Le traitement des paiements nécessite beaucoup de données. Chaque transaction comporte des dizaines de signaux, et des décisions doivent être prises rapidement. Ces décisions reposaient autrefois sur des règles statiques (par exemple, « si le montant de la transaction dépasse X, signalez-le »). Mais si les règles statiques détectent une partie de la fraude, elles en manquent d'autres, et elles peuvent bloquer de nombreux achats légitimes dans le processus.

L'avènement de l'IA dans le traitement des paiements a changé cette équation. De nouveaux outils peuvent évaluer rapidement les signaux et apprendre continuellement des résultats, ce qui leur permet de prendre des décisions plus finement ajustées. En 2024, le gouvernement américain a utilisé la détection de la fraude basée sur l'apprentissage automatique pour prévenir et recouvrer plus de 4 milliards de dollars en paiements frauduleux.

Ci-dessous, nous explorerons comment l'IA modifie l'autorisation des paiements, la prévention de la fraude et l'expérience client, et ce à quoi votre entreprise doit réfléchir avant de l'adopter.

Points clés

• Les outils d'autorisation basés sur l'IA, tels que l'acheminement dynamique et l'acceptation adaptative, peuvent récupérer des revenus significatifs en réduisant les faux refus.

• Les modèles de prévention de la fraude qui utilisent l'apprentissage automatique peuvent gagner en précision en analysant les signaux sur l'ensemble d'un réseau de paiements plutôt que sur l'historique des transactions d'une seule entreprise.

• Maximiser la valeur du traitement des paiements basé sur l'IA nécessite une attention continue aux taux de refus de paiement, aux règles de fraude et aux données de rétrofacturation.

Pourquoi le traitement des paiements adopte-t-il l'IA?

À mesure que les tactiques de fraude et les modèles de transaction changent, les systèmes basés sur des règles statiques peuvent avoir du mal à suivre. Les outils de traitement des paiements basés sur l'IA se composent de modèles d'apprentissage automatique qui ont été formés sur de grands ensembles de données de transactions. Ils peuvent identifier des modèles sur des milliers de variables simultanément et pondérer les signaux en fonction du contexte en temps réel. Ils peuvent également s'adapter aux changements et se mettre à jour à mesure que de nouvelles données arrivent.

Comment l'IA améliore-t-elle l'autorisation de paiement et les taux de réussite?

Les échecs d'autorisation peuvent être une source sous-estimée de perte de revenus pour les entreprises. L'IA peut améliorer les règles d'autorisation statiques de plusieurs manières.

Voici comment elle aide :

• Acheminement dynamique : Au lieu d'envoyer une transaction sur un chemin de traitement fixe, l'acheminement basé sur l'IA évalue plusieurs itinéraires potentiels en temps réel et sélectionne celui susceptible de réussir en fonction des données de performance historiques. Si un sous-traitant (de/des données) a affiché des taux d'échec plus élevés pour un type de carte spécifique au cours de la dernière heure, le modèle peut l'éviter.

• Logique de nouvelle tentative améliorée : Lorsqu'une transaction échoue, les modèles d'IA peuvent prédire la fenêtre de nouvelle tentative optimale en fonction du code d'échec et des modèles historiques.

• Acceptation adaptative : Les modèles d'apprentissage automatique d'acceptation adaptative sont formés sur des points de données provenant de l'ensemble du réseau de l'entreprise. Lorsqu'une transaction atteint l'infrastructure de paiement, le modèle prend en compte le contexte complet pour envoyer les bons signaux à l'institution financière émettrice et augmenter la probabilité de son approbation.

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

Les règles statiques fonctionnent de manière catégorique. Une règle suffisamment restrictive pour détecter la fraude peut également être assez restrictive pour bloquer des transactions légitimes. Ces faux positifs peuvent bloquer de bons clients et entraîner des transactions perdues. Les outils d'IA fonctionnent plutôt de manière probabiliste, car une transaction qui semble inhabituelle isolément peut sembler parfaitement normale dans son contexte.

La détection de la fraude par IA possède les capacités suivantes :

• Biométrie comportementale : Un robot qui remplit un formulaire de paiement bouge différemment d'un humain. Certains systèmes d'IA de fraude analysent la façon dont un utilisateur interagit avec une page de paiement et la comparent à un comportement de base.

• Détection de modèles au niveau du réseau : Les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser les signaux sur des réseaux entiers. Si une carte a été associée à une activité frauduleuse dans d'autres entreprises connectées avant d'atteindre votre paiement, le système de détection le sait déjà.

• Analyse de la vélocité et des liens : Les modèles d'IA peuvent connecter des signaux qui semblent sans lien isolément. Une nouvelle adresse courriel, combinée à un appareil qui a été vu en train de tester de petites transactions dans plusieurs entreprises, combinée à une adresse de livraison qui ne correspond pas à la région de facturation, produit un indice de risque composite beaucoup plus utile que n'importe quel signal unique.

Des outils tels que Stripe Radar qui sont intégrés à l'infrastructure de vos fournisseurs de services de paiement peuvent faire une grande partie de cela automatiquement.

Comment l'IA dans le traitement des paiements peut-elle améliorer l'expérience des clients?

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

Voici ce que l'IA peut offrir :

• Recommandations de modes de paiement : L'IA peut analyser le contexte d'achat (par exemple, la géographie, le type d'appareil, l'historique des transactions) et proposer les modes de paiement qui pourraient être préférés par un client spécifique.

• Optimisation des cartes sauvegardées : Si un client a plusieurs cartes au dossier, l'IA peut prédire laquelle est susceptible de réussir pour une transaction donnée et la proposer par défaut. Cela peut rendre les paiements plus rapides et plus faciles, surtout sur les appareils mobiles.

• 3D Secure (3DS) adaptatif : L'authentification 3DS ajoute de la sécurité, mais peut également ralentir le processus en ajoutant une étape pour les utilisateurs. Les systèmes basés sur l'IA n'appliquent la 3DS que lorsque le profil de risque le justifie, ce qui maintient l'expérience simple pour les transactions à faible risque et ajoute une vérification là où elle compte.

Quelles sont les considérations relatives à l'infrastructure, à la sécurité et à la conformité pour l'IA dans les paiements?

L'adoption du traitement des paiements basé sur l'IA s'accompagne d'implications en matière d'infrastructure et de conformité. Celles-ci se résument à l'accès aux données, à leur utilisation et aux obligations.

Voici ce qui est requis :

• Besoins en données : Les modèles d'IA ont besoin de données pour bien fonctionner. Si vous changez de fournisseur de paiement ou passez d'un système hérité, vous pourriez commencer avec un modèle à froid qui s'améliore au fil du temps plutôt qu'avec un modèle déjà calibré selon vos modèles de transaction.

• Conformité à la norme de sécurité des données de l'industrie des cartes de paiement (PCI DSS) : Si vous utilisez l'IA, vous êtes toujours responsable de la manière dont les données des 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 des titulaires de carte est considéré dans le champ d'application en vertu de la norme PCI DSS.

• Explicabilité du modèle : Dans certaines juridictions, si une transaction est refusée, le client a le droit de comprendre pourquoi. Les modèles d'IA qui fonctionnent sans explication peuvent rendre cela difficile. Que vous utilisiez un outil existant ou que vous en créiez un vous-même, vous devez être en mesure d'expliquer les décisions de logique de fraude de votre IA dans des termes qu'un humain peut comprendre et documenter.

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

Les entreprises qui profitent de l'IA dans les paiements considèrent son adoption comme un processus continu. Commencer de manière délibérée donne le bon ton.

Voici ce qu’il faut faire :

• Vérifiez vos taux de refus actuels : Avant de modifier quoi que ce soit, extrayez vos données de taux d'autorisation et catégorisez-les par type de carte, géographie et taille de transaction. Cela vous donnera une base de référence tout en faisant ressortir les plus grandes opportunités.

• Vérifiez vos règles de fraude : Si vous avez configuré des règles personnalisées, vérifiez-les par rapport à vos modèles de fraude actuels. Les règles rédigées il y a 18 mois pourraient bloquer de vrais clients ou manquer des modèles qui ont émergé depuis. La combinaison de l'IA et de règles manuelles bien entretenues est plus efficace que l'une ou l'autre séparément.

• Créez des boucles de rétroaction : La prévention de la fraude par IA fonctionne mieux lorsqu'elle apprend constamment. Suivez les transactions qui ont entraîné des rétrofacturations et réinjectez ces informations dans votre configuration de fraude pour améliorer les performances.

• Si vous changez de fournisseur, pensez à la continuité des données : Demandez à votre nouveau fournisseur comment ses modèles gèrent l'inscription de nouvelles entreprises et combien de temps il faudra avant que le modèle ne soit entièrement calibré selon vos modèles de transaction.

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