Les progrès technologiques dans le secteur financier sont à un niveau record. Cependant, le véritable impact des technologies de nouvelle génération telles que la blockchain, l’IA et l’IoT dans le domaine financier prend son temps pour devenir visible dans le secteur. Le fait que l’industrie soit l’un des domaines les plus expansifs et rempli de données non structurées rend le processus d’intégration technologique d’autant plus difficile pour un entrepreneur technologique de le perturber.

Il y a cependant une technologie qui a pris l’entière et seule responsabilité de rendre efficace le secteur qui touche le monde: l’intelligence artificielle. La mesure dans laquelle L’IA est explorée pour améliorer l’industrie des technologies financières est trop massif pour être contenu dans cet article. Nous allons donc nous concentrer sur l’impact de la technologie sur l’un des sous-ensembles les plus utilisés du secteur – les paiements.

Les 3 meilleures façons dont l’IA améliore les paiements

1. Meilleure détection de la fraude

Il y a environ deux décennies, Internet a connu un boom massif. Cela a changé la façon dont les gens achetaient des vêtements et des produits d’épicerie, comment ils commandaient de la nourriture et même comment ils voyaient le contenu. Dans un monde où les gens n’étaient plus confinés aux frontières du monde réel pour effectuer des transactions, les paiements en temps réel sont nés – mais nous ignorions peu qu’ils seraient associés à des fraudes en ligne et à des failles de sécurité. Compte tenu du nombre énorme de transactions qui se produisent chaque seconde, il est difficile pour un humain d’être au top de la sécurité.

Selon un Rapport Capgemini, la transaction de paiement numérique universelle devrait atteindre 726 milliards d’ici la fin de l’année 2020.

Le logiciel AI peut être utilisé pour envoyer des alertes aux utilisateurs si une activité anormale pour l’utilisateur est détectée. Le logiciel sera en mesure de comprendre le comportement des utilisateurs au fil du temps – un aperçu qui les aidera à identifier un écart dans leur comportement et les alertera en temps réel pour les éviter de devenir une victime de piratage.

2. Opérations de paiement basées sur la vision

Un magasin de vente au détail basé sur l’IA est le nouveau type de concept que l’industrie a à offrir. Il joue avec un logiciel de reconnaissance qui est placé dans tous les magasins pour gagner du temps lors du processus de paiement traditionnel en détectant quels articles sont cueillis et en les chargeant directement depuis leur application de magasin. Bien que considéré comme une fiction il y a quelques années, Amazon Go en fait une réalité. Son nouveau magasin alimenté par l’IA est conçu de manière à ce que les clients n’aient pas à attendre dans les files d’attente pour vérifier. Tout ce qu’ils ont à faire est de choisir le produit et le montant sera déduit de leur portefeuille de magasin ou de leur compte bancaire.

Les entreprises ont maintenant commencé à expérimenter l’utilisation de systèmes de reconnaissance faciale, pour autoriser les paiements et utiliser des cartes et des systèmes de paiement en remplacement. Le plus grand avantage de la reconnaissance faciale, de la détection des gestes et du système de reconnaissance vocale est qu’il est presque impossible de les tromper. À l’avenir, nous pouvons nous attendre à ce que les entreprises utilisent la voix et le visage pour autoriser les transactions de paiement et les virements.

3. Paiements via des chatbots

Les entreprises cherchent à intégrer des services intelligents artificiels dans plusieurs domaines de leurs processus. Après avoir longtemps gouverné le domaine du service client, la technologie est maintenant adoptée par les sociétés de financement et de paiement pour répondre aux questions des utilisateurs, interagir avec les clients, effectuer des achats en ligne et naviguer parmi les utilisateurs via l’application ou le site Web.

Les chatbots sont l’une des expressions les plus avancées et les plus prometteuses de l’interaction entre les machines et les humains. C’est un système alimenté par l’intelligence artificielle qui simule une conversation avec les utilisateurs dans un langage naturel. Il peut être lancé sur une pléthore d’appareils – téléphone, messages, applications et sites Web.

Capital One, société holding bancaire, a créé chatbot Eno pour aider les clients à vérifier les soldes de leurs comptes, à effectuer des requêtes de compte de base et à effectuer des virements de fonds entre les comptes. Un autre exemple de ceci peut être vu dans Ingenico, le système de technologie de paiement intelligent s’est associé à IBM Watson pour développer un chatbot alimenté par l’IA afin d’aider les marchands appartenant aux secteurs de l’hôtellerie, de la vente au détail et du divertissement à effectuer leurs paiements.

Grâce au mode de traitement du langage naturel, les chatbots peuvent avoir une conversation avec les utilisateurs dans plusieurs langues pour trouver les intérêts des clients et aider les utilisateurs à effectuer des paiements via l’API sécurisée de l’application. Les algorithmes d’apprentissage automatique et d’IA permettent également aux prêteurs d’examiner plusieurs sources de données pour développer des profils personnalisés qui aident à prédire les risques de crédit des utilisateurs qui les guident ensuite vers l’approbation ou le rejet des prêts.

Bien que les paiements soient un domaine clé touché par l’IA, sa véritable adoption dépend de la capacité des clients à surmonter certains défis clés.

Les défis qui attendent l’adoption de l’IA dans le domaine des paiements

Les données.

Les institutions financières continuent de produire plusieurs données qui peuvent être étudiées par l’apprentissage automatique. Les données proviennent à la fois de données non structurées et structurées qui, dans un certain nombre de cas, ne sont pas correctement valorisées ou connectées. Cette immensité de données pose un défi majeur dans l’adoption de l’IA.

De plus, les entreprises continuent de produire des données dans des silos verticaux par rapport aux processus horizontaux de bout en bout qui agissent comme des barrières à l’adoption de l’IA.

Culture.

L’intelligence artificielle s’accompagne de crainte et de peur, principalement à cause de l’image qu’elle porte. Les gens des banques et des services financiers qui ont peur de perdre leur emploi au profit de l’IA seront beaucoup plus réticents à adopter l’IA de manière à ce que leur potentiel soit réalisé. De plus, il y a des employés, en particulier ceux appartenant à la tranche d’âge des 50 ans et plus, qui se sentent mal à l’aise de parler à un chatbot parce qu’ils pensent qu’ils pourraient exposer leurs données professionnelles à des hacks et des violations de sécurité.

Limitations techniques.

Alors que l’IA a fait des progrès massifs dans le secteur des paiements, la technologie a encore plusieurs limites à surmonter. Par exemple, les chatbots n’ont actuellement pas les capacités cognitives nécessaires pour lutter contre les émotions humaines et les défis complexes.

Deuxièmement, un système d’IA n’est aussi efficace que les données qui entrent dans le développement du système. Dans le cas où les données sont biaisées ou incorrectes, les résultats créés par l’IA seront également incorrects.

Maintenant que nous nous sommes penchés sur les applications de l’intelligence artificielle dans le secteur des paiements et les défis associés à l’adoption de la technologie dans le domaine, la prochaine étape devrait être de lire les applications pratiques des entreprises utilisant l’IA.

De quelle autre manière pensez-vous que l’IA améliore le secteur des paiements, partagez avec nous dans la section commentaires.

Biographie de l’auteur: –
Smith est un écrivain très créatif et un contributeur actif qui aime partager des nouvelles informatives ou des mises à jour sur divers sujets et apporte d’excellentes informations aux lecteurs. Sa priorité est de couvrir les nouvelles technologies et techniques pour son public. Smith a publié de nombreux cas et informations intéressants qui incitent les lecteurs à démêler son article.