Les escroqueries en ligne deviennent un défi visible majeur dans les histoires numériques indiennes. Au premier semestre de 2024 seulement, l’Inde a dû faire face à une augmentation de la cyber fraude, les citoyens auraient perdu plus de 11 000 crores (environ 1,3 milliard de dollars) en fraude en ligne et en moyenne environ 60 crores (environ 7,2 millions de dollars) par jour (source). Des statistiques comme celles-ci deviennent presque routinières, mais une infrastructure fintech robuste a la réponse pour arrêter cette escroquerie. Alors que la technologie et la façon dont nous interagissons avec l’argent évoluent tellement, l’IA et le Genai ne sont plus des mots à la mode. Ils sont à la base de la façon dont les systèmes fintech modernes fonctionnent pour améliorer la sécurité, de la vérification des utilisateurs à la sécurité transactionnelle.
Aujourd’hui, les modèles d’IA sont profondément ancrés dans les interfaces grand public et les systèmes backend critiques. Genai, autrefois considéré comme expérimental, est désormais de qualité de production et modifie le fonctionnement de l’entreprise. Ce changement est particulièrement visible dans la fintech, où les rassemblements de vitesse, de sécurité et de personnalisation ne sont plus disponibles pour négocier.
Pourquoi l’IA est importante dans la fintech
La fintech a toujours prospéré avec les données, mais les paysages d’aujourd’hui ne les réduisent plus avec des données brutes seules. Le changeur de jeu réel est de savoir comment ces données sont traitées et appliquées. C’est là que l’IA et le Genai se renforcent en tant que moteur de la prise de décision plus intelligente, de la détection agressive de la fraude et d’une expérience utilisateur superpersonnelle. L’infrastructure fintech moderne est définie non seulement par la vitesse, mais aussi par la confiance et l’expérience sur mesure. Ce sont deux domaines où l’IA est supérieure.
L’IA rend la mission critique ce qui était autrefois considéré comme «bon à avoir». Lorsque vous y réfléchissez, la validation des documents, la détection de fraude et l’intégration intelligente sont devenus une composante intégrale du commerce numérique non seulement en termes de sécurité mais aussi en termes de conformité. L’IA rend cela possible à grande échelle et en temps réel, réduisant l’erreur humaine et améliorant la sécurité. Qu’il empêche les escroqueries d’identité ou réduit le risque de transaction, l’IA de FinTech travaille dans les coulisses pour construire une économie numérique plus sûre.
Genai en action: Impact FinTech Use Case
La beauté du Genai réside dans sa polyvalence. Il nécessite d’innombrables processus sujets aux erreurs dans les manuels traditionnels et peut être automatisé avec une précision et une vitesse exceptionnelles. Voici quelques applications pratiques:
Examen des documents: Genai a redéfini comment les documents sont traités. De la téléchargement et de la classification à l’extraction et à la validation des données, les modèles d’IA génèrent de manière transparente ces étapes, réduisant considérablement les temps d’intégration et le risque de fraude.
Détection de fraude: le modèle d’IA excelle à détecter les documents forgés et les comportements anormaux, dépassant les systèmes traditionnels basés sur des règles. Cela conduit à une prévention de la fraude plus rapide et plus précise.
Match du visage et du nom: les algorithmes avancés favorisent l’identité des photos, documents et bases de données les uns avec les autres, ce qui rend les processus KYC et AML plus rapides et plus fiables.
La gestion de la DCO plus intelligente utilisant l’IA: le fait de ne pas livrer à partir des commandes de COD est un défi majeur pour les marques de commerce électronique. Genai travaille à ce sujet en utilisant les données de comportement et de localisation pour prédire les commandes dangereuses, permettant des décisions dynamiques de la DCO basées sur les scores de confiance des clients, le maintien des RTO et la réduction des RTO tout en protégeant la rentabilité.
Détection de fraude proactive: les algorithmes d’IA et de ML peuvent analyser de grandes quantités de données de paiement pour détecter l’activité suspecte en temps réel. Ils sont également formés sur des schémas spécifiques aux Indiens tels que les escroqueries UPI, de sorte que ces moteurs à risque peuvent identifier et prévenir les menaces avant qu’ils affectent votre entreprise.
Échelle des infrastructures AI fintech fintech
L’échelle est une considération importante tout en tirant parti de la technologie. Les sociétés fintech construisent de plus en plus des pipelines AI / ML personnalisées qui peuvent être adaptées à mesure que les cas d’utilisation évoluent. Une approche d’orchestration multimodel permet aux tâches comme l’OCR, la notation de la fraude, la vérification biométrique de s’associer au meilleur modèle, en évitant une approche unique. En interne, pour les équipes d’ingénierie, l’IA sert également de copilote inestimable et est un ingénieur gratuit pour résoudre des défis incroyablement précieux et complexes. Les ingénieurs peuvent désormais décharger certaines de leurs tâches de développement et de test à l’IA pour augmenter la productivité. Les moteurs d’analyse automatisés sur mesure pour des problèmes spécifiques ont été terminés en minutes qui ont pris plusieurs jours. Cela signifie que les ingénieurs peuvent se concentrer sur des projets stratégiques et choquants. L’analyse des causes profondes est également significativement plus rapide avec l’IA, minimisant l’intervention humaine et les problèmes de résolution. Le résultat est une infrastructure Agile Fintech qui se développe sans effort et fournit des services rapides et efficaces aux commerçants et aux consommateurs. Les cadres réutilisables et les pipelines prêts pour les développeurs réduisent également le temps de marché pour les nouvelles solutions. Cela signifie que l’intégration deviendra un processus plus fluide à mesure que la technologie progresse. Cette prévoyance garantit que les entreprises peuvent rapidement adopter les technologies futures sans perturber les systèmes existants. Avec la confiance, la vitesse et la personnalisation comme principes directeurs, la fintech est prête à façonner la finance numérique pour la prochaine décennie.
Selon une enquête de Grandview, l’IA sur le marché indien de la fintech a généré des revenus de 462,8 millions USD en 2022 et devrait atteindre 2 340,1 millions USD d’ici 2030, une augmentation de 22,5% USD entre 2023 et 2030 (source).
L’essor de l’IA et du Genai dans les finchs fincaires est plus qu’un simple saut technologique. C’est une commande bien pensée. En injectant l’intelligence dans votre infrastructure principale, les entreprises fintech construisent un écosystème qui est non seulement sûr, mais aussi incroyablement adaptable. À mesure que les attentes des utilisateurs et les paysages réglementaires évoluent, ceux qui investissent dans des cadres robustes et axés sur l’IA guideront la prochaine vague d’innovation.
En fin de compte, il ne s’agit pas seulement d’utiliser l’IA, mais aussi judicieusement comme catalyseur pour construire des solutions de fintech évolutives, sécurisées et centrées sur le client. L’avenir appartient à des personnes qui construisent des systèmes plus intelligents, plus rapides et plus robustes, et l’IA est le moteur qui anime cette transformation.
L’auteur est Ramkumar Venkatesan, directeur de la technologie des paiements sans espèces.
Avertissement: la vue exprimée est que l’auteur et etc. ne s’y abonne pas nécessairement. ETCIO ne sera pas responsable des dommages causés directement ou indirectement à l’individu / à l’organisation.
