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

Dennis Kettler est le 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 bien que l’idée d’une IA révolutionnant les paiements semble passionnante, le parcours n’a pas été exactement fluide.

L’adoption de l’IA a explosé ces dernières années, en particulier après que la pandémie a contraint 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, les assureurs et les processeurs de paiement plongent tous à pieds joints dans la piscine 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 maux de tête. De nombreuses entreprises ont réalisé que leurs données—la véritable fondation de l’IA—sont souvent verrouillées dans des systèmes obsolètes, fragmentées à travers les départements, ou tout simplement en désordre. Et même lorsque les données sont en bon état, il y a la question délicate d’assurer la conformité avec un labyrinthe de réglementations en constante évolution.

Ajoutez à cela le fait que les cybercriminels deviennent plus intelligents, et soudain, construire un système de paiement robuste propulsé par l’IA ressemble à essayer d’assembler un puzzle high-tech pendant que les pièces se déplacent constamment. Pourtant, malgré tous les obstacles, les entreprises avancent.

Au cours de la dernière année seulement, des géants comme JPMorgan Chase ont rapporté des gains de productivité allant jusqu’à 20 % grâce à des assistants de codage IA, tandis que NatWest s’est associé à OpenAI pour renforcer la prévention de la fraude, un mouvement critique étant donné que le Royaume-Uni a perdu 570 millions de livres sterling en fraude de paiement au début de 2024. Et ce ne sont pas seulement les grands acteurs. Les petites institutions financières utilisent également l’IA pour augmenter l’efficacité, réduire les coûts et offrir de meilleures expériences client.

L’automatisation prend en charge une plus grande partie du travail, libérant des experts humains pour agir plus comme des conseillers stratégiques que comme des processeurs de back-office. La question est : comment les entreprises peuvent-elles tirer parti du pouvoir de l’IA sans se noyer dans des problèmes de données, des systèmes obsolètes ou des lourdeurs réglementaires ?

C’est exactement ce que nous voulions découvrir. Nous avons donc contacté un expert qui est plongé dans les solutions de paiement propulsées 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 la fraude, l’expérience de Dennis Kettler couvre tout l’écosystème des paiements. Et disons simplement que ses idées sont révélatrices.

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 de votre parcours professionnel et comment vous avez développé votre expertise en fintech et en solutions de paiement ?

D : Après avoir terminé mes études de premier cycle et de deuxième cycle en mathématiques, je me suis tourné vers le domaine de l’analyse des données et de l’analyse prédictive. Mon attention initiale était axée sur les 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 une discipline 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.

Bien que je n’avais pas de formation dans les paiements à l’époque, j’ai utilisé mon expérience précédente dans le commerce de détail et l’émission de crédits, combinée à ma maîtrise des algorithmes et de l’IA, pour générer de la valeur pour Worldpay.

R : Quels sont les changements les plus significatifs que vous avez observés dans l’industrie des paiements au fil des ans, en particulier avec l’essor de l’IA ?

D : Les trois changements significatifs qui me viennent immédiatement à l’esprit sont la prolifération, l’accélération et la sophistication. Bien que l’intelligence artificielle ne soit pas un nouveau concept, sa prolifération a considérablement augmenté.

Auparavant, le développement de l’IA était confiné à des équipes spécifiques avec une expertise spécialisée. Aujourd’hui, l’IA est accessible à un plus large éventail d’individus et d’équipes, ce qui entraîne une accélération de son application et une réduction du temps de mise sur le marché. De plus, la sophistication de l’IA a considérablement progressé. Les tâches qui étaient irréalisables il y a une décennie, ou même il y a cinq ans, sont maintenant réalisables grâce aux avancées de l’IA et de l’infrastructure cloud.

R : L’intégration de l’IA dans les services financiers présente à la fois des opportunités et des défis. D’après votre expérience, quels sont les plus grands obstacles auxquels les entreprises sont confrontées lors de l’adoption de solutions de paiement propulsées par l’IA ?

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

2.  Un défi fondamental est la **gestion des données**. Beaucoup négligent l'importance cruciale des données dans l'exploitation de l'IA. Les services financiers traitent souvent d'énormes quantités de données stockées dans des environnements isolés, qui se présentent sous divers formats, et avec des définitions incohérentes. Gérer la qualité de ces données, bien comprendre les données et assurer une intégration efficace est 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 de nouvelles technologies.
6.  Le dernier défi consiste à naviguer dans le paysage réglementaire mondial et à garantir la **confidentialité des données**. À mesure que les entreprises utilisent des données, elles doivent garantir des contrôles de confidentialité robustes, une gestion des risques de modèle et une transparence de modèle pour se conformer aux réglementations et instaurer la confiance avec les parties prenantes.

R : La détection de la 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 doivent encore être relevés ?

D : Les solutions de fraude ont été l’un des bénéficiaires les plus visibles des avancées de l’IA. L’une des plus grandes améliorations qui propulsent la détection de la fraude a été la résolution d’entités et la capacité de mieux relier les appareils, les comptes, les transactions et d’autres sources d’informations disparates pour créer une vue plus précise et complète des relations et des activités associées.

De plus, il y a eu une augmentation substantielle de la capacité à s’adapter aux tendances frauduleuses en temps réel. L’IA permet un ajustement rapide aux tendances émergentes, permettant une intervention rapide dans les activités de fraude potentielles.

Enfin, l’IA a considérablement amélioré la précision des systèmes de détection de la 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 en douceur tout en identifiant efficacement celles qui sont frauduleuses.

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

Enfin, bien que l’IA améliore les performances des systèmes de détection de la 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 : Bien que l’IA améliore notre capacité à optimiser le traitement des paiements, elle change également le rôle du professionnel du paiement. Par exemple, l’IA permet de plus en plus l’automatisation des tâches opérationnelles, nous permettant de nous concentrer davantage sur l’interprétation des données et des insights fournis par l’IA ainsi que sur leur application stratégique.

En particulier, cette automatisation nous permet d’agir plus largement comme des traducteurs pour nos clients et parties prenantes. L’IA nous permet de jouer un rôle plus consultatif améliorant ainsi l’expérience client. En tant qu’acquéreur de commerçants, par exemple, nous exploitons l’IA pour améliorer tous les aspects du cycle de vie des paiements. Cependant, cela nous permet également d’agir comme un conseiller stratégique plus ciblé et 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 l’innovation et la mise en œuvre responsable de l’IA ?

D : Je ne crois pas fondamentalement qu’un équilibre soit nécessaire entre le focus sur l’innovation et la responsabilité dans la mise en œuvre de l’IA.

Ces idées ne sont pas mutuellement exclusives et l’une ne doit pas avoir un impact négatif sur l’autre. En fait, je crois fermement qu’une bonne gouvernance, y compris des politiques, des contrôles et une supervision, agit effectivement comme un accélérateur pour l’innovation. D’après mon expérience, une politique, des directives et des processus clairs permettent aux développeurs d’explorer librement et d’innover en toute sécurité avec confiance.

Un manque de clarté ou des cadres de gouvernance mal définis entraînent une incertitude pour les développeurs, ralentissent le développement et étouffent l’innovation.

R : En regardant vers l’avenir, quelles sont les tendances les plus passionnantes en matière d’IA et de paiements que vous croyez façonneront l’avenir de 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 des taux d’autorisation, diligence raisonnable client sophistiquée (CDD) et connaissance de votre client (KYC), etc.

Elle continuera également à façonner le rôle que jouent les professionnels des paiements lorsqu’ils aident les commerçants et les détaillants à définir leurs stratégies de paiement. Par exemple, l’utilisation de l’IA peut permettre une plus grande personnalisation et des résultats de paiement tout en fournissant également des insights uniques qui peuvent tous conduire à une expérience client considérablement améliorée.

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