1. Introduction

Aujourd’hui, les paiements en temps réel sont révolutionnés par l’Intelligence Artificielle. Il s’agit d’un changement positif important, car les méthodes de paiement précédentes étaient de plus en plus problématiques. La fraude est un problème croissant ces dernières années.
les méthodes de détection de la fraude se concentrent sur la recherche des menaces connues et l’identification des tendances liées aux données historiques. Mais la puissance de l’IA peut être utilisée non seulement pour identifier la fraude en temps réel avant qu’elle ne se produise, mais également pour rationaliser l’ensemble du processus de paiement ; effectuer des paiements
plus rapide, plus facile et plus sûr pour toutes les personnes impliquées. Le développement récent de GenAl a été un catalyseur majeur de cette révolution des paiements. Grâce à l'utilisation de cette technologie de pointe, des solutions ont été développées capables de transformer le
manière dont les transactions en temps réel sont traitées. En comprenant les modèles comportementaux et les détails complexes trop complexes pour une analyse humaine présents dans les transactions de paiement, ces solutions d'IA éliminent le besoin chronophage d'implication humaine pour
authentifier les transactions. GenAl peut non seulement fournir une protection contre la contrefaçon et prévenir la fraude, mais également accélérer le processus de paiement lui-même bien au-delà de tout ce qui est actuellement possible avec les méthodes traditionnelles. Ces avantages sont illustrés dans les applications
comme l’innovation de paiement mondial SWIFT (GPI), utilisée depuis 2017 ; une plateforme pour exécuter des transactions en temps réel dans plus de 40 pays à travers le monde. En effet, avec la nature en temps réel répandue des solutions basées sur GenAl, combinée à l'augmentation
adoption massive par les industries et les institutions financières, l’ère de la révolution des paiements en temps réel semble bel et bien imminente. Comme cela sera détaillé dans les sections suivantes, l’intégration de l’IA dans le paysage des paiements a également le potentiel d’améliorer considérablement
l'expérience personnelle des consommateurs au-delà de la simple offre d'une sécurité accrue. Avec un processus de paiement entièrement numérique de bout en bout, la pratique consistant à s'appuyer sur des formes physiques de paiement ou de transactions – et toute l'inefficacité et les tracas qu'elles entraînent – ​​peut
devenir une chose du passé. De plus, en permettant la vérification et l'authentification instantanées des transactions, les clients ne sont pas obligés d'attendre que le traitement des paiements et les systèmes de file d'attente manuelle soient terminés. Tous les aspects de la gestion des transactions
du point de vue du client, y compris les décisions d'achat, la disponibilité des fonds et les reçus numériques, peuvent être pris en charge dans un environnement numérique transparent.

1.1. L'importance des paiements en temps réel

Le monde moderne dépend de plus en plus de la gratification instantanée. Les données en temps réel et les méthodes de paiement instantanées sont donc plus importantes que jamais. C’est en raison de ces attentes en matière de données et de paiement instantanés qu’au Royaume-Uni, par exemple,
un système de paiement en temps réel a été conçu. Un tel système offre un moyen de transférer de l'argent et la possibilité pour le bénéficiaire d'utiliser les fonds reçus en temps réel, c'est-à-dire immédiatement, une fois le transfert effectué. Il existe de nombreux arguments
pour bénéficier des avantages des paiements en temps réel. Pour les entreprises, de tels systèmes peuvent permettre d’effectuer et de recevoir des paiements plus facilement et plus rapidement, ce qui peut entraîner une amélioration des flux de trésorerie. Les entreprises peuvent également envisager d'utiliser les données de transaction collectées pour
fournir des services plus personnalisés à leurs clients ; L'un des principaux avantages de la rapidité des paiements en temps réel est déjà la possibilité pour les entreprises de proposer ces services améliorés et adaptés. Il permettra également des dépôts instantanés sur un compte bancaire
et les paiements, ce qui signifie que les clients se sentiront plus en sécurité en sachant que leurs fonds sont accessibles et que les transactions sont effectuées immédiatement. Le système facilitera et sécurisera également, à terme, une société sans numéraire, qui présente à la fois l'avantage immédiat
de réduire les coûts impliqués dans la production et la conservation d'une monnaie nationale et l'avantage plus large de rendre plus difficile le regroupement de l'argent. Grâce à l'avènement d'Internet et à un monde de plus en plus globalisé, la possibilité de négocier numériquement
et les paiements transfrontaliers revêtent une importance croissante pour les entreprises et les clients. En garantissant que les fonds soient reçus presque instantanément, les bénéficiaires seront en mesure de prendre des décisions plus rapides et se sentiront en sécurité quant à la légitimité de la transaction.

1.2. Les défis du paysage actuel des paiements

La hâte d'effectuer des paiements en temps réel devenait techniquement complexe avec l'évolution du paysage des paiements en temps réel et leur reconnaissance dans le monde entier. Les systèmes de paiement conventionnels actuels étaient bien conçus pour conclure des accords en quelques jours ou heures.
D'autre part, les capacités innovantes de paiement en temps réel les mieux suggérées afin de terminer les paiements en quelques secondes ou peut-être moins de compensation en temps réel de la marque restent difficiles, ce qui nécessite des niveaux très élevés d'engagements technologiques, d'où des tests.
le processus commercial principal, les niveaux de maintenance, la responsabilité et le courage commercial de l'association et le travail pour transmettre les paiements en temps réel. De nombreux systèmes de paiement ont été organisés afin de filtrer les processus d'observation du marché financier ou éventuellement
désarrangement sur un marché distinctif dans le but de décrire au mieux le début nombreux ou faisant autorité pour réaliser cette forme de paiement. Les enjeux pratiques qui s'articulent avec les systèmes innovants préconisés, notamment en matière de gestion des risques
et le processus, le contrôle et la conformité. L'exubérance des paiements et les modèles qui doivent être combattus ont accru les obstacles à l'obtention des gains de paiement en temps réel suggérés qui sont en grande partie réglés. Les paiements en temps réel ne doivent pas être mal compris.
Afin de bénéficier des avancées technologiques modernes, le concept et le danger associé doivent être pris en compte par tous les détenteurs de risques. Des bases de données rapides et avancées étaient attendues afin d'aider à stocker et à récupérer les informations préoccupantes.
aux paiements. Un plan de changement scrupuleux concernant les modifications du système de paiement était nécessaire. Méthode de transfert pour tout type d'organisations financières plus grandes qui était une méthode simplifiée qui n'exige peut-être pas un effort de modernisation, le mécanisme
ont été suggérés et modifiés dans la présentation, où les paiements peuvent être réorientés ou contourner certaines mesures opérationnelles. Démarrez une approbation animée dans laquelle le retard, qui devrait être mis et diminué dans le mode de fonctionnement réel, sera examiné. Il y a un désordre qui
Il se peut que la connaissance du système de paiement actuel change lorsque la sélection conséquente et capricieuse de la clientèle est mise en jeu. Les clients n'ont aucun moyen d'empêcher les paiements une fois que les règles et procédures sont conformes à la pratique avancée afin que le technologue
envie de pouvoir les suivre. On pourrait faire valoir à l'avenir que le véritable agent peut être considéré comme presque identique à tout autre meilleur mode d'exécution d'un paiement. Le mécanisme et le domaine de l'amélioration qui ont été avantageusement impliqués peuvent être
décrire mais cela a été fait dans ces cinq dispensations. La technologie évolue rapidement, tout comme les défis liés à son application. Une technologie qu'une génération désormais acceptée comme la norme moderne, habile et la mieux suggérée sera obligée de s'enfuir en raison de son départ.
dans le futur encore.

2. Comprendre GenAI

Alors que nous commençons à révolutionner nos tâches pour utiliser des technologies avancées, il est important pour nous de comprendre exactement comment ces technologies fonctionnent. Dans ce segment de la série, nous allons plonger en profondeur dans GenAI et comment son utilisateur en temps réel sur un portail
le traitement des paiements peut révolutionner nos méthodes. Je pense que la meilleure façon de décrire GenAI à elle seule serait de la considérer comme un ensemble de technologies utilisées les unes avec les autres afin d'analyser et de comprendre le monde, en temps réel. Cette conception du
La capacité de la technologie non seulement à collecter et traiter des données séparément, mais aussi à être continuellement à jour et consciente des données avec lesquelles elle travaille ensemble en raison du jugement humain est appelée intelligence artificielle générale. Intelligence générale artificielle,
ou même AGI, fait référence à une intelligence artificielle de grande envergure qui, en théorie, peut se permettre une capacité cognitive bien au-delà du potentiel de la technologie actuelle de l'IA. AGI est plutôt à la pointe dans le domaine de la recherche en IA, mais ce n'est pas le cas.
que répandu dans les applications du monde réel. Oups, pas celui-là. AGI a la capacité de posséder et de comprendre des fonctionnalités technologiques beaucoup plus avancées, car elle possède un potentiel de liberté de pensée et de conscience combiné à
ce qu’on appelle la « capacité d’apprentissage ».

2.1. Qu’est-ce que GenAI ?

GenAI est une forme d'intelligence artificielle conçue pour traiter les données à des vitesses rapides, apprendre à la fois des données historiques et des interactions des utilisateurs en temps réel, et prendre des décisions basées sur ces informations. La structure de GenAl est basée sur des réseaux de neurones – algorithmes
capables de détecter et de traiter des modèles dans de grands ensembles de données. Ces réseaux sont conçus pour imiter la manière dont le système nerveux humain traite l'information : chaque nœud individuel est connecté à de nombreux autres, et chacune de ces connexions a des connexions différentes.
la capacité de modifier la force du signal transmis d’un nœud à l’autre dans une certaine mesure. En utilisant des couches de nœuds interconnectés et en faisant passer les entrées via la première couche, puis dans les couches intermédiaires de traitement des données et enfin dans la
couche de sortie, les réseaux neuronaux peuvent traiter les données de manière complexe, identifier les tendances et les modèles et prendre des « décisions » basées sur les résultats du réseau. GenAI utilise une forme de réseau neuronal appelé réseau d'apprentissage profond. Ces types d'algorithmes peuvent traiter
données de manière très efficace et constituent la technologie sous-jacente à la révolution de l’IA que nous vivons actuellement. En utilisant des systèmes avancés tels que la structure GenAI, le monde des paiements en temps réel peut surmonter bon nombre des problèmes traditionnels rencontrés.
limité les capacités et l’efficacité globales. Avec l'introduction d'une technologie de paiement plus avancée éliminant le besoin ou la dépendance à l'égard de ces intermédiaires, les paiements peuvent avoir lieu uniquement entre l'expéditeur et le destinataire dans un
processus connu sous le nom de règlement de paiement peer-to-peer (P2P). De tels règlements sont très recherchés dans le secteur des paiements car ils offrent des délais de traitement extrêmement courts : dans la plupart des cas, un paiement peut être initié et sera effectué en seulement quelques minutes.
secondes. Cette capacité de transformation vers les paiements en temps réel est exactement la manière dont GenAI peut commencer à révolutionner la façon dont les paiements sont effectués et gérés.

2.2. Comment GenAI peut transformer les paiements en temps réel

La principale façon dont GenAI peut transformer les paiements en temps réel est de fournir davantage d'informations et une analyse prédictive plus poussée qui pourraient potentiellement révolutionner le processus de prévention de la fraude. Paiements en temps réel et plus particulièrement mise en œuvre au Royaume-Uni
d’entre eux se sont concentrés sur le paiement « push ». Il s'agit d'un virement d'un compte à un autre, où le mouvement d'argent est initié par le payeur. Les avantages d'un tel système sont évidents, la rapidité des transactions étant le principal avantage pour
tant les entreprises que les consommateurs. Cependant, comme pour toute transaction financière, certains cherchent à exploiter le système et la technologie de paiement en volant de l’argent par le biais d’activités frauduleuses. Principalement des mesures de prévention de la fraude avec des paiements en temps réel
se sont concentrées sur la personne qui effectue le paiement, appelée « bénéficiaire ». Ce sont ces informations qui sont utilisées dans le processus décisionnel en matière de contrôle des fraudes. Bien qu'important au moment de la transaction, notamment du point de vue de la prévention de la fraude,
En tirant parti de GenAI pour traiter les données supplémentaires mises à disposition pour les demandes de consentement au service de fraude et pour fournir une analyse détaillée des données, cette notion même de consentement du bénéficiaire pourrait changer. Autrement dit, GenAI dans les paiements en temps réel
peuvent utiliser les données supplémentaires et rendre la prévention de la fraude plus efficace en leur fournissant le pouvoir et la capacité de rendre plus difficile l'utilisation de la transaction par les fraudeurs. Il est facile de voir comment tirer parti de GenAI pour fournir le service et les données détaillées du bénéficiaire
Ces capacités pourraient donner une marge de manœuvre au secteur des paiements britannique pour s'éloigner de cet élément de prévention de la fraude. Le service pourrait demander des données détaillées lors de la fourniture de services de prévention de la fraude, ce qui n'est pas envisagé dans les systèmes de paiement actuels.
L’utilisation de GenAI pour analyser les données pourrait donner le pouvoir de le faire plus efficacement et rendre le consentement du bénéficiaire moins important, voire obsolète. Les implications réglementaires de la surveillance des services de prévention de la fraude et de la clientèle
les droits sont quelque chose qui pourrait bien changer si l’industrie utilise les progrès réalisés avec GenAI pour les paiements en temps réel. Étant donné que les dernières données peuvent être traitées instantanément par GenAI, une demande pour que celles-ci puissent être utilisées et validées
des contrôles frauduleux par le payeur, pourrait déplacer l'attention vers le consentement au paiement et la prévention de la fraude. Nous vivons une époque passionnante et qui sait où la technologie nous mènera ensuite. Mais les capacités de GenAI sont telles qu’elle a le potentiel de véritablement révolutionner
paiements en temps réel.

2.3. Avantages de la mise en œuvre de GenAI dans les systèmes de paiement

Et étant donné que la majorité des clients continuent de choisir les portefeuilles mobiles plutôt que les méthodes de paiement traditionnelles, il est primordial qu'une entreprise utilise une technologie de pointe pour pouvoir proposer de telles options de paiement en temps réel. Les systèmes plus anciens tels que les systèmes traditionnels
Les cartes traitent une transaction en plusieurs jours et lorsqu'on paie, l'argent va au commerçant au moins le jour ouvrable suivant. Lorsqu'un client effectue un paiement, les données de transaction sont envoyées à une passerelle de paiement impliquée. Ces passerelles
acheminer les transactions vers les associations respectives puis vers la banque émettrice et revenir vers l'association puis vers la banque acquéreuse et le commerçant. Chacune de ces entités conserve la transaction pendant un certain temps (paiements ACH le jour même) avant que l'argent ne soit finalement reçu.
arrive à la personne prévue. C'est la raison pour laquelle à la fin du paiement, un client reçoit une notification de début de transaction qui est toujours affichée comme en attente puis le lendemain, il recevra une autre notification que la transaction
a été effacé. Traditionnellement, ces transactions de type plus ancien étaient acceptables et certains commerçants prospéraient effectivement sur le marché. Cependant, avec l'introduction des paiements en temps réel, nous avons assisté à une croissance sans précédent et au fait que l'argent circule réellement
rapide que jamais auparavant et les avantages que l'on peut obtenir lors des transactions commerciales sont énormes. Il est donc grand temps pour les processeurs de paiement et les sociétés de technologie financière de commencer à envisager la possibilité de migrer vers un système plus efficace.
et une solution ultra accélérée pour les paiements. Cela leur garantit qu'ils seront en mesure de suivre l'évolution rapide des demandes des commerçants et des clients. Avec les immenses améliorations que GenAI peut introduire dans les systèmes de paiement, l'avenir
d'une entreprise dans ce secteur serait très excitant. En tirant parti des avantages des paiements en temps réel, de nombreux produits et services innovants peuvent être introduits sur le marché. Un exemple est qu'immédiatement le client
effectue une transaction, on peut lui envoyer une notification concernant soit une remise offerte, soit une suggestion d'un produit alternatif beaucoup moins cher et meilleur pour lequel il effectue le paiement dans un autre magasin préférable à celui du commerçant. Aussi avec
les données de transaction et de client étant traitées et générées en temps réel, de nombreux services et solutions analytiques et basés sur l'intelligence artificielle peuvent être proposés aux commerçants, ce qui les aidera à leur tour à comprendre efficacement leurs clients et
adapter leurs efforts de marketing pour plus d’efficacité.

3. Implémentation de GenAI dans les systèmes de paiement en temps réel

Lorsque vous concevez une technologie qui doit fonctionner dans des environnements d'infrastructure critiques, il est important de comprendre que les normes en matière de fiabilité, de basculement et de support seront plus élevées que dans de nombreux autres secteurs. Le standard
la disponibilité de l'infrastructure de paiement en temps réel Pay.UK est de « quatre neuf » – 99.99 %. Pour atteindre ce type de statistiques de disponibilité, l'ensemble du service a été conçu pour être extrêmement résilient, dans la mesure où la panne de l'ensemble d'un centre de données ne devrait pas affecter
le service. La section « Ingenico Payments »[^lngenico] du service Pay.UK accepte et traite les transactions de paiement plus rapide. Il s’agit de paiements de grande valeur en temps réel ; pour le contexte, en septembre 2019, au total, plus de 646 milliards de livres sterling ont été envoyés en utilisant cette méthode.[^pricefx]
Étant donné que les consommateurs s'attendent à pouvoir effectuer ces paiements 24 heures sur 7 et XNUMX jours sur XNUMX, le service exploite un système de « basculement » dans lequel chaque transaction est soit traitée immédiatement, soit temporairement stockée jusqu'à un moment où le traitement peut continuer – par exemple pendant la maintenance.
Le système qui a été développé pour accepter les demandes et déterminer ensuite laquelle des deux options disponibles (traiter maintenant ou traiter plus tard) est utilisée est une application C++. Ainsi, le processus de mise en place d'intégration et de déploiement continus (Cl/CD) pour
ce projet va être légèrement différent des étapes que nous devions effectuer lorsque nous examinions d'autres projets écrits dans des langages tels que Python ou JavaScript. Cependant, la méthode de développement logiciel, dans laquelle les développeurs fusionnent leurs modifications de code dans un
la branche principale centrale aussi souvent que nécessaire, est universelle. Mais pour les projets Cl/CD comme celui-ci, où nous allons exécuter automatiquement des builds et différents tests, il est plus important de s'assurer que la branche principale est toujours dans un état sain après tout
changements. Le moniteur de construction d'intégration continue (Cl) Jenkins conserve un enregistrement à jour des résultats de chaque étape du processus de création et de déploiement du logiciel, ainsi que des informations sur qui a effectué chaque étape et quand le travail a été entrepris.
Cela permet non seulement d'identifier et de corriger rapidement les problèmes qui peuvent survenir ; mais fournit également des informations d'audit utiles. Mais il est important de noter que Jenkins n'est pas tout à fait configuré dès la sortie de la boîte pour télécharger immédiatement sur une console distante.
serveur en utilisant la méthode « publication Web » une fois la construction de Jenkins Cl réussie. Au cours de notre processus de configuration, nous devrons fournir des informations sur notre machine cible à la fois à Jenkins et à Visual Studio afin de permettre la publication automatisée.

3.1. Considérations clés pour l'intégration

De la définition et de la planification du projet à l'intégration et au déploiement, il est essentiel d'avoir une compréhension approfondie des diverses considérations de mise en œuvre et des exigences techniques nécessaires à la mise en œuvre réussie de GenAI. Dans le contexte d'un temps réel
système de paiement, bon nombre de ces facteurs revêtent une importance accrue. Dans ce qui suit, nous aborderons certaines considérations clés que vous devrez prendre en compte tout au long du cycle de vie de la mise en œuvre. Premièrement, les performances de la solution sont absolument
critique. Les références du secteur pour les systèmes de paiement en temps réel exigent que les délais de traitement des paiements ne dépassent pas un certain seuil. Par exemple, au Royaume-Uni, la norme industrielle pour un « paiement plus rapide », qui est le service de paiement interbancaire en temps quasi réel,
est de traiter 95 % des paiements en 15 secondes. Il faudra donc accorder une attention particulière aux impacts sur les performances et la latence de l’intégration de GenAI à l’architecture de paiement existante. Surtout, ces considérations ne seront pas seulement pertinentes
dès la phase initiale de mise en service d'AWS, mais tout au long de la durée de vie du service. Le développement logiciel moderne met l'accent sur l'importance des processus de développement itératifs tels que les sprints « limités dans le temps » dans les méthodologies « agiles ». À ce titre, il sera important de
garantir le GenAI dans les paiements en temps réel – Des capacités de surveillance continue des performances et de journalisation du livre blanc sont en place pour tous les différents environnements – du développement à la production. La plupart des professionnels techniques sont de plus en plus conscients de la nécessité
bonnes pratiques solides en matière de cybersécurité. Alors que le rythme des cyberattaques continue de croître et que la fraude aux paiements devient de plus en plus fréquente et sophistiquée, garantir la sécurité et la résilience d'un système de paiement est une priorité absolue pour le secteur. Compte tenu de la situation critique
En raison de la nature des systèmes de paiement en temps réel, il est probable que la diffusion future des solutions d’IA fera l’objet d’un examen attentif de la part des régulateurs et des auditeurs du monde entier. Normes de conformité modernes spécifiques à l'industrie telles que « Payment Card Industry Data Security »
Standard » et « ISO/IEC 27001 » pour la gestion de la sécurité de l'information cherchent à répondre à ce point, en mettant l'accent sur la nécessité de protéger ces données personnelles sensibles tout au long du cycle de vie du paiement. Consultez toujours votre équipe consultative de confiance.
Chaque système de paiement en temps réel est véritablement unique : les environnements diffèrent non seulement en termes d'échelle, mais également en termes de nuances créées par les technologies existantes, d'intégration avec des tiers et d'héritage de choix de conception historiques. Ceux-ci peuvent produire
des complexités imprévues et des défis interconnectés à n’importe quelle étape, voire à chaque étape du cycle de vie de mise en œuvre, alors que vous travaillez au déploiement réussi de GenAI dans le service. Il est très important de veiller à maintenir cette relation tout au long
la livraison du projet et appuyez-vous sur l'expertise et l'expérience que les spécialistes que vous avez choisis peuvent offrir.

3.2. Surmonter les défis de mise en œuvre

La confrontation initiale avec l'architecture du système de paiement existant consiste à identifier comment fonctionnent les types de messages de paiement pertinents et les schémas d'identification associés au système, et comment le système peut être amené à répondre d'une manière conforme aux
aux exigences de la directive sur les services de paiement et des règles, telles que référencées dans la directive et dans les orientations de l'ABE. Bien que l'objectif final puisse être d'amener le système à faire quelque chose dès réception d'un message de paiement, il peut souvent être utile de travailler
à partir des données réelles qui peuvent être vues dans le message, à travers le flux nécessaire de messages et de séquences requis pour lancer le paiement, puis sur la réponse du système. En divisant le processus en étapes et en différenciant l'endroit où les données
provient et de toute entrée utilisateur requise, cela peut aider à identifier quelle technologie ou quel champ de données fonctionne à chaque étape et comment le résultat des flux de messages précédents peut conduire à des processus ultérieurs. En fait, certains opérateurs de services de paiement ont déjà conçu
un système de paiement et incorporés dans leur formulaire de demande et d'inscription, les engagements et consentements du client à certaines méthodes de paiement, généralement en référence au type de stratégie d'authentification du payeur qui pourrait être utilisée. Cependant, du point de vue
des règles applicables en matière de virement et de prélèvement, il est nécessaire de garantir que le système et son fonctionnement dans la pratique peuvent effectivement être conformes soit aux instructions du payeur, soit aux mandats émis par le payeur en matière de prélèvement.
Ce n'est que lorsque le fonctionnement du système de paiement existant sera pleinement compris que les travaux de développement pourront commencer pour adapter le système afin de fournir de nouvelles capacités et d'offrir le niveau de connectivité sécurisée qu'une interface technologique nouvellement introduite doit fournir.
toutes les protections exigées par la directive sur les services de paiement et les orientations de l'ABE.

3.3. Meilleures pratiques pour un déploiement réussi

Alors, comment pouvez-vous configurer au mieux votre plateforme de paiement en temps réel GenAI pour réussir ? Comme le dit le résumé informatif, et comme cela ressort encore plus clairement des recherches et analyses approfondies que j'ai lues, la bonne approche technologique ne signifie rien sans
les bons ajustements. C'est exactement ce que sont les « meilleures pratiques » : non pas des solutions ou des raccourcis, mais simplement ce qu'elles disent sur la boîte. Il s'agit de techniques et de stratégies conformes aux normes de l'industrie, développées grâce à l'observation du marché et à des efforts souvent studieux, que les professionnels
sera utilisé de manière optimale dans une configuration technologique ou organisationnelle donnée. Conformément au thème mature d'une infrastructure en cours de modernisation mais utilisant des méthodes éprouvées, ce n'est pas un hasard si le résumé énumère trois exemples éprouvés de meilleures pratiques potentielles (ou
à tout le moins, des premiers conseils pour un développement ultérieur de l'étude) : identification du meilleur environnement, – Lecture de la dernière mise à jour et gestion continue. Dans le résumé de ma recherche, par exemple, je mentionne le respect des différences dialectales afin de maximiser
habitudes d'écoute dans les systèmes de transactions vocales. Il s’agit d’une manière très claire d’identifier autour de qui GenAI devrait être construit et où le déployer au mieux dans les systèmes de paiement : en bref, à quel type d’environnement il va de pair. IDG – une intelligence de marché internationale
et cabinet de conseil – suggère que même en pleine crise et avec l’adoption généralisée de systèmes de paiement en temps réel, comme le Covid-19, il continue d’y avoir et il y aura probablement un besoin croissant de solutions numériques matures.

3.4. Études de cas : exemples concrets de GenAI en action

Pour présenter certains des avantages concrets que GenAI peut apporter aux systèmes de paiement en temps réel, un certain nombre de cas d'utilisation ont été compilés ici. Ceux-ci varient en fonction du type de paiement en temps réel auquel appartient une instance donnée (P2P,
P2B ou B2B), et illustrent également les nombreux domaines différents du processus de paiement que GenAI peut rationaliser ou optimiser. En comprenant les leçons qui peuvent être tirées de ces exemples, les prestataires de paiement et les banques comprendront non seulement que leur secteur
est en train d'être révolutionné, mais ils apprennent également comment ils peuvent eux-mêmes tirer parti de GenAI. C’est crucial ; car la mise en œuvre d’un nouvel élément d’infrastructure n’est en fin de compte qu’une étape dans un long voyage de progrès et d’évolution. Mieux vaut que toutes les parties
peuvent travailler ensemble pour consolider et propager l’apprentissage, plus rapidement les avantages de GenAI seront ressentis par un individu ou une organisation donnée. Alors sans plus attendre, passons aux études de cas !

4. L'avenir des paiements en temps réel avec GenAI

Les paiements en temps réel s'effectuent 24 heures sur 7, XNUMX jours sur XNUMX et tout au long de l'année, sans aucune interruption. Grâce à GenAI, l'avenir du paiement en temps réel verra des paiements incitatifs pour des ressources telles que l'électricité et l'eau. Par exemple, les paiements d'électricité en temps réel
signifiera une meilleure gestion de l’électricité car les incitations financières associées à GenAI modifieront les comportements des consommateurs. En promouvant l'efficacité énergétique à l'échelle de la population et la réponse à la demande, GenAI et le temps réel fourniront des moyens de réduire les émissions de gaz à effet de serre.
les émissions de gaz et la pollution globale de l’environnement. D’autant plus, parallèlement au développement de l’Internet des objets et des Smart Cities. Ces villes auront la capacité d'utiliser la technologie de gestion de l'eau en temps réel pour détecter
et localiser les fuites d’eau et conserver les approvisionnements en eau. Le GenAI créera des incitations financières pour inciter les consommateurs des villes intelligentes à utiliser l’eau plus efficacement. GenAI peut accumuler des données sur l'eau énormes et lourdes, et en les analysant en temps réel,
les autorités de la ville intelligente peuvent réagir immédiatement aux changements de comportement en matière d'eau. La puissance de GenAI créera une meilleure qualité de vie dans les futures villes intelligentes. En promouvant l'efficacité énergétique à l'échelle de la population et la réponse à la demande, GenAI et le temps réel
fournira des moyens de réduire les émissions de gaz à effet de serre et la pollution globale de l’environnement. D’autant plus, parallèlement au développement de l’Internet des objets et des Smart Cities. Ces villes auront la capacité d'utiliser le temps réel
technologie de gestion de l’eau pour détecter et localiser les fuites d’eau et conserver les approvisionnements en eau. GenAI fournira une grande puissance prédictive dans la gestion de l’eau. En analysant et en interprétant la consommation d'eau en temps réel, les appareils, comme le lavage
machines et lave-vaisselle, peuvent être développés et installés en fonction du moment où l'eau est le plus nécessaire et dans quels volumes. GenAI en temps réel apportera des développements révolutionnaires dans le domaine de l'approvisionnement en eau et résoudra les problèmes de coûts ainsi que d'infrastructures.
gestion dans le secteur de l'eau. L’avenir des paiements en temps réel avec GenAI utilisant ces technologies et révolutions de pointe et de pointe est prometteur. Grâce à des études de marché et à l'analyse des données administratives, il est possible d'exploiter tout le potentiel des consommateurs pour
bénéficier de produits financiers sur mesure et bien situés en temps réel pour les ménages peut être réalisé. Les avantages incontestables pour les régulateurs, l’économie et les consommateurs de l’adoption de GenAI dans le paiement en temps réel fourniront des incitations à long terme pour l’innovation.
solutions et évolutions dans le secteur des paiements.

4.1. Tendances et opportunités émergentes

Désormais, par rapport aux services plus traditionnels, les grands systèmes de paiement en temps réel proposent des services de transfert selon une approche différente. L’essentiel est de proposer des services bancaires à la demande afin que les clients disposent d’un service meilleur, plus complet et de plus en plus intuitif.
et, surtout, disponible en cas de besoin. C'est cette priorité accordée au service client et au secteur financier en temps réel qui a ouvert la porte à de nombreuses méthodes de paiement plus modernes. Par exemple, en raison du succès des plateformes de paiement en temps réel
et le service disponible 24h/7 et XNUMXj/XNUMX, de nouveaux fournisseurs de services de paiement (PSP) émergents ont occupé le marché, comme ShieldPay. En garantissant que toutes les transactions sont sécurisées et vérifiées grâce au service de retenue et de déblocage des fonds, une protection adéquate est offerte.
pour le compte bancaire et l'argent pendant le processus d'achat et de vente. Cela donne aux clients une raison supplémentaire d’envisager d’utiliser les paiements en temps réel pour tout type de transactions – ce qui ne fera que renforcer les marchés émergents. Également
L'introduction et le succès d'Apple Pay soulignent en outre à quel point les paiements mobiles se sont appuyés sur les systèmes de paiement en temps réel et ont, à leur tour, contribué à renforcer ce cycle de développement et d'utilisation. Sur présentation d'une carte de débit valide au
Avec Apple Wallet, les utilisateurs peuvent effectuer des transactions instantanément avec leur mobile, car tout paiement sera confirmé et traité via le système de paiement en temps réel. En plus d'ajouter une dimension supplémentaire à l'adéquation des transactions de paiement en temps réel,
cela témoigne de l'adaptabilité qui s'est présentée à l'époque actuelle en matière de paiements en temps réel.

4.2. Impact potentiel sur les institutions financières et les consommateurs

Par exemple, lorsqu’ils prennent des décisions de crédit, les financiers devront peut-être prendre en compte les taux de précision prédictive de l’IA dans leurs calculs. En effet, même si les individus peuvent tenter de dissimuler leurs ressources et leurs responsabilités, les calculs d'apprentissage automatique peuvent détecter
et cartographier ces ressources avec une grande précision. Cela montre que l’IA a le potentiel de faciliter et d’améliorer la procédure d’octroi de crédit. De plus, les processus de crédit seront probablement plus rapides et plus économiques. Cela signifie qu'au fil du temps, davantage de consommateurs
choisissent de tirer parti de l’IA en leur donnant accès à leur vie numérique pour faciliter la crédibilité et l’évaluation des risques. Par conséquent, il est possible que les systèmes de notation de crédit fondés sur la capacité d'une personne à prendre une décision financière spécifique puissent
commencer à céder la place à des systèmes qui s’appuient exclusivement sur les données sur le comportement des consommateurs. En outre, le secteur du crédit pourrait commencer à assister à une transition de statistiques purement probabilistes vers des systèmes complexes impliquant la fusion de paramètres de comportement et de différents calculs.
modèles- comme on le voit avec l'IA. Cela pourrait à terme rationaliser les coûts, le temps et la paperasse impliqués dans le secteur du crédit conventionnel dans le sens où les systèmes de notation de crédit actuels et acceptés deviendront moins dépendants. Les implications de l’adoption de
L’IA dans le secteur du crédit est importante non seulement pour le secteur lui-même, mais aussi pour le consommateur et le droit. L’introduction et l’utilisation de machines IA d’octroi de crédit sont susceptibles de compliquer la question de savoir qui devrait être responsable – et par conséquent responsable –
dans des circonstances où un prêt est accordé à tort et où certaines parties subissent ainsi des pertes. Ceci est particulièrement crucial dans les cas où la décision d’accorder un crédit a été prise uniquement par l’algorithme et sans aucune intervention humaine. Le
La question de l’obligation légale et de la responsabilité juridique n’a pas encore été abordée de front dans l’analyse juridique actuelle. Cependant, la justification et le principe primordial de toute responsabilité qui incombe au fournisseur de crédit, à l'employeur ou au fabricant tournent autour de la
circonstances environnantes de chaque instance individuelle, dont l’analyse touche en général à la compréhension de l’importance essentielle de l’apport humain lorsque la technologie est en fonctionnement. Ceci est conforme aux lois du Royaume-Uni, qui exigent une
la transparence sur le fonctionnement de l'IA et sa capacité à « affecter » les consommateurs, par exemple dans l'octroi de crédits. On pourrait prévoir que de telles lois exigeront en outre que l'IA « fournisse une explication » concernant sa décision. Toutefois, une telle exigence
ne sera probablement pas réalisable et peut-être même paradoxal étant donné les technologies actuelles au sens le plus vrai du terme. Mais idéalement, l'IA a un potentiel de transformation en augmentant et en affinant les décisions prises dans le secteur, allant de la détection des fraudes,
l’évaluation et la validation des réclamations jusqu’à l’examen de la légitimité des données personnelles et de santé.

4.3. Recommandations pour adopter GenAI dans le secteur des paiements

Malgré le potentiel élevé et les opportunités que l'IA et la GenAI offrent au secteur des paiements – des systèmes plus rapides, en temps réel, rentables et intelligents pour lutter contre la criminalité financière – notre étude de marché a révélé que la plupart des professionnels du secteur perçoivent
les applications de l’IA et de la GenAI comme une menace pour les arrangements traditionnels et la sécurité de l’emploi. Par conséquent, dans cette période de transition vers davantage d’IA et de GenAI sur le marché, il est particulièrement important que des mesures actives soient prises pour créer un partage
comprendre et favoriser un environnement dans lequel les partisans et les non-partisans de l’IA sont préparés et engagés à jouer un rôle positif et productif dans les écosystèmes de paiement axés sur le numérique. Avant tout, les institutions financières doivent réévaluer
leurs systèmes et opérations actuels afin d’identifier les domaines dans lesquels l’IA et la GenAI pourraient être intégrées. Ce faisant, nous devons nous rappeler que l’objectif final stratégique de l’utilisation de l’IA et de la GenAI est d’ajouter de la valeur à l’entreprise et d’offrir des produits compétitifs.
et des services, et pas seulement pour réformer ce qui est actuellement en place et ce qui fonctionne bien. Deuxièmement, des plateformes de collaboration et de partage de connaissances et d’expériences devraient être établies, gérées et parrainées par des organismes professionnels afin de promouvoir la sensibilisation et l’adoption.
de l’IA et de la GenAI. Cela pourrait prendre la forme de subventions de financement pour l'innovation, de nomination de leaders d'opinion pour animer des ateliers et des forums en ligne ou de conception de nouveaux programmes pertinents pour les programmes de développement professionnel continu. Il est également essentiel de créer
une culture de changement interne qui embrasse l’innovation et défend l’utilisation de l’IA. Cela pourrait se faire grâce à des programmes de formation sur mesure pour mettre à jour en permanence les connaissances techniques et en IA. Enfin et surtout, notre étude suggère que pour collectivement
influencer et promouvoir la transition en douceur vers une industrie plus prête pour l’IA et la GenAI, une approche de haut en bas devrait être adoptée dans l’élaboration d’un cadre directeur pour solliciter et traiter les commentaires collectifs sur de tels cadres – de la part des institutions, des
fournisseurs de technologies ainsi que des utilisateurs de solutions métiers.

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