Attendue par les consommateurs et les entreprises, l’adoption du paiement instantané joue un rôle central dans la modernisation des services financiers. Cependant, elle exige d’effectuer les contrôles nécessaires pour garantir une transaction sécurisée en un temps record. Cela implique notamment la vérification des filtres de sanctions, la surveillance des transactions et la détection des fraudes. Ces enjeux nécessitent des investissements technologiques substantiels, ainsi qu’une restructuration opérationnelle complète.
Moderniser les technologies existantes est une étape cruciale pour une intégration rapide et réussie des paiements instantanés. Le recours à des plateformes et des logiciels financiers proposant des solutions de Payments as a Service (PaaS) peut s’avérer pertinent à cet égard.
Ces outils permettent un traitement des paiements de bout en bout dans le cloud et un contrôle de la conformité basé sur les microservices. Les banques peuvent ainsi augmenter leur agilité opérationnelle pour s’adapter rapidement à l’évolution de la demande des clients, du secteur et de la réglementation. En outre, le PaaS leur permet de réduire leur coût total de possession (TCO) et les délais de mise sur le marché, tout en optimisant l’expérience et le taux de satisfaction des clients.
Par ailleurs, en s’appuyant sur des solutions basées sur les microservices et une architecture composable, les banques peuvent concevoir, déployer et mettre en service de nouvelles applications et services financiers beaucoup plus rapidement et facilement qu’auparavant. À titre d’exemple, elles peuvent faire évoluer leurs capacités de traitement des paiements en fonction du volume de transactions et, ainsi, garantir des performances optimales même en cas de forte augmentation.
Des mesures de prévention
L’intégration d’un nouveau rail de paiement comporte des risques, en particulier lorsque ce dernier est opéré en temps réel. Sur les 166 millions d’euros liés à la fraude en 2022, près de 20 millions sont imputables à ce mode de paiement1. La rapidité des paiements instantanés – dix secondes en moyenne contre un à trois jours pour un virement classique – ainsi que leur irrévocabilité, suscite donc davantage de préoccupations en matière de sécurité et exige des mesures de prévention adéquates.
C’est là que l’intelligence artificelle (IA) et le machine learning (ML) entrent en jeu. Les solutions intégrant ces technologies s’avèrent redoutablement efficaces pour analyser l’historique de paiements d’un client afin de détecter, en temps réel, toute suspicion d’activité frauduleuse. Ces données peuvent également être mises à profit pour mieux connaître les clients et comprendre leurs comportements afin de leur proposer des services personnalisés.
L’IA et le ML peuvent également être utilisés afin d’automatiser les processus de prévention de la fraude tels que la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la surveillance des transactions afin d’accroître encore plus la sécurité tout en réduisant les faux positifs.
Les promesses de l’IA générative
L’avènement de l’IA générative (GenAI) laisse envisager des applications encore plus larges, telles que l’analyse de l’historique des données et la création de données synthétiques, qui peuvent être utilisées pour générer des scénarios de risques ou prédire des types de fraudes jamais identifiés auparavant. La GenAI transforme également l’approche du service client et la manière de délivrer des informations, des conseils et des recommandations en fonction des différents profils. Grâce au traitement du langage naturel, les banques peuvent, par exemple, mettre en place des chatbots et des assistants vocaux capables d’interagir avec les clients de manière fluide et de répondre efficacement à leurs requêtes. Malgré ces promesses, les banques françaises restent prudentes.
Pour tirer parti de l’opportunité des paiements instantanés et de l’IA, la collaboration sera décisive. Les banques doivent privilégier des solutions ouvertes afin de faciliter les intégrations et le développement de nouveaux partenariats qui bénéficient à tout l’écosystème. En accédant aux données bancaires, les fintechs peuvent développer des innovations répondant aux besoins spécifiques des utilisateurs, que les banques pourront ensuite facilement intégrer à leurs solutions existantes.
