Comment l’IA sécurise l’avenir des paiements numériques

L’intelligence artificielle fait de plus en plus partie de tous les aspects de notre vie, y compris les paiements numériques et en ligne. Avec sa capacité infinie à apprendre, adapter et traiter des volumes de données beaucoup plus rapidement qu’un cerveau humain ne le pourrait jamais, l’IA a un rôle majeur à jouer pour sécuriser l’avenir des transactions numériques. Il y a plusieurs façons de le faire.

Prédire le comportement des cartes de crédit

Le nombre de personnes utilisant des cartes de crédit pour effectuer des paiements numériques augmente Année après année. Ce fait rend indispensable un modèle efficace de notation des cartes de crédit, car il peut aider les banques à comprendre les préférences de paiement de leurs clients. Grâce à ces connaissances, ils peuvent créer de nouvelles solutions de marché qui répondent à ces besoins.

L’IA peut également aider à comprendre et à suivre les habitudes de consommation des clients, permettant à un fournisseur de proposer de nouveaux produits ou de nouveaux tarifs sur mesure pour différents services.

Une façon de développer un système de notation efficace consiste à utiliser les données recueillies à partir des transactions d’un client et à faire correspondre les offres et les offres avec les bonnes personnes.

Les solutions basées sur l’IA peuvent également offrir de la place pour des publicités plus ciblées et d’autres messages marketing, car elles auront déjà toutes les données dont elles ont besoin à leur disposition.

Réduire les refus de fausses cartes

Les clients sont naturellement frustrés lorsque les transactions par carte sont refusées lors du paiement. Ces baisses ont également un impact négatif sur la réputation des institutions qui ont émis la carte. Les raisons les plus courantes pour lesquelles les cartes sont refusées sont lorsqu’un montant de paiement est dépassé ou si une transaction est signalée comme une fraude potentielle.

On estime que les entreprises perdent environ 3% de leur chiffre d’affaires par an en raison de faux refus de cartes qui auraient pu être évités. Cela se produit principalement lorsqu’une transaction légitime est signalée à tort par une banque comme une fraude potentielle.

Cela peut être évité en utilisant des algorithmes basés sur l’IA qui identifieront et signaleront correctement toute anomalie réelle. Cela remplacerait le système basé sur des règles que nous avons actuellement en place, qui est souvent trop sensible et a tendance à donner l’alerte sans motif.

Détection de fraude

Bien sûr, il y a des cas où la fraude à la carte a lieu et où les algorithmes de détection conçus pour les empêcher entrent en action. Ils utilisent de grands volumes de données sur les transactions numériques pour prévenir toute menace potentielle, ainsi que pour empêcher les intrusions d’attaquants et d’autres acteurs malveillants.

Il existe des algorithmes supervisés et non supervisés qui analysent les données de transaction volumineuses à la recherche d’activités suspectes dans les comptes d’utilisateurs, qui enverront ensuite une alerte à l’utilisateur que quelque chose de louche se passe.

Les algorithmes basés sur l’IA peuvent également prendre en compte le comportement de l’utilisateur et déterminer si une donnée spécifique n’est pas à sa place ou si elle est cohérente avec le comportement de cet utilisateur spécifique. Par exemple, si un utilisateur commence à dépenser de l’argent dans des zones ou pour des articles qu’il n’a jamais achetés auparavant, un système d’IA peut comprendre la différence entre le vol ou la fraude et le fait que l’utilisateur vient de déménager ou qu’il vient d’acheter un nouvel appartement.

Extraction de données de documents à grande échelle

La numérisation de documents est souvent nécessaire pour traiter et accéder aux données financières et transactionnelles. Il existe des techniques de traitement du langage naturel (NLP) qui sont utilisées pour numériser des piles de documents ou numériser d’anciennes informations sur papier.

Avec l’aide d’un Extracteur de factures basé sur l’IA, vous pouvez réduire la quantité de travail manuel qui serait autrement nécessaire pour passer au crible ces informations et les saisir dans un système numérique approprié. Ces solutions sont également capables d’apprendre de leurs propres erreurs au fil du temps, se corrigeant ainsi automatiquement.

Ceci est particulièrement utile pour les grandes institutions qui existent depuis longtemps et qui doivent compiler et traiter des quantités de données que seule une machine peut gérer.

Dernières pensées

L’intelligence artificielle peut avoir un impact sur les paiements numériques de plusieurs façons, et des solutions qui rendent les transactions numériques plus sûres et plus accessibles sont certainement à l’horizon. Cependant, la seule chose à garder à l’esprit est qu’un algorithme ne pourra jamais tout à fait remplacer la vigilance humaine. Nous devrons tous rester attentifs à la sécurité de nos comptes et de nos cartes, même si nous savons que de puissants systèmes d’IA les surveillent.