Données de paiement: le manuel d’enseignement de nombreux moyens de paiement

Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), les données servent de «manuel d’enseignement» à partir duquel les modèles apprennent et prennent des décisions. Tout comme les étudiants dépendent de la qualité de leur manuel pour apprendre avec précision, les systèmes d'IA s'appuient sur des données de haute qualité pour fonctionner efficacement. Des données de mauvaise qualité, comme un mauvais manuel d’enseignement, produisent des résultats biaisés, peu fiables et inexacts. Ce problème devient encore plus critique avec l'IA générative (GenAI), qui crée un nouveau contenu basé sur des modèles dans ses données d'entraînement ou ses invites. Si les données utilisées pour l'IA générative sont de mauvaise qualité, même la plus puissante des IA générative produira des résultats de faible qualité, ce qui souligne la nécessité de disposer d'informations propres et précises.

Ce blog met en lumière le rôle critique des données de qualité, en se concentrant plus particulièrement sur les données de paiement et leur importance. Des données de paiement précises sont essentielles pour des applications d'IA efficaces, qui sont indispensables pour offrir des expériences personnalisées, des recommandations et des prédictions. À l'inverse, des données incomplètes ou ambiguës entraînent de mauvais résultats pour les clients et de mauvaises décisions. En fin de compte, des données de paiement de haute qualité améliorent la transparence, ce qui conduit à de meilleures expériences client et à une plus grande satisfaction.

Avec les Payment Enrichment Services, nous répondons à ces besoins et rendons les données de paiement explicites.

Comment cela fonctionne-t-il ?

En arrière-plan, nous collectons des données à partir de sources externes et appliquons différentes techniques, telles que la reconnaissance des formes, pour comprendre la sémantique de la transaction et générer de nouveaux contenus, tels que des catégories (par ex. transport, alimentation), des noms de commerçants uniques, des logos et des informations géographiques sur le commerçant, c'est-à-dire l'emplacement du magasin.

Ces données enrichies améliorent non seulement l'expérience client, mais rendent également les applications d'IA plus efficaces et optimisent des processus clés comme la rétrofacturation.

Imaginez que vous disposiez d'un compte bancaire qui recueille vos données de paiement et analyse vos habitudes de consommation. La banque peut identifier des schémas dans vos dépenses, comme des achats fréquents dans certains magasins, des paiements d'abonnements réguliers ou des factures récurrentes. Grâce à ces informations, la banque peut vous aider à prendre de meilleures décisions financières. Par exemple, si elle remarque que vous faites souvent vos achats dans une épicerie particulière, elle peut vous proposer une carte de crédit assortie de récompenses sous forme de cash back.

Avec l'avènement du multibanking pour les clients de détail en Suisse, le besoin en données de paiement de haute qualité et cohérentes – quelle que soit la banque source – va devenir critique. La consolidation cohérente des données de paiement sous-jacentes provenant de sources multiples sert de base à une large gamme de services et d'app innovants qui proposent des produits financiers personnalisés.

La gestion de la qualité des données de paiement n'est pas un effort ponctuel. Il s'agit d'un processus continu qui consiste à s'assurer que les données de paiement sont exactes, cohérentes et complètes. Des outils tels que l'enrichissement des données de paiement sont essentiels pour maintenir une qualité élevée des données de paiement et ainsi ouvrir la voie à de meilleurs produits financiers.

En tant que reflet des informations contenues dans les données d'apprentissage, les systèmes d'IA excellent lorsqu'ils sont alimentés par des données de haute qualité. La métaphore des données comme manuel d’enseignement de l'IA illustre l'importance de s'assurer que nos «étudiants» en IA apprennent à partir des meilleures sources. À mesure que l'IA s'intègre dans notre vie quotidienne (en prédisant les tendances en matière de dépenses, en repérant les anomalies ou en aidant à prendre de meilleures décisions en matière d'investissement), la qualité et la cohérence des données relatives aux paiements par rapport aux banques deviendront de plus en plus importantes. Cela sera d'autant plus important que nous approchons de la phase finale de mise en œuvre du multibanking en Suisse, qui ouvrira la voie à de nouveaux produits financiers. En prêtant attention à l'intégrité et à la qualité des données de paiement, nous pouvons nous assurer que nous améliorons non seulement notre expérience utilisateur actuelle, mais que nous contribuons également à une meilleure offre globale.