Les banques utilisent des modèles de notation pour la gestion du risque de crédit depuis plus d’un demi-siècle, et les réseaux de cartes exploitent des modèles de détection de fraude fondés sur l’apprentissage automatique depuis des années. Ce qui a changé, c’est l’ampleur. Les modèles d’intelligence artificielle (IA) traitent désormais des données non structurées, produisent des résultats lisibles par des humains et fonctionnent dans des processus de travail qui nécessitaient auparavant le jugement d’experts expérimentés. Par IA dans technologie financière, il faut entendre l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique, de grands modèles de langage (LLM) et de la reconnaissance statistique de formes pour alimenter les produits, les services et les infrastructures financiers. Cette transformation modifie la manière dont les produits financiers sont conçus, tarifés et distribués.

Nous examinerons ci-dessous les principaux cas d’usage de l’IA dans la technologie financière, la place qu’occupent les paiements et la détection de la fraude, ainsi que les contraintes liées aux données, à la sécurité et à la réglementation que vous devez prendre en compte.

Points clés

• L’IA dans la technologie financière couvre trois catégories distinctes : les modèles prédictifs, les modèles génératifs et les systèmes d’automatisation des décisions. Chaque modèle est conçu, évalué et réglementé différemment.

• La détection de la fraude est une application importante. Les modèles d’apprentissage automatique à l’échelle des réseaux peuvent identifier des mécanismes de fraude coordonnés qu’aucune entreprise ne pourrait détecter seule.

• L’adoption réussie de l’IA dans les services financiers repose sur la qualité des données, la structure de gouvernance et une évaluation judicieuse des situations où le développement d’un outil propriétaire crée un avantage.

Qu’est-ce que l’IA dans la technologie financière?

L’IA dans la technologie financière couvre un large éventail d’applications, allant des modèles de fraude qui signalent les transactions par carte suspectes aux systèmes d’évaluation des risques qui peuvent établir le prix d’un prêt sans nécessiter l’intervention d’un analyste humain. L’IA améliore les systèmes financiers en aidant les institutions à prendre des décisions avec plus de rapidité et de précision à grande échelle.

Comment fonctionne l’IA en technologie financière?

Les détails techniques varient selon l’application, mais les systèmes d’IA des services financiers ont tendance à suivre une architecture semblable. Ils utilisent divers modèles pour évaluer ou prédire de nouveaux événements en temps réel.

Voici trois exemples courants.

Détection de la fraude

Un prestataire de services de paiement collecte des signaux de transaction, comme le montant de l’achat, le code de catégorie de marchand, l’empreinte de l’appareil, l’emplacement, la vitesse de transaction et l’ancienneté du compte. Ces signaux alimentent un modèle entraîné sur des centaines de millions (voire des milliards) de transactions historiques, y compris des cas confirmés de fraude. Le modèle produit ensuite un indice de risque. Un moteur de décision utilise cet indice pour déterminer s’il faut approuver la transaction, la refuser ou la rediriger pour vérification manuelle, généralement dans la fenêtre d’autorisation de carte.

Évaluation des risques de crédit

Les prêteurs combinent les données des bureaux de crédit avec d’autres signaux, comme l’historique des transactions bancaires et le comportement de l’emprunteur pendant le processus de demande. Des modèles comme les réseaux neuronaux estiment la probabilité qu’un emprunteur fasse défaut. Cette prédiction oriente l’approbation du prêt et sa tarification.

GML

Les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour automatiser les flux de travail qui impliquent la lecture ou l’écriture de texte. Dans les services financiers, ils peuvent aider à l’analyse de documents (demandes de prêt, réclamations d’assurance et déclarations réglementaires), au service à la clientèle et à la recherche interne. Étant donné que les résultats des grands modèles de langage sont basés sur des probabilités et qu’ils sont difficiles à vérifier, ils créent de nouveaux défis dans les environnements réglementés où l’interprétabilité et la responsabilité sont nécessaires.

Pourquoi l’IA transforme-t-elle les services financiers?

Le secteur des services financiers est particulièrement adaptée à l’apprentissage automatique, puisqu’elle associe de vastes ensembles de données à un flux continu de décisions. Voici un examen plus approfondi des aspects du secteur qui le rendent propice aux améliorations grâce à l’IA :

• Densité des données : les banques, les prêteurs et les réseaux de paiement traitent des volumes énormes de transactions, d’historiques de comptes et de données de marché. Cette abondance d’informations structurées fournit aux modèles d’apprentissage automatique des données d’entraînement exceptionnellement riches.

• Volume des décisions : les institutions financières prennent des millions de petites décisions chaque jour, qu’il s’agisse d’approuver des transactions, d’évaluer des prêts, d’acheminer des réclamations ou de surveiller des activités. Même de légères améliorations de la précision des décisions se traduisent rapidement par des économies de coûts et des gains de revenus.

• Efficacité : les processus comme l’évaluation des risques de prêts hypothécaires et la vérification des réclamations ont historiquement nécessité un travail manuel considérable. Les flux de travail assistés par l’IA peuvent réduire les coûts de main-d’œuvre et les délais de traitement.

• Prévention de la fraude : de meilleurs modèles permettent de réduire les faux positifs (c’est-à-dire, moins de transactions légitimes refusées) et les faux négatifs (c’est-à-dire, moins de transactions frauduleuses approuvées). Chaque amélioration a un effet direct sur les revenus, les coûts d’exploitation et la confiance des clients.

• Données non structurées : les systèmes d’automatisation antérieurs fonctionnaient bien avec des données structurées comme des chiffres et des catégories. Les modèles plus récents peuvent interpréter des documents, des conversations et d’autres données non structurées, ce qui permet d’automatiser des domaines qui nécessitaient auparavant un jugement humain.

Quels sont les principaux cas d’usage de l’IA dans l’ensemble du secteur des technologies financières?

Dans l’ensemble du secteur des technologies financières, l’IA tend à se concentrer dans quelques domaines où de grands ensembles de données et des volumes élevés de décisions rendent l’automatisation particulièrement pertinente. Voici quelques-uns des principaux cas d’usage.

Crédit et évaluation des risques

L’évaluation traditionnelle du crédit repose largement sur les données des bureaux de crédit, ce qui exclut les personnes « invisibles au crédit » et défavorise celles dont le dossier est insuffisamment étoffé. Les modèles d’IA entraînés à partir de données alternatives, comme les habitudes de transactions bancaires, les paiements de loyer et les relevés de paie, peuvent élargir l’accès au crédit tout en maintenant des prédictions de risque précises.

Prévention de la fraude

La détection de la fraude est l’une des applications les plus matures de l’apprentissage automatique en finance. Les systèmes modernes identifient des mécanismes comme les tentatives de prise de contrôle de comptes, les identités synthétiques et les réseaux de fraude coordonnés que des règles statiques pourraient avoir de la difficulté à détecter.

Opérations clients et service à la clientèle

Les assistants alimentés par de grands modèles de langage peuvent gérer bon nombre d’interactions courantes avec les clients, notamment les questions sur les comptes, les contestations concernant les transactions et les conseils sur l’inscription des utilisateurs. Des systèmes efficaces automatisent les requêtes simples et transmettent les cas difficiles ou sensibles à des agents humains.

Conformité réglementaire

La surveillance de la lutte contre le blanchiment de capitaux (AML) génère un grand nombre d’alertes, dont plusieurs sont des faux positifs. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent aider à distinguer les activités réellement suspectes des comportements inhabituels mais légitimes, réduisant ainsi la charge de travail liée aux enquêtes. L’IA peut également accélérer les processus de connaissance du client (KYC) en extrayant des données d’identité à partir de documents.

Analyse de marché et gestion des risques

L’IA élargit les capacités des modèles quantitatifs en analysant des informations non structurées comme les résultats financiers, l’actualité, l’imagerie satellite et les données agrégées sur les transactions. Elle peut fournir ainsi des indicateurs supplémentaires pour la négociation et la surveillance des risques.

Comment l’IA s’applique-t-elle aux paiements, à la fraude et à la gestion des risques?

Les paiements, la fraude et la gestion des risques sont certains des volets les plus exigeants en main-d’œuvre et les plus déterminants des services financiers. Les infrastructures de paiement imposent certaines des exigences les plus strictes en matière de temps réel aux systèmes d’IA, et la fraude représente le coût le plus immédiat d’une mauvaise décision.

Voici ce que les entreprises doivent savoir lorsqu’elles utilisent l’IA pour résoudre des problèmes liés aux paiements, à la fraude et aux risques.

Paiements et fraude

Les modèles de fraude qui orientent les décisions d’autorisation de transaction doivent être à la fois rapides et précis. Refuser des achats légitimes peut frustrer la clientèle, tandis que laisser passer une fraude peut entraîner une perte financière directe. Des outils comme Stripe Radar utilisent des modèles d’apprentissage automatique entraînés sur des données transactionnelles provenant de vastes réseaux afin d’attribuer un score de risque de fraude à chaque transaction. Cette approche expose les modèles à des mécanismes de fraude qu’aucune entreprise ne pourrait détecter seule. Leurs signaux peuvent aider à repérer un réseau de fraude visant une entreprise avant qu’il ne prenne de l’ampleur. Les entreprises peuvent personnaliser le comportement de ces outils en ajoutant leurs propres règles par-dessus le modèle sous-jacent, qui est continuellement mis à jour à mesure que de nouveaux mécanismes de fraude apparaissent.

Crédit et gestion des risques

Les résultats en matière de crédit dépendent de conditions économiques changeantes, des événements de vie des emprunteurs et d’une incertitude intrinsèque. L’IA n’élimine pas cette incertitude, mais peut extraire davantage de signaux prédictifs à partir des données disponibles. Cette approche permet une estimation du risque plus fine. Toutefois, comme les modèles de crédit apprennent à partir de données historiques, ils peuvent reproduire des biais existants s’ils ne sont pas contrôlés. Une mise en œuvre responsable exige des tests visant à garantir l’équité, une sélection rigoureuse des variables et une surveillance continue afin d’éviter que les modèles ne désavantagent systématiquement des groupes protégés.

Quels sont les enjeux en matière de données, de sécurité et de réglementation pour l’IA dans les services financiers?

L’IA appliquée aux services financiers s’inscrit à l’intersection de plusieurs régimes de conformité et contraintes qui se chevauchent. Son déploiement et sa conformité nécessitent une compréhension approfondie de l’articulation de ces éléments.

Gardez à l’esprit ce qui suit :

• Confidentialité et localisation des données : les données financières sont extrêmement sensibles. Des réglementations comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne accordent aux particuliers des droits liés à la prise de décision automatisée, ce qui crée des obligations d’interprétabilité et de transparence pour les décisions de crédit ou d’assurance fondées sur l’IA. Plusieurs États américains disposent également de leurs propres lois sur la confidentialité avec des exigences spécifiques.

• Interprétabilité des modèles : les autorités de réglementation financière exigent souvent que les prêteurs expliquent les décisions défavorables aux demandeurs. Cela est simple avec un système fondé sur des règles, mais plus complexe avec des modèles d’apprentissage automatique à multiples variables.

• Gestion des risques liés aux modèles : des cadres comme les directives SR 11-7 de la Réserve fédérale américaine exigent que les institutions financières valident les modèles, documentent leurs hypothèses et surveillent leur performance au fil du temps. Les systèmes d’IA sont soumis aux mêmes exigences de surveillance que les modèles traditionnels.

• Sécurité et risque lié aux adversaires : les systèmes d’apprentissage automatique introduisent de nouvelles surfaces d’attaque. Des acteurs frauduleux peuvent tester les modèles de détection de fraude afin d’en découvrir les faiblesses, tandis que d’autres peuvent extraire des informations à partir de modèles entraînés. La sécurisation de l’infrastructure d’IA fait partie intégrante de la cybersécurité financière globale.

• Risque lié aux fournisseurs : de nombreuses institutions financières utilisent sous licence des modèles d’IA provenant de fournisseurs tiers. Une gestion efficace des risques exige de comprendre comment ces modèles ont été entraînés, comment ils sont surveillés et quelles mesures de protection sont prévues en cas de défaillance.

Votre organisation est-elle prête à adopter l’IA dans les services financiers?

L’adoption réussie de l’IA dépend en grande partie de la qualité et de la gouvernance des données de votre organisation. Avant de vous lancer, vous devez avoir des attentes réalistes quant à l’utilité de cette technologie et ses possibilités d’application.

Voici les étapes de l’adoption :

• Commencez par les données : améliorez votre infrastructure de données. Les systèmes d’IA ne sont fiables qu’en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés. Des transactions mal étiquetées, des dossiers clients fragmentés ou des décisions historiques biaisées produiront des modèles défaillants.

• Établissez une gouvernance : vous devez définir clairement la responsabilité de la performance des modèles et de leur supervision. Les équipes doivent savoir qui surveille la dérive des modèles, évalue l’équité et intervient lorsque les systèmes se comportent de manière inattendue.

• Décidez de créer ou d’acheter : la création de modèles propriétaires est logique lorsqu’une entreprise possède des données uniques ou des besoins spécialisés. L’achat ou l’octroi de licences de modèles est souvent plus rapide lorsque le problème est courant et bien compris.

• Essayez d’abord un cas d’usage restreint : plutôt que de tenter une transformation globale par l’IA, vous pouvez débuter avec un processus décisionnel à fort volume pour lequel vous disposez de données historiques claires et d’indicateurs de réussite. Exécuter les modèles en parallèle avec les flux de travail existants permet de mesurer la performance et de renforcer la confiance.

• Utilisez l’infrastructure existante : l’infrastructure de Stripe, y compris Radar for Fraud et les signaux de données accessibles par le biais de l’interface de programmation d’applications (API) de Stripe, offre aux entreprises un point de départ qui ne nécessite pas de tout bâtir à partir de zéro. Chaque organisation doit décider où appliquer l’IA et comment la gouverner et la surveiller, mais ce type d’outil peut prendre en charge les paiements et la fraude.

Comment Stripe Payments peut vous aider

Stripe Payments offre une solution de paiement unifiée et mondiale qui permet à toutes les entreprises, des jeunes entreprises en démarrage aux entreprises internationales, d’accepter des paiements en ligne et en personne, partout dans le monde.

Stripe Payments peut vous aider à :

• Optimiser votre expérience de paiement : créez une expérience client sans friction et économisez des milliers d’heures d’ingénierie grâce à des interfaces utilisateur de paiement préconfigurées, à l’accès à plus de 125 modes de paiement et à Link, un portefeuille numérique conçu par Stripe.

• Pénétrer de nouveaux marchés plus rapidement : touchez des clients dans le monde entier et réduisez la complexité et le coût de la gestion multidevises grâce à des options de paiement transfrontalières, disponibles dans 195 pays et dans plus de 135 devises.

• Unifier les paiements en personne et en ligne : créez une expérience de commerce unifiée sur les canaux en ligne et en personne pour personnaliser les interactions, récompenser la fidélité et augmenter les revenus.

• Améliorer le rendement des paiements : augmentez les revenus grâce à une gamme d’outils de paiement personnalisables et faciles à configurer, y compris une protection contre la fraude sans codage et des fonctionnalités avancées pour améliorer les taux d’autorisation.

• Vous développer plus rapidement grâce à une plateforme de croissance flexible et fiable : évoluez sur une plateforme conçue pour se développer avec vous, avec un temps de disponibilité de 99,999 % et une fiabilité inégalée dans le secteur.

Découvrez comment Stripe Payments peut propulser vos paiements en ligne et en présentiel ou démarrez dès aujourd’hui.