Utiliser l’IA pour transformer le traitement et la correction des paiements

Dans le monde numérique de la banque et de la finance, la fluidité des transactions et des processus de paiement est essentielle au succès. Les corrections manuelles des paiements, souvent laborieuses et sujettes aux erreurs, se prêtent parfaitement à la transformation basée sur l’intelligence artificielle (IA). L’intégration de l’IA dans les services de correction des paiements permet aux institutions financières d’améliorer leur efficacité, de réduire leurs coûts et de renforcer l’engagement des employés.

Les avantages des paiements basés sur l’IA

Les équipes opérationnelles sont souvent confrontées à des retards dans le traitement des écarts de paiement en raison des processus manuels, ce qui nuit à la trésorerie et à la satisfaction des clients. L’IA peut accélérer la résolution des problèmes en automatisant les corrections courantes et en réduisant les perturbations opérationnelles. Grâce à l’analyse et à la correction des erreurs en temps réel, l’IA contribue à rendre les fonds disponibles plus rapidement, optimisant ainsi la trésorerie et la vitesse de traitement des transactions.

Un autre avantage important de l’IA est sa capacité à réduire les coûts liés aux interventions manuelles. Les corrections de paiements nécessitent habituellement une supervision humaine importante pour identifier et corriger les erreurs, ainsi que plusieurs niveaux d’approbation. L’automatisation de ces tâches limite les besoins en ressources humaines, réduit les coûts d’exploitation et permet aux organisations de réinvestir les économies réalisées dans d’autres initiatives stratégiques.

Lorsque les équipes opérationnelles sont surchargées de tâches répétitives, le moral des employés peut en pâtir. La mise en œuvre de stratégies d’IA responsables et de technologies habilitantes permet aux équipes de s’affranchir des tâches routinières et de se concentrer sur des aspects plus gratifiants de leur rôle.

Lors du Sommet nord-américain sur les paiements (North American Payments Summit), organisé par CGI à Toronto, en juin dernier, David Bergeron, de la Banque Nationale du Canada, parle de « professionnalisation de la main-d’œuvre ». Il imagine un avenir où les employés superviseront les processus pilotés par l’IA au lieu de s’occuper de la saisie des données. L’IA se chargeant des corrections courantes, les employés pourront alors se concentrer sur l’analyse de données complexes, l’optimisation des processus et l’engagement des clients. Cette évolution accroît la satisfaction au travail et favorise une culture d’innovation.

Pour une mise en œuvre réussie de l’IA dans les opérations de paiement, les modèles d’IA doivent être entraînés sur les divers protocoles et normes régissant les paiements, y compris les anciens formats et les nouvelles normes ISO. Comme l’a fait remarquer David Bergeron, « l’accélération des taux de traitement en temps réel reposait autrefois sur des algorithmes déterministes, mais l’IA offre l’occasion de faire un énorme bond. » En veillant à ce que l’IA saisisse les variations et les subtilités des paiements, les institutions peuvent en maximiser l’efficacité dans le traitement et la correction des paiements.

Appliquer les bonnes données

Pour que l’IA améliore l’efficacité grâce à l’analyse historique, elle doit faire la distinction entre le traitement direct et les situations nécessitant une intervention humaine pour gérer les exceptions. Cela est possible en utilisant un ensemble de données complet pour entraîner les modèles d’IA qui englobe à la fois les paiements traités directement avec succès et ceux nécessitant une intervention.

Les paiements sans erreurs peuvent être modélisés, tandis que les anomalies, telles que la non-concordance des détails du compte, peuvent être signalées pour effectuer une surveillance humaine. En analysant ces scénarios, les modèles d’IA apprennent à identifier les schémas qui réussissent et ceux qui échouent, améliorant ainsi le traitement des paiements futurs. Cela permet d’accroître la précision et l’efficacité, ainsi que de réduire les erreurs de transaction.

L’un des principaux défis de l’adoption de l’IA est de sécuriser des ensembles de données suffisants, ce qui explique pourquoi la tendance mondiale à la modernisation des systèmes de paiement s’est concentrée sur l’ouverture de l’accès aux données. La plateforme native ISO CGI All Payments, compatible avec les API, est devenue l’une des pierres angulaires des efforts de modernisation de nos clients.

Il est également important de garder à l’esprit que les données de paiement requises pour entraîner les modèles d’IA comprennent souvent des informations personnelles non publiques. Il est essentiel de mettre l’accent sur la conformité en matière de protection des données et d’intégrer les meilleures pratiques dans le développement des solutions, afin de garantir la sécurité des informations sensibles lors de l’utilisation de l’IA.

Par ailleurs, les obstacles au partage des données en temps réel entre les banques freineront le développement de modèles d’IA à l’échelle du secteur, et les données épurées réduiront l’utilité des solutions d’IA « prêtes à l’emploi ». Le succès de l’automatisation des corrections basée sur l’IA dépendra probablement de la collaboration directe et permanente entre les institutions financières et des partenaires technologiques de confiance.

Assurer la gouvernance et la gestion des risques liés à l’IA

Pour favoriser une amélioration continue, l’IA doit évaluer les résultats de ses corrections. En passant d’une approche réactive à une démarche proactive, elle peut fournir des retours d’information aux systèmes de paiement et aux organisations, dans le but d’éliminer, à la source, les futurs besoins de correction. Cependant, bien que l’automatisation augmente la productivité, elle introduit également le risque d’erreurs non détectées. Il est donc essentiel de mettre en place des processus de surveillance et de validation robustes pour identifier et corriger les irrégularités.

Lors du Sommet nord-américain sur les paiements de CGI (North American Payment Summit), Daniel Szmukler, de l’Euro Banking Association, a mis en garde en déclarant : « Vous ne pouvez pas laisser la machine prendre entièrement en charge le processus décisionnel. » En instaurant une gouvernance stricte pour évaluer les performances de correction de l’IA, les organisations s’assurent que les systèmes peuvent s’adapter à l’évolution des besoins opérationnels.

Lorsque l’on adopte des solutions basées sur l’IA, il est essentiel d’éviter le piège d’entraîner l’IA à se contenter de reproduire les processus existants, au risque de réduire les gains d’efficacité. Au contraire, l’IA doit être perçue comme une opportunité de réinventer les processus de correction des paiements, en intégrant des pratiques innovantes qui dépassent les méthodes historiques.

Par exemple, de nombreuses corrections de paiements se terminent par un crédit sur un « compte d’agence » générique, ce qui oblige une personne de l’agence à choisir le routage final du client. L’IA seule risque de ne pas percevoir que le routage automatique vers un compte d’agence n’est pas un véritable traitement direct. Par conséquent, une analyse des activités comptables intra-agences pourrait s’avérer nécessaire pour ajuster ses algorithmes. Un personnel expérimenté assurera une supervision au fur et à mesure que les IA de correction seront entraînées.

L’IA pour les services de paiements : une opportunité de transformation

L’intégration de l’IA dans les opérations de correction des paiements constitue une opportunité de transformation pour les institutions financières. En accélérant l’accès aux fonds, en réduisant les coûts et en renforçant l’engagement des employés, l’IA permet aux équipes de travailler plus efficacement. Toutefois, pour tirer pleinement parti de ces avantages, les organisations doivent investir dans la formation et la gouvernance, afin d’assurer la conformité réglementaire et de promouvoir une amélioration continue. L’adoption de l’IA permet aux banques de rationaliser leurs opérations et de se préparer à réussir dans un environnement financier concurrentiel.

CGI collabore avec des institutions de services financiers afin d’obtenir des résultats d’affaires dans l’ensemble des opérations, y compris les opérations de paiement, grâce à l’IA. Pour en savoir davantage sur nos services, n’hésitez pas à communiquer avec moi ou à consulter notre site Web CGI.com.