Fintech et données : révolutionner l’onboarding client avec l’IA et les données tierces

L’essor des fournisseurs de données tiers et des outils d’analyse de données pilotés par l’IA révolutionne la façon dont les fintechs font l’onboarding de leurs clients. Sur un marché saturé, la capacité à intégrer des clients avec rapidité et précision est essentielle à la croissance.

Cet article explique comment l’écosystème en pleine évolution des données financières permet aux équipes produit et risque d’améliorer la précision de l’onboarding et d’accélérer leur croissance, aussi bien sur des segments de clientèle établis que sur des segments encore inexploités.

À retenir

• L’onboarding fondé sur les données est essentiel pour la croissance et la sécurité : les équipes qui exploitent des données tierces de qualité peuvent intégrer leurs clients plus vite tout en réduisant les risques de fraude, et ainsi se développer efficacement.
• L’IA et le machine learning transforment la détection de la fraude : l’analyse en temps réel des données d’identité et de comportement permet aux fintechs d’améliorer la précision de l’onboarding et de se protéger contre des techniques de fraude toujours plus sophistiquées.
• Les sources de données alternatives ouvrent de nouvelles opportunités de marché : grâce à l’intelligence des appareils, à la biométrie comportementale et aux données de géolocalisation, les fintechs peuvent évaluer précisément le risque sur des segments où les sources traditionnelles de données d’onboarding sont limitées.
• La prévention automatisée de la fraude améliore l’efficacité et la conformité : l’intégration de solutions antifraude avancées fluidifie le processus d’onboarding et permet aux entreprises de croître tout en maintenant un haut niveau de sécurité.

L’onboarding client 2.0 : de solutions statiques à des solutions dynamiques pilotées par l’IA

La National Survey of Unbanked and Underbanked Households de la Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) indique qu’environ 2,5 millions d’identités synthétiques existent dans les comptes bancaires américains. Cela illustre la complexité croissante des techniques de fraude auxquelles les fintechs sont confrontées. Pourtant, les outils modernes et les approches fondées sur les données transforment ces défis en opportunités de croissance.

L’écosystème fintech moderne se définit de plus en plus par des approches dynamiques des données, qui améliorent l’efficacité de l’onboarding et réduisent sensiblement les risques de fraude. L’explosion des nouvelles sources de données permet aux équipes d’exploiter des informations jusqu’ici inaccessibles, pour un onboarding plus rapide et plus précis, même sur des marchés où l’empreinte numérique est minime.

La détection de la fraude pilotée par l’IA et les solutions de machine learning sont devenues des outils essentiels de cette transformation. Yigit Yildirim, SVP of Data & AI chez Socure, décrit ce changement :

« Le paysage de la prévention de la fraude a connu un bouleversement radical : on est passé de systèmes fragmentés et statiques à une approche unifiée en temps réel, qui offre une vision complète de l’identité du client. Chez Socure, nous avons été à l’origine de cette transformation en développant une plateforme centralisée qui consolide et analyse instantanément les données d’identité issues de multiples points de contact. Cette solution globale, pilotée par l’IA, réduit considérablement le risque pour les entreprises et offre aussi aux consommateurs un onboarding plus fluide et plus rapide, établissant de nouvelles normes de confiance et d’efficacité dans l’économie numérique. »

En agrégeant et en analysant en temps réel des données issues de sources variées, ces plateformes réduisent les risques de fraude tout en offrant une expérience fluide aux clients légitimes. Le scoring de fraude en temps réel permet aux fintechs d’intégrer rapidement les clients légitimes tout en stoppant net les fraudeurs potentiels.

Gagner en précision d’onboarding grâce aux sources de données alternatives

Pour les fintechs actives sur des marchés émergents ou sur des segments où les données d’onboarding traditionnelles sont limitées, intégrer de nouveaux clients de façon précise et sûre a toujours été un défi. Pourtant, le recours à des sources de données alternatives, telles que l’intelligence des appareils, la biométrie comportementale et les données de géolocalisation, permet aux équipes d’évaluer efficacement le risque, même dans ces environnements.

L’authentification multicouche et la surveillance continue sont la clé de cette réussite. L’analyse comportementale, qui étudie des schémas tels que la vitesse de frappe et les habitudes de navigation, donne un éclairage approfondi sur l’authenticité et les intentions de l’utilisateur. Ces enseignements permettent aux fintechs de détecter une activité frauduleuse avant qu’elle ne se produise.

Pour les clients professionnels, l’évolution des solutions KYB et antifraude a ouvert de nouvelles possibilités aux prestataires de services financiers. Les entreprises peuvent désormais exploiter les données de logiciels de comptabilité, de processeurs de paiement et de plateformes sectorielles pour vérifier en temps réel la légitimité de nouveaux clients professionnels. Comme l’explique Jonathan Awad, CEO et fondateur de Baselayer :

« Dans un environnement concurrentiel de banque et de crédit aux entreprises, avec peu de marge pour mobiliser de grandes équipes sur les revues manuelles, il faut une solution qui convertisse davantage de bons prospects, et ce de manière automatique. Baselayer vérifie 100 % des entreprises enregistrées et crée un profil d’entreprise complet qui prend en compte les facteurs de conformité et de risque. »

En intégrant des outils avancés de prévention de la fraude, les entreprises se protègent des entités frauduleuses, mais accélèrent aussi leurs processus d’onboarding. Les équipes qui adoptent ces solutions de pointe prennent l’avantage sur la concurrence en s’étendant plus rapidement vers de nouveaux marchés, tout en maintenant un haut niveau de sécurité et de conformité.

Les bénéfices : moins de fraude, une croissance plus rapide

Les fintechs qui adoptent des solutions d’onboarding fondées sur les données obtiennent déjà des résultats mesurables. Socure a par exemple aidé une grande banque digitale à améliorer nettement ses taux d’approbation : la vérification automatique est passée de 79 % à 92 % au global, et de 66 % à 84 % sur l’un de ses principaux portefeuilles. Cette mise en œuvre a également entraîné une réduction de 54 % des pertes liées à la fraude à l’identité, soit un gain de valeur annuel de 24 millions de dollars pour une seule unité opérationnelle, avec un retour sur investissement de 19,3x.

Ces exemples montrent l’immense potentiel dont disposent les fintechs pour optimiser leurs processus d’onboarding grâce à des stratégies de données innovantes. Dans une économie numérique en évolution rapide, la capacité à intégrer des clients plus vite et de façon plus sûre n’est plus optionnelle : elle est indispensable à une croissance durable.

Exploitez toute la puissance des données tierces dans les décisions fintech

La révolution des données financières transforme la façon dont les fintechs font l’onboarding de leurs clients : il devient plus rapide et plus précis, avec moins de risques de fraude. En adoptant des outils de détection de la fraude pilotés par l’IA et en tirant parti des données alternatives, les entreprises peuvent allier sécurité et croissance, et se développer sur de nouveaux marchés en toute confiance.

Pour en savoir plus sur la manière de tirer parti des données tierces dans vos décisions fintech, téléchargez notre guide complet : Rééquilibrer risque et rendement : le guide de référence pour exploiter les données tierces dans les décisions fintech.

Questions fréquentes (FAQ)