièrement. L’IA génératrice peut suggérer des options de compensation carbone, permettant aux clients de compenser leurs émissions. Ces compensations peuvent impliquer des investissements dans des projets d’énergie renouvelable, le soutien à des efforts de reforestation ou le financement d’autres initiatives durables.

Les banques peuvent proposer une intégration transparente avec les fournisseurs de compensation carbone via leurs plateformes. Ainsi, les clients peuvent facilement calculer les émissions associées à leurs dépenses et choisir de les compenser directement via l’application ou le site Web de leur banque. C’est une façon pratique pour les individus de prendre la responsabilité de leur empreinte carbone.

VI. Gamification et engagement

Pour rendre les dépenses durables plus engageantes et agréables, l’IA générative peut gamifier le processus. En fixant des défis et des objectifs liés à la réduction du carbone, les clients peuvent gagner des points, des badges ou d’autres récompenses au fur et à mesure de leur progression. Par exemple, l’atteinte de jalons de réduction de l’empreinte carbone pourrait débloquer des récompenses supplémentaires ou une reconnaissance au sein de la communauté bancaire.

La gamification encourage non seulement les comportements respectueux de l’environnement, mais favorise également un sentiment de compétition et de réalisation chez les clients. Cela peut encore renforcer l’engagement et inspirer un engagement à long terme en matière de durabilité.

VII. Contenu éducatif

Éduquer les clients sur l’impact environnemental de leurs choix est un aspect crucial de la réduction des empreintes carbone. L’IA générative peut générer du contenu éducatif sur la vie durable, en fournissant aux clients des informations sur la manière dont les différents choix impactent l’environnement et comment ils peuvent apporter des changements positifs.

Par exemple, si un client fait souvent des achats en ligne, l’IA peut fournir des informations sur les émissions de carbone associées à la livraison et suggérer des moyens de réduire cet impact, tels que le choix d’options de livraison respectueuses de l’environnement ou la consolidation des commandes.

VIII. Rétroaction et suivi des progrès

L’IA générative peut offrir des commentaires continus sur les progrès d’un client dans la réduction de son empreinte carbone au fil du temps. En suivant et en visualisant leurs améliorations, les clients peuvent voir l’impact positif de leurs choix. Cette boucle de rétroaction peut être très motivante et encourager les clients à continuer de prendre des décisions écoresponsables.

Par exemple, un client qui est passé à un fournisseur d’énergie renouvelable peut voir comment ses émissions liées à l’électricité ont diminué au fil du temps. Cette représentation visuelle des progrès renforce l’importance de leurs choix durables.

IX. Construction communautaire

Les banques peuvent favoriser un sentiment de communauté parmi leurs clients en créant des forums en ligne ou des communautés où les individus peuvent partager leurs expériences et leurs astuces pour réduire leur empreinte carbone. L’IA générative peut faciliter les discussions et répondre aux questions liées à la durabilité.

Ces communautés offrent une plateforme aux clients pour se soutenir et s’inspirer mutuellement dans leurs parcours de durabilité. De plus, la banque peut participer activement à ces forums, en mettant en valeur son engagement envers la responsabilité environnementale.

X. Analyse prédictive

L’IA générative peut utiliser l’analyse prédictive pour anticiper les émissions de carbone futures potentielles en fonction des habitudes de dépenses d’un client et des données environnementales externes. Ce faisant, elle peut suggérer des actions préventives pour minimiser l’impact environnemental des achats à venir.

Par exemple, si l’IA prévoit que les prochaines vacances d’un client entraînent un niveau élevé d’émissions de carbone, elle peut recommander des options pour compenser ces émissions ou choisir des hébergements de voyage plus respectueux de l’environnement.

Architecture de référence AWS pour une application bancaire durable

Voici un bref aperçu de l’architecture AWS pour chaque composant fonctionnel :

1. Interface utilisateur :

Les clients peuvent accéder aux applications du monde entier à partir de plusieurs appareils (Web, Mobile, etc.) grâce aux services AWS suivants :

· Amazon Route 53 fournit un routage DNS pour accéder aux applications depuis Internet.

· Amazon CloudFront distribue des contenus statiques (vidéos, images) et récupère des réponses dynamiques (API) en utilisant le CDN d’Amazon pour une expérience client fluide.

· AWS Amplify est la plateforme de développement frontend et backend pour l’hébergement, l’authentification et le déploiement de fonctions serverless, pour les applications web et mobiles.

· AWS API Gateway permet la gestion des API et expose les microservices backend de manière sécurisée.

· AWS Lambda fournit une informatique serverless pour exécuter la logique backend en fonction des demandes.

2. Intégration des systèmes bancaires centraux (CBS) :

Dans le secteur bancaire, les principales sources de données internes sont les transactions bancaires en temps réel et les informations clients hors ligne stockées dans les bases de données centrales de la banque. Les services AWS suivants sont utilisés pour s’intégrer aux CBS afin de collecter des données pour différentes fonctionnalités :

· AWS DMS est utilisé pour répliquer les données hors ligne nécessaires à des fins d’analyse à partir des CBS vers AWS RDS (en fonction des besoins, d’autres BD adaptées peuvent être substituées).

· AWS Kinesis Firehouse capture les transactions bancaires pour les analyses en temps réel et les prévisions.

· Amazon S3 est un lac de données évolutif qui stocke toutes les données brutes provenant de différentes sources pour un traitement ultérieur.

3. Intégration de tiers:

Dans le secteur bancaire, les données de tiers proviennent principalement des applications SaaS et des fournisseurs tiers (comme Amenity, SASB et RepRisk pour la durabilité). Les services AWS suivants aident à intégrer ces données:

· Amazon AppFlow automatise la collecte et le catalogage des données provenant de différentes applications SaaS (comme Salesforce CRM).

· AWS Data Exchange permet de trouver et de s’abonner à plus de 70 ensembles de données sur la durabilité tels que l’environnement, le social et la gouvernance (ESG), les émissions, la météo et les satellites.

4. Transformation des données et traitement Big Data:

La transformation des données et le traitement Big Data sont nécessaires pour préparer les données pour la formation de modèles d’IA générative afin de générer des prédictions et des informations. Les services AWS suivants peuvent être utilisés:

· AWS Glue automatise la transformation des données brutes provenant du lac de données S3 et d’AWS RDS.

· Les données transformées sont stockées dans Amazon S3 pour les services AWS ultérieurs.

· Les données transformées sont également chargées dans Amazon Redshift pour les fonctionnalités d’analyse et d’informations.

· Amazon EMR est utilisé pour le traitement Big Data, l’analyse à l’aide d’algorithmes statistiques et les modèles prédictifs – pour trouver des schémas de dépenses, des comportements clients et des recommandations personnalisées.

· Amazon Athena est utilisé pour préparer les données pour les tableaux de bord analytiques à partir d’Amazon S3 et Redshift.

· Amazon DynamoDB (base de données No-SQL) stocke des données pour la gamification, le suivi des progrès, la création de communauté et la compensation carbone.

5. Services d’IA générative:

En utilisant les données sélectionnées et transformées, le service AWS SageMaker permet de développer, former, déployer et surveiller des modèles d’IA générative. Les fonctionnalités suivantes d’AWS SageMaker sont utilisées:

· Modèles de base (FMs), algorithmes intégrés d’Amazon SageMaker Jumpstart.

· Surveillance continue des sorties du modèle d’IA générative à l’aide d’Amazon SageMaker Model Monitor.

· Gestion de bout en bout du flux de travail ML (avec les pratiques CI/CD) à l’aide d’Amazon SageMaker Pipeline.

AWS a annoncé de nouveaux services d’IA générative tels que Amazon Bedrock, qui permet d’accéder à des FMs provenant d’Amazon et de principales entreprises d’IA comme AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta et Stability AI. Au moment de la rédaction de cet article, ces services sont en avant-première limitée et en attente de disponibilité générale. Lorsqu’ils seront disponibles, ces services pourront également être facilement intégrés à l’aide d’API.

6. Informations et notifications:

Les clients obtiennent des prédictions et des informations sous forme de tableaux de bord (scores, modèles de dépenses), de flux de travail (actions, statut) et d’alertes (notifications push, messages texte) en utilisant les services AWS suivants:

· Visualisations de données riches et tableaux de bord interactifs intégrés dans des applications Web et mobiles à l’aide des Amazon QuickSight Embedded Analytics.

· Amazon Step Functions pour la gestion et le déclenchement des flux de travail orchestrés.

· Amazon SNS pour la diffusion d’alertes et de notifications aux clients via SMS et notifications push mobiles.

7. Authentification et chiffrement:

Les données privées des clients doivent être hautement sécurisées et conformes aux normes de sécurité. Voici quelques services AWS qui peuvent garantir cela:

· Amazon Cognito offre l’authentification des clients (fonctionnalités d’inscription et de connexion) et le contrôle de l’accès aux fonctionnalités des applications Web et mobiles.

· AWS IAM pour définir et gérer les rôles et l’accès aux données et aux ressources dans AWS et empêcher l’accès non autorisé.

· AWS KMS est utilisé pour générer des clés permettant de chiffrer les données afin d’améliorer la sécurité.

8. Audit et Surveillance :

Les clients doivent pouvoir accéder aux services bancaires de manière fluide. Les réglementations exigent que les banques maintiennent des contrôles d’audit et de conformité avec un enregistrement. Cela peut être mis en œuvre en utilisant les services AWS suivants :

· Amazon CloudWatch surveille en continu, observe et visualise les performances des services AWS et déclenche des actions automatisées d’alerte.

· AWS CloudTrail surveille en continu les événements, l’activité des utilisateurs et l’accès, et les enregistre à des fins d’audit.

Conclusion

À une époque où la conscience environnementale est primordiale, les banques ont une occasion unique de faciliter un changement positif en exploitant l’IA générative. Grâce à des initiatives alimentées par l’IA, les banques peuvent permettre à leurs clients de réduire leur empreinte carbone et de faire des choix respectueux de l’environnement. Ces efforts bénéficient non seulement à l’environnement, mais positionnent également les banques en tant qu’institutions socialement responsables qui accordent la priorité à la durabilité. De plus, cela peut favoriser une plus grande fidélité et engagement des clients, car ils apprécient les services à valeur ajoutée qui correspondent à leurs valeurs.

Les banques qui adoptent l’IA générative pour des initiatives de durabilité sont susceptibles de constater des impacts positifs à la fois sur leurs résultats financiers et sur leur réputation en tant que citoyens corporatifs responsables. En travaillant main dans la main avec leurs clients, les banques peuvent jouer un rôle crucial dans la lutte contre le changement climatique et la promotion d’un monde plus vert et durable.

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