1. Introduction
Aujourd’hui, les paiements en temps réel sont révolutionnés par l’Intelligence Artificielle. Il s’agit d’un changement positif important, car les méthodes de paiement précédentes étaient de plus en plus problématiques. La fraude est un problème croissant ces dernières années, car les méthodes actuelles de détection de la fraude se concentrent sur la recherche des menaces connues et l'identification des tendances liées aux données historiques. Mais la puissance de l’IA peut être utilisée non seulement pour identifier la fraude en temps réel avant qu’elle ne se produise, mais également pour rationaliser l’ensemble du processus de paiement ; rendre les paiements plus rapides, plus faciles et plus sécurisés pour toutes les personnes impliquées. Le développement récent de GenAl a été un catalyseur majeur de cette révolution des paiements. Grâce à l'utilisation de cette technologie de pointe, des solutions ont été développées capables de transformer la manière dont les transactions en temps réel sont traitées. En comprenant les modèles comportementaux et les détails complexes trop complexes pour une analyse humaine présents dans les transactions de paiement, ces solutions d'IA éliminent le besoin fastidieux d'intervention humaine pour authentifier les transactions. GenAl peut non seulement fournir une protection contre la contrefaçon et prévenir la fraude, mais également accélérer le processus de paiement lui-même bien au-delà de tout ce qui est actuellement possible avec les méthodes traditionnelles. Ces avantages sont illustrés par des applications telles que l'innovation de paiement mondial SWIFT (GPI), utilisée depuis 2017 ; une plateforme pour exécuter des transactions en temps réel dans plus de 40 pays à travers le monde. En effet, avec la nature en temps réel répandue des solutions basées sur GenAl, combinée à une adoption massive croissante par les industries et les institutions financières, l'ère de la révolution des paiements en temps réel semble être imminente. Comme cela sera détaillé dans les sections suivantes, l’intégration de l’IA dans le paysage des paiements a également le potentiel d’améliorer considérablement l’expérience personnelle des consommateurs au-delà de la simple offre d’une sécurité accrue. Avec un processus de paiement de bout en bout entièrement numérique, la pratique consistant à s’appuyer sur des formes physiques de paiement ou de transactions – et toute l’inefficacité et les tracas qu’elles entraînent – peut devenir une chose du passé. De plus, en permettant la vérification et l'authentification instantanées des transactions, les clients ne sont pas obligés d'attendre que le traitement des paiements et les systèmes de file d'attente manuelle soient terminés. Tous les aspects de la gestion des transactions du point de vue du client, y compris les décisions d'achat, la disponibilité des fonds et les reçus numériques, peuvent être pris en charge dans un environnement numérique transparent.
1.1. L'importance des paiements en temps réel
Le monde moderne dépend de plus en plus de la gratification instantanée. Les données en temps réel et les méthodes de paiement instantanées sont donc plus importantes que jamais. C’est en raison de ces attentes en matière de données et de paiement instantanés qu’au Royaume-Uni, par exemple, un système de paiement en temps réel a été conçu. Un tel système offre un moyen de transférer de l'argent et la possibilité pour le bénéficiaire d'utiliser les fonds reçus en temps réel, c'est-à-dire immédiatement, une fois le transfert effectué. De nombreux arguments plaident en faveur des avantages des paiements en temps réel. Pour les entreprises, de tels systèmes peuvent permettre d’effectuer et de recevoir des paiements plus facilement et plus rapidement, ce qui peut entraîner une amélioration des flux de trésorerie. Les entreprises peuvent également envisager d’utiliser les données de transaction collectées pour fournir des services plus personnalisés à leurs clients ; L'un des principaux avantages de la rapidité des paiements en temps réel est déjà la possibilité pour les entreprises de proposer ces services améliorés et adaptés. Cela permettra également des dépôts et des paiements instantanés sur les comptes bancaires, ce qui signifie que les clients se sentiront plus en sécurité en sachant que leurs fonds seront accessibles et que les transactions seront effectuées immédiatement. Le système facilitera et sécurisera également, à terme, une société sans numéraire, qui présente à la fois l’avantage immédiat de réduire les coûts impliqués dans la production et la conservation d’une monnaie nationale et l’avantage plus large de rendre plus difficile le regroupement d’argent. Grâce à l'avènement d'Internet et à un monde de plus en plus globalisé, la possibilité d'effectuer des échanges numériques et des paiements transfrontaliers est de plus en plus importante pour les entreprises et les clients. En garantissant que les fonds soient reçus presque instantanément, les bénéficiaires seront en mesure de prendre des décisions plus rapides et se sentiront en sécurité quant à la légitimité de la transaction.
1.2. Les défis du paysage actuel des paiements
La hâte d'effectuer des paiements en temps réel devenait techniquement complexe avec l'évolution du paysage des paiements en temps réel et leur reconnaissance dans le monde entier. Les systèmes de paiement conventionnels actuels étaient bien conçus pour conclure des accords en quelques jours ou heures. D'autre part, les capacités innovantes de paiement en temps réel les mieux suggérées afin d'effectuer les paiements en quelques secondes ou peut-être moins. La compensation en temps réel de la marque reste un défi, ce qui nécessite des niveaux très élevés d'engagements technologiques, testant ainsi le processus commercial principal, les niveaux de maintenance, la responsabilité. et le courage d'association et le travail pour transmettre des paiements en temps réel. De nombreux systèmes de paiement ont été organisés afin d'examiner les processus d'observation du marché financier ou éventuellement de perturbation sur un marché distinctif dans le but de décrire au mieux les débuts nombreux ou faisant autorité pour réaliser ce type de paiement. Les enjeux pratiques qui se sont articulés avec les systèmes innovants ont préconisé, notamment en matière de gestion des risques et des processus, de contrôle et de conformité. L'exubérance des paiements et les modèles qui doivent être combattus ont accru les obstacles à l'obtention des gains de paiement en temps réel suggérés qui sont en grande partie réglés. Les paiements en temps réel ne doivent pas être mal compris. Afin de bénéficier des avancées technologiques modernes, le concept et le danger associé doivent être pris en compte par tous les détenteurs de risques. Des bases de données rapides et avancées étaient attendues afin d'aider à stocker et à récupérer les informations relatives aux paiements. Un plan de changement scrupuleux concernant les modifications du système de paiement était nécessaire. Méthode de transfert pour tout type d'organisations financières plus grandes qui était simplifiée et ne nécessitait peut-être aucun effort de modernisation, le mécanisme a été suggéré et modifié dans sa présentation, où les paiements peuvent être redirigés ou contourner certaines mesures opérationnelles. Démarrez une approbation animée dans laquelle le retard, qui devrait être mis et diminué dans le mode de fonctionnement réel, sera examiné. Il y a peut-être un gâchis dans les changements du système de paiement d'aujourd'hui lorsque la sélection conséquente et capricieuse de la clientèle est mise en jeu. Les clients n'ont aucun moyen d'empêcher les paiements une fois que les règles et procédures sont alignées sur la pratique préalable afin que le technologue puisse les suivre. On pourrait faire valoir à l'avenir que le véritable agent peut être considéré comme presque identique à tout autre meilleur mode d'exécution d'un paiement. Le mécanisme et le domaine de l'amélioration technique qui ont été avantageusement impliqués peuvent être décrits, mais ils ont été réalisés dans ces cinq dispensations. La technologie évolue rapidement, tout comme les défis liés à son application. Une technologie qu'une génération considère aujourd'hui comme la norme moderne, habile et la mieux suggérée sera obligée de s'enfuir à l'avenir en raison de son départ.
2. Comprendre GenAI
Alors que nous commençons à révolutionner nos tâches pour utiliser des technologies avancées, il est important pour nous de comprendre exactement comment ces technologies fonctionnent. Dans ce segment de la série, nous allons approfondir GenAI et voir comment son utilisateur dans le traitement des paiements en temps réel sur portail peut révolutionner nos méthodes. Je pense que la meilleure façon de décrire GenAI à elle seule serait de la considérer comme un ensemble de technologies utilisées les unes avec les autres afin d'analyser et de comprendre le monde, en temps réel. Ce concept de capacité de la technologie non seulement à collecter et traiter des données séparément, mais aussi à être continuellement à jour et conscient des données avec lesquelles elle travaille ensemble grâce au jugement humain est appelé intelligence artificielle générale. L'intelligence artificielle générale, ou même AGI, fait référence à une intelligence machine de grande envergure qui, en théorie, peut se permettre une capacité cognitive bien au-delà du potentiel de la technologie actuelle de l'IA. L'AGI est plutôt à la pointe dans le domaine de la recherche en IA et n'est pas très répandue dans les applications du monde réel. Oups, pas celui-là. AGI a la capacité de posséder et de comprendre des fonctionnalités technologiques beaucoup plus avancées, grâce à son potentiel de liberté de pensée et de conscience combiné à ce que l'on appelle la « capacité d'apprentissage ».
2.1. Qu’est-ce que GenAI ?
GenAI est une forme d'intelligence artificielle conçue pour traiter les données à des vitesses rapides, apprendre à la fois des données historiques et des interactions des utilisateurs en temps réel, et prendre des décisions basées sur ces informations. La structure de GenAl est basée sur des réseaux de neurones – des algorithmes capables de détecter et de traiter des modèles dans de grands ensembles de données. Ces réseaux sont conçus pour imiter la façon dont le système nerveux humain traite l'information : chaque nœud individuel est connecté à de nombreux autres, et chacune de ces connexions a la capacité de modifier la force du signal transmis d'un nœud à l'autre par un certain degré. En utilisant des couches de nœuds interconnectés et en faisant passer les entrées via la première couche, puis dans les couches intermédiaires de traitement des données et enfin dans la couche de sortie, les réseaux neuronaux peuvent traiter les données de manière complexe, identifier les tendances et les modèles et prendre des « décisions » basées sur les données. sorties du réseau. GenAI utilise une forme de réseau neuronal appelé réseau d'apprentissage profond. Ces types d’algorithmes peuvent traiter les données de manière très efficace et constituent la technologie sous-jacente à la révolution de l’IA que nous vivons actuellement. En utilisant des systèmes avancés tels que la structure GenAI, le monde des paiements en temps réel peut surmonter bon nombre des problèmes traditionnels qui ont limité les capacités et l'efficacité globales. Avec l'introduction d'une technologie de paiement plus avancée éliminant le besoin ou la dépendance à l'égard de ces intermédiaires, les paiements peuvent avoir lieu uniquement entre l'expéditeur et le destinataire dans le cadre d'un processus connu sous le nom de règlement de paiement peer-to-peer (P2P). De tels règlements sont très recherchés dans le secteur des paiements car ils offrent des délais de traitement extrêmement courts : dans la plupart des cas, un paiement peut être initié et sera effectué en quelques secondes seulement. Cette capacité de transformation vers les paiements en temps réel est exactement la manière dont GenAI peut commencer à révolutionner la façon dont les paiements sont effectués et gérés.
2.2. Comment GenAI peut transformer les paiements en temps réel
La principale façon dont GenAI peut transformer les paiements en temps réel est de fournir davantage d'informations et une analyse prédictive plus poussée qui pourraient potentiellement révolutionner le processus de prévention de la fraude. Les paiements en temps réel, et plus particulièrement leur mise en œuvre au Royaume-Uni, se sont concentrés sur le paiement « push ». Il s'agit d'un virement d'un compte à un autre, où le mouvement d'argent est initié par le payeur. Les avantages d’un tel système sont évidents, la rapidité des transactions étant le principal avantage tant pour les entreprises que pour les consommateurs. Cependant, comme pour toute transaction financière, certains cherchent à exploiter le système et la technologie de paiement en volant de l’argent par le biais d’activités frauduleuses. Les mesures de prévention de la fraude liées aux paiements en temps réel se sont principalement concentrées sur la personne effectuant le paiement, appelée « bénéficiaire ». Ce sont ces informations qui sont utilisées dans le processus décisionnel en matière de contrôle des fraudes. Bien qu'importante au moment de la transaction, notamment du point de vue de la prévention de la fraude, en tirant parti de GenAI pour traiter les données supplémentaires mises à disposition pour les demandes de consentement au service de fraude et pour fournir une analyse détaillée des données, cette notion même de consentement par le bénéficiaire pourrait changer. En d’autres termes, GenAI dans les paiements en temps réel peut utiliser les données supplémentaires et rendre la prévention de la fraude plus efficace en leur fournissant le pouvoir et la capacité de rendre plus difficile l’utilisation des transactions par les fraudeurs. Il est facile de voir comment tirer parti de GenAI pour fournir le service et les capacités de données détaillées du bénéficiaire pourrait donner au secteur des paiements britannique une marge de manœuvre pour s'éloigner de cet élément de prévention de la fraude. Le service pourrait demander des données détaillées lors de la fourniture de services de prévention de la fraude, ce qui n'est pas envisagé dans les systèmes de paiement actuels. L’utilisation de GenAI pour analyser les données pourrait donner le pouvoir de le faire plus efficacement et rendre le consentement du bénéficiaire moins important, voire obsolète. Les implications réglementaires de la surveillance des services de prévention de la fraude et des droits des clients pourraient bien changer si l'industrie utilise les progrès réalisés avec GenAI pour les paiements en temps réel. Étant donné que les données les plus récentes peuvent être traitées instantanément par GenAI, une demande visant à ce que celles-ci puissent être utilisées et la validation des contrôles de fraude par le payeur pourrait déplacer l'accent sur le consentement au paiement et la prévention de la fraude. Nous vivons une époque passionnante et qui sait où la technologie nous mènera ensuite. Mais les capacités de GenAI sont telles qu’elle a le potentiel de véritablement révolutionner les paiements en temps réel.
2.3. Avantages de la mise en œuvre de GenAI dans les systèmes de paiement
Et étant donné que la majorité des clients continuent de choisir les portefeuilles mobiles plutôt que les méthodes de paiement traditionnelles, il est primordial qu'une entreprise utilise une technologie de pointe pour pouvoir proposer de telles options de paiement en temps réel. Les systèmes plus anciens, tels que les cartes traditionnelles, traitent une transaction en plusieurs jours et lorsque l'on paie, l'argent va au commerçant au moins le jour ouvrable suivant. Lorsqu'un client effectue un paiement, les données de transaction sont envoyées à une passerelle de paiement impliquée. Ces passerelles acheminent les transactions vers les associations respectives puis vers la banque émettrice et retour vers l'association puis vers la banque acquéreuse et le commerçant. Chacune de ces entités conserve la transaction pendant un certain temps (paiements ACH le jour même) avant que l'argent ne parvienne finalement à la personne prévue. C'est la raison pour laquelle à la fin du paiement, un client reçoit une notification de début de transaction qui est toujours affichée comme en attente puis le lendemain, il recevra une autre notification indiquant que la transaction a été compensée. Traditionnellement, ces transactions de type plus ancien étaient acceptables et certains commerçants prospéraient effectivement sur le marché. Cependant, avec l'introduction des paiements en temps réel, nous avons assisté à une croissance sans précédent et au fait que l'argent circule très rapidement comme jamais auparavant et que les avantages que l'on peut obtenir lors des transactions commerciales sont énormes. Il est donc grand temps pour les processeurs de paiement et les sociétés de technologie financière de commencer à envisager la possibilité de migrer vers une solution de paiement beaucoup plus efficace et ultra-rapide. Cela leur garantit qu'ils seront en mesure de suivre l'évolution rapide des demandes des commerçants et des clients. Avec les immenses améliorations que GenAI peut introduire dans les systèmes de paiement, l’avenir d’une entreprise de ce secteur serait très excitant. En tirant parti des avantages des paiements en temps réel, de nombreux produits et services innovants peuvent être introduits sur le marché. Un exemple est qu'immédiatement le client effectue une transaction, on peut lui envoyer une notification soit sur une remise offerte, soit sur une suggestion d'un produit alternatif beaucoup moins cher et meilleur pour lequel il effectue un paiement dans un autre magasin préférable à le marchand. De plus, les données sur les transactions et les clients étant traitées et générées en temps réel, de nombreux services et solutions analytiques et basés sur l'intelligence artificielle peuvent être proposés aux commerçants, ce qui les aidera à leur tour à comprendre efficacement leurs clients et à adapter leurs efforts de marketing pour plus d'efficacité.
3. Implémentation de GenAI dans les systèmes de paiement en temps réel
Lorsque vous concevez une technologie qui doit fonctionner dans des environnements d'infrastructure critiques, il est important de comprendre que les normes en matière de fiabilité, de basculement et de support seront plus élevées que dans de nombreux autres secteurs. La norme de disponibilité de l'infrastructure de paiement en temps réel Pay.UK est de « quatre neuf » – 99.99 %. Pour atteindre ce type de statistiques de disponibilité, l'ensemble du service a été conçu pour être extrêmement résilient, dans la mesure où la panne de l'ensemble d'un centre de données ne devrait pas affecter le service. La section « Ingenico Payments »[^lngenico] du service Pay.UK accepte et traite les transactions de paiement plus rapide. Il s’agit de paiements de grande valeur en temps réel ; à titre de contexte, en septembre 2019, au total, plus de 646 milliards de livres sterling ont été envoyés à l'aide de cette méthode.[^pricefx] Parce que les consommateurs s'attendent à pouvoir effectuer ces paiements 24 heures sur 7 et XNUMX jours sur XNUMX, le service exploite un système de « basculement » dans lequel chaque transaction est soit traités immédiatement, soit stockés temporairement jusqu'à un moment où le traitement peut continuer – par exemple, pendant la maintenance. Le système qui a été développé pour accepter les demandes et déterminer ensuite laquelle des deux options disponibles (traiter maintenant ou traiter plus tard) est utilisée est une application C++. En tant que tel, le processus de mise en place de l'intégration et du déploiement continus (Cl/CD) pour ce projet va être légèrement différent des étapes que nous devions effectuer lorsque nous examinions d'autres projets écrits dans des langages tels que Python ou JavaScript. Cependant, la méthode de développement logiciel, dans laquelle les développeurs fusionnent leurs modifications de code dans une branche principale centrale aussi souvent que nécessaire, est universelle. Mais pour les projets Cl/CD comme celui-ci, où nous allons exécuter automatiquement des builds et différents tests, il est plus important de s'assurer que la branche principale est toujours dans un état sain après toute modification. Le moniteur de construction d'intégration continue (Cl) Jenkins conserve un enregistrement à jour des résultats de chaque étape du processus de création et de déploiement du logiciel, ainsi que des informations sur qui a effectué chaque étape et quand le travail a été entrepris. Cela permet non seulement d'identifier et de corriger rapidement les problèmes qui peuvent survenir ; mais fournit également des informations d'audit utiles. Mais il est important de noter que Jenkins n'est pas tout à fait configuré dès le départ pour télécharger immédiatement sur un serveur distant à l'aide de la méthode « publication Web » une fois la construction de Jenkins Cl réussie. Au cours de notre processus de configuration, nous devrons fournir des informations sur notre machine cible à la fois à Jenkins et à Visual Studio afin de permettre la publication automatisée.
3.1. Considérations clés pour l'intégration
De la définition et de la planification du projet à l'intégration et au déploiement, il est essentiel d'avoir une compréhension approfondie des diverses considérations de mise en œuvre et des exigences techniques nécessaires à la mise en œuvre réussie de GenAI. Dans le contexte d’un système de paiement en temps réel, bon nombre de ces facteurs revêtent une importance accrue. Dans ce qui suit, nous aborderons certaines considérations clés que vous devrez prendre en compte tout au long du cycle de vie de la mise en œuvre. Premièrement, les performances de la solution sont absolument critiques. Les références du secteur pour les systèmes de paiement en temps réel exigent que les délais de traitement des paiements ne dépassent pas un certain seuil. Par exemple, au Royaume-Uni, la norme industrielle pour un « paiement plus rapide », qui est le service de paiement interbancaire en temps quasi réel, consiste à traiter 95 % des paiements en 15 secondes. Il faudra donc accorder une attention particulière aux impacts sur les performances et la latence de l’intégration de GenAI à l’architecture de paiement existante. Il est essentiel que ces considérations soient pertinentes non seulement lors de la phase initiale de mise en service d'AWS, mais tout au long de la durée de vie du service. Le développement logiciel moderne met l'accent sur l'importance des processus de développement itératifs tels que les sprints « limités dans le temps » dans les méthodologies « agiles ». En tant que tel, il sera important de garantir que les paiements GenAI en temps réel – les capacités de surveillance continue des performances et de journalisation du Livre blanc sont en place pour tous les différents environnements – du développement à la production. La plupart des professionnels techniques sont de plus en plus conscients de la nécessité de bonnes pratiques en matière de cybersécurité. Alors que le rythme des cyberattaques continue de croître et que la fraude aux paiements devient de plus en plus fréquente et sophistiquée, garantir la sécurité et la résilience d'un système de paiement est une priorité absolue pour le secteur. Compte tenu de la nature critique des systèmes de paiement en temps réel, il est probable que la diffusion future des solutions d’IA fera l’objet d’un examen attentif de la part des régulateurs et des auditeurs du monde entier. Les normes de conformité modernes spécifiques à l'industrie, telles que la « norme de sécurité des données de l'industrie des cartes de paiement » et la norme « ISO/IEC 27001 » pour la gestion de la sécurité de l'information, cherchent à résoudre ce point, en mettant l'accent sur la nécessité de protéger ces données personnelles sensibles tout au long du processus de paiement. cycle de vie. Consultez toujours votre équipe consultative de confiance. Chaque système de paiement en temps réel est véritablement unique : les environnements diffèrent non seulement en termes d'échelle, mais également en termes de nuances créées par les technologies existantes, d'intégration avec des tiers et d'héritage de choix de conception historiques. Ceux-ci peuvent produire des complexités imprévues et des défis interconnectés à n’importe quelle étape, voire à chaque étape du cycle de vie de mise en œuvre, alors que vous travaillez à déployer avec succès GenAI dans le service. Il est très important de vous assurer de maintenir cette relation tout au long de la réalisation du projet et de vous appuyer sur l'expertise et l'expérience que les spécialistes que vous avez choisis peuvent offrir.
3.2. Surmonter les défis de mise en œuvre
La confrontation initiale avec l'architecture du système de paiement existant consiste à identifier comment fonctionnent les types de messages de paiement pertinents et les schémas d'identification associés au système, et comment le système peut être amené à répondre d'une manière qui soit conforme aux exigences de la directive sur les services de paiement et de la Règles, telles que référencées à la fois dans la directive et dans les orientations de l'ABE. Bien que l'objectif final puisse être d'amener le système à faire quelque chose à la réception d'un message de paiement, il peut souvent être utile de travailler à partir des données réelles visibles dans le message, à travers le flux de messages et les séquences nécessaires pour lancer le paiement. le paiement, puis sur la réponse du système. En divisant le processus en étapes et en différenciant l'origine des données et toute entrée utilisateur requise, cela peut aider à identifier quelle technologie ou quel champ de données fonctionne à chaque étape et comment le résultat des flux de messages précédents peut conduire à des processus ultérieurs. En fait, certains opérateurs de services de paiement ont déjà conçu un système de paiement et ont intégré dans leur formulaire de demande et d'inscription les engagements et les consentements des clients pour certaines méthodes de paiement, généralement en référence au type de stratégie d'authentification du payeur qui pourrait être utilisée. Toutefois, du point de vue des règles applicables en matière de virement et de prélèvement, il est nécessaire de garantir que le système et son fonctionnement dans la pratique peuvent effectivement se conformer soit aux instructions du payeur, soit aux mandats émis par le payeur en ce qui concerne un prélèvement automatique. . Ce n'est que lorsque le fonctionnement du système de paiement existant sera pleinement compris que les travaux de développement pourront commencer pour adapter le système afin de fournir de nouvelles capacités et d'offrir le niveau de connectivité sécurisée dont une interface technologique nouvellement introduite a besoin pour fournir toutes les protections exigées par les services de paiement. directive et les orientations de l'ABE.
3.3. Meilleures pratiques pour un déploiement réussi
Alors, comment pouvez-vous configurer au mieux votre plateforme de paiement en temps réel GenAI pour réussir ? Comme le dit le résumé informatif, et comme cela ressort encore plus clairement des recherches et analyses approfondies que j'ai lues, la bonne approche technologique ne signifie rien sans les bons ajustements. C'est exactement ce que sont les « meilleures pratiques » : non pas des solutions ou des raccourcis, mais simplement ce qu'elles disent sur la boîte. Il s'agit de techniques et de stratégies conformes aux normes de l'industrie, développées grâce à l'observation du marché et à des efforts souvent studieux, que les professionnels utiliseront de manière optimale dans une configuration technologique ou organisationnelle donnée. En accord avec le thème mature d'une infrastructure modernisée mais utilisant des méthodes éprouvées, ce n'est pas un hasard si le résumé énumère trois exemples éprouvés de meilleures pratiques potentielles (ou à tout le moins, des premiers conseils pour un développement ultérieur dans l'étude) : identifier le meilleur environnement, – Lisez la dernière mise à jour et la gestion continue. Dans le résumé de mes recherches, par exemple, je mentionne le respect des différences dialectales afin de maximiser les habitudes d'écoute dans les systèmes de transactions vocales. Il s’agit d’une manière très claire d’identifier autour de qui GenAI devrait être construit et où le déployer au mieux dans les systèmes de paiement : en bref, à quel type d’environnement il va de pair. IDG – une société internationale d'information et de conseil sur le marché – suggère que même en pleine crise et avec l'adoption généralisée de systèmes de paiement en temps réel, comme le Covid-19, il continue d'y avoir et il y aura probablement un besoin croissant de solutions numériques matures. solutions.
3.4. Études de cas : exemples concrets de GenAI en action
Pour présenter certains des avantages concrets que GenAI peut apporter aux systèmes de paiement en temps réel, un certain nombre de cas d'utilisation ont été compilés ici. Ceux-ci varient en fonction du type de paiement en temps réel auquel appartient une instance donnée (P2P, P2B ou B2B), et illustrent également les nombreux domaines différents du processus de paiement que GenAI peut rationaliser ou optimiser. En comprenant les leçons qui peuvent être tirées de ces exemples, les prestataires de paiement et les banques comprendront non seulement que leur secteur est en train d'être révolutionné, mais apprendront également comment ils peuvent eux-mêmes tirer parti de GenAI. C’est crucial ; car la mise en œuvre d’un nouvel élément d’infrastructure n’est en fin de compte qu’une étape dans un long voyage de progrès et d’évolution. Mieux toutes les parties pourront travailler ensemble pour consolider et propager l’apprentissage, plus rapidement les avantages de GenAI seront ressentis par un individu ou une organisation donnée. Alors sans plus attendre, passons aux études de cas !
4. L'avenir des paiements en temps réel avec GenAI
Les paiements en temps réel s'effectuent 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX et tout au long de l'année, sans aucune interruption. Grâce à GenAI, l'avenir du paiement en temps réel verra des paiements incitatifs pour des ressources telles que l'électricité et l'eau. Par exemple, les paiements d’électricité en temps réel signifieront une meilleure gestion de l’électricité car les incitations financières associées à GenAI modifieront les comportements des consommateurs. En promouvant l’efficacité énergétique et la réponse à la demande à l’échelle de la population, GenAI et le temps réel fourniront des moyens de réduire les émissions de gaz à effet de serre et la pollution globale de l’environnement. D’autant plus, parallèlement au développement de l’Internet des objets et des Smart Cities. Ces villes auront la capacité d'utiliser la technologie de gestion de l'eau en temps réel pour détecter et localiser les fuites d'eau et conserver les approvisionnements en eau. Le GenAI créera des incitations financières pour inciter les consommateurs des villes intelligentes à utiliser l’eau plus efficacement. GenAI peut accumuler des données énormes et lourdes sur l'eau, et en les analysant en temps réel, les autorités de la ville intelligente peuvent réagir immédiatement aux changements de comportement en matière d'eau. La puissance de GenAI créera une meilleure qualité de vie dans les futures villes intelligentes. En promouvant l’efficacité énergétique et la réponse à la demande à l’échelle de la population, GenAI et le temps réel fourniront des moyens de réduire les émissions de gaz à effet de serre et la pollution globale de l’environnement. D’autant plus, parallèlement au développement de l’Internet des objets et des Smart Cities. Ces villes auront la capacité d'utiliser la technologie de gestion de l'eau en temps réel pour détecter et localiser les fuites d'eau et conserver les approvisionnements en eau. GenAI fournira une grande puissance prédictive dans la gestion de l’eau. En analysant et en interprétant la consommation d'eau en temps réel, les appareils tels que les machines à laver et les lave-vaisselle peuvent être développés et installés en fonction du moment où l'eau est le plus nécessaire et dans quels volumes. GenAI en temps réel apportera des développements révolutionnaires dans le domaine de l'approvisionnement en eau et résoudra les problèmes de coûts ainsi que la gestion des infrastructures dans le secteur de l'eau. L’avenir des paiements en temps réel avec GenAI utilisant ces technologies et révolutions de pointe et de pointe est prometteur. Grâce aux études de marché et à l’analyse des données administratives, il est possible de réaliser tout le potentiel permettant aux consommateurs de bénéficier de produits financiers sur mesure et bien situés en temps réel pour les ménages. Les avantages incontestables pour les régulateurs, l’économie et les consommateurs de l’adoption de GenAI dans le paiement en temps réel fourniront des incitations à long terme pour des solutions et des développements innovants dans le secteur des paiements.
4.1. Tendances et opportunités émergentes
Désormais, par rapport aux services plus traditionnels, les grands systèmes de paiement en temps réel proposent des services de transfert selon une approche différente. L’essentiel est de fournir des services bancaires à la demande afin que les clients disposent d’un service meilleur, plus complet, de plus en plus intuitif et, surtout, disponible en cas de besoin. C'est cette priorité accordée au service client et au secteur financier en temps réel qui a ouvert la porte à de nombreuses méthodes de paiement plus modernes. Par exemple, en raison du succès des plateformes de paiement en temps réel et du service disponible 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, de nouveaux fournisseurs de services de paiement (PSP) émergents ont occupé le marché, comme ShieldPay. En garantissant que toutes les transactions sont sécurisées et vérifiées grâce au service de retenue et de déblocage de fonds, une protection adéquate est offerte à la fois pour le compte bancaire et l'argent pendant le processus d'achat et de vente. Cela donne aux clients une raison supplémentaire d’envisager d’utiliser les paiements en temps réel pour tout type de transactions – ce qui ne fera que renforcer les marchés émergents. En outre, l’introduction et le succès d’Apple Pay mettent en évidence à quel point les paiements mobiles se sont appuyés sur les systèmes de paiement en temps réel et ont, à leur tour, contribué à renforcer ce cycle de développement et d’utilisation. En attachant une carte de débit valide à l'Apple Wallet, les utilisateurs peuvent effectuer des transactions instantanément avec leur mobile, car tout paiement sera confirmé et traité via le système de paiement en temps réel. En plus d'ajouter une dimension supplémentaire à l'adéquation des transactions de paiement en temps réel, cela témoigne de l'adaptabilité qui s'est présentée à l'heure actuelle en matière de paiements en temps réel.
4.2. Impact potentiel sur les institutions financières et les consommateurs
Par exemple, lorsqu’ils prennent des décisions de crédit, les financiers devront peut-être prendre en compte les taux de précision prédictive de l’IA dans leurs calculs. En effet, même si les individus tentent de dissimuler leurs ressources et leurs responsabilités, les calculs d’apprentissage automatique peuvent détecter et cartographier ces ressources avec une grande précision. Cela montre que l’IA a le potentiel de faciliter et d’améliorer la procédure d’octroi de crédit. De plus, les processus de crédit seront probablement plus rapides et plus économiques. Cela signifie qu’au fil du temps, davantage de consommateurs pourraient choisir de tirer parti de l’IA en leur donnant accès à leur vie numérique afin de faciliter l’évaluation de la crédibilité et des risques. Par conséquent, il est possible que les systèmes de notation de crédit fondés sur la capacité d'une personne à prendre une décision financière spécifique commencent à céder la place à des systèmes qui s'appuient exclusivement sur les données relatives au comportement des consommateurs. En outre, le secteur du crédit pourrait commencer à assister à une transition de statistiques purement probabilistes vers des systèmes complexes impliquant la fusion de paramètres de comportement et de différents modèles informatiques, comme on le voit avec l’IA. Cela pourrait à terme rationaliser les coûts, le temps et la paperasse impliqués dans le secteur du crédit conventionnel dans le sens où les systèmes de notation de crédit actuels et acceptés deviendront moins dépendants. Les implications de l’adoption de l’IA dans le secteur du crédit sont considérables non seulement pour le secteur lui-même, mais aussi pour le consommateur et le droit. L’introduction et l’utilisation de machines d’octroi de crédit basées sur l’IA sont susceptibles de compliquer la question de savoir qui devrait être responsable – et par conséquent responsable – dans les cas où un prêt est accordé de manière incorrecte et où des pertes sont ainsi subies par certaines parties. Ceci est particulièrement crucial dans les cas où la décision d’accorder un crédit a été prise uniquement par l’algorithme et sans aucune intervention humaine. La question de l’obligation légale et de la responsabilité juridique n’a pas encore été abordée de front dans l’analyse juridique actuelle. Cependant, la justification et le principe primordial de toute responsabilité qui incombe au fournisseur de crédit, à l'employeur ou au fabricant tournent autour des circonstances de chaque cas individuel, dont l'analyse en général aborde la compréhension de l'importance essentielle de l'apport humain lorsque la technologie est utilisée. en opération. Ceci est conforme aux lois du Royaume-Uni, qui exigent une transparence totale sur le fonctionnement de l'IA et sa capacité à « affecter » les consommateurs, par exemple lors de l'octroi de crédits. On pourrait prévoir que de telles lois exigeront en outre que l'IA « fournisse une explication » concernant sa décision. Cependant, une telle exigence ne sera probablement pas réalisable et peut-être même paradoxale compte tenu des technologies actuelles au sens le plus vrai du terme. Mais idéalement, l’IA a un potentiel de transformation en augmentant et en affinant les décisions prises dans le secteur, allant de la détection des fraudes à l’évaluation et à la validation des réclamations jusqu’à l’examen minutieux de la légitimité des données personnelles et de santé.
4.3. Recommandations pour adopter GenAI dans le secteur des paiements
Malgré le potentiel élevé et les opportunités que l’IA et la GenAI offrent au secteur des paiements – des systèmes plus rapides, en temps réel, rentables et intelligents pour lutter contre la criminalité financière – notre étude de marché a révélé que la plupart des professionnels du secteur perçoivent les applications de l’IA et de la GenAI comme une solution. menace pour les arrangements traditionnels et la sécurité de l’emploi. Par conséquent, dans cette période de transition vers davantage d’IA et de GenAI sur le marché, il est particulièrement important que des mesures actives soient prises pour créer une compréhension commune et favoriser un environnement dans lequel les partisans et les non-promoteurs de l’IA sont préparés et engagés à jouer un rôle positif et productif dans les écosystèmes de paiement axés sur le numérique. Avant tout, les institutions financières doivent réévaluer leurs systèmes et opérations actuels afin d’identifier les domaines dans lesquels l’IA et la GenAI pourraient être intégrées. Ce faisant, nous devons nous rappeler que l’objectif final stratégique de l’utilisation de l’IA et de la GenAI est d’ajouter de la valeur à l’entreprise et d’offrir des produits et services compétitifs, et pas seulement de réformer ce qui est actuellement en place et ce qui fonctionne bien. Deuxièmement, des plateformes de collaboration et de partage de connaissances et d’expériences devraient être établies, gérées et parrainées par des organismes professionnels pour promouvoir la sensibilisation et l’adoption de l’IA et de la GenAI. Cela pourrait prendre la forme de subventions de financement pour l'innovation, de nomination de leaders d'opinion pour animer des ateliers et des forums en ligne ou de conception de nouveaux programmes pertinents pour les programmes de développement professionnel continu. En outre, il est essentiel de créer une culture de changement interne qui embrasse l’innovation et défend l’utilisation de l’IA. Cela pourrait se faire grâce à des programmes de formation sur mesure pour mettre à jour en permanence les connaissances techniques et en IA. Enfin et surtout, notre étude suggère que afin d'influencer et de promouvoir collectivement la transition en douceur vers une industrie plus prête pour l'IA et la GenAI, une approche descendante devrait être adoptée dans l'élaboration d'un cadre directeur pour solliciter et traiter les commentaires collectifs pour de tels cadres – émanant d'institutions, de fournisseurs de technologies et également d'utilisateurs de solutions commerciales.
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