Maximiser la croissance : la puissance de l'IA au service des paiements

Les technologies d'intelligence artificielle (IA) font partie intégrante du secteur bancaire. Dans des domaines tels que le risque, la fraude et la conformité, par exemple, l'utilisation de l'IA est courante depuis des années et continue de s'intensifier. Le succès de ces initiatives et la possibilité d’obtenir de nouveaux avantages incitent à investir davantage dans ce domaine en 2024. L’IA générative suscite particulièrement l’intérêt des acteurs du secteur.

L'analyste financier Celent a créé un rapport à la demande de MongoDB et d'Icon Solutions qui analyse la façon dont l'IA est actuellement utilisée dans le secteur bancaire, ainsi que sur certains des principaux cas d'utilisation de l'IA dans les paiements afin d'améliorer l'agilité opérationnelle, d'automatiser les flux de travail et d'augmenter la productivité des développeurs.

Télécharger le rapport de Celent : « Harnessing the Benefits of AI in Payments » (Exploiter les avantages de l'IA appliquée aux paiements) pour découvrir comment vous pourriez tirer le meilleur parti de vos investissements dans l'IA et exploiter les possibilités illimitées qu'offre l'IA pour les paiements à l'avenir.

Exploiter un large éventail d’améliorations de flux de travail et de produits

Les technologies de l'IA sont aujourd'hui utilisées pour traiter un large éventail de flux de travail et de services en contact avec la clientèle, depuis l'automatisation et l'optimisation des processus dans le middle et le back office, jusqu'à des domaines tels que la gestion des risques et des liquidités en temps réel, la prévision des flux de trésorerie et la personnalisation des services front office. Les assistants virtuels et les bots sont également devenus un élément essentiel du processus d’assistance client.

Dans ce blog, nous aborderons quelques-unes des principales conclusions du rapport Harnessing the Benefits of AI in Payments de Celent et ce que cela signifie pour le secteur des services bancaires et des paiements.

L’analyse avancée, l’automatisation intelligente et les technologies d’IA captent la majeure partie des investissements en 2024

Les banques ont progressivement augmenté leurs investissements dans des projets visant à optimiser l’utilisation des données. Cette évolution s’explique en partie par la nécessité de répondre aux attentes croissantes des clients en matière de rapidité et de qualité des services numériques, mais traduit également une meilleure compréhension de la véritable valeur des données relatives aux comptes et aux transactions. Mais le plus important a été la rentabilité des technologies nécessaires pour proposer des cas d’utilisation qui reposent sur l’IA et l’analyse avancée.

Force est de constater que les projets qui concernent les technologies d’analyse de données et d’IA figurent en bonne place dans l’agenda mondial. Les investissements dans l’analyse avancée et le machine learning constituent une priorité pour 33 % des banques d’affaires, devant les projets liés à la robotique et à l’automatisation (qui constituent une priorité pour 31 % du marché). L’intelligence artificielle et le traitement du langage nature (NLP) ne sont pas loin derrière et 28 % des banques reconnaissent qu’il s’agit d’une priorité.

De nombreux acteurs du secteur explorent également l’IA générative

Bien que l’enthousiasme concernant la GenAI soit compréhensible compte tenu de son potentiel évident, les discussions sont devenues plus nuancées fin 2023. Cela est compréhensible étant donné la complexité de l’application des grands modèles de langage (LLM) à des données clients potentiellement sensibles et au regard des préoccupations réglementaires plus générales concernant l’explicabilité (et l’auditabilité potentielle) de leurs résultats. Cela dit, l’IA est déjà utilisée dans de nombreux domaines pour aider les conseillers et les chargés de clientèle, et des innovations dans des domaines similaires devraient émerger. Selon le rapport, 58 % des banques évaluent ou testent l'IA générative d'une manière ou d'une autre, tandis que 23 % ont des projets utilisant cette technologie dans leur feuille de route.

Nouveaux cas d'utilisation de l'IA appliquée aux paiements et croissance potentielle du chiffre d'affaires

Le manque de compétences des développeurs est l'un des plus grands défis auxquels sont confrontées les banques lorsqu'il s'agit d'innover en matière de produits de paiement. Les banques estiment que les améliorations de produits qu’elles n’ont pas pu réaliser au cours des deux dernières années en raison de ressources limitées auraient permis une croissance de 5,3 % des recettes liées aux paiements. En gardant cela à l'esprit et la transformation révolutionnaire liée à l'intégration de l'IA, les institutions financières doivent réfléchir à la manière de mobiliser les ressources des développeurs pour tirer le meilleur parti de ces opportunités.

Alors que le secteur des paiements continue d'évoluer, l'intégration de l'IA est prête à remodeler le paysage, en offrant des solutions innovantes qui privilégient la sécurité, l'efficacité et une expérience utilisateur personnalisée. Les cas d'utilisation émergents de l'IA dans les paiements témoignent de son potentiel de transformation pour façonner l'avenir des transactions financières.

Exploiter les technologies modernes pour tirer le meilleur parti de l'adoption de l'IA

Dans l'environnement en rapide évolution de l'IA, les progrès technologiques constants et l'évolution des besoins des clients nécessitent des investissements stratégiques. Pour rester compétitifs, les banques et les prestataires de services de paiement doivent non seulement se concentrer sur l'amélioration des produits actuels, mais aussi préparer l'avenir grâce à la modernisation de l'infrastructure de paiement. Lors de l'adoption de technologies avancées telles que l'IA et le ML, qui nécessitent des données comme base, les organisations sont souvent aux prises avec le défi d'intégrer ces innovations dans les systèmes existants en raison de leur manque de flexibilité et de leur tendance à refuser toute modification. Par exemple, l'ajout d'un nouveau rail de paiement et d'un nouveau point d'accès client pourrait s'avérer très difficile. La mise en place d'une architecture de données fiable avec une plateforme de données moderne permet aux banques d'enrichir l'expérience des paiements en consolidant et en analysant les données dans n'importe quel format en temps réel, offrant ainsi des services et des fonctionnalités à valeur ajoutée aux consommateurs. Les recommandations suivantes permettront de s'assurer que les organisations de services financiers peuvent libérer le potentiel de transformation de l'IA générative à grande échelle tout en veillant à ce que les préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité soient correctement prises en compte :

• Entraîner les modèles d'IA/ML sur les données les plus précises et les plus récentes, répondant ainsi au besoin critique d'adaptabilité et d'agilité face à l'évolution des technologies. En unifiant les données, depuis le traitement des paiements en amont jusqu'aux interactions avec les clients, les banques exploitent les informations en temps réel pour créer un parcours client transparent, connecté et personnalisé.

• Une solution d'avenir avec un schéma de données flexible capable de s'adapter à n'importe quelle structure, format ou source de données. Cette flexibilité facilite l'intégration transparente avec différentes plateformes d'IA/ML, ce qui permet aux institutions financières de s'adapter aux changements dans l'environnement de l'IA sans avoir à apporter de modifications importantes à l'infrastructure.

• Répondre aux préoccupations en matière de sécurité grâce à des contrôles de sécurité intégrés pour toutes les données. Qu'elle soit gérée dans un environnement client ou via MongoDB Atlas, un service cloud entièrement géré, MongoDB garantit une sécurité renforcée grâce à des fonctionnalités telles que l'authentification (authentification unique et authentification multifactorielle), les contrôles d'accès basés sur les rôles et le chiffrement complet des données. Ces mesures de sécurité agissent comme une protection pour les données financières sensibles, en atténuant le risque d'accès non autorisé par des parties externes et en donnant aux organisations la confiance nécessaire pour adopter les technologies d'IA et de ML.

• Lancez et développez des applications sécurisées et toujours actives en intégrant des services tiers à l'aide d'API. Le modèle de données flexible de MongoDB et sa capacité à gérer différents types de données, y compris des données structurées et non structurées, conviennent parfaitement à l'orchestration de votre écosystème d'API ouvertes afin de rendre possible le flux de données entre les banques, les tiers et les consommateurs.

La plateforme de données pour développeurs MongoDB Atlas met de puissantes capacités d'IA et d'analyse directement entre les mains des développeurs et offre la possibilité d'enrichir les expériences de paiement en consolidant, ingérant et exploitant n'importe quel type de données de paiement instantanément. MongoDB Atlas est conçue pour aider les organismes de services financiers à surmonter les défis liés aux données. Il propose un modèle de données documentaires flexible et des capacités d'intégration tierce transparentes qui sont nécessaires pour créer des systèmes de paiement composables qui évoluent sans effort, sont toujours actifs, sécurisés et conformes à la norme ACID.

Gardez une longueur d'avance, téléchargez le rapport de Celent dès maintenant et découvrez les possibilités illimitées qu'offre l'IA pour les paiements à l'avenir. Si vous préférez une découverte visuelle, une discussion entre Celent, Icon Solutions et MongoDB, inscrivez-vous à notre prochain webinaire, Using AI to Unlock New Opportunities in Payments with Celent, Icon Solutions, and MongoDB (L'utilisation de l'IA pour saisir de nouvelles opportunités en matière de paiements avec Celent, Icon Solutions et MongoDB).

Si vous souhaitez en savoir plus sur la création d'applications de paiement alimentées par AI avec MongoDB, consultez les ressources suivantes :

• Découvrez comment le secteur financier peut tirer parti de l'IA générative

• Développez des applications de paiement enrichies par l'IA avec des contrôles de sécurité adaptés, à l'échelle et qui offrent les performances attendues par les utilisateurs

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