Entretien avec Dennis Kettler : Comment l'IA transforme les paiements

Dennis Kettler est responsable mondial de la stratégie des données et des sciences des données chez Worldpay.

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Si vous suivez l’industrie des services financiers, vous savez une chose avec certitude : l’IA n’est plus un concept futuriste — elle est là, et elle change tout. Mais si l’idée de l’IA révolutionnant les paiements semble excitante, le parcours n’a pas toujours été sans heurts.

L’adoption de l’IA a explosé ces dernières années, notamment après la pandémie qui a obligé les institutions financières à repenser leur fonctionnement. Les chiffres ne mentent pas. Le marché mondial de l’IA dans les services financiers devrait croître de 16,2 milliards de dollars en 5 ans. Les banques, les assureurs et les processeurs de paiement plongent tous tête la première dans l’univers de l’IA, désireux de rationaliser leurs processus, d’améliorer la détection de la fraude et de créer des expériences client hyper-personnalisées.

Mais voici le hic : malgré tout son potentiel, l’intégration de l’IA n’est pas sans ses problèmes. Beaucoup d’entreprises ont réalisé que leurs données — la base même de l’IA — sont souvent enfermées dans des systèmes obsolètes, fragmentées entre différents départements, ou tout simplement désordonnées. Et même lorsque les données sont en bon état, il faut faire face à la complexité de respecter une multitude de réglementations en constante évolution.

Ajoutez à cela le fait que les cybercriminels deviennent de plus en plus intelligents, et soudain, construire un système de paiement robuste basé sur l’IA ressemble à un puzzle high-tech dont les pièces changent constamment. Pourtant, malgré tous ces obstacles, les entreprises continuent d’avancer.

L’année dernière seulement, des géants comme JPMorgan Chase ont rapporté des gains de productivité allant jusqu’à 20 % grâce à des assistants de codage alimentés par l’IA, tandis que NatWest a collaboré avec OpenAI pour renforcer la prévention de la fraude, une étape cruciale alors que le Royaume-Uni a perdu 570 millions de livres sterling à cause de fraudes liées aux paiements au début de 2024. Et ce n’est pas seulement le gros du secteur. Les institutions financières plus petites exploitent également l’IA pour augmenter leur efficacité, réduire leurs coûts et offrir de meilleures expériences client.

L’automatisation prend en charge une partie importante du travail lourd, libérant ainsi les experts humains pour qu’ils jouent davantage le rôle de conseillers stratégiques que de simples opérateurs en back-office. La question est : comment les entreprises peuvent-elles exploiter la puissance de l’IA sans se noyer dans les problèmes de données, les systèmes obsolètes ou la paperasserie réglementaire ?

C’est exactement ce que nous voulions comprendre. Nous avons donc contacté un expert qui évolue dans le domaine des solutions de paiement pilotées par l’IA depuis plus d’une décennie. De l’optimisation des processus de facturation et de règlement à l’amélioration des systèmes de détection de fraude, l’expérience de Dennis Kettler couvre tout l’écosystème des paiements. Et disons simplement que ses insights sont révélateurs.

Dans la conversation qui suit, vous entendrez directement parler des plus grands défis et opportunités auxquels font face les entreprises.

R : Pouvez-vous nous parler un peu de votre parcours professionnel et de la façon dont vous avez développé votre expertise dans la fintech et les solutions de paiement ?

D : Après avoir terminé mes études de premier et de second cycle en mathématiques, je me suis tourné vers l’analyse de données et la prévision analytique. Mon premier objectif était d’obtenir des insights prédictifs et d’automatiser certains processus.

Il y a environ 13 ans, je suis entré dans le secteur des services financiers, apportant une vaste expérience et discipline en matière de données et d’intelligence artificielle. J’ai commencé à appliquer cette expertise dans des domaines tels que la facturation, le règlement, l’optimisation des paiements et l’expérience client.

Bien que je n’avais pas de formation spécifique dans le domaine des paiements à l’époque, j’ai utilisé mon expérience précédente dans la vente au détail et l’émission de crédits, combinée à ma maîtrise des algorithmes et de l’IA, pour générer efficacement de la valeur pour Worldpay.

R : Quelles sont, selon vous, les transformations les plus importantes que vous avez observées dans l’industrie des paiements au fil des années, notamment avec l’essor de l’IA ?

D : Les trois changements majeurs qui me viennent à l’esprit sont la prolifération, l’accélération et la sophistication. Bien que l’intelligence artificielle ne soit pas une nouveauté, sa prolifération a considérablement augmenté.

Autrefois, le développement de l’IA était réservé à des équipes spécifiques avec une expertise pointue. Aujourd’hui, l’IA est accessible à un plus grand nombre de personnes et d’équipes, ce qui accélère son application et réduit le délai de mise sur le marché. De plus, la sophistication de l’IA a énormément progressé. Des tâches qui étaient impossibles à réaliser il y a dix ans, ou même cinq ans, sont désormais à notre portée grâce aux avancées en IA et en infrastructure cloud.

R : L’intégration de l’IA dans les services financiers offre à la fois des opportunités et des défis. D’après votre expérience, quels sont les principaux obstacles que rencontrent les entreprises lorsqu’elles adoptent des solutions de paiement pilotées par l’IA ?

D : Selon moi, les trois principaux obstacles à l’intégration et à l’adoption de solutions de paiement basées sur l’IA sont :

1. La gestion des données, qui constitue une difficulté fondamentale. Beaucoup sous-estiment l’importance cruciale des données pour exploiter l’IA. Les services financiers traitent souvent d’énormes volumes de données stockées dans des environnements cloisonnés, avec des formats variés et des définitions incohérentes. La gestion de la qualité, la compréhension approfondie et l’intégration efficace de ces données représentent un défi majeur.
2. Sur le plan du développement de l’IA, un grand défi consiste à intégrer l’IA dans les systèmes hérités existants. Cela nécessite non seulement des ajustements techniques, mais aussi un changement culturel au sein des organisations pour adopter ces nouvelles technologies.
3. Le dernier défi concerne la navigation dans le paysage réglementaire mondial et la garantie de la protection des données. Lorsqu’elles utilisent des données, les entreprises doivent assurer des contrôles de confidentialité solides, une gestion des risques liés aux modèles, et une transparence des modèles pour respecter les réglementations et instaurer la confiance avec leurs parties prenantes.

R : La détection de la fraude a été l’un des domaines où l’IA a eu un impact majeur. Quelles avancées avez-vous observées dans la prévention de la fraude, et quels défis restent à relever ?

D : La lutte contre la fraude a bénéficié de nombreuses avancées grâce à l’IA. L’un des progrès majeurs est la résolution d’entités et la capacité à relier plus clairement les appareils, comptes, transactions et autres sources d’informations disparates pour créer une vision plus précise et complète des relations et des activités associées.

De plus, la capacité à s’adapter en temps réel aux tendances frauduleuses a considérablement augmenté. L’IA permet une adaptation rapide aux tendances émergentes, ce qui permet d’intervenir rapidement en cas d’activité frauduleuse potentielle.

Enfin, l’IA a considérablement amélioré la précision des systèmes de détection de fraude en réduisant les frictions et en minimisant à la fois les faux positifs et les faux négatifs. Cette amélioration est cruciale pour que les transactions légitimes soient traitées sans problème tout en identifiant efficacement les fraudes.

Beaucoup de défis dans la détection de la fraude sont similaires à ceux de l’adoption plus large de l’IA. Par exemple, malgré les progrès, il reste difficile d’assurer une qualité optimale des données et une intégration fluide entre différents systèmes et plateformes. La mauvaise qualité des données peut conduire à des résultats de détection erronés.

Enfin, si l’IA améliore la performance des systèmes de détection de fraude, elle augmente aussi la sophistication des acteurs malveillants.

R : Les technologies de paiement alimentées par l’IA évoluent rapidement. Comment voyez-vous le rôle des professionnels de la finance changer à mesure que l’IA continue d’automatiser et de rationaliser les processus de paiement ?

D : Bien que l’IA améliore notre capacité à optimiser le traitement des paiements, elle modifie aussi le rôle des professionnels du paiement. Par exemple, l’IA permet de plus en plus d’automatiser les tâches opérationnelles, ce qui nous libère pour nous concentrer davantage sur l’interprétation des données et des insights issus de l’IA, ainsi que sur leur application stratégique.

Concrètement, cette automatisation nous permet d’agir davantage comme des traducteurs pour nos clients et parties prenantes. L’IA nous donne la possibilité d’adopter un rôle plus consultatif, améliorant ainsi l’expérience client. En tant qu’acquéreur de paiement, par exemple, nous utilisons l’IA pour améliorer tous les aspects du cycle de vie des paiements. Mais cela nous permet aussi d’être des conseillers stratégiques plus ciblés et déterminés.

R : La protection des données et les préoccupations éthiques sont au cœur de l’adoption de l’IA dans la banque et les paiements. Comment abordez-vous l’équilibre entre innovation et mise en œuvre responsable de l’IA ?

D : Je ne pense pas qu’il faille fondamentalement chercher un équilibre entre l’innovation et la responsabilité dans la mise en œuvre de l’IA.

Ces deux aspects ne sont pas mutuellement exclusifs, et l’un ne doit pas forcément nuire à l’autre. En fait, je crois fermement qu’une gouvernance appropriée, comprenant politiques, contrôles et supervision, agit comme un accélérateur de l’innovation. Selon moi, des politiques claires, des lignes directrices et des processus bien définis permettent aux développeurs d’explorer et d’innover en toute sécurité et en toute confiance.

Le manque de clarté ou l’absence de cadres de gouvernance bien établis conduisent à l’incertitude chez les développeurs, ralentissent le développement et étouffent l’innovation.

R : En regardant vers l’avenir, quelles sont selon vous les tendances les plus excitantes en matière d’IA et de paiements qui façonneront l’industrie dans les cinq à dix prochaines années ?

D : Comme mentionné précédemment, l’IA continuera d’améliorer l’efficacité des systèmes de paiement et des points de décision clés : détection de la fraude, amélioration du taux d’autorisation, due diligence client sophistiquée (CDD) et connaissance du client (KYC), etc.

Elle continuera également à façonner le rôle des professionnels du paiement dans l’aide aux commerçants et détaillants pour définir leurs stratégies de paiement. Par exemple, l’utilisation de l’IA peut permettre une personnalisation accrue et de meilleurs résultats en matière de paiement, tout en fournissant des insights uniques pouvant conduire à une expérience client nettement améliorée.

De plus, je prévois une amélioration et une accélération de la finance intégrée, tant en termes d’intégration transparente qu’en capacités fondamentales comme le prêt. Enfin, compte tenu des pressions réglementaires et des progrès de l’IA, je m’attends à des gains significatifs en transparence.