Explicatif sur l’IA générative

Comme son nom l’indique, il s’agit d’une intelligence artificielle qui génère. Ce que GenAI produit, ce sont des données, sous forme de textes, d’images, d’audio, de vidéo, etc. Les exemples incluent des concepts tels que ChatGPT et, ce à quoi toute personne disposant d’un compte sur les médias sociaux ne peut échapper, Midjourney, qui produit des images hyperréalistes. C’est probablement la partie de l’IA qui suscite le plus d’attention, car les résultats sont des créations de type humain, comme de l' »art » et des textes cohérents.

Le fait que l’IA puisse non seulement imiter la création et la logique humaines, mais aussi aller au-delà pour développer de nouveaux processus, produits et niveaux de productivité est sur le point d’ouvrir la voie à des changements fondamentaux dans presque tous les secteurs de la science, des affaires, de l’éducation, etc.

Prévention de la fraude

Les entreprises perdent environ 3 % de leur chiffre d’affaires annuel en raison de faux refus de cartes, des transactions légitimes étant signalées comme frauduleuses. Les algorithmes basés sur l’IA peuvent identifier correctement les anomalies de transaction en tirant parti de l’apprentissage automatique plutôt que d’un algorithme basé sur des règles, dont la capacité de détection des fraudes est limitée. L’utilisation de l’IA peut améliorer la précision, accroître l’efficacité, réduire les coûts et faciliter le contrôle en temps réel.

Les pertes mondiales liées à la fraude numérique devraient dépasser 343 milliards de dollars entre 2023 et 2027. (source : Juniper Research) Il n’est donc pas étonnant que l’industrie financière ait beaucoup à gagner en tirant parti de l’IA dans le contexte de la prévention de la fraude ! En plus d’utiliser l’apprentissage automatique pour détecter les anomalies, on peut utiliser l’IA conversationnelle pour l’authentification vocale par le biais de la biométrie vocale.

Une possibilité qui nous conduit aux étapes suivantes, à savoir un processus de connaissance du client (KYC) étanche.

Réglementation des institutions financières

Les réglementations relatives à la connaissance du client (KYC) et à la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) représentent des coûts substantiels pour la plupart des entreprises du secteur des paiements. Le non-respect de ces réglementations peut entraîner des coûts astronomiques sous la forme d’amendes, voire d’une annulation de l’autorisation d’exercer dans le secteur.

L’apprentissage des machines a un grand potentiel pour guider les entreprises dans les labyrinthes de la conformité réglementaire. Au fur et à mesure que les technologies d’apprentissage machine « ingèrent » de nouvelles réglementations, l’apprentissage automatique sera en mesure d’identifier les domaines d’application et les lacunes du programme de réglementation existant.

Cependant, l’IA étant intrusive par nature, en particulier l’IA basée sur l’apprentissage automatique, elle soulève des questions complexes, notamment en ce qui concerne la protection des données personnelles, et les acteurs de l’IA doivent prêter une attention particulière aux questions juridiques relatives aux données personnelles.

Lors de la conception et de l’utilisation de ces outils, il convient de veiller à ne pas porter atteinte aux droits et libertés des personnes.

L’approche adoptée doit tenir compte des principes fondamentaux du GDPR, en particulier la légalité, l’équité et la proportionnalité du traitement.

Génération de code pour les produits de paiement

Réussir dans la Fintech, c’est réussir dans le développement informatique. Cela a évidemment un prix. Un prix que la génération de code par l’IA peut faire baisser de manière drastique.

Probablement 99,9 % de la programmation des données est basée sur des méthodes et des procédures déjà établies. Cela signifie que les données sont « à prendre » et qu’en ajoutant l’apprentissage automatique, le potentiel de développement de systèmes, de programmes et de produits pour les solutions de paiement est illimité.

Il existe déjà un large éventail de générateurs de codes d’IA sur le marché, y compris celui d’OpenAI, « OpenAi Codex ». Lorsque l’on utilise ce type d’outils, comme pour tout autre type de données, il convient d’être prudent quant à la nature des données introduites dans l’outil et de s’assurer que l’on ne partage pas des données confidentielles de l’entreprise.

L‘IA à faible codage ou sans codage fait référence aux outils qui permettent à quiconque de créer des applications sans avoir à coder quoi que ce soit. Un exemple est Apple CreateML qui permet à l’utilisateur de créer des applications iOS dans une interface simple de type « glisser-déposer ». Google et Microsoft proposent des solutions similaires, et un outil comme PyCaret permet aux utilisateurs les plus avancés de créer des applications dans le langage de programmation populaire Python avec des fonctions préconfigurées.

En bref, l’IA et l´apprentissage des machines modifient complètement le paysage de la création d’applications et de programmes, dans tous les domaines, et auront un impact profond sur les paiements comme dans tout autre secteur axé sur la technologie.

Support et Onboarding

Les chatbots, vous vous souvenez de l’époque où ils étaient seulement stupides et ennuyeux ? La situation est en train de changer. Grâce à l’apprentissage automatique, les chatbots sont capables de traiter des demandes de plus en plus complexes de la part des utilisateurs. Cela signifie que de plus en plus de problèmes d’assistance peuvent être traités « à la porte » et qu’il n’est pas nécessaire de les transmettre à des professionnels de l’assistance. En fait, la rapidité et la disponibilité des robots devraient également améliorer l’expérience des utilisateurs !

L‘onboarding est une autre pratique exigeante en ressources qui peut grandement bénéficier de l’automatisation grâce à l’IA, par exemple pour automatiser la vérification et l’authentification des données des clients. Les chatbots ou les « hôtes » générés par l’IA peuvent guider les clients tout au long du processus. La « touche » humaine n’est nécessaire que pour le contrôle de qualité final.

Il est juste de dire que plus votre entreprise traite de données, plus les solutions d’apprentissage automatique deviendront essentielles à votre activité. Dans le monde des paiements, cela est peut-être aussi difficile que nécessaire en raison des restrictions imposées à l’utilisation des données. Ce que vous ne pouvez pas vous permettre, c’est de ne pas avoir de stratégie en matière d’intelligence artificielle.