Selon les données de l'Abecs (Association brésilienne des entreprises de cartes de crédit et de services), un total de 4,1 trillions de reais a été enregistré en achats effectués avec des cartes de crédit, de débit et prépayées en 2024, soit une croissance de 10,9 % par rapport à l'année précédente. Une telle mobilisation a nécessité des solutions qui structurent les processus financiers des entreprises, afin de favoriser des avancées importantes dans l'intégration entre la tarification, les paiements et les opérations, avec un soutien basé sur l'intelligence artificielle (IA).
Selon Lígia Lopes, PDG deTeros, entreprise d'automatisation intelligente qui transforme les données en résultats, traditionnellement, les processus de collecte, vente, intégration, recouvrement, fidélisation et tarification étaient gérés par des départements distincts et non communicants. Cette fragmentation générait des inefficacités, augmentait les coûts et compliquait la prise de décisions stratégiques.
Maintenant, avec l'IA et l'automatisation, il est possible d'intégrer ces décisions directement aux flux de production en temps réel, garantissant une plus grande efficacité, une réduction des goulots d'étranglement et une expérience de consommation plus fluide. « La logique ancienne considérait le paiement comme la dernière étape du parcours financier. Nous inversons cette pensée. Aujourd'hui, le paiement et la tarification doivent être au cœur de l'opération, guidant le processus dès le départ. Ce changement de mentalité est ce qui rend les entreprises plus efficaces, personnalisées et compétitives », affirme Lígia.
L'expert explique que cette transformation est directement liée à l'évolution de l'infrastructure technologique dans les entreprises. La tendance est que, tout comme les secteurs financier et de la santé le font déjà, les entreprises d'autres secteurs commencent à investir dans leurs propres plateformes de données et d'intégration. Dans ce contexte, la gestion efficace des API et des flux d'informations devient essentielle, surtout face à la multiplication des sources de données internes et externes.
Un exemple pratique cité par la spécialiste pour la possibilité de cette intégration est Uber, où le paiement se fait au début du trajet, et non à la fin. Ce modèle permet un processus entièrement fluide et intégré grâce à la technologie embarquée et illustre comment le paiement peut être repositionné au sein du parcours productif, créant une expérience plus efficace et satisfaisante pour le consommateur.
Un autre point clé est le rôle de l'Open Finance en tant que technologie de base. Aux côtés de l'initiative de partage des données bancaires, l'Open Finance représente également une norme technique permettant d'interconnecter différentes institutions et systèmes de manière sécurisée et évolutive. Ce modèle est en train d'être élargi pour ce que les spécialistes appellent déjàOpenX, une approche ouverte et standardisée pour l'intégration de divers types de données et de services.
Cette standardisation permet la création de règles de décision automatisées qui fonctionnent dans le flux réel des opérations. Au lieu de décisions isolées et déconnectées, les entreprises commencent à opérer avec une intelligence embarquée, en connectant leurs systèmes hérités avec de nouvelles couches d'automatisation, sans nécessiter de grandes restructurations, ajoute Lígia.
Elle souligne également que l'adoption de modèles modulaires permet aux entreprises de mettre à jour ou de remplacer des composants de leurs solutions sans interrompre les processus de production, ce qui favorise la scalabilité et l'adaptation constante aux nouvelles exigences réglementaires ou comportementales du marché. Ainsi, des décisions telles que l'octroi de crédit, l'approbation des paiements ou la fixation des prix commencent à être prises en cours de processus, et non seulement à la fin du parcours d'achat.
« L'avancement de l'intelligence artificielle permet que ces décisions, bientôt, soient prises sur la base de règles écrites en langage naturel, validées par des modèles entraînés, avec des suggestions automatiques d'optimisation. Cela représente un saut technologique énorme, ainsi qu'un saut opérationnel et stratégique pour les organisations », conclut la PDG.
