La question « Qu'attend la génération Z d'une banque ? » reçoit généralement des réponses sous forme d'adjectifs. Authentique. Fluide. Engagée. Rien de tout cela n'est exploitable dans une feuille de route produit, car on ne peut pas construire un adjectif. Voici donc la question sous une forme concrète : en observant les habitudes de dépenses des moins de 25 ans, leurs réponses aux sondages et les fonctionnalités que les banques déploient pour les séduire, quelles attentes reviennent systématiquement ?
La génération Z attend d'une banque qu'elle lui montre ce qu'elle paie déjà, qu'elle réponde à ses questions sans la faire chercher, qu'elle reflète ses dépenses avec précision, et qu'elle donne l'impression d'être une institution conçue avec des personnes de leur âge autour de la table. Chacun de ces points correspond déjà à une fonctionnalité. Et sous ces quatre piliers se cache une seule et même chose : un historique de transactions clair et enrichi.
Voir ce que je paie déjà
Prenons un petit désagrément bien connu : l'abonnement que vous avez oublié. Vous le découvrez avec trois mois de retard sur votre relevé bancaire, sous un nom de commerçant que vous ne reconnaissez pas. Multipliez cela par toute une génération et vous obtenez le fossé le plus important entre ce que dépense la génération Z et ce que sa banque est capable d'expliquer.
Visa a chiffré ce phénomène l'an dernier. Dans une étude menée auprès de plus de quatre mille adultes au Royaume-Uni, la génération Z s'est révélée être, et de loin, la plus grande consommatrice d'abonnements, avec une moyenne de 305 £ par mois, contre 261 £ pour les milléniaux et bien moins de la moitié pour les utilisateurs plus âgés. Presque tous possèdent au moins un abonnement, ce qui rend ce groupe particulièrement vulnérable.
Sur tous les points de friction mesurés par Visa, qu'il s'agisse de payer pour un service non désiré, de manquer la date limite de résiliation ou de rencontrer des problèmes avec un prélèvement automatique, les chiffres de la génération Z sont environ deux fois plus élevés que ceux de la population générale. En France, les jeunes adultes dépensent plus que la moyenne nationale et oublient plus souvent de résilier, la plupart ayant déjà annulé ou envisagé d'annuler un abonnement pour des raisons budgétaires.
Notre propre analyse des transactions par carte en Europe centrale et orientale apporte une vision à l'échelle du marché. Pour l'ensemble des porteurs de carte, les abonnements représentent environ 7 % des dépenses, soit environ 900 € par an pour un abonné actif. Ce chiffre est volontairement distingué des résultats des sondages ci-dessus, car il s'agit d'un type de mesure différent : basé sur les transactions réelles, tous âges confondus, sans auto-déclaration. Il sert ici à évaluer la taille du marché européen, et non à être comparé directement au pourcentage de la génération Z.
Quel que soit le marché, l'exigence produit reste identique. Pour transformer un abonnement en une information exploitable par l'utilisateur, la détection des paiements récurrents doit fournir trois éléments : la ڰéܱԳ, le date de prochain prélèvement, et un nom de commerçant que l'utilisateur reconnaît réellement. S'il manque l'un de ces éléments, la fonctionnalité perd toute son utilité : un « prochain paiement » sans date, ou une date associée à un libellé que l'utilisateur n'a jamais vu, ne résout rien.
Répondez-moi sans me faire chercher
La deuxième attente se manifeste par une contradiction propre à la génération Z : ils sollicitent l'IA en permanence, mais ne lui font presque jamais confiance pour agir seule.
La TD Bank l'a mis en évidence dans une étude menée aux États-Unis cette année. Plus des trois quarts des membres de la génération Z ont déclaré avoir utilisé l'IA pour les aider à prendre une décision financière, soit la proportion la plus élevée parmi toutes les générations. Si l'on demande à ces mêmes personnes si l'IA devrait prendre la décision seule, seule une petite minorité lui en laisserait le soin. Deloitte observe une tendance similaire à l'autre bout de la chaîne : les jeunes clients rapportent de meilleures expériences avec les chatbots bancaires que leurs aînés, tout en souhaitant avoir affaire à un humain pour toute opération courante.
La version européenne de ce constat nous vient de Česká spořitelna, filiale tchèque d'Erste Group et plus grande banque du pays, dont l'application George compte plus de trois millions d'utilisateurs. Ses propres recherches révèlent un fait contre-intuitif : les clients les plus jeunes accordent davantage d'importance à la possibilité de joindre un vrai banquier. Comme l'a souligné Filip Hrubý de la banque : «ils savent exactement ce que l'application permet de faire et où s'arrêtent ses capacités, et ils veulent qu'une personne soit là pour prendre le relais». Ici, la maîtrise de l'application et le besoin d'un contact humain ne s'opposent pas. Ils vont de pair.
Il existe également un cadre juridique strict pour tout assistant IA développé par une banque européenne, et celui-ci a récemment évolué. Depuis le 2 août 2026, l'IA Act de l'UE impose à tout assistant d'informer les utilisateurs qu'ils interagissent avec une IA. Une obligation similaire concernant les contenus générés par IA entrera en vigueur à la fin de cette même année. Le régime plus contraignant, incluant les règles à haut risque comme l'évaluation de la solvabilité, a été repoussé à décembre 2027 par le Digital Omnibus, entré en vigueur fin juillet 2026. Si vous avez lu quelque part que le compte à rebours pour les systèmes à haut risque avait commencé en août, sachez que ces informations sont antérieures à ce changement.
Sous les règles de transparence se cache un mécanisme plus simple. Un assistant ne peut répondre qu'en se basant sur les données contenues dans l'historique des transactions. Si vous lui demandez pourquoi vos dépenses ont bondi le mois dernier, un historique rempli de libellés de passerelles de paiement et de codes MCC bruts ne lui donnera rien de concret. La qualité de la réponse est limitée par la qualité des données, bien avant qu'un quelconque modèle ne soit impliqué.
Montrez-moi qui je suis
La troisième attente est que la banque reflète le comportement de l'utilisateur, avec suffisamment de précision pour qu'il puisse lui faire confiance.
Prenons le récapitulatif « année en revue », devenu un incontournable des applications bancaires. Il mérite d'être analysé sous l'angle de la conception produit : un bilan sur douze mois n'est publiable que si les données de ces douze mois sont propres. Une seule ligne vide ou un commerçant manquant dans cette chronologie discrédite l'ensemble, car l'utilisateur remarque l'entrée qu'il ne parvient pas à identifier et cesse de faire confiance au reste.
L'analyse carbone repose sur la même logique appliquée à la durabilité. Kateřina Linhartová, de logo, souligne qu'exprimer un déjeuner en « 15 km en voiture » est plus parlant pour un utilisateur que « 3,5 kg de CO2 » : l'unité doit être concrète et visualisable. Ce cadrage ne fonctionne que si les coefficients carbone sous-jacents sont exacts, ce qui, pour les restaurants, dépend des fourchettes de prix et, pour le carburant, des tarifs à la pompe.
Soyez une institution qui me ressemble
Erste Group gère des banques de plein exercice dans sept pays, de l'Autriche et la Tchéquie jusqu'à la Croatie et la Serbie, sert plus de vingt millions de clients, est placée sous la supervision directe de la BCE en tant qu'institution d'importance systémique, et exploite George comme une plateforme numérique commune à l'ensemble de ses activités, avec plus de onze millions d'utilisateurs. Česká spořitelna est sa branche tchèque et la plus grande banque du pays. C'est précisément cette envergure qui donne tout son sens à ce qui suit.
Son « Future Mindset Board » a sélectionné six jeunes, parmi près de 2 500 candidats, les a rémunérés et a placé chacun d'eux aux côtés d'un membre du conseil d'administration avec pour mission de contribuer à redéfinir la stratégie de la banque pour le reste de la décennie. La raison invoquée par le PDG était d'une franchise rafraîchissante : l'âge moyen du conseil étant de 54 ans, un groupe aussi âgé risque de perdre le contact avec les personnes qu'il sert. L'une des dirigeantes de la banque, Daniela Pešková, a résumé les enjeux par une simple comparaison : environ un million et demi d'entretiens en face à face par an, contre près d'un milliard d'interactions via l'application. Lorsque la quasi-totalité de vos contacts avec les clients passe par un écran, les personnes qui conçoivent cet écran ont tout intérêt à comprendre qui se trouve de l'autre côté.
Il y a là une logique imparable. Pour cette génération, les personnes que vous recrutez et celles à qui vous proposez vos services bancaires sont les mêmes. Par conséquent, une institution qui semble avoir été conçue par des jeunes d'une vingtaine d'années devient à la fois plus attractive pour y travailler et plus facile à vendre. Les sondages peuvent vous indiquer les symptômes, mais il faut quelqu'un à l'intérieur de l'entreprise pour expliquer le mécanisme.
Partners Banka illustre la version conçue de toutes pièces. Elle intègre des données enrichies dans son architecture dès le premier jour plutôt que de les ajouter ultérieurement, et propose même un programme pilote d'éducation financière pour les enfants de 9 à 15 ans, rencontrant ainsi les utilisateurs avant même qu'ils ne deviennent clients.
Quatre attentes, une dépendance
Ces quatre attentes se rejoignent en un seul problème technique.
Un ticket de tramway ponctuel et un abonnement mensuel peuvent apparaître dans votre flux avec exactement la même description de marchand. Rien dans le nom ne permet de les distinguer ; les seuls indices sont le montant et le caractère répétitif. C'est pourquoi l'identification réelle d'un paiement doit se faire transaction par transaction, et non marchand par marchand. C'est aussi pourquoi il faut un véritable ensemble de règles en arrière-plan, comptant environ seize cents marchands d'abonnements et plus de quinze mille règles de tarification, pour différencier un abonnement d'une transaction similaire.
La catégorisation se heurte au même obstacle sous un autre angle. Il existe un code de carte unique, le MCC 4789, qui regroupe les taxis, les bus, les vélos en libre-service et les trottinettes électriques. Un système qui s'arrête à ce code ne voit qu'une transaction superficielle. Un système qui va plus loin, en explorant des dizaines de catégories et des centaines de tags au niveau du magasin, peut distinguer un trajet en bus d'une location de trottinette. Cette profondeur fait toute la différence entre un flux capable d'alimenter une fonctionnalité et un autre qui ne le peut pas.
La raison pour laquelle tout cela est crucial pour la génération Z tient spécifiquement à un changement de canal. La vaste étude de la BCE sur la zone euro révèle que les jeunes effectuent une part nettement plus importante de leurs paiements quotidiens en ligne que leurs aînés, bien que la carte elle-même reste tout aussi populaire dans toutes les tranches d'âge. Ils n'utilisent pas un moyen de paiement étrange. Ils paient simplement via une fenêtre différente, et dans cette fenêtre, l'historique des transactions constitue l'intégralité de la relation.
C'est là toute l'implication pour la feuille de route. Chaque attente mentionnée dans cet article aboutit à la même couche de données enrichies, ce qui explique pourquoi la question logique suivante est : « les données sous-jacentes sont-elles suffisamment propres pour répondre à l'une de ces attentes ? ». Le compagnon de cet article axé sur les fonctionnalités détaille les quatre attentes en les traduisant en fonctionnalités concrètes.
Si vous souhaitez voir à quoi ressemble une sortie de données enrichies sur vos propres transactions, le les traite à partir de vos données.
