L'IA et ses prédécesseurs ne sont pas nouveaux dans le fintech

L'intelligence artificielle et la robotique ne sont pas nouvelles dans les services financiers.

L'intelligence artificielle et la robotique ne sont pas nouvelles dans les services financiers. Plus que la plupart des industries, les services financiers et en particulier les paiements, ont reposé sur les machines pendant des décennies pour automatiser et accélérer les transactions entre les personnes. L'autorisation de transaction, l'octroi de crédit, la détection de la fraude, les identités numériques et les paiements autonomes sont tous des exemples d'innovations impulsées par les machines qui nous aident à effectuer des transactions quotidiennes de manière plus facile, plus sécurisée et plus efficace. Tout en reconnaissant le parcours technologique de plusieurs décennies à ce jour, il est clair que l'IA pousse désormais la fintech au-delà des dépendances basées sur les personnes. Par exemple, les modèles de gestion de la fraude/machines sont de plus en plus des LLM autos-apprenants, et non des modèles basés sur des règles ou des régressions impulsés par les personnes.

Ci-dessous sont des exemples où l'utilisation de décisions et de robotique impulsées par les machines/IA est bien établie dans l'industrie de la fintech aujourd'hui :

🔹 La décision de crédit : la notation de crédit et les modèles prédictifs tels que ceux proposés par FICO existent depuis des décennies, évoluant et s'améliorant constamment. Les processus d'octroi de crédit qui prenaient autrefois des jours sont maintenant effectués en temps réel. Au-delà des algorithmes de notation traditionnels qui sont généralement formés par régression sur les données d'application et de bureau de crédit, les modèles d'octroi de crédit basés sur l'IA (apprentissage automatique) utilisent des entrées de données plus larges et plus complètes pour trouver des opportunités de prêt incrémentales.

🔹 La décision de transaction : tous les paiements impliquent des décisions de payeur et de bénéficiaire pour accepter ou refuser la transaction, avec une autorisation de carte comme exemple notable. Une fois qu'une personne présente un paiement électronique, les machines prennent ces décisions et le font depuis des décennies. Les processeurs (commerciaux et bancaires) et les réseaux déployés maintenant des modèles d'IA pour optimiser la conversion tout en équilibrant la fraude potentielle.

🔹 La prévention de la fraude et la vérification d'identité : essentielles pour prendre de bonnes décisions de transaction, les machines reconnaissent et valident aujourd'hui nos identités numériques pour éviter les acteurs malveillants. La détection de la fraude de paiement est l'un des exemples les plus évidents de l'IA aujourd'hui. En parallèle, des formes d'identités numériques et des technologies utilisées pour valider nos identités continuent d'émerger et d'évoluer.

🔹 Le service automatisé : le service des services financiers a migré vers l'automatisation basée sur les machines pendant de nombreuses années, à partir de l'avènement des chatbots bancaires au milieu/fin des années 2010. L'auto-service, les notifications en temps réel, les chatbots et les expériences utilisateur personnalisées sur le Web ou les applications sont toutes des technologies qui permettent un service sans nécessiter une personne à l'autre extrémité.

🔹 L'orchestration et l'acheminement intelligent : les machines travaillent maintenant pour améliorer votre expérience de paiement et pour garantir que vos demandes de paiement sont optimisées lorsqu'elles traversent la chaîne de valeur complexe des paiements.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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