L’IA peut-elle prédire le comportement des clients, dans leur acte de paiement

L’IA peut-elle prédire le comportement des clients, dans leur acte de paiement   

L’Intelligence Artificielle (IA), à la croisée des mathématiques, de l’informatique et des neurosciences, est l’une des révolutions qui va transformer l’économie numérique. Née de recherches dans les années 50, cette discipline se base sur des programmes informatiques et algorithmes prédictifs capables d’effectuer des tâches accomplies par des humains. Elle a commencé sa conquête des paiements en proposant des solutions intelligentes de prédiction et d’apprentissage de comportement de la fraude. Depuis le début des années 2000, les banques et les assureurs ont mis en place ce type de solutions, comme outil d’aide à décision dans leur gestion du risque. Les grands du web et de l’informatique, comme Facebook, Google, Apple ou Microsoft, ont compris aussi que cette discipline serait un tournant de la révolution numérique en investissant récemment dans des laboratoires ou des solutions d’intelligence artificielle.

Pourquoi l’IA poursuivra sa conquête des paiements ? Rappelons que le déluge d’informations provoqué par Internet et les systèmes d’information double quasiment tous les deux ans. En conséquence, les acteurs du paiement (banques, prestataires de services de paiement, intermédiaires, consommateurs, entreprises ou commerçants) doivent s’adapter en intégrant cette masse d’informations qui vient modifier leur comportement devenu plus opportuniste et plus volatil. L’IA ou Deep learning, combinée à l’exploitation des mégadonnées, sera un outil très utile pour anticiper et guider le comportement décisionnel des acteurs du paiement, en leur proposant en dynamique le modèle le plus optimal pour concevoir l’acte et finaliser le paiement. Le but pour les acteurs du paiement est donc de faciliter l’efficience de leur prise de décision grâce à des solutions numériques intégrant le raisonnement, l’apprentissage symbolique, ainsi que les techniques connexionnistes (réseaux de neurones). Ces solutions intégreront dans leur modèle différents paramètres tels que le contexte du point d’interaction, la réglementation, la géolocalisation, les achats ou transferts précédents, un comparateur de prix, les profils et les données du donneur d’ordre et du bénéficiaire, le mois, le jour, l’heure, le mode de livraison, les promotions éventuelles, le niveau du solde des différents comptes, les services et instruments de paiement associés à ces comptes… Ainsi, ces solutions pourront, en fonction de la configuration de l’acte d’achat ou du transfert de fonds, proposer le contexte de règlement optimisé, mais aussi conseiller les acteurs du paiement et les alerter en cas de risques.

Alors « faut-il craindre l’intelligence artificielle » comme Jean-Gabriel Ganascia titre son dernier livre ? Dans le domaine des paiements, on note que les solutions basées sur l’IA appliquée à la gestion du risque de fraude doivent encore trouver des réglages et nécessitent toujours l’intervention humaine pour distinguer les vraies alertes des faux positifs. L’IA doit être vue comme une opportunité de renouveler l’acte de paiement et de s’adapter à l’ère des paiements intelligents. C’est un axe de recherche et d’application à étudier pour prédire et conduire l’acte de paiement. Ne pas l’intégrer dans les solutions futures de paiement serait un risque que de nouveaux acteurs s’appuient sur cet outil pour capter la clientèle des banques.

 

Retrouvez l’intégralité de notre Newsletter N° 13 de mars 2017 – https://www.syrtals.com/newsletter-syrtals-mars-2017/

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Directeur d’activités Expertise GRF / Moyens de paiement en Europe