La start-up fintech Flowpay a entamé son parcours avec beaucoup de données et une idée : proposer une solution de financement en ligne simple et efficace aux petites et moyennes entreprises (PME) tchèques. Après un franc succès sur son premier marché, Flowpay s’apprêtait à cibler une clientèle internationale. Pour pénétrer de nouveaux marchés, Flowpay doit collecter des métadonnées pour classer les données de transaction de ses clients potentiels selon la directive sur les services de paiement (DSP2). Un processus jusque-là chronophage, qui a poussé l’entreprise à revoir son approche pour atteindre ses objectifs de croissance.
Flowpay a participé à une série d’ateliers d’innovation dans le cadre du programme Fintechx d’IBM. Ce fut le début de sa collaboration avec IBM Client Engineering. L’objectif de l’entreprise était de mettre en œuvre l’IA générative afin de renforcer ses processus. Fruits de ce partenariat, deux processus assistés par l’IA ont été créés et testés par sept utilisateurs au cours d’un projet pilote de quatre semaines. Le premier a été conçu pour accélérer et simplifier la création de métadonnées, tandis que le second permet d’automatiser la création d’un rapport de souscription. Les deux processus s’appuient sur IBM watsonx.ai, une suite intégrée d’outils d’IA conçus pour faciliter une gestion sécurisée et collaborative des données, ainsi que l’automatisation des processus.
La première solution s’appuie sur de grands modèles de langage (LLM) pour générer des contenus complètement nouveaux et traiter les résultats des recherches en ligne. Elle peut être configurée en quelques minutes seulement pour analyser les données accessibles au public dans chaque pays ciblé par Flowpay pour son expansion. La solution crée automatiquement un premier jeu de données pour permettre à Flowpay de classer et d’analyser plus facilement les transactions DSP2 afin de pouvoir accueillir ses premiers clients dans chaque région.
La seconde solution a été conçue pour accélérer considérablement le processus de souscription de Flowpay. En s’appuyant sur les transactions DSP2 associées au compte bancaire de l’emprunteur et les points de données calculés, le LLM génère un rapport de solvabilité détaillant la situation financière de la personne, ainsi que les risques liés à l’octroi du prêt, le tout dans un langage non technique, facile à comprendre.
Implantée en République tchèque, la start-up fintech Flowpay (lien externe à ibm.com) s’appuie sur des modèles d’IA prédictifs pour évaluer efficacement les risques et mieux comprendre le potentiel des PME. L’entreprise propose des prêts directs aux PME, une infrastructure financière intégrée pour leurs plateformes de PME, ainsi qu’une solution de gestion des risques à la demande (RaaS) aux établissements de crédit.
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