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

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

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Si vous avez suivi 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 si l’idée de l’IA révolutionnant les paiements semble excitante, le parcours n’a pas toujours été fluide.

L’adoption de l’IA a explosé ces dernières années, notamment après que la pandémie a forcé les institutions financières à repenser leur 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, assureurs et processeurs de paiement plongent tous tête la première dans le bassin de l’IA, désireux de rationaliser les processus, d’améliorer la détection de la fraude et de créer des expériences client hyper-personnalisées.

Mais voici le hic : malgré tout son potentiel, l’intégration de l’IA n’est pas sans ses problèmes. Beaucoup d’entreprises ont réalisé que leurs données — la base même de l’IA — sont souvent enfermées dans des systèmes obsolètes, fragmentées entre départements, ou tout simplement désordonnées. Et même lorsque les données sont en bon état, il y a la question épineuse de la conformité à une multitude de réglementations en constante évolution.

Ajoutez à cela le fait que les cybercriminels deviennent de plus en plus intelligents, et soudain, construire un système de paiement robuste basé sur l’IA ressemble à un puzzle high-tech dont les pièces changent constamment. Pourtant, malgré tous ces obstacles, les entreprises continuent d’avancer.

L’année dernière seulement, des géants comme JPMorgan Chase ont rapporté des gains de productivité allant jusqu’à 20 % grâce aux assistants de codage IA, tandis que NatWest a collaboré avec OpenAI pour renforcer la prévention de la fraude, une étape cruciale étant donné que le Royaume-Uni a perdu 570 millions de livres sterling à cause de la fraude aux paiements début 2024. Et ce n’est pas seulement le gros du secteur. Les institutions financières plus petites exploitent également l’IA pour augmenter leur efficacité, réduire leurs coûts et offrir de meilleures expériences client.

L’automatisation effectue la majeure partie du travail lourd, libérant ainsi les experts humains pour qu’ils agissent davantage comme des conseillers stratégiques que comme des opérateurs de back-office. La question est : comment les entreprises peuvent-elles exploiter la puissance de l’IA sans se noyer dans les problèmes de données, systèmes obsolètes ou paperasserie réglementaire ?

C’est exactement ce que nous voulions comprendre. Nous avons donc contacté un expert qui évolue dans le domaine 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 tout l’écosystème des paiements. Et disons simplement que ses insights sont révélateurs.

Dans la conversation qui suit, vous entendrez directement parler des plus grands défis et opportunités auxquels font face les entreprises.

R : Pouvez-vous nous raconter un peu votre parcours professionnel et comment vous avez développé votre expertise dans la fintech et les solutions de paiement ?

D : Après avoir terminé mes études de premier et de second cycle en mathématiques, je suis passé dans le domaine de l’analyse de données et de la prévision. Mon objectif initial était d’obtenir des insights prédictifs, et l’automatisation.

Il y a environ 13 ans, je suis entré dans le secteur des services financiers, apportant une vaste expérience et discipline dans les données et l’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.

Bien que je n’aie pas eu de formation spécifique dans les paiements à cette époque, j’ai utilisé mon expérience précédente dans la vente au détail et l’émission de crédits, combinée à ma maîtrise des algorithmes et de l’IA, pour générer efficacement de la valeur pour Worldpay.

R : Quelles sont, selon vous, les transformations les plus significatives que vous avez observées dans l’industrie des paiements au fil des années, notamment 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. Alors que l’intelligence artificielle n’est pas un concept nouveau, sa prolifération a considérablement augmenté.

Auparavant, le développement de l’IA était réservé à des équipes spécifiques avec une expertise spécialisée. Aujourd’hui, l’IA est accessible à un plus grand nombre d’individus et d’équipes, ce qui accélère son application et réduit le délai de mise sur le marché. De plus, la sophistication de l’IA a considérablement progressé. Des tâches qui étaient irréalisables il y a dix ans, ou même cinq ans, sont désormais possibles grâce aux avancées en IA et en infrastructure cloud.

R : L’intégration de l’IA dans les services financiers offre à la fois des opportunités et des défis. D’après votre expérience, quels sont les principaux obstacles que rencontrent les entreprises lors de l’adoption de solutions de paiement pilotées par l’IA ?

D : Selon moi, 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 exploiter l’IA. Les services financiers traitent souvent d’énormes volumes de données stockées dans des environnements cloisonnés, qui prennent diverses formes et avec des définitions incohérentes. Gérer la qualité de ces données, en comprendre la nature, et assurer une intégration efficace, constitue un défi majeur.
4.  Du point de vue du développement de l’IA, un grand défi est **l’intégration de l’IA dans les systèmes hérités existants**. Cela nécessite non seulement des ajustements techniques, mais aussi un changement culturel au sein des organisations pour adopter ces nouvelles technologies.
6.  Le dernier défi concerne la navigation dans le paysage réglementaire mondial et la garantie de **la protection des données**. En utilisant des données, les entreprises doivent assurer des contrôles de confidentialité robustes, une gestion des risques liés aux modèles, et une transparence des modèles pour respecter les réglementations et instaurer la confiance avec les parties prenantes.

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

D : Les solutions antifraude ont été parmi les bénéficiaires les plus visibles des progrès de l’IA. L’une des améliorations majeures dans la détection de la fraude a été la résolution d’entités et la capacité à relier plus clairement les appareils, comptes, transactions, et autres sources d’informations disparates pour créer une vision plus précise et complète des relations et activités associées.

De plus, la capacité à s’adapter en temps réel aux tendances frauduleuses a considérablement augmenté. L’IA permet une adaptation rapide aux tendances émergentes, permettant une intervention en temps utile en cas d’activité frauduleuse potentielle.

Enfin, l’IA a considérablement amélioré 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 problème tout en identifiant efficacement les fraudes.

Beaucoup des défis dans la détection de la fraude sont similaires à ceux de l’adoption plus large de l’IA. Par exemple, malgré les progrès, il reste des défis pour assurer une haute qualité des données et une intégration fluide entre différents systèmes et plateformes. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des résultats de détection erronés.

Enfin, si l’IA améliore la performance des systèmes de détection de fraude, elle augmente aussi 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 : Bien que 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 d’automatiser les tâches opérationnelles, ce qui nous permet de nous concentrer davantage sur l’interprétation des données et des insights de l’IA, ainsi que sur leur application stratégique.

Plus précisément, cette automatisation nous permet d’agir davantage comme des traducteurs pour nos clients et parties prenantes. L’IA nous donne la possibilité d’adopter un rôle plus consultatif, améliorant ainsi l’expérience client. En tant qu’acquéreur de commerçants, par exemple, nous utilisons l’IA pour améliorer tous les aspects du cycle de vie des paiements. Cependant, cela nous permet aussi d’être des conseillers stratégiques plus ciblés et délibérés.

R : La protection 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 pas fondamentalement 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 sont pas mutuellement exclusives, ni l’une ne doit nuire à l’autre. En fait, je suis fermement convaincu qu’une gouvernance appropriée, comprenant politiques, contrôles et supervision, agit comme un accélérateur de l’innovation. Selon moi, des politiques claires, des lignes directrices et des processus permettent aux développeurs d’explorer et d’innover en toute sécurité, avec confiance.

Le manque de clarté ou des cadres de gouvernance mal définis conduisent à l’incertitude des développeurs, ralentissent le développement, et étouffent l’innovation.

R : En regardant vers l’avenir, quels sont, selon vous, les tendances les plus excitantes en IA et paiements qui façonneront l’industrie dans les cinq à dix prochaines années ?

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

Elle continuera également de façonner le rôle des professionnels du paiement dans l’aide aux commerçants et détaillants pour définir leurs stratégies de paiement. Par exemple, l’utilisation de l’IA peut permettre une personnalisation accrue et de meilleurs résultats de paiement, tout en fournissant des insights uniques pouvant conduire à une expérience client nettement améliorée.

De plus, je prévois une amélioration et une accélération de la finance intégrée, tant en termes d’intégration transparente que de capacités fondamentales comme le prêt. Enfin, compte tenu des pressions réglementaires et des progrès de l’IA, je m’attends à des gains significatifs en transparence.