IA et banque de détail : assistants, crédit et agences en 2026
S'il faut chercher l'IA la plus utilisée de Belgique, elle est probablement dans votre poche, sous les traits d'une assistante bancaire. Cinq ans après son lancement, Kate, l'assistante numérique de KBC, compte 5,7 millions d'utilisateurs, a dépassé 73 millions d'interactions, répond correctement à 90 % des questions et en traite 70 % de manière totalement autonome. À l'échelle mondiale, McKinsey estime que l'IA générative peut ajouter 200 à 340 milliards de dollars de valeur annuelle au secteur bancaire. Mais le cœur du métier reste sous haute surveillance : scoring de crédit classé à haut risque par l'AI Act, décisions automatisées encadrées par le RGPD, résilience numérique imposée par DORA. Assistants, crédit, agences, back-office : voici ce que l'IA change pour la banque de détail, vu de Belgique.
Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
d'utilisateurs de Kate, l'assistante de KBC, cinq ans après son lancement (KBC)
70 %
des questions clients traitées par Kate de manière totalement autonome, 90 % de réponses correctes (KBC)
200-340 Md$
de valeur annuelle potentielle de l'IA générative pour le secteur bancaire mondial (McKinsey)
La banque, laboratoire IA le plus avancé de Belgique
Peu de secteurs belges peuvent montrer un déploiement d'IA de cette échelle. Lancée en 2020, Kate, l'assistante numérique de KBC, revendique cinq ans plus tard 5,7 millions d'utilisateurs en Belgique et dans les pays clés du groupe, plus de 73 millions d'interactions, 90 % de réponses correctes et 70 % de questions traitées de manière totalement autonome, soit environ 16 800 questions résolues instantanément chaque jour. Les autres banques du pays suivent la même route, chacune à son rythme, des assistants d'app aux outils internes des conseillers.
Le potentiel économique est documenté : selon McKinsey, l'IA générative pourrait ajouter 200 à 340 milliards de dollars de valeur annuelle au secteur bancaire mondial, l'équivalent de 9 à 15 % du résultat opérationnel, via la productivité du service client, du développement logiciel, du marketing et de la conformité. La banque cumule tout ce qui rend l'IA rentable : volumes énormes, processus documentés, données structurées, et une pression sur les coûts que la baisse du nombre d'agences illustre depuis des années.
Assistants : du chatbot au banquier de poche
La leçon de Kate dépasse la banque. Sa réussite ne tient pas au modèle sous-jacent mais à la méthode : un périmètre clair qui s'élargit année après année, une escalade humaine fluide pour les cas complexes, une intégration profonde aux systèmes (Kate exécute, elle ne se contente pas de répondre) et une proactivité croissante : alertes personnalisées, suggestions d'économies, rappels utiles. C'est le patron que nous décrivions pour les agents IA de service client, appliqué avec la discipline d'un secteur régulé.
À retenir
70 % d'autonomie après cinq ans, pas après cinq mois : la valeur d'un assistant vient d'un déploiement long, mesuré, intégré aux systèmes et honnête sur ses limites. Le chiffre du jour un est toujours plus bas que la promesse du fournisseur.
Crédit et risque : là où la réglementation attend
Le crédit est le cas d'école de l'IA sous contrainte. Le scoring de crédit des personnes physiques figure à l'annexe III de l'AI Act parmi les systèmes à haut risque : gestion des risques, qualité des données, documentation, supervision humaine et enregistrement seront exigés, avec une échéance reportée au 2 décembre 2027, comme nous le détaillions dans notre point sur l'AI Act au 2 août 2026. S'y ajoute l'article 22 du RGPD : le client a le droit de ne pas faire l'objet d'une décision entièrement automatisée produisant des effets juridiques, et peut exiger une intervention humaine.
En pratique, l'IA prépare et objective la décision : extraction des documents, vérification des revenus, détection d'anomalies, score explicable ; l'humain tranche les cas limites et la banque doit pouvoir expliquer chaque refus. La vigilance sur les biais n'est pas théorique, comme le rappellent les précédents que nous avons analysés dans notre article sur les biais et l'équité. Côté fraude et blanchiment, l'IA est déjà l'ossature des dispositifs, du KYC au monitoring des transactions.
Agences, conseillers et back-office
Pendant que les assistants absorbent les demandes simples, le réseau physique se réinvente : moins d'agences, des rendez-vous à plus forte valeur. L'IA y équipe le conseiller augmenté : synthèse du dossier client avant l'entretien, préparation des propositions, compte rendu automatique, conformité documentaire vérifiée en arrière-plan. Au back-office, les gains sont massifs et discrets : traitement des documents, KYC et remédiation, réconciliations, réponses aux régulateurs, et modernisation du legacy, où l'IA de code aide à documenter et migrer des systèmes parfois vieux de quarante ans.
Assistant client 24/7
Demandes simples résolues en autonomie, escalade humaine fluide, proactivité personnalisée.
Conseiller augmenté
Synthèses, préparation d'entretiens et comptes rendus : plus de temps de conseil, moins d'administratif.
KYC, réconciliations, reporting réglementaire et migration assistée des systèmes anciens.
Ce que dit la réglementation
La banque cumule les cadres les plus exigeants du corpus européen.
AI Act. Scoring de crédit à haut risque (échéance 2 décembre 2027) ; transparence des chatbots applicable dès maintenant ; documentation du classement pour chaque système.
RGPD. Article 22 sur les décisions entièrement automatisées, explicabilité des refus, minimisation et analyses d'impact pour le profilage.
DORA. Le règlement (UE) 2022/2554 impose la résilience opérationnelle numérique du secteur financier : tests, gestion des incidents et encadrement des prestataires TIC critiques, fournisseurs d'IA compris.
Supervision financière. BCE, BNB et FSMA attendent des banques la maîtrise de leurs modèles : gouvernance des modèles, validation indépendante et auditabilité valent aussi pour l'IA générative.
Passer à l'action
1
Commencer par l'assistance, pas la décision
Service client, synthèses, back-office documentaire : la valeur rapide est là, loin des zones à haut risque.
2
Préparer le crédit pour décembre 2027
Inventaire des modèles de scoring, explicabilité, qualité des données et supervision humaine : le report est un délai de préparation.
3
Cadrer DORA et les fournisseurs
Les services d'IA externalisés entrent dans le périmètre de résilience : contrats, tests et plans de sortie.
4
Mesurer comme Kate
Taux de résolution autonome, exactitude, satisfaction : des métriques publiées en interne, trimestre après trimestre.
Questions fréquentes
Que fait l'assistante Kate de KBC ?
Cinq ans après son lancement : 5,7 millions d'utilisateurs, plus de 73 millions d'interactions, 90 % de réponses correctes et 70 % des questions traitées en totale autonomie, soit environ 16 800 questions résolues instantanément par jour, avec escalade humaine pour les cas complexes.
L'IA peut-elle décider d'un crédit ?
Pas seule : le scoring de crédit est à haut risque selon l'AI Act (échéance reportée au 2 décembre 2027) et l'article 22 du RGPD garantit une intervention humaine pour les décisions entièrement automatisées. L'IA prépare et objective ; la banque explique et tranche.
Combien l'IA peut-elle rapporter aux banques ?
200 à 340 milliards de dollars de valeur annuelle potentielle pour le secteur mondial, soit 9 à 15 % du résultat opérationnel (McKinsey), surtout via service client, développement logiciel, marketing et conformité.
Quelles règles encadrent l'IA bancaire ?
AI Act (scoring à haut risque, transparence des chatbots), RGPD (article 22, explicabilité), DORA (résilience numérique et prestataires TIC critiques) et la supervision financière classique (BCE, BNB, FSMA) sur la gouvernance des modèles.
Sources
KBC Group, Kate : cinq ans, cinq grandes étapes, 2025 (5,7 millions d'utilisateurs ; plus de 73 millions d'interactions ; 90 % de réponses correctes ; 70 % des questions traitées de manière totalement autonome ; environ 16 800 questions résolues instantanément par jour). newsroom.kbc.com
McKinsey Global Institute, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (200 à 340 milliards de dollars de valeur annuelle potentielle pour le secteur bancaire mondial, soit 9 à 15 % du résultat opérationnel). mckinsey.com
Union européenne, règlement (UE) 2024/1689 (AI Act), annexe III (évaluation de la solvabilité et scoring de crédit des personnes physiques classés à haut risque) et article 50 (transparence des chatbots). eur-lex.europa.eu
Union européenne, RGPD (règlement 2016/679), article 22 (décisions individuelles entièrement automatisées) et règlement (UE) 2022/2554 (DORA) (résilience opérationnelle numérique du secteur financier). eur-lex.europa.eu
Gibson Dunn, EU AI Act Omnibus Agreement (report des obligations haut risque de l'annexe III au 2 décembre 2027). gibsondunn.com
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Article généré par l'IA. Contenu rédigé avec l'assistance d'un modèle d'intelligence artificielle, puis relu par un humain avant publication. Les chiffres cités renvoient à leurs sources, listées en fin d'article.
AI en retailbanking: assistenten, krediet en kantoren in 2026
Wie de meest gebruikte AI van België zoekt, vindt ze waarschijnlijk in zijn broekzak, in de gedaante van een bankassistente. Vijf jaar na de lancering telt Kate, de digitale assistente van KBC, 5,7 miljoen gebruikers, passeerde ze 73 miljoen interacties, beantwoordt ze 90 % van de vragen correct en handelt ze er 70 % volledig autonoom af. Wereldwijd schat McKinsey dat generatieve AI 200 tot 340 miljard dollar jaarlijkse waarde kan toevoegen aan de banksector. Maar de kern van het vak blijft onder streng toezicht: kredietscoring geklasseerd als hoog risico door de AI Act, geautomatiseerde beslissingen omkaderd door de AVG, digitale weerbaarheid opgelegd door DORA. Assistenten, krediet, kantoren, back-office: dit verandert AI voor de retailbank, bekeken vanuit België.
Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
gebruikers van Kate, de assistente van KBC, vijf jaar na de lancering (KBC)
70 %
van de klantvragen volledig autonoom afgehandeld door Kate, 90 % correcte antwoorden (KBC)
200-340 mld$
potentiële jaarlijkse waarde van generatieve AI voor de wereldwijde banksector (McKinsey)
De bank, het meest gevorderde AI-lab van België
Weinig Belgische sectoren kunnen een AI-uitrol van deze schaal tonen. Kate, de digitale assistente van KBC, gelanceerd in 2020, telt vijf jaar later 5,7 miljoen gebruikers in België en de kernlanden van de groep, meer dan 73 miljoen interacties, 90 % correcte antwoorden en 70 % volledig autonoom afgehandelde vragen, ofwel ongeveer 16 800 onmiddellijk opgeloste vragen per dag. De andere banken van het land volgen dezelfde weg, elk op hun tempo, van app-assistenten tot interne tools voor adviseurs.
Het economische potentieel is gedocumenteerd: volgens McKinsey kan generatieve AI 200 tot 340 miljard dollar jaarlijkse waarde toevoegen aan de wereldwijde banksector, het equivalent van 9 tot 15 % van het operationele resultaat, via productiviteit in klantenservice, softwareontwikkeling, marketing en compliance. De bank verenigt alles wat AI rendabel maakt: enorme volumes, gedocumenteerde processen, gestructureerde data, en een kostendruk die de daling van het aantal kantoren al jaren illustreert.
Assistenten: van chatbot tot zakbankier
De les van Kate overstijgt de bank. Haar succes ligt niet in het onderliggende model maar in de methode: een duidelijke perimeter die jaar na jaar verruimt, een vlotte menselijke escalatie voor complexe gevallen, een diepe integratie met de systemen (Kate voert uit, ze antwoordt niet alleen) en een groeiende proactiviteit: gepersonaliseerde alerts, besparingssuggesties, nuttige herinneringen. Het is het patroon dat we beschreven voor AI-agenten in de klantenservice, toegepast met de discipline van een gereguleerde sector.
Onthoud
70 % autonomie na vijf jaar, niet na vijf maanden: de waarde van een assistent komt van een lange, gemeten uitrol, geïntegreerd in de systemen en eerlijk over zijn grenzen. Het cijfer van dag één ligt altijd lager dan de belofte van de leverancier.
Krediet en risico: waar de regelgeving wacht
Krediet is het schoolvoorbeeld van AI onder toezicht. De kredietscoring van natuurlijke personen staat in bijlage III van de AI Act bij de systemen met hoog risico: risicobeheer, datakwaliteit, documentatie, menselijk toezicht en registratie worden vereist, met een deadline uitgesteld naar 2 december 2027, zoals we beschreven in onze stand van zaken over de AI Act op 2 augustus 2026. Daarbovenop komt artikel 22 van de AVG: de klant heeft het recht niet onderworpen te worden aan een volledig geautomatiseerde beslissing met rechtsgevolgen, en kan menselijke tussenkomst eisen.
In de praktijk bereidt AI de beslissing voor en objectiveert ze: documentextractie, inkomensverificatie, anomaliedetectie, verklaarbare score; de mens beslist de grensgevallen en de bank moet elke weigering kunnen uitleggen. De waakzaamheid voor bias is niet theoretisch, zoals de precedenten tonen die we analyseerden in ons artikel over bias en fairness. Aan de fraude- en witwaszijde is AI al de ruggengraat van de systemen, van KYC tot transactiemonitoring.
Kantoren, adviseurs en back-office
Terwijl de assistenten de eenvoudige vragen absorberen, herdenkt het fysieke net zich: minder kantoren, afspraken met meer waarde. AI rust er de versterkte adviseur uit: klantsynthese vóór het gesprek, voorbereiding van voorstellen, automatisch verslag, documentaire conformiteit op de achtergrond gecontroleerd. In de back-office zijn de winsten massaal en discreet: documentverwerking, KYC en remediëring, reconciliaties, antwoorden aan de regulatoren, en modernisering van legacy, waar code-AI helpt om soms veertig jaar oude systemen te documenteren en migreren.
Syntheses, gespreksvoorbereiding en verslagen: meer adviestijd, minder administratie.
Uitgerust krediet
Documenten geëxtraheerd, inkomens geverifieerd, verklaarbare score; beslissing onder toezicht en uitlegbaar.
Back-office en legacy
KYC, reconciliaties, reglementaire rapportering en ondersteunde migratie van oude systemen.
Wat de regelgeving zegt
De bank stapelt de strengste kaders van het Europese corpus op.
AI Act. Kredietscoring met hoog risico (deadline 2 december 2027); transparantie van de chatbots nu al van toepassing; documentatie van de classificatie voor elk systeem.
AVG. Artikel 22 over volledig geautomatiseerde beslissingen, uitlegbaarheid van weigeringen, minimalisering en effectbeoordelingen voor profilering.
DORA. Verordening (EU) 2022/2554 legt de digitale operationele weerbaarheid van de financiële sector op: tests, incidentbeheer en omkadering van kritieke ICT-dienstverleners, AI-leveranciers inbegrepen.
Financieel toezicht. ECB, NBB en FSMA verwachten dat banken hun modellen beheersen: modelgovernance, onafhankelijke validatie en auditeerbaarheid gelden ook voor generatieve AI.
Aan de slag
1
Beginnen met assistentie, niet met de beslissing
Klantenservice, syntheses, documentaire back-office: daar zit de snelle waarde, ver van de hoogrisicozones.
2
Het krediet voorbereiden voor december 2027
Inventaris van de scoringmodellen, uitlegbaarheid, datakwaliteit en menselijk toezicht: het uitstel is voorbereidingstijd.
3
DORA en de leveranciers omkaderen
Uitbestede AI-diensten vallen binnen de weerbaarheidsperimeter: contracten, tests en exitplannen.
4
Meten zoals Kate
Autonoom oplossingspercentage, nauwkeurigheid, tevredenheid: intern gepubliceerde metrics, kwartaal na kwartaal.
Veelgestelde vragen
Wat doet de assistente Kate van KBC?
Vijf jaar na de lancering: 5,7 miljoen gebruikers, meer dan 73 miljoen interacties, 90 % correcte antwoorden en 70 % volledig autonoom afgehandelde vragen, ongeveer 16 800 onmiddellijk opgeloste vragen per dag, met menselijke escalatie voor complexe gevallen.
Kan AI over een krediet beslissen?
Niet alleen: kredietscoring is hoog risico volgens de AI Act (deadline uitgesteld naar 2 december 2027) en artikel 22 van de AVG garandeert menselijke tussenkomst bij volledig geautomatiseerde beslissingen. AI bereidt voor en objectiveert; de bank legt uit en beslist.
Hoeveel kan AI de banken opbrengen?
200 tot 340 miljard dollar potentiële jaarlijkse waarde voor de wereldsector, 9 tot 15 % van het operationele resultaat (McKinsey), vooral via klantenservice, softwareontwikkeling, marketing en compliance.
Welke regels omkaderen bancaire AI?
AI Act (scoring met hoog risico, transparantie van chatbots), AVG (artikel 22, uitlegbaarheid), DORA (digitale weerbaarheid en kritieke ICT-dienstverleners) en het klassieke financiële toezicht (ECB, NBB, FSMA) op modelgovernance.
Bronnen
KBC Group, Kate: vijf jaar, vijf mijlpalen, 2025 (5,7 miljoen gebruikers; meer dan 73 miljoen interacties; 90 % correcte antwoorden; 70 % volledig autonoom afgehandelde vragen; ongeveer 16 800 onmiddellijk opgeloste vragen per dag). newsroom.kbc.com
McKinsey Global Institute, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (200 tot 340 miljard dollar potentiële jaarlijkse waarde voor de wereldwijde banksector, 9 tot 15 % van het operationele resultaat). mckinsey.com
Europese Unie, verordening (EU) 2024/1689 (AI Act), bijlage III (kredietwaardigheidsbeoordeling en kredietscoring van natuurlijke personen geklasseerd als hoog risico) en artikel 50 (transparantie van chatbots). eur-lex.europa.eu
Europese Unie, AVG (verordening 2016/679), artikel 22 (volledig geautomatiseerde individuele besluitvorming) en verordening (EU) 2022/2554 (DORA) (digitale operationele weerbaarheid van de financiële sector). eur-lex.europa.eu
Gibson Dunn, EU AI Act Omnibus Agreement (uitstel van de hoogrisicoverplichtingen van bijlage III naar 2 december 2027). gibsondunn.com
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Artikel gegenereerd door AI. Tekst opgesteld met de hulp van een AI-model en door een mens nagelezen vóór publicatie. De vermelde cijfers verwijzen naar hun bronnen, onderaan dit artikel.
AI and Retail Banking: Assistants, Credit and Branches in 2026
If you are looking for the most used AI in Belgium, it is probably in your pocket, in the shape of a banking assistant. Five years after launch, Kate, KBC's digital assistant, counts 5.7 million users, has passed 73 million interactions, answers 90% of questions correctly and handles 70% of them fully autonomously. Globally, McKinsey estimates generative AI can add 200 to 340 billion dollars of annual value to banking. But the core of the business remains under close watch: credit scoring classified as high risk by the AI Act, automated decisions framed by GDPR, digital resilience imposed by DORA. Assistants, credit, branches, back office: here is what AI changes for retail banking, seen from Belgium.
Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.
users of Kate, KBC's assistant, five years after launch (KBC)
70%
of customer questions handled by Kate fully autonomously, 90% correct answers (KBC)
$200-340bn
potential annual value of generative AI for global banking (McKinsey)
Banking, Belgium's most advanced AI lab
Few Belgian sectors can show an AI deployment at this scale. Launched in 2020, Kate, KBC's digital assistant, claims five years later 5.7 million users in Belgium and the group's core countries, more than 73 million interactions, 90% correct answers and 70% of questions handled fully autonomously, about 16,800 questions resolved instantly every day. The country's other banks are on the same road, each at their own pace, from app assistants to internal adviser tools.
The economic potential is documented: according to McKinsey, generative AI could add 200 to 340 billion dollars of annual value to global banking, the equivalent of 9 to 15% of operating profit, through productivity in customer service, software development, marketing and compliance. Banking combines everything that makes AI profitable: huge volumes, documented processes, structured data, and a cost pressure that years of branch closures illustrate.
Assistants: from chatbot to pocket banker
Kate's lesson goes beyond banking. Her success is not about the underlying model but about method: a clear scope broadened year after year, smooth human escalation for complex cases, deep integration with systems (Kate executes, she does not just answer) and growing proactivity: personalised alerts, savings suggestions, useful reminders. It is the pattern we described for AI customer service agents, applied with the discipline of a regulated sector.
Key takeaway
70% autonomy after five years, not five months: an assistant's value comes from a long, measured rollout, integrated with systems and honest about its limits. Day-one numbers are always lower than the vendor's promise.
Credit and risk: where regulation awaits
Credit is the textbook case of AI under constraint. Credit scoring of natural persons sits in Annex III of the AI Act among high-risk systems: risk management, data quality, documentation, human oversight and registration will be required, with a deadline postponed to 2 December 2027, as we detailed in our status update on the AI Act on 2 August 2026. Add Article 22 of GDPR: customers have the right not to be subject to a fully automated decision producing legal effects, and can demand human intervention.
In practice, AI prepares and objectifies the decision: document extraction, income verification, anomaly detection, explainable scoring; humans decide the borderline cases and the bank must be able to explain every refusal. Vigilance on bias is not theoretical, as the precedents we analysed in our article on bias and fairness recall. On fraud and money laundering, AI is already the backbone, from KYC to transaction monitoring.
Branches, advisers and the back office
While assistants absorb simple requests, the physical network reinvents itself: fewer branches, higher-value appointments. AI equips the augmented adviser: client file synthesis before the meeting, proposal preparation, automatic minutes, documentary compliance checked in the background. In the back office, gains are massive and discreet: document processing, KYC and remediation, reconciliations, regulator responses, and legacy modernisation, where code AI helps document and migrate systems sometimes forty years old.
24/7 customer assistant
Simple requests resolved autonomously, smooth human escalation, personalised proactivity.
Augmented adviser
Syntheses, meeting preparation and minutes: more advice time, less admin.
Tooled-up credit
Documents extracted, income verified, explainable score; supervised, explainable decisions.
Back office and legacy
KYC, reconciliations, regulatory reporting and assisted migration of ageing systems.
What the regulations say
Banking stacks up the most demanding frameworks in the European corpus.
AI Act. High-risk credit scoring (deadline 2 December 2027); chatbot transparency applicable now; documented classification for every system.
GDPR. Article 22 on fully automated decisions, explainability of refusals, minimisation and impact assessments for profiling.
DORA. Regulation (EU) 2022/2554 imposes digital operational resilience on the financial sector: testing, incident management and oversight of critical ICT providers, AI suppliers included.
Financial supervision. The ECB, NBB and FSMA expect banks to master their models: model governance, independent validation and auditability also apply to generative AI.
Taking action
1
Start with assistance, not decisions
Customer service, syntheses, documentary back office: fast value lives there, far from the high-risk zones.
2
Prepare credit for December 2027
Inventory of scoring models, explainability, data quality and human oversight: the delay is preparation time.
3
Frame DORA and suppliers
Outsourced AI services enter the resilience perimeter: contracts, testing and exit plans.
4
Measure like Kate
Autonomous resolution rate, accuracy, satisfaction: metrics published internally, quarter after quarter.
Frequently asked questions
What does KBC's assistant Kate do?
Five years after launch: 5.7 million users, more than 73 million interactions, 90% correct answers and 70% of questions handled fully autonomously, about 16,800 questions resolved instantly per day, with human escalation for complex cases.
Can AI decide on a loan?
Not alone: credit scoring is high risk under the AI Act (deadline postponed to 2 December 2027) and Article 22 of GDPR guarantees human intervention for fully automated decisions. AI prepares and objectifies; the bank explains and decides.
How much can AI be worth to banks?
200 to 340 billion dollars of potential annual value for the global sector, 9 to 15% of operating profit (McKinsey), mostly through customer service, software development, marketing and compliance.
What rules frame banking AI?
The AI Act (high-risk scoring, chatbot transparency), GDPR (Article 22, explainability), DORA (digital resilience and critical ICT providers) and classic financial supervision (ECB, NBB, FSMA) on model governance.
Sources
KBC Group, Kate: five years and five milestones, 2025 (5.7 million users ; more than 73 million interactions ; 90% correct answers ; 70% of questions handled fully autonomously ; about 16,800 questions resolved instantly per day). newsroom.kbc.com
McKinsey Global Institute, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (200 to 340 billion dollars of potential annual value for global banking, 9 to 15% of operating profit). mckinsey.com
European Union, Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act), Annex III (creditworthiness assessment and credit scoring of natural persons classified as high risk) and Article 50 (chatbot transparency). eur-lex.europa.eu
European Union, GDPR (Regulation 2016/679), Article 22 (fully automated individual decision-making) and Regulation (EU) 2022/2554 (DORA) (digital operational resilience of the financial sector). eur-lex.europa.eu
Gibson Dunn, EU AI Act Omnibus Agreement (postponement of Annex III high-risk obligations to 2 December 2027). gibsondunn.com
Is your financial institution industrialising its AI?
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Article generated by AI. Content written with the help of an artificial intelligence model and reviewed by a human before publication. The figures cited point to their sources, listed at the end of the article.