Les fintechs indiennes passent de la démo à l'opérationnel avec l'IA

Les entreprises indiennes de technologie financière (fintech) ont dépassé le stade des simples démonstrations d'intelligence artificielle (IA) pour une mise en œuvre opérationnelle plus large. L'IA est désormais utilisée pour l'identification des clients (KYC), le soutien aux décisions de crédit, la détection de fraude et l'amélioration du service client, selon Inc42.

Les discussions lors du Global Fintech Fest (GFF) à Mumbai ont indiqué que les applications d'IA ont dépassé la phase de preuve de concept. Les agents vocaux gèrent les interactions clients, l'IA accélère les processus de vérification et les systèmes de détection de fraude deviennent plus sophistiqués. Le prochain défi consiste à mesurer la valeur réelle de ces applications et à garantir que leur utilisation ne compromet pas la confiance, la conformité réglementaire ou la responsabilité.

Kedar Kulkarni, PDG de HyperVerge, décrit l'adoption de l'IA en trois phases : l'intégration numérique des clients (incluant le KYC et la vérification d'identité), la prévention de la fraude (lutte contre les faux documents et les deepfakes) et la prise de décision assistée par IA. Cette dernière phase en est encore à ses débuts, les décisions de crédit nécessitant toujours un jugement humain.

Sivaram Kowta de Zeta India a noté que l'IA est activement utilisée dans le service client, la gestion de la fraude et la souscription. L'agent IA de Zeta India gère environ 80 % des appels de service client pour Sparrow, une fintech américaine. Ashutosh Prakash Singh de RevRag AI prédit que l'utilisation de l'IA s'étendra bientôt au-delà des centres de contact traditionnels pour englober les parcours clients numériques et les points de contact physiques des banques et des fournisseurs de services financiers.

La conformité réglementaire reste un défi majeur. Le cadre indien de protection des données personnelles (DPDP) exige que les systèmes d'IA gèrent le consentement et le droit à l'effacement des données. De plus, des réglementations claires sont nécessaires pour la localisation des données et le rôle de l'IA dans les décisions de crédit, car la responsabilité ne peut être transférée aux modèles d'IA. Actuellement, les transactions de paiement assistées par IA représentent une très faible fraction du volume total des paiements UPI en Inde.