Cet article a été publié originellement sur mydatacompany.fr

Le géant des paiements exploite l’intelligence artificielle afin de mieux détecter la fraude et évaluer les risques de crédit. Mais avec son « AI Garage », Mastercard développe aussi d’autres applications de l’IA, notamment pour le recrutement et la prévision de ses revenus.

Pour Mastercard, c’est indiscutable, l’intelligence artificielle « est fondamentale ». C’est même une condition pour accompagner l’augmentation et le rythme des transactions sur son réseau mondial. L’intelligence artificielle intervient ainsi notamment dans la lutte contre la fraude, explique la société lors de son Virtual Cyber & Risk Summit.

Dans « de nombreux cas », l’IA s’impose donc comme « le seul moyen » de croître et de relever les défis auxquels l’entreprise est confrontée en matière de fraude et autres enjeux business. « C’est l’un des éléments clés de notre stratégie de croissance en ce qui concerne la manière dont nous voulons nous différencier et apporter de la valeur à nos clients dans le monde entier » souligne Sudhir Jha.

La détection de fraude pour contrôler les facilités de crédit

Pour le vice-président de Mastercard et dirigeant de Brighterion, une startup IA acquise en 2017 par le groupe, la crise du Covid ne fait qu’accentuer l’importance de l’intelligence artificielle dans la détection de fraude.

La crise s’est en effet accompagnée d’une hausse des achats en ligne, notamment via les applications mobiles, réglés par cartes de crédit. En matière de fraude, Mastercard fournit ainsi à ses clients un score de fraude pour chaque transaction sur son réseau. L’IA intervient également dans l’authentification afin de bloquer les transactions suspectes.

Pour Mastercard, l’IA contribue également à la gestion du risque de crédit, un domaine dont l’importance a progressé avec la pandémie. Ses technologies lui permettent d’aider ses partenaires bancaires dans ce domaine.

L’objectif est de les assister dans la détermination du bon montant de crédit à mettre à disposition de leurs clients, mais aussi dans leurs efforts de recouvrement. « Vous voulez être en mesure de gérer le crédit pour le cycle de vie de l’utilisateur » déclare Sudhir Jha.

Le Machine Learning pour affiner les décisions d’investissement

« D’une part, vous voulez aider vos clients. D’autre part, vous voulez vous assurer qu’ils peuvent traverser cette période difficile. Vous voulez leur donner autant de marge de manœuvre que possible afin qu’ils puissent vous rembourser et qu’ils aient toutes les possibilités de le faire. Mais d’un autre côté, vous voulez vous assurer que votre entreprise va équilibrer le risque et ne pas perdre des tonnes d’argent à cause du processus de défaut de paiement » poursuit-il.

Mastercard développe cependant aussi des usages de l’intelligence artificielle pour ses propres opérations internes. Explorer ces applications possibles, c’est la mission de son « AI Garage », son pôle d’expertise interne. Celui-ci s’intéresse par exemple aux apports de l’IA dans le domaine du recrutement.

Mastercard a ainsi commencé à utiliser l’IA pour identifier les meilleures candidatures à ses offres d’emploi grâce au traitement du langage naturel. Cette technique permet d’identifier les compétences du candidat et leur adéquation au poste.

Mastercard exploite aussi du machine learning à des fins de prévisions de ses revenus, au niveau de ses différents produits et de ses marchés géographiques. « En examinant les données du passé, pouvez-vous déterminer l’avenir en termes de profits ? Cela a évidemment un impact significatif sur la façon dont une entreprise sélectionne ses prochaines mesures en termes d’investissements ou de prises de risques » justifie le patron du Garage, Nitendra Rajput.