Tendances et points à retenir du plus grand événement de l’année du secteur bancaire et des paiements

Cet automne, des milliers de leaders du secteur des services financiers se sont réunis à la conférence annuelle Money 20/20 pour discuter des tendances en matière de paiements, de conformité, de réduction des fraudes, de trésorerie et de transactions et plus encore. Les conversations étaient centrées sur le thème « Humain x Machine » et tandis que l’IA était au cœur du sujet, il y avait beaucoup d’autres informations sur l’analyse de données en temps réel, les considérations de sécurité et les stratégies clients qui orientent l’avenir du secteur. 

Nous avons rencontré des experts et des partenaires de Snowflake pour savoir ce qu’ils retenaient de leur visite, quelles tendances de cas d’usage ils ont remarqué et ce qu’il faut attendre à mesure que le secteur de la banque et des paiements évolue pour le reste de 2024 et au-delà.

Les données et l’architecture d’IA comptent 

« Avant de se concentrer sur les cas d’usage de l’IA/du ML tels que l’hyperpersonnalisation et la prévention des fraudes, il est important que l’architecture des données et les données soit organisées et structurées de manière à répondre aux exigences et aux normes des organismes de réglementation locaux dans le monde entier. Ces exigences peuvent être respectées en tirant parti de l’infrastructure et des services cloud. Il est important que la communauté des paiements comprenne les formats de fichiers ouverts, les formats de table ouverts et comment les dernières technologies cloud exploitant les processeurs graphiques permettront de nouvelles innovations en matière de données et de processus de données à l’avenir. » Paul Chang, Head of Payment Networks, AWS

« Les data warehouses prennent beaucoup d’ampleur en ce moment, et Snowflake est à l’avant-garde de cette tendance. Ce n’est pas surprenant si l’on considère tous les avantages, tels que la réduction de la complexité [et] des coûts et l’activation d’un accès aux données sans copie (idéal pour centraliser la gouvernance des données). De nombreuses personnes étaient intriguées par la façon dont ces avantages se traduisent également dans l’expérience client ; une pile technologique de pointe qui permet un accès sans copie de données à une solution d’engagement client permet aux spécialistes du marketing de rationaliser les flux de travail marketing et de créer de manière indépendante des expériences de segmentation ou d’événement, le tout de manière efficace, évolutive et sécurisée. » Erin Bankaitis, Director, Industry Marketing, Braze

« La vitesse à laquelle les start-up fintech évoluent ou échouent s’accélère avec les progrès de l’IA. Il est devenu plus crucial pour elles de réfléchir à la stratégie data à un stade précoce et à la manière dont elles travaillent avec d’autres applications d’entreprise. Les sociétés de capital-risque et les entreprises font pression pour une plus grande discipline dans leurs investissements, en mettant l’accent sur un cheminement plus court vers la croissance et le retour sur investissement. Pour les start-up et les entreprises, l’infrastructure de données et les sources de données qu’elles envisagent de déployer doivent être clairement valorisées tout en pouvant évoluer de manière rentable. » Sam Shapiro-Kline, Director of Product Marketing, TransUnion TruAudience Marketing Solutions

Les écosystèmes comptent aussi

« Je vois l’opportunité de renforcer les relations de collaboration dans l’ensemble de l’écosystème, y compris avec les marchands. Actuellement, tant de collaboration est entravée par un manque de compréhension partagée des besoins et un manque de collaboration commune en matière de données. Certaines des techniques courantes dans le secteur des médias et du marketing, comme la résolution d’identité, pourraient accélérer de nouveaux cas d’usage et de nouvelles sources de revenus parmi les entreprises de services financiers. » Prabhath Nanisetty, Industry Lead, Retail Data and Q-Commerce, Snowflake

« Les responsables data dans les services financiers doivent privilégier l’interopérabilité et la connectivité des données. À mesure que l’écosystème financier devient de plus en plus interconnecté, les institutions ont besoin de moyens sécurisés et évolutifs de partager des données entre les plateformes et avec des partenaires tiers tout en maintenant des normes élevées en matière de confidentialité et de conformité. L’interopérabilité est essentielle pour offrir une expérience cohérente et cross-canal qui s’aligne avec les attentes des clients pour des transactions instantanées et transparentes. » Richard Winston, Global Financial Services Leader, Slalom

Le retour sur investissement de l’IA est au cœur des préoccupations

« L’IA a dominé la conversation à Money 20/20. Il est clair que de nombreuses entreprises sont passées d’une démonstration de faisabilité à une véritable mise en œuvre de l’IA cette année. Mais comme l’IA peut être coûteuse et gourmande en ressources sans retour sur investissement avéré, les discussions abondent sur les cas d’usage les plus pertinents pour les services financiers. D’un point de vue général, il y avait deux thèmes clairs : les cas d’usage internes de l’IA qui améliorent l’efficacité tout en réduisant les coûts, et les cas d’usage commerciaux de l’IA qui améliorent l’expérience utilisateur. En interne, les banques utilisent l’IA pour réduire la charge de la gestion des données, y compris les contrôles de traçabilité et de qualité des données, ou améliorer l’efficacité grâce à la Business Intelligence, en particulier dans les centres d’appel. Commercialement, nous avons entendu des cas d’usage de l’IA autour des services de trésorerie, de la détection des fraudes et de l’analyse des risques. Quel est leur point commun ? Permettre aux clients d’utiliser le langage naturel pour obtenir des informations et des analyses sur les données bancaires. » James McGeehan, Head of Banking and Payments, Snowflake

Les nouvelles opportunités offertes par les nouvelles technologies méritent d’être explorées

Un point surprenant a été l’intérêt porté à l’intersection de l’IA et de la monnaie numérique (monnaies numériques de la banque centrale et stablecoins) en tant que solutions pour les paiements transfrontaliers en temps réel et à faible coût, soulignant ainsi une forte évolution vers les monnaies numériques, qui font le pont entre la finance traditionnelle et les plateformes numériques modernes. Un autre thème clé était le rôle de la finance intégrée, les marques étudiant de plus en plus comment intégrer les services financiers directement dans leurs écosystèmes pour offrir des expériences sur mesure sans friction.

« L’un des domaines les plus percutants, mais peu abordés, est le potentiel de la finance autonome, où les systèmes non seulement automatisent les paiements, mais gèrent les comptes et les processus financiers avec un minimum d’intervention humaine. Au-delà de la simple automatisation, la finance autonome a le potentiel de transformer la façon dont les particuliers et les entreprises interagissent avec leurs finances, en offrant une approche hautement personnalisée et dynamique qui anticipe les besoins des utilisateurs. Cependant, ce changement nécessite de nouvelles normes en matière de cybersécurité, de confidentialité et de conformité réglementaire pour favoriser la confiance des utilisateurs et assurer un alignement réglementaire. » Richard Winston

Ces experts ont également remarqué que certains cas d’usage émergent dans les conversations. Ci-dessous, ils abordent trois des plus grandes tendances à noter.

Tendance de cas d'usage n° 1 : vue client à 360° et marketing analytics

« Le secteur des services financiers souhaite améliorer la personnalisation des messages. Idéalement, cette personnalisation est optimisée en utilisant le minimum de données clients pour alimenter ces expériences. Cette priorité existe depuis de nombreuses années, mais nombre d’entreprises ne sont pas à la hauteur en raison des limites de la pile MarTech, un sujet qui gagne en urgence et en importance. À ce titre, les responsables data comprennent comment les limites de la pile MarTech ont non seulement un impact sur l’expérience client, mais créent également des risques du point de vue de la gouvernance des données. À ce titre, les responsables data privilégient une approche best-in-breed qui permet un accès, une activation et une distribution des données plus transparents et sécurisés. » Erin Bankaitis

« Les responsables data des services financiers veulent élargir l'accès à des ensembles de données évolutifs pour le marketing. Ils réfléchissent de plus en plus à la façon dont les ensembles de données sont de véritables actifs qui peuvent apporter de la valeur à de multiples cas d’usage dans le marketing, ainsi qu’à des équipes extérieures au marketing. Les leaders ont besoin d’une approche pour connecter leurs données à travers les technologies marketing, comme l’utilisation d’une résolution d’identité unifiée. » Sam Shapiro-Kline

« Les retailers et les professionnels de la grande distribution veulent constamment en savoir plus sur leurs clients, non seulement à des fins publicitaires, mais aussi pour favoriser l’innovation et créer de nouveaux produits et services. Mieux comprendre comment leurs clients opèrent dans le secteur des services financiers, tels que la banque, les investissements ou les prêts, peut les aider à mieux comprendre les objectifs, les moteurs et les obstacles des différents groupes de consommateurs, ce qui pourrait conduire à de nouvelles idées concernant l’élimination des déserts alimentaires urbains ou l’extension de leurs marques à différents niveaux de prix. » Prabhath Nanisetty

Tendance de cas d'usage n° 2 : services de trésorerie

« Étant donné la quantité de données stockées sur plusieurs systèmes et plateformes différents, le cas d’usage des services de trésorerie est primordial pour la transformation avec l’IA. La capacité d’intégrer l’IA dans les analyses de liquidités et de capitaux, notamment en rationalisant les prévisions et le rapprochement de trésorerie, et en permettant la détection des fraudes, séparera les gagnants et les retardataires du secteur. L’IA transformera l’expérience et démocratisera le pouvoir des données entre les mains des trésoriers d’entreprise, leur permettant d’interroger en langage naturel leurs systèmes ERP et autres systèmes comptables. » James McGeehan

Tendance de cas d'usage n° 3 : détection des fraudes 

« Un autre thème récurrent était le besoin urgent d’un partage plus solide, à l’échelle du secteur, de l’infrastructure et des données sur les fraudes entre les participants aux systèmes de paiement. À mesure que les technologies d’IA et d’IA agentique progressent, elles présentent deux opportunités et défis : bien qu’elles laissent entrevoir des possibilités de paiement plus efficaces et plus sécurisés, les acteurs malveillants exploitent également l’IA de manières de plus en plus sophistiquées pour créer des formes de fraude transactionnelle plus difficiles à détecter. 

Cette évolution souligne l’importance de la défense collective ; en regroupant les informations sur les stratagèmes frauduleux et les anomalies transactionnelles sur un large réseau d’acteurs, le secteur peut renforcer sa résilience face aux menaces basées sur l’IA. Un tel partage de données collaboratif créerait un écosystème plus fortifié, où l’intelligence collective fournirait une ligne de défense plus solide que n’importe quelle institution ou n’importe quel petit groupe ne pourrait atteindre seul(e). » Richard Winston

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