Entretien avec Dennis Kettler : Comment l'IA transforme les paiements

Dennis Kettler est responsable mondial de la stratégie des données et des data sciences chez Worldpay.

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Si vous prêtez attention à l’industrie des services financiers, vous savez une chose avec certitude : l’IA n’est plus un concept futuriste—elle est là, et elle change tout. Mais même si l’idée d’une IA révolutionnant les paiements est enthousiasmante, le parcours n’a pas été exactement fluide.

L’adoption de l’IA a explosé au cours des dernières années, en particulier après que la pandémie a forcé les institutions financières à repenser leur mode de fonctionnement. Les chiffres ne mentent pas. Le marché mondial de l’IA dans les services financiers devrait croître de 16,2 milliards de dollars en 5 ans. Les banques, les assureurs et les prestataires de services de paiement plongent tous tête la première dans la “bassin” de l’IA, désireux de rationaliser les processus, d’améliorer la détection des fraudes et de créer des expériences client hyper-personnalisées.

Mais le hic, c’est que : malgré tout son potentiel, l’intégration de l’IA n’est pas sans sa part de difficultés. De nombreuses entreprises ont réalisé que leurs données—la base même de l’IA—sont souvent enfermées dans des systèmes obsolètes, fragmentées entre plusieurs départements, ou tout simplement en désordre. Et même lorsque les données sont dans un état convenable, il reste une question délicate : s’assurer de la conformité au sein d’un labyrinthe de réglementations sans cesse en évolution.

Ajoutez à cela le fait que les cybercriminels deviennent plus intelligents, et construire un système de paiement robuste piloté par l’IA ressemble soudain à l’assemblage d’un puzzle high-tech dont les pièces bougent en permanence. Pourtant, malgré tous les obstacles, les entreprises avancent.

Au cours de la seule dernière année, des géants comme JPMorgan Chase ont fait état de hausses de productivité allant jusqu’à 20 % grâce à des assistants de codage par IA, tandis que NatWest s’est associé à OpenAI pour renforcer la prévention de la fraude, un choix essentiel compte tenu du fait que le Royaume-Uni a perdu £570 millions à cause de la fraude aux paiements au début de 2024. Et ce n’est pas seulement le cas des grands acteurs. Les institutions financières plus petites tirent elles aussi parti de l’IA pour améliorer l’efficacité, réduire les coûts et offrir de meilleures expériences client.

L’automatisation fait une grande partie du travail difficile, libérant les experts humains pour agir davantage comme des conseillers stratégiques que comme des processeurs du back-office. La question est : comment les entreprises peuvent-elles exploiter la puissance de l’IA sans se noyer dans les problèmes de données, les systèmes obsolètes ou la paperasse réglementaire ?

C’est exactement ce que nous voulions déterminer. C’est pourquoi nous avons contacté un expert qui s’est plongé dans les tranchées des solutions de paiement pilotées par l’IA depuis plus d’une décennie. De l’optimisation des processus de facturation et de règlement à l’amélioration des systèmes de détection de fraude, l’expérience de Dennis Kettler couvre l’ensemble de l’écosystème des paiements. Et disons simplement que ses analyses sont éclairantes.

Dans la conversation qui suit, vous entendrez, de première main, les plus grands défis et opportunités auxquels les entreprises sont confrontées.

R : Pouvez-vous partager un peu votre parcours de carrière et la façon dont vous avez développé votre expertise dans la fintech et les solutions de paiement ?

D : Après avoir terminé mes études de premier cycle et de deuxième cycle en mathématiques, je me suis orienté vers le domaine de l’analyse de données et de l’analyse prédictive. Mon premier axe de travail portait sur les informations prédictives et l’automatisation.

Environ 13 ans auparavant, je suis entré dans le secteur des services financiers, en apportant une expérience et une rigueur considérables en matière de données et d’intelligence artificielle. J’ai commencé à appliquer cette expertise dans des domaines tels que la facturation, le règlement, l’optimisation des paiements et l’expérience client.

Même si je n’avais pas de formation dans le domaine des paiements à cette époque, j’ai utilisé mon expérience précédente dans le commerce de détail et l’émission de crédit, combinée à ma maîtrise des algorithmes et de l’IA, pour générer efficacement de la valeur pour Worldpay.

R : Quelles sont certaines des évolutions les plus marquantes que vous avez observées dans l’industrie des paiements au fil des années, en particulier avec l’essor de l’IA ?

D : Les trois changements majeurs qui me viennent immédiatement à l’esprit sont la prolifération, l’accélération et la sophistication. Même si l’intelligence artificielle n’est pas un concept nouveau, sa prolifération a considérablement augmenté.

Auparavant, le développement de l’IA était cantonné à des équipes spécifiques disposant d’une expertise spécialisée. Aujourd’hui, l’IA est accessible à un plus grand nombre d’individus et d’équipes, ce qui a pour effet d’accélérer son déploiement et de réduire le time-to-market. De plus, la sophistication de l’IA a fortement progressé. Des tâches qui étaient irréalisables il y a une décennie, voire même cinq ans, sont désormais possibles grâce aux avancées de l’IA et de l’infrastructure cloud.

R : Intégrer l’IA aux services financiers comporte à la fois des opportunités et des défis. D’après votre expérience, quels sont les plus grands obstacles auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles adoptent des solutions de paiement pilotées par l’IA ?

D : D’après mon expérience, les trois plus grands obstacles à l’intégration et à l’adoption de solutions de paiement pilotées par l’IA sont :

2.  Un défi fondamental est la **gestion des données**. Beaucoup sous-estiment l’importance cruciale des données pour tirer parti de l’IA. Les services financiers traitent souvent d’énormes volumes de données stockées dans des environnements cloisonnés, qui existent sous des formats variés, et avec des définitions incohérentes. Gérer la qualité de ces données, bien les comprendre et assurer une intégration efficace constitue un défi majeur.
4.  Du point de vue du développement de l’IA, un grand défi est **d’intégrer l’IA dans les systèmes existants hérités**. Cela nécessite non seulement des ajustements techniques, mais aussi un changement culturel au sein des organisations pour adopter les nouvelles technologies.
 6.  Le défi final consiste à naviguer dans le paysage réglementaire mondial et à garantir **la confidentialité des données**. À mesure que les entreprises utilisent les données, elles doivent s’assurer de mettre en place des contrôles de confidentialité robustes, une gestion du risque lié aux modèles et une transparence des modèles pour se conformer aux réglementations et instaurer la confiance auprès des parties prenantes.

R : La détection de fraude a été l’un des domaines clés où l’IA a eu un impact majeur. Quelles avancées avez-vous observées en matière de prévention de la fraude, et quels défis restent à traiter ?

D : Les solutions de fraude ont fait partie des bénéficiaires les plus visibles des avancées de l’IA. L’une des plus grandes améliorations qui stimule la détection de la fraude réside dans la résolution d’entités et la capacité à relier plus clairement les appareils, les comptes, les transactions et d’autres sources disparates d’informations afin de créer une vue plus exacte et plus complète des relations et de l’activité associée.

En outre, on observe une nette augmentation de la capacité à s’adapter aux tendances frauduleuses en temps réel. L’IA permet d’ajuster rapidement aux tendances émergentes, ce qui permet d’intervenir en temps utile en cas d’activité potentiellement frauduleuse.

Enfin, l’IA a amélioré de manière significative la précision des systèmes de détection de fraude en réduisant les frictions et en minimisant à la fois les faux positifs et les faux négatifs. Cette amélioration est cruciale car elle garantit que les transactions légitimes sont traitées sans heurts tout en identifiant efficacement celles qui sont frauduleuses.

De nombreux défis liés à la détection de fraude sont similaires à ceux de l’adoption plus large de l’IA. Par exemple, malgré les avancées, des défis persistent pour garantir des données de haute qualité et une intégration fluide entre divers systèmes et plateformes. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des résultats de détection de fraude inexacts.

Enfin, même si l’IA améliore les performances des systèmes de détection de fraude, elle augmente simultanément la sophistication des acteurs malveillants.

R : Les technologies de paiement alimentées par l’IA évoluent rapidement. Comment voyez-vous le rôle des professionnels de la finance évoluer à mesure que l’IA continue d’automatiser et de rationaliser les processus de paiement ?

D : Même si l’IA améliore notre capacité à optimiser le traitement des paiements, elle modifie aussi le rôle du professionnel du paiement. Par exemple, l’IA permet de plus en plus l’automatisation de tâches opérationnelles, ce qui nous aide à nous concentrer davantage sur l’interprétation des données et des informations issues de l’IA, ainsi que sur leur application stratégique.

Plus précisément, cette automatisation nous permet d’agir plus largement comme des traducteurs pour nos clients et parties prenantes. L’IA nous permet ainsi d’avoir un rôle plus consultatif, améliorant l’expérience client. En tant qu’acquéreur marchand, par exemple, nous tirons parti de l’IA pour améliorer tous les aspects du cycle de vie des paiements. Toutefois, cela nous permet aussi d’agir comme un conseiller stratégique plus ciblé et plus intentionnel.

R : La confidentialité des données et les préoccupations éthiques sont au premier plan de l’adoption de l’IA dans la banque et les paiements. Comment abordez-vous l’équilibre entre innovation et mise en œuvre responsable de l’IA ?

D : Je ne crois fondamentalement pas qu’un équilibre soit nécessaire entre se concentrer sur l’innovation et être responsable dans la mise en œuvre de l’IA.

Ces idées ne s’excluent pas mutuellement et l’une n’a pas à avoir un impact négatif sur l’autre. En fait, je pense fortement que la bonne gouvernance, comprenant la politique, les contrôles et la supervision, agit bien comme un accélérateur de l’innovation. D’après mon expérience, des politiques claires, des lignes directrices et des processus permettent aux développeurs d’explorer et d’innover en toute sécurité, avec confiance.

L’absence de clarté ou des cadres de gouvernance mal définis entraînent une incertitude chez les développeurs, ralentissent le développement et brident l’innovation.

R : En regardant vers l’avenir, quelles sont les tendances les plus enthousiasmantes en matière d’IA et de paiements qui, selon vous, façonneront l’avenir de l’industrie au cours des cinq à dix prochaines années ?

D : Comme indiqué précédemment, l’IA continuera d’améliorer l’efficacité des systèmes de paiement et des points de décision associés : détection de fraude, amélioration du taux d’autorisation, due diligence client sophistiquée (CDD) et connaître son client (KYC), etc.

Elle continuera aussi à façonner le rôle des professionnels du paiement lorsqu’ils aident les marchands et les détaillants à définir leurs stratégies de paiement. Par exemple, l’utilisation de l’IA peut permettre une plus grande personnalisation et de meilleurs résultats en matière de paiements, tout en fournissant des informations uniques qui peuvent aboutir à une expérience client nettement améliorée.

De plus, je m’attends à voir des améliorations et une accélération de la finance embarquée, à la fois en termes d’intégration fluide et de capacités essentielles comme le crédit. Enfin, compte tenu des pressions réglementaires et des améliorations de l’IA, je m’attends à observer des gains significatifs en matière de transparence.