Depuis la démocratisation d’Internet, le commerce en ligne a connu plusieurs révolutions. Parallèlement, les techniques de fraude ont évolué, s’adaptant aux innovations dans les modes de paiement en ligne. Pour sécuriser au mieux ces transactions, dont l'absence de fiabilité peut être coûteuse pour les commerçants, l’intelligence artificielle peut-elle être utile ? Rencontre avec Arnaud Bodzon, Head of Payment Group chez LVMH.
Arnaud Bodzon est un expert du paiement depuis 20 ans. Depuis 2017, il définit la stratégie des moyens de paiement et de lutte contre la fraude pour le groupe LVMH. Ce poste d’observation privilégié lui permet de suivre les évolutions des pratiques et des attentes des professionnels et des consommateurs.
Cependant, comme tout domaine touchant à l’argent, le paiement en ligne n’échappe pas à la fraude. Si le développement de l’intelligence artificielle et du machine learning a permis d’anticiper et de limiter les risques, certains fraudeurs font preuve d'une grande ingéniosité et sont prêts à tout pour réduire leurs dépenses en exploitant les failles pour escroquer marchands et clients finaux.
Pour Arnaud Bodzon, il est impératif de définir une stratégie commune au sein des différentes directions du groupe pour lequel il travaille afin de mener une lutte efficace contre la fraude. Puisque l’intelligence artificielle devient un outil essentiel dans de nombreux secteurs du retail et de l’expérience client, peut-elle réellement aider à lutter contre la fraude ? Eléments de réponse, avant de plonger plus avant dans le sujet en sa compagnie au cours de la Paris Retail Week.
Quels sont les défis actuels du paiement en ligne ?
Le premier défi pour le commerçant est la friction. Plus il y a d’étapes dans le processus de paiement, plus le risque de perdre le client augmente. Il est donc essentiel de réduire cette friction pour simplifier le parcours client et ainsi favoriser la conversion. Le deuxième défi, étroitement lié au premier, est la réduction de la fraude. Un équilibre doit être trouvé, car une réduction excessive de la friction peut faciliter la fraude, tandis qu'un renforcement excessif des mesures de sécurité peut décourager les clients. Même avec des moyens de paiement de plus en plus sécurisés, la fraude prend de nouvelles formes, notamment la fraude commerciale. Par exemple, un client peut prétendre ne pas avoir reçu un colis qu'il a pourtant payé ou le renvoyer avant la fin de la période de rétractation. Aujourd’hui, la fraude se manifeste de plus en plus sous forme de litiges commerciaux. Il est donc crucial pour les commerçants de savoir gérer la fraude via les rails monétiques (ndlr : les systèmes et infrastructures qui permettent les transactions de paiement électronique). En plus des lois qui encadrent déjà les paiements en ligne et protègent les droits des consommateurs, Visa et Mastercard imposent leurs propres règles de gestion commerciale, supplantant les réglementations locales et contournant les Services Clients mis en place par les commerçants.
Comment l’IA peut-elle aider à la lutte contre la fraude ?
L’intelligence artificielle n’est pas une nouveauté dans le domaine du paiement en ligne. Depuis plusieurs années, la lutte contre la fraude utilise l’intelligence artificielle, et plus précisément le machine learning. L’objectif de l’IA dans ce contexte est de traiter une quantité massive de données pour en extraire des schémas, des logiques et des algorithmes trop complexes pour être conçus par des humains. Cela inclut des analyses croisées de transactions effectuées chez différents commerçants, en tenant compte de diverses informations comme le nom, le prénom, l’adresse de facturation, l’email, la carte bancaire, l’adresse IP, en particulier lorsqu'elle est masquée, et l’appareil utilisé pour la transaction. Le machine learning intervient également dans l’analyse du comportement du client sur le site web pour distinguer les comportements normaux, tels que le flânage, des comportements anormaux, comme l’achat rapide d’un objet après seulement quelques secondes sur le site.
Quels sont les usages de l’IA pour le paiement en ligne ?
Il y a deux usages principaux. Le premier est l’utilisation de l’IA générative dans le service client, notamment après le paiement. L’objectif est d’améliorer le service client en ajoutant de l’intelligence artificielle, sans pour autant remplacer les humains, surtout dans le secteur du luxe. L’idée est de fournir des outils aux agents du service client pour mieux répondre et orienter les clients. Cela passe par la collecte des données clients pour savoir ce qu’ils ont regardé ou acheté, afin de proposer des recommandations très précises, dans le respect du RGPD. Le deuxième usage de l’IA concerne l’analyse de la performance des processus de paiement au travers du traitement de volumes importants de données. Cela inclut la lutte contre la fraude, mais aussi l’identification des frictions et des problèmes d’intégration qui peuvent entraîner des échecs de paiement, ainsi que l’évaluation des impacts de l’ajout de nouveaux moyens de paiement.
Quel est l’avenir de l’IA dans le paiement en ligne et pourquoi les entreprises devraient-elles la choisir ?
Aujourd’hui, l’IA est indispensable. Dès qu'une entreprise commence à traiter un certain volume de transactions, l’utilisation de l’IA pour réduire la fraude devient incontournable. Le machine learning existe depuis 30 ans, il évolue et s'améliore, mais les fraudeurs aussi s’adaptent. C’est donc une course perpétuelle vers l’amélioration.
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