Pourquoi les plateformes importent plus que les modèles dans le déploiement de l'IA pour les paiements

L'intelligence artificielle est arrivée dans les paiements. Les grands acteurs de la technologie intègrent l'IA dans l'authentification, la personnalisation, le paiement sans caissier et le commerce conversationnel.

Récemment, Amazon a attribué sa hausse de bénéfices de 35 % à ses investissements en IA dans les paiements et le processus de paiement.

Les fintechs expérimentent également de manière agressive avec l'IA agentique, les recommandations en temps réel et le service client automatisé.

L'assistant IA de bunq « Finn », qui fait partie de la première néobanque d'Europe pilotée par l'IA, gère désormais jusqu'à 40 % des questions d'assistance des utilisateurs de manière indépendante tout en assistant jusqu'à 75 % des requêtes quotidiennes.

Pourtant, pour de nombreuses banques de niveau 1 et niveau 2, les processeurs et les fintechs établies, la question n'est pas de savoir s'il faut utiliser l'IA, mais comment le faire sans compromettre l'échelle, la sécurité ou la conformité réglementaire.

Ce qui empêche l'adoption de l'IA dans les paiements

La plupart des institutions financières sont confrontées à trois obstacles fondamentaux dans leur parcours IA : un manque de stratégie IA claire, une technologie de base et une infrastructure de données faibles, et des modèles opérationnels conçus pour une époque plus lente.

Bien que la stratégie et les talents comptent, les initiatives d'IA s'arrêtent systématiquement au même goulot d'étranglement : les données de haute qualité. Les données de paiement sont complexes, sensibles et hautement transactionnelles.

Vous ne pouvez pas simplement « ajouter l'IA » à une plateforme héritée et attendre des résultats. L'IA nécessite des données propres, structurées et en temps réel.

De nombreux cas d'usage de l'IA nécessitent des systèmes capables d'interpréter les résultats de l'IA et d'exécuter des actions instantanément.

L'IA dans les paiements consiste à agir pendant qu'une transaction se produit, et non à générer des informations après coup.

Un agent d'IA ne génère de la valeur que si le système peut répondre en temps réel : autoriser, router, mettre à jour les limites, déclencher des interactions client ou adapter le flux de paiement.

Way4 et Way4 DMP : des données propres rencontrent un cœur en temps réel prêt pour l'IA

C'est là que Way4 d'OpenWay, une plateforme logicielle de paiements numériques approuvée par les principales banques et fintechs du monde entier, devient décisive.

Way4 a été conçu comme un cœur financier en temps réel, capable de partager des données en direct et d'exécuter des actions en ligne.

Avec cette fondation, la plateforme de gestion des données Way4 (DMP) permet aux institutions de traiter l'IA comme un service API, intégré directement dans les flux de paiement.

Le succès de l'IA dans les paiements dépend de l'endroit où les données sont créées et de la rapidité avec laquelle elles peuvent générer des actions.

Le cœur de paiements en temps réel de Way4 autorise et exécute des transactions à grande échelle, générant des données propres, structurées et riches en contexte au moment où les décisions sont prises.

Way4 DMP transforme ces données en temps réel en structures prêtes pour l'IA, permettant aux institutions d'analyser le comportement, d'expérimenter rapidement et de déployer une logique pilotée par l'IA dans les flux de paiement en direct, et non dans des systèmes déconnectés.

Ensemble, Way4 et Way4 DMP permettent aux organisations de passer rapidement et en toute sécurité des pilotes IA à la production, permettant l'interprétation et l'action en temps réel tout en maintenant le contrôle de l'entreprise. Les institutions choisissent entre trois modèles flexibles :

• Données en tant que service – Données de paiement structurées en temps réel pour les cas d'usage de l'IA
• Formation de modèles – Utilisation des données Way4 pour former des modèles d'IA adaptés aux objectifs commerciaux
• Services d'agents de formation et de déploiement – Déploiement d'agents d'IA qui opèrent directement dans les processus de paiement

Les capacités de l'IA passent du théorique à l'opérationnel, intégrant l'intelligence dans les paiements et permettant l'expérimentation, l'échelle et des résultats mesurables.

Cloud d'abord par conception, entreprise par nature

Way4 DMP est construit sur une architecture cloud d'abord conçue spécifiquement pour la fintech et les paiements numériques.

Il offre une scalabilité élastique, un déploiement rapide et une innovation continue sans perturber les opérations.

L'orchestration de conteneurs, les pipelines CI/CD, l'infrastructure en tant que code et les outils d'observabilité avancés permettent une itération rapide, une résilience automatisée et une mise à l'échelle efficace des pipelines de données en temps réel.

Fait crucial, Way4 DMP n'est pas une plateforme de données générique. Il est nativement conscient des modèles de données de Way4, de la sémantique des transactions et de la logique d'exécution, et interagit avec le cœur de paiements Way4 en temps réel.

Cette intégration étroite permet de capturer, d'analyser et d'agir sur les données au sein du même cycle de vie des transactions, soutenant la prise de décision en direct, l'expérimentation et la logique pilotée par l'IA dans les flux de paiement.

En même temps, l'architecture respecte les réalités de l'entreprise.

Les données peuvent rester locales lorsque la souveraineté ou les exigences réglementaires l'exigent, combinant l'agilité native du cloud avec la gouvernance et la fiabilité attendues d'une plateforme de paiements principale.

L'IA dans les paiements concerne l'expérimentation à grande vitesse

L'IA est intrinsèquement expérimentale. Pour les banques et les processeurs, le défi consiste à permettre cette expérimentation sans perturber les systèmes de production ni engendrer des coûts excessifs.

C'est là que les plateformes alimentées par l'IA deviennent essentielles en tant que bacs à sable technologiques pour une innovation rapide.

Lorsque l'expérimentation est intégrée à la plateforme, les projets d'IA deviennent abordables, mesurables et reproductibles.

L'économie de paiement à l'usage permet en outre aux organisations de calculer précisément le ROI de chaque cas d'usage, créant la confiance nécessaire pour passer du pilote à la production.

De la vision IA à la réalité commerciale

Les institutions qui gagneront à l'ère de l'IA traiteront l'IA comme une capacité continue, et non comme un projet ponctuel, intégrant l'intelligence directement dans les flux de paiement et élargissant ce qui fonctionne.

Avec Way4 DMP, OpenWay aide les banques, les fintechs et les processeurs à aller au-delà des pilotes isolés.

Grâce à un atelier ciblé, les équipes peuvent s'aligner sur les principes fondamentaux et identifier des cas d'usage à fort impact, puis façonner et lancer un MVP sur des données de paiement réelles, en élargissant en toute sécurité les capacités éprouvées de l'IA dans l'ensemble de l'activité de paiement.

Image en vedette : Éditée par Fintech News Philippines, basée sur une image d'aleksandr_samochernyi via Freepik

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