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Point de vue
Innover dans le domaine des paiements grâce à l'IA générative  

Le secteur des paiements est sur le point de connaître une transformation majeure grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les technologies de paiement. La réactivité des fintechs et des acteurs émergents face aux avancées technologiques pousse non seulement les acteurs traditionnels à adopter l'IA, mais crée également un environnement où les systèmes hérités obsolètes laissent progressivement place à de nouvelles solutions. Cela distingue ce secteur du paysage conventionnel des services financiers.

Le domaine financier explore diverses innovations, telles que la finance intégrée, les super applications, le métaverse, les portefeuilles électroniques pair à pair, les paiements en cryptomonnaies et le concept d'achat immédiat avec paiement différé (BNPL), pour n'en citer que quelques-unes. Les transactions deviennent plus rapides et flexibles. Dans ce contexte, comment l'IA générative va-t-elle redessiner les perspectives de paiement pour l'avenir ? Quelle influence aura cette technologie sur les interactions entre les systèmes de paiement ? Penchons-nous sur la manière dont l'IA générative transforme les pratiques dans l'industrie des technologies de paiement et des transactions financières.

L'IA générative : une révolution en marche pour les plateformes de paiement

Actuellement, l'adoption de l'IA générative progresse plus rapidement que celle des start-ups digitales, avec ChatGPT atteignant 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois. Selon une étude de Publicis Sapient, 87 % des consommateurs ayant utilisé l'IA générative sont enthousiastes quant à son impact sur leur expérience d'achat. Ils espèrent que les marques utiliseront cette technologie pour enrichir l'expérience client globale.

L'IA générative s'impose comme un véritable moteur de changement dans le domaine des paiements. Les organisations prennent de plus en plus conscience de son potentiel et cherchent à suivre le rythme du marché. Les entreprises de technologie des paiements devront naviguer à travers le battage médiatique entourant cette technologie émergente pour saisir les opportunités adéquates.

Les plateformes de paiement basées sur l'IA sont au cœur de cette transformation, utilisant des algorithmes complexes pour révolutionner et optimiser les technologies de paiement. Les super applications, plateformes numériques multifonctionnelles tout-en-un, permettent d'intégrer une multitude de services directement sur les smartphones des consommateurs. Dans ce contexte, Alipay a radicalement changé la manière dont les gens réalisent des paiements sans espèces.

Cependant, l'impact de l'IA va au-delà du traitement des transactions. L'IA générative ouvre la voie à des innovations dans la prévention de la fraude, le support client et l'amélioration globale de l'expérience de paiement. Les organisations utilisent l'IA générative pour analyser les historiques d'achat et les préférences des utilisateurs, offrant ainsi des expériences de paiement personnalisées et fluides.

L'importance d'une approche stratégique pour tirer parti de l'IA générative

Pour assurer le succès des entreprises, il est essentiel d'adopter une approche stratégique de l'IA générative dans trois domaines clés : 

  • Augmentation des revenus
  • Efficacité financière
  • Expérience client et fidélisation

Augmentation des revenus

Acquisition et fidélisation client : les organisations doivent tirer parti de l'IA générative pour analyser les comportements d'achat et les préférences des utilisateurs, offrant ainsi des expériences de paiement fluides et personnalisées pour améliorer l'acquisition et la fidélisation des clients. Il est nécessaire d'établir une stratégie globale et un plan d'action couvrant les modèles opérationnels, la gestion des données, la mise en œuvre de la technologie, la formation des employés, la conformité et les pratiques responsables en matière d'IA. Les entreprises doivent ensuite innover et déployer des capacités basées sur l'IA tout au long de la chaîne de valeur, révolutionnant ainsi les processus d'acquisition. Cela inclut l'identification de l'intention et de la propension à la modélisation, les stratégies d'action optimales, l'optimisation des canaux, la mesure en boucle fermée et l'amélioration des performances, ainsi que l'utilisation de l'IA générative pour les initiatives créatives, de communication et médiatiques. Personetics en est un exemple : en utilisant l'IA générative, Personetics aide les institutions financières à attirer de nouveaux clients en proposant une expérience bancaire personnalisée et attrayante.

Support client automatisé : les entreprises doivent fournir rapidement des informations sur les produits aux clients pour accélérer le processus de traitement des demandes et stimuler les conversions. Voici quelques étapes pour y parvenir :

  1. Entraîner un chatbot GPT (Generative Pre-trained Transformer) avec des connaissances spécifiques aux produits ou services proposés.

  2. Permettre au modèle GPT de fournir des informations en temps réel adaptées aux données du client.

  3. Utiliser le GPT pour personnaliser les réponses en fonction du contexte, assurant ainsi une pertinence accrue.

Mettre en place un système pour mettre à jour régulièrement le modèle avec les informations les plus récentes et validées sur les produits, garantissant ainsi une précision optimale. Par exemple, Kasisto utilise l'intelligence artificielle conversationnelle pour développer des assistants virtuels destinés aux institutions financières. Ces assistants, alimentés par l'IA générative, interagissent avec les clients en langage naturel, offrant un soutien personnalisé et facilitant l'accomplissement de diverses tâches bancaires.

Efficacité financière

L'IA générative est en passe de dévoiler une valeur considérable et contextuellement pertinente à partir de grandes quantités de contenu, avec le potentiel de transformer l'efficacité opérationnelle. Afin de tirer parti des avantages financiers de l'IA générative, les entreprises doivent mettre en place une stratégie solide axée sur des politiques rigoureuses de gouvernance des données. Celles-ci devraient garantir la qualité, l'intégrité et la conformité réglementaire (telle que la RGPD et le CCPA) dans diverses activités, tout en tenant compte des coûts.

Les organisations doivent instaurer une classification des données et des contrôles d'accès stricts pour protéger les informations sensibles des clients, équilibrant ainsi l'utilisation des données pour le marketing, la fidélisation et les promotions avec l'impératif de rentabilité. De plus, elles doivent mettre en place des processus d'audit pour examiner l'utilisation des données, garantir le respect des réglementations sur la protection des données et optimiser les impacts sur les coûts. Des entreprises telles que Ripples et Square intègrent déjà l'IA pour améliorer la détection des fraudes et la gestion des risques, les modèles d'IA générative aidant à analyser les schémas de transaction, identifier les anomalies et renforcer la gouvernance des données.

L'IA générative joue également un rôle clé dans l'évolution de l'analytique omnicanal, en révélant des informations plus approfondies, en stimulant l'automatisation et en améliorant la personnalisation, contribuant ainsi aux économies de coûts. Des exemples d'intégrations de paiement incluent la technologie de reconnaissance de la paume de la main d'Amazon, mise en œuvre dans les magasins Amazon Go. La technologie de paiement biométrique utilise les caractéristiques physiques d'un client pour autoriser un paiement ou effectuer une transaction au point de vente, y compris la reconnaissance faciale et vocale. Les paiements sur les réseaux sociaux sont un autre exemple de stratégies de paiement innovantes qui vont au-delà des services bancaires traditionnels.

Expérience client et fidélisation

Dans un secteur des paiements en constante évolution, le rôle de l'IA générative dans la création et la gestion de campagnes marketing devient de plus en plus crucial. Les entreprises peuvent exploiter des outils basés sur l'IA pour analyser le comportement des clients, leurs préférences et leurs historiques de transactions. Cette approche axée sur les données permet d'utiliser l'IA générative pour concevoir des campagnes marketing ciblées et personnalisées qui touchent chaque utilisateur individuellement. Par exemple, une société de cartes de crédit pourrait recourir à l'IA pour identifier les utilisateurs voyageant fréquemment et créer des campagnes offrant des avantages liés aux voyages. De plus, l'IA peut aider les entreprises à suivre l'efficacité de leurs campagnes en temps réel, permettant des ajustements et des optimisations pour maximiser l'impact.

Un contenu publicitaire réussi sera soutenu par les données de l'IA générative. Pour créer des visuels et des narratifs attrayants qui résonnent auprès de leur audience, les entreprises doivent veiller à ce que les éléments de design, tels que les couleurs, les polices et les images, soient cohérents avec l'identité de la marque et inspirent confiance et innovation. Il est tout aussi important de rédiger un contenu qui répond aux préoccupations et aux aspirations des clients. Par exemple, une campagne promouvant une application de paiement sécurisée pourrait mettre en avant la tranquillité d'esprit offerte aux clients en garantissant la protection de leurs transactions. Un message adapté, alimenté par les données de l'IA générative, peut créer une connexion personnalisée qui stimule l'engagement et les conversions.

Évaluer et hiérarchiser les opportunités d'innovation

Face aux nombreuses opportunités s'offrant aux entreprises de technologie des paiements, comment évaluer et hiérarchiser les différentes innovations pour amplifier l’impact sur l'entreprise ? Publicis Sapient a développé un Score de Pertinence de l'IA permettant d'évaluer les avantages et les défis pour les entreprises.

Le Score de Pertinence de l'IA évalue les moteurs et les obstacles pour créer une "carte thermique" des opportunités au sein de l'entreprise. Les moteurs prennent en compte la valeur pour le client, la génération de revenus et l'efficacité des coûts. Les obstacles évaluent la complexité de la mise en œuvre, les risques réglementaires et de conformité, ainsi que les enjeux éthiques.

 

Identification de valeur

Score de pertinence de l'IA - Attribué pour évaluer chaque domaine/catégorie

Text depicting the Publicis Sapient AI Suitability score to help determine opportunities across the business

L'IA générative redessine le futur de l'industrie des technologies de paiement, impactant non seulement la façon dont les consommateurs effectuent leurs transactions, mais également les relations clients et les décisions d'investissement. Au final, cette évolution bouleversera la manière dont les entreprises abordent l'innovation. Ce nouvel horizon révolutionnaire de l'IA transcende les systèmes traditionnels basés sur des règles, en générant un contenu contextuellement pertinent et créatif. D'ores et déjà, des marques exploitent l'IA générative pour obtenir des insights et des informations, réaliser des questionnaires ou encore adapter leur contenu marketing.

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