Le traitement des paiements nécessite une grande quantité de données. Chaque transaction comporte de nombreux signaux, et les décisions doivent être prises rapidement. Ces décisions reposaient autrefois sur des règles statiques (par exemple : « si le montant de la transaction dépasse X, la signaler »). Mais si ces règles permettent de détecter une partie de la fraude, elles en manquent d’autres et peuvent aussi bloquer de nombreuses transactions légitimes.

L’arrivée de l’IA dans le traitement des paiements a changé cet équilibre. Les nouveaux outils peuvent évaluer les signaux rapidement et apprendre en continu à partir des résultats, ce qui permet de prendre des décisions plus précises. En 2024, le gouvernement américain a utilisé la détection de fraude basée sur le machine learning pour empêcher et récupérer plus de 4 milliards de dollars de paiements frauduleux.

Ci-dessous, nous examinons comment l’IA fait évoluer l’autorisation des paiements, la prévention de la fraude et l’expérience client, ainsi que les points à prendre en compte pour votre entreprise avant de l’adopter.

Points clés

• Les outils d’autorisation pilotés par l’IA, tels que l’acheminement dynamique et l’acceptation adaptative, peuvent permettre de récupérer des revenus significatifs en réduisant les refus de paiement injustifiés.

• Les modèles de prévention de la fraude basés sur le machine learning peuvent gagner en précision en analysant des signaux à l’échelle d’un réseau de paiements entier, plutôt qu’à partir du seul historique de transactions d’une entreprise.

• Maximiser la valeur du traitement des paiements piloté par l’IA nécessite une attention continue aux taux de refus de paiement, aux règles de fraude et aux données de rétrofacturations.

Pourquoi l’IA est-elle de plus en plus utilisée dans le traitement des paiements ?

À mesure que les techniques de fraude et les schémas de transactions évoluent, les systèmes statiques basés sur des règles peuvent avoir du mal à suivre le rythme. Les outils de traitement des paiements pilotés par l’IA reposent sur des modèles de machine learning entraînés sur de vastes ensembles de données de transactions. Ils peuvent identifier des schémas parmi des milliers de variables simultanément et pondérer les signaux en fonction du contexte en temps réel. Ils peuvent également s’adapter aux évolutions et se mettre à jour au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent.

Comment l’IA améliore-t-elle l’autorisation des paiements et les taux de réussite ?

Les échecs d’autorisation peuvent représenter une source de perte de revenus souvent sous-estimée pour les entreprises. L’IA peut améliorer les règles d’autorisation statiques de plusieurs façons.

Notamment grâce à :

• L’acheminement dynamique : au lieu d’acheminer une transaction via un parcours de traitement fixe, le routage piloté par l’IA évalue plusieurs routes possibles en temps réel et sélectionne celle qui a le plus de chances de réussir sur la base des données de performance historiques. Si un processeur affiche des taux d’échec plus élevés pour un type de carte spécifique au cours de la dernière heure, le modèle peut le contourner.

• L’amélioration de la logique de nouvelle tentative : lorsqu’une transaction échoue, les modèles d’IA peuvent déterminer le meilleur moment pour réessayer en fonction du code de refus et des schémas historiques.

• L’acceptation adaptative : les modèles de machine learning d’acceptation adaptative sont entraînés sur des données issues de l’ensemble du réseau de l’entreprise. Lorsqu’une transaction arrive dans l’infrastructure de paiement, le modèle analyse l’ensemble du contexte pour envoyer les bons signaux à la banque émettrice et d’augmenter la probabilité d’approbation.

Comment l’IA fonctionne-t-elle pour la prévention de la fraude et la gestion des risques ?

Les règles statiques fonctionnent de manière catégorielle. Une règle suffisamment stricte pour détecter la fraude peut aussi bloquer des transactions légitimes. Ces faux positifs peuvent empêcher de bons clients de payer et entraîner des pertes de transactions. Les outils d’IA, eux, fonctionnent de manière probabiliste, car une transaction qui semble inhabituelle prise isolément peut paraître parfaitement normale dans son contexte.

La détection de fraude par IA présente les fonctionnalités suivantes :

• Biométrie comportementale : un bot qui remplit un formulaire de paiement ne se comporte pas comme un humain. Certains systèmes de fraude basés sur l’IA analysent la manière dont un utilisateur interagit avec une page de paiement et la comparent à un comportement de référence.

• Détection de schémas au niveau du réseau : les modèles de machine learning peuvent analyser des signaux à l’échelle de réseaux entiers. Si une carte bancaire a été associée à des activités frauduleuses auprès d’autres entreprises connectées avant d’arriver sur votre page de paiement, le système de détection en a déjà connaissance.

• Analyse de vélocité et de corrélation : les modèles d’IA peuvent relier des signaux qui semblent sans lien lorsqu’ils sont analysés isolément. Une nouvelle adresse e-mail, associée à un appareil déjà utilisé pour tester de petites transactions auprès de plusieurs entreprises, ainsi qu’à une adresse de livraison différente de la région de facturation, génère un score de risque composite bien plus pertinent que chaque signal pris séparément.

Des outils comme Stripe Radar, intégrés à l’infrastructure de votre prestataire de paiement, peuvent automatiser une grande partie de ces opérations.

Comment l’IA dans le traitement des paiements peut-elle améliorer l’expérience client ?

Lorsqu’une transaction légitime est bloquée, le client peut ne pas savoir si sa carte a été compromise ou si l’entreprise rencontre des problèmes techniques.

Voici ce que l’IA peut apporter :

• Des recommandations de moyens de paiement : l’IA peut analyser le contexte d’achat (par exemple la zone géographique, le type d’appareil ou l’historique de transactions) et proposer les moyens de paiement les plus susceptibles d’être utilisés par un client donné.

• Une optimisation des cartes enregistrées : si un client dispose de plusieurs cartes bancaires enregistrées, l’IA peut prédire laquelle a le plus de chances d’être acceptée pour une transaction donnée et la proposer par défaut. Cela permet de rendre le paiement plus rapide et plus fluide, en particulier sur mobile.

• 3D Secure (3DS) adaptatif : l’authentification 3DS renforce la sécurité, mais peut aussi ralentir le parcours en ajoutant une étape pour les utilisateurs. Les systèmes pilotés par l’IA n’activent l’authentification 3DS que lorsque le profil de risque le justifie, ce qui permet de garder un parcours fluide pour les transactions à faible risque et d’ajouter une vérification lorsque cela est pertinent.

Quels sont les enjeux d’infrastructure, de sécurité et de conformité liés à l’IA dans les paiements ?

L’adoption d’un traitement des paiements piloté par l’IA implique des conséquences en matière d’infrastructure et de conformité. Celles-ci concernent l’accès aux données, leur utilisation et les obligations associées.

Voici ce qui est requis :

• Des besoins en données : les modèles d’IA ont besoin de données pour être performants. Si vous changez de prestataire de paiement ou migrez depuis un système existant, vous pouvez démarrer avec un modèle encore peu entraîné, qui s’améliore progressivement, plutôt qu’un modèle déjà calibré sur vos schémas de transactions.

• Une conformité à la norme PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) : si vous utilisez l’IA, vous restez responsable de la manière dont les données de titulaires de carte sont traitées, stockées et transmises. Tout système d’IA qui stocke, traite, transmet ou peut avoir un impact sur la sécurité des données de titulaires de carte est considéré comme relevant du champ d’application de la norme PCI DSS.

• Une explicabilité des modèles : dans certaines juridictions, lorsqu’une transaction est refusée, le client peut avoir le droit de comprendre la raison du refus. Les modèles d’IA qui fonctionnent sans explication peuvent compliquer cette exigence. Que vous utilisiez une solution existante ou que vous en développiez une, vous devez être capable d’expliquer les décisions de votre logique de fraude basée sur l’IA de manière compréhensible et de les documenter.

Comment votre entreprise peut-elle se préparer à utiliser l’IA dans le traitement des paiements ?

Les entreprises qui tirent parti de l’IA dans les paiements considèrent son adoption comme un processus continu. Une mise en place réfléchie permet de poser les bonnes bases.

Voici comment procéder :

• Auditez vos taux de refus de paiement actuels : avant d’apporter des modifications, récupérez vos données de taux d’autorisation et segmentez-les par type de carte bancaire, zone géographique et montant de transaction. Cela vous permet d’établir une base de référence tout en identifiant les principales opportunités.

• Vérifiez vos règles de fraude : si vous avez mis en place des règles personnalisées, vérifiez-les en fonction de vos mécanismes de fraude actuels. Des règles définies il y a 18 mois peuvent bloquer de vrais clients ou passer à côté de nouveaux schémas de fraude apparus depuis. La combinaison de l’IA et de règles manuelles bien maintenues reste plus efficace que chaque approche prise isolément.

• Créez des boucles de rétroaction : la prévention de la fraude par IA est plus efficace lorsqu’elle apprend en continu. Suivez les transactions qui ont entraîné des rétrofacturations et réutilisez ces données dans votre configuration de fraude pour améliorer les performances.

• Si vous changez de prestataire, pensez à la continuité des données : demandez à votre nouveau prestataire comment ses modèles gèrent l’onboarding des nouvelles entreprises et combien de temps il faut avant que le modèle soit pleinement calibré sur vos schémas de transactions.

Comment Stripe Payments peut vous aider

Stripe Payments propose une solution de paiement unifiée à l’échelle internationale. Elle permet à toutes les entreprises (des startups aux entreprises internationales) d’accepter des paiements en ligne, en personne et dans le monde entier.

Stripe Payments peut vous aider à :

• Optimiser votre expérience de paiement : créez une expérience client fluide et économisez des milliers d’heures d’ingénierie grâce à des interfaces de paiement préconfigurées, à l’accès à plus de 125 moyens de paiement et à Link, un wallet conçu par Stripe.

• Accéder plus rapidement à de nouveaux marchés : atteignez des clients dans le monde entier et réduisez la complexité et le coût de la gestion multidevise grâce aux options de paiement transfrontalier, disponibles dans 195 pays et dans plus de 135 devises.

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• Améliorer les performances des paiements : augmentez vos revenus avec une gamme d’outils de paiement personnalisables et faciles à configurer, y compris une protection contre la fraude no-code et des fonctionnalités avancées pour améliorer les taux d’autorisation.

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