L’IA dans le traitement des paiements : tendances actuelles et état futur

 

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus une nouveauté dans le paysage numérique; elle est profondément intégrée dans tous les secteurs et a transformé notre façon de fonctionner et de communiquer.

Qu’il s’agisse de vérifier le ton d’un courriel, de naviguer sur une plateforme de diffusion en continu ou d’en apprendre plus sur un produit ou un service, il est fort probable que vous utilisiez l’IA et ses technologies dans votre vie quotidienne.

Il existe une bonne raison pour laquelle les écosystèmes d’IA du Canada continuent de croître. Le gouvernement du Québec, par exemple, a alloué 100 millions de dollars en financement à des organismes d’IA et à des centres de recherche, ainsi que 40 millions de dollars supplémentaires à la Stratégie pancanadienne en matière d'intelligence artificielle. Et en 2024, Google Canada a annoncé qu’elle subventionnerait de nouveaux fonds pour soutenir la recherche portant sur l’IA dans plusieurs domaines clés, comme la durabilité et le développement responsable de l’IA.

Dans l’espace de la technologie financière, l’IA et l’apprentissage automatique alimentent tout du robot-conseil au commerce numérique et aux systèmes bancaires ouverts. Alors, à quoi ressemble l’IA dans le domaine des paiements et à quoi les petites entreprises peuvent-elles s’attendre dans un avenir proche? Penchons-nous sur ce sujet.

 

 

Comment l’IA est-elle actuellement utilisée dans les paiements?

Les fournisseurs de paiements de pointe peuvent utiliser l’IA pour simplifier le traitement des paiements, améliorer le service à la clientèle et renforcer la détection de la fraude. Réciproquement, l’innovation dans les technologies alimentées par l’IA améliore les fonctionnalités et introduit de nouvelles offres dans l’espace, ce qui profite aux commerçants ainsi qu’aux clients. Voici comment l’IA a une incidence sur le paysage du traitement des paiements.

 

Assistants virtuels

Les clients peuvent interagir avec un assistant virtuel ou un agent conversationnel, qui peut planifier des rencontres, répondre à des questions courantes, guider les clients dans les processus de base, configurer des commandes et examiner des transactions récentes. Lorsque l’IA aide à gérer ces tâches, votre équipe peut aider un plus grand nombre de clients et générer plus de ventes, en moins de temps.

De plus, les assistants virtuels peuvent offrir un soutien personnalisé tout en permettant aux membres de l’équipe du service à la clientèle de se concentrer sur des travaux plus complexes ou de nouvelles initiatives et de nouveaux projets axés sur la clientèle.

 

Automatisation des tâches répétitives

Vous connaissez ces tâches redondantes et fastidieuses qui consomment beaucoup d’énergie et de temps? De la saisie des données aux rapports et aux rapprochements, l’IA peut automatiser les tâches répétitives de traitement des paiements, ce qui aide à simplifier et à accélérer les processus tout en réduisant le risque d’inexactitudes.

 

 

Voici un exemple typique : Lorsqu’il s’agit de rapprochement, l’apprentissage automatique analyse de grandes quantités de données, puis associe automatiquement ces données aux transactions correspondantes. Tout écart peut être signalé pour une analyse plus approfondie.

Comment l’IA pourrait-elle bénéficier des paiements?

Maintenant que nous avons examiné les différentes façons d’appliquer l’IA à l’espace de traitement des paiements, passons en revue les principaux avantages de l’IA dans les paiements numériques et dans les établissements physiques.

 

Détection de la fraude

L’IA peut aider à réduire les paiements frauduleux en détectant les transactions inhabituelles en temps réel. Elle peut également aider à détecter les comportements internes douteux.

Par exemple, l’IA peut servir de surveillance 24 heures sur 24 en se connectant au système bancaire après les heures d’ouverture, ou lorsqu’il y a une transaction impliquant un montant très élevé. L’IA peut également signaler les transactions avec des entreprises et des fournisseurs avec lesquels vous n’avez pas d’historique commercial.

 

Service à la clientèle et personnalisation

Les agents conversationnels et les assistants virtuels peuvent affiner et personnaliser le parcours de paiement du client en analysant l’historique des achats, le comportement de navigation, les interactions passées et plus encore.

Cette personnalisation axée sur l’IA libère les représentants du service à la clientèle afin qu’ils puissent répondre à des demandes plus exigeantes. Cela peut également les aider à mieux comprendre leur clientèle, ce qui peut mener à une meilleure gestion des stocks et à un plus grand engagement et une plus grande satisfaction.

 

Taux d’acceptation

L’IA peut découvrir des tendances dans vos données de paiement et identifier tout ce qui pourrait diminuer vos taux d’acceptation, frustrer vos clients ou produire de faux refus. En puisant dans ces données, vous pouvez augmenter les taux d’acceptation des cartes et réduire les frais de transaction. De plus, vous pouvez renforcer la sécurité des cartes. Tous ces avantages se traduisent par une réduction des coûts pour vous, ce qui signifie plus de ressources à consacrer à l’expansion de votre entreprise.

 

Examen données et perspective

En analysant les données des clients, l’IA peut offrir des perspectives inestimables sur le comportement des clients, ce qui peut vous aider à personnaliser et à optimiser l’expérience de paiement.

Par exemple, l’IA peut aider à générer une expérience à la fois plus personnalisée et plus pratique pour le client. En examinant l’historique et les préférences de paiement d’un client, les outils d’IA peuvent recommander des produits de paiement adaptés à l’emplacement géographique, à l’heure et au type de transaction (en ligne, en personne ou par téléphone).

L’IA peut également fournir des prix dynamiques, ce qui peut vous aider à offrir des prix durables et concurrentiels pour vos biens et services en temps réel.

 

 

Difficultés et considérations

Alors que l’IA continue de transformer l’espace des paiements, des inconnues au sujet de certains outils et de la meilleure façon de les adopter subsisteront. Soyez conscient de ces risques et obstacles possibles lorsque vous envisagez des solutions d’IA.

 

Évolution des normes

La Loi sur l’intelligence artificielle et les données (LIAD) du Canada comprend une certaine gouvernance sur l’utilisation responsable de l’IA pour les entreprises, mais cette loi continue d’évoluer. À l’heure actuelle, le gouvernement canadien n’a pas de règlements spécifiques en matière d’IA pour ses ministères aux niveaux provincial ou municipal.

Ce manque général de surveillance et de normes peut entraîner de la confusion et une acceptation lente, sans oublier les revers dans l’avancement et l’adoption de la technologie d’IA.

 

Lacunes dans la littératie numérique

Avec plus de 1 million de petites entreprises canadiennes, de taille, d’étape de croissance et d’industrie variables, il est compréhensible que les commerçants ne savent pas tous comment utiliser les outils d’IA. Se familiariser avec la plus récente technologie d’IA, adopter de nouveaux logiciels et former le personnel prendront du temps.

 

Traitement des données sensibles

Grâce aux outils d’IA qui dépendent d’ensembles de données volumineux, les préoccupations au sujet des données financières et des données clients sensibles sont justifiées.  Assurez-vous de comprendre comment vos fournisseurs stockent, forment et protègent les données des clients.

 

Regarder vers l’avenir à mesure que l’IA arrive à maturité

L’IA n’est plus la nouvelle venue dans l’arène. Elle se développe rapidement. De l’apprentissage automatique à l’analyse prédictive, l’IA a déjà transformé le paysage du traitement des paiements. Pour rester concurrentielles maintenant et à l’avenir, les entreprises doivent évaluer de manière proactive où et comment intégrer l’IA dans leurs stratégies ainsi que leurs opérations. Apprenez-en davantage sur l’IA dans la vente au détail et dans les systèmes de paiement d’IA dans notre centre d’articles.