L'intelligence artificielle (IA) bouleverse le secteur des paiements, rendant la détection des fraudes, l'authentification des clients et le recouvrement des paiements échoués plus intelligents et plus efficaces. Si l'IA ouvre de nouvelles perspectives aux entreprises et aux institutions financières, elle pose également de nouveaux défis, tels que l'évolution des tactiques de fraude et la complexité des réglementations.
Comment fonctionne l'IA dans les paiements
L'IA imite l'intelligence humaine, permettant aux machines d'analyser des données, de reconnaître des modèles et de faire des prédictions. L'un de ses composants clés est l'apprentissage automatique (ML), une technologie qui aide les ordinateurs à apprendre à partir de données et à s'améliorer au fil du temps sans avoir besoin d'être constamment reprogrammés.
Dans le secteur des paiements, le ML aide à détecter les fraudes, à réduire les refus injustifiés et à améliorer les taux de réussite des transactions. Les banques, les émetteurs et les commerçants s'appuient sur ces outils basés sur l'IA pour traiter les paiements plus facilement. Mais si l'IA renforce la sécurité, elle permet également aux fraudeurs de devenir plus intelligents et de trouver de nouveaux moyens de tromper le système.
Les grandes victoires de l'IA dans le domaine des paiements
L'IA apporte de nombreux avantages au secteur des paiements, notamment :
- Meilleur traitement des paiements :l'IA optimise les demandes de transaction afin de réduire les échecs et d'augmenter les taux d'approbation.
- Détection plus intelligente des fraudes :l'apprentissage automatique analyse les données transactionnelles en temps réel afin de détecter et de bloquer les fraudes avant qu'elles ne se produisent.
- Moins de faux refus :la détection des fraudes basée sur l'IA permet de s'assurer que les transactions légitimes ne sont pas rejetées par erreur.
- Récupération des paiements échoués :détermine la meilleure façon de récupérer les paiements échoués en examinant les raisons de leur échec et en choisissant le moment opportun pour réessayer.
- Une sécurité renforcée sans complications :l'IA simplifie l'authentification tout en garantissant la sécurité des transactions.
- Informations prédictives :l'IA aide les entreprises à comprendre les habitudes de consommation et à adapter leurs promotions ou leurs stratégies de prévention de la fraude en conséquence.
Le côté obscur : la fraude alimentée par l'IA
Les fraudeurs utilisent également l'IA pour manipuler les systèmes de paiement. Selon le Nasdaq, les pertes mondiales liées à la fraude ont atteint 485 milliards de dollars en 2023, en partie à cause des stratagèmes de fraude basés sur l'IA. Parmi les plus courants, on peut citer :
- Fraude au remboursement :l'IA est utilisée pour manipuler les systèmes de service client, permettant ainsi aux fraudeurs d'obtenir des remboursements avant même que les articles ne soient livrés.
- Fraude par prise de contrôle de compte :les cybercriminels créent de fausses identités à l'aide de l'IA, ce qui leur permet d'accéder aux comptes réels des clients.
Les mêmes ensembles de données massifs utilisés par les outils de fraude basés sur l'IA peuvent également devenir la cible des cybercriminels. Si les systèmes d'IA traitant les transactions par carte de crédit sont piratés, cela pourrait entraîner d'énormes fuites de données. Les pirates informatiques peuvent même manipuler les modèles d'IA pour contourner la sécurité, ce qui souligne le besoin urgent de mesures de protection des données plus strictes.
Comment les banques utilisent l'IA pour lutter contre la fraude
Les banques utilisent des outils de détection des fraudes basés sur l'IA pour repérer les cartes compromises et suivre les transactions non autorisées. Elles surveillent également l'activité sur le dark web afin d'empêcher l'utilisation abusive des informations relatives aux cartes volées. Cependant, les banques sont confrontées à des limites en matière de détection des fraudes en temps réel en raison des règles strictes de traitement imposées par Mastercard et Visa.
En conséquence, une banque peut approuver une transaction, puis la signaler ultérieurement comme frauduleuse, ce qui entraîne un rejet de débit pour le commerçant. De nouvelles réglementations qui entreront en vigueur plus tard cette année obligeront les banques à signaler les incidents de fraude sur les transactions qui ne sont pas réglées, telles que celles refusées pour cause de fonds insuffisants (NSF) ou de problèmes de sécurité. Cela signifie que les commerçants doivent intensifier leurs efforts de prévention de la fraude afin d'éviter les rejets de débit inutiles et de maintenir une bonne réputation auprès des processeurs de paiement.
Prévention des fraudes basée sur l'IA pour les commerçants
Les commerçants peuvent tirer parti d'outils d'évaluation des risques qui analysent les modèles de transaction en temps réel, ce qui leur permet de signaler les fraudes avant qu'elles ne se produisent. Ces outils sont particulièrement importants pour les entreprises qui traitent des transactions sans présentation de la carte, comme les boutiques en ligne.
Certains commerçants font appel à des services tiers de prévention de la fraude, tandis que d'autres, comme Checkout.com et Shopify, ont développé leurs propres outils internes de détection des fraudes. Ces outils suivent le comportement des clients, comme les adresses IP et les informations sur les appareils, afin de repérer et d'arrêter les transactions suspectes.
Au-delà de la prévention de la fraude, les outils d'évaluation des risques peuvent également aider les commerçants à éviter les rétrofacturations coûteuses en détectant les transactions problématiques avant qu'elles ne soient traitées.
IA et authentification des clients
L'authentification multifactorielle (MFA) basée sur l'IA renforce la sécurité grâce à des méthodes telles que la reconnaissance faciale, la lecture d'empreintes digitales et la reconnaissance vocale. Cependant, certains commerçants hésitent à adopter la MFA par crainte de perdre des clients.
Une option plus flexible est l'authentification adaptative, où les transactions à faible risque nécessitent moins d'étapes de sécurité, tandis que les transactions à haut risque déclenchent une vérification supplémentaire. Cela permet de fluidifier le processus de paiement tout en protégeant les clients contre la fraude.
Informations prédictives et analyses basées sur l'IA
La capacité de l'IA à traiter d'énormes quantités de données en fait un outil révolutionnaire pour la détection des fraudes et l'optimisation des paiements. Grâce à l'analyse prédictive, les entreprises peuvent :
- Repérez les schémas frauduleux avant qu'ils ne deviennent des problèmes majeurs.
- Identifiez les inefficacités dans le traitement des paiements qui pourraient nuire aux taux d'approbation.
- Segmentez les clients en fonction de leur comportement et du risque qu'ils représentent afin de mettre en place des stratégies de prévention de la fraude plus efficaces.
Naviguer entre conformité et réglementations
L'IA transforme les paiements, mais elle pose également de nouveaux défis réglementaires. Les entreprises doivent se conformer aux lois sur la protection des données telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la California Consumer Privacy Act (CCPA).
L'une des principales préoccupations concerne les biais dans les modèles d'IA : si l'IA est entraînée à partir de données erronées ou incomplètes, cela peut conduire à des décisions injustes ou discriminatoires. Il est essentiel de garantir la transparence et l'équité des systèmes de paiement basés sur l'IA afin de conserver la confiance des clients.
Comment l'IA corrige les paiements échoués
Les paiements échoués constituent une perte de revenus considérable pour la plupart des entreprises proposant des abonnements. En effet, une étude menée par Checkout.com montre que 45 % des consommateurs ne retentent pas leur paiement après un refus injustifié. L'IA permet de minimiser ce problème en :
- Amélioration des demandes de transaction afin de les aligner sur les préférences bancaires et les exigences de formatage.
- Gérer les stratégies de relance pour optimiser les chances de réussite d'un paiement.
Des solutions avancées telles que la plateforme de gestion des performances de paiement de Revaly travaillent en arrière-plan pour récupérer les paiements échoués avant même que les clients ne se rendent compte qu'un problème s'est produit. Compte tenu de la complexité des échecs de paiement, due à des milliers de règles bancaires différentes, l'IA est le meilleur outil pour résoudre ces défis à grande échelle.
Conclusion : pourquoi l'IA est importante pour les paiements
L'IA transforme le fonctionnement des paiements, les rendant plus sûrs, plus efficaces et plus adaptables. Si certains commerçants hésitent à adopter l'IA, l'utilisation d'outils intelligents de prévention de la fraude et de recouvrement des paiements est essentielle pour rester compétitif. À mesure que la technologie IA continue d'évoluer, les entreprises qui garderont une longueur d'avance seront celles qui prospéreront.
À propos de nous
Revaly est une plateforme de gestion des performances de paiement qui aide les entreprises à maximiser les approbations, à réduire le taux de désabonnement involontaire et à protéger les revenus qu'elles ont déjà générés. En se connectant directement aux émetteurs et à l'écosystème des paiements, Revaly transforme les refus évitables en croissance mesurable, car les approbations ne sont pas le fruit du hasard, elles sont le résultat d'une ingénierie.
