Nandan Sheth, PDG de Splitit – Série d’interviews

Nandan Sheth, PDG de Splitit, est un cadre chevronné de la fintech et entrepreneur doté d’une expertise approfondie dans les paiements, le commerce numérique et l’infrastructure financière, dirigeant l’entreprise depuis 2022 tout en siégeant également à son conseil d’administration. Avant Splitit, il a passé cinq ans chez Fiserv en tant que responsable de Carat & Digital Commerce, où il a contribué à façonner les écosystèmes de paiement modernes, et a auparavant cofondé Acculynk, pionnier des technologies d’authentification sécurisée des paiements en ligne. Sa carrière comprend également des postes de direction chez American Express suite à l’acquisition de Harbor Payments, une société qu’il a cofondée et développée en une importante plateforme de facturation électronique. Au cours de plus de deux décennies, Sheth s’est constamment concentré sur la création d’innovations de paiement qui réduisent les frictions, renforcent la sécurité et améliorent l’économie des commerçants, le plaçant ainsi pour diriger l’évolution de Splitit vers un fournisseur d’infrastructure d’achat maintenant, payer plus tard de nouvelle génération.

Splitit est une entreprise fintech qui se concentre sur la transformation du modèle d’achat maintenant, payer plus tard (BNPL) en une couche d’infrastructure prioritaire pour les commerçants plutôt qu’un produit de crédit destiné aux consommateurs. Grâce à sa plateforme, l’entreprise permet aux acheteurs de fractionner leurs achats en versements en utilisant leurs cartes de crédit existantes, éliminant ainsi le besoin de nouveaux prêts, de vérifications de crédit ou de longues demandes. Son innovation principale repose sur un modèle en marque blanche « Installments-as-a-Service » qui permet aux commerçants d’intégrer pleinement le BNPL dans leur propre expérience de paiement, conservant la propriété des relations client et des données tout en améliorant les taux de conversion et la valeur moyenne des commandes. En tirant parti des réseaux de cartes de crédit existants et en s’intégrant directement aux systèmes des commerçants via une API unique, Splitit se positionne comme une alternative à moindre risque et plus fluide aux fournisseurs traditionnels de BNPL, en phase avec la montée de la surveillance réglementaire tout en offrant une expérience de paiement sans friction et contrôlée par la marque.

Vous avez créé et cédé plusieurs entreprises de paiement, dont Harbor Payments et Acculynk. En quoi cette expérience a-t-elle façonné votre point de vue sur la raison pour laquelle la certitude du paiement pourrait devenir le facteur déterminant dans l’essor du commerce agentique ?

Ma carrière s’est concentrée sur la couche de paiement, cette partie du commerce que peu remarquent tant qu’elle fonctionne. J’ai appris que la découverte attire l’attention, mais que c’est l’autorisation qui génère finalement les revenus.

Dans le commerce agentique, où les agents IA influencent les achats, les agents privilégient les méthodes de paiement prévisibles, rapides et susceptibles d’être validées. L’incertitude du paiement crée des frictions et peut amener les agents à éviter certains commerçants ou produits. La certitude du paiement passe d’une préoccupation back‑end à un facteur clé dans les recommandations.

Splitit a récemment lancé son Programme Partenaire de Commerce Agentique. En quoi l’intégration de versements liés à la carte dans les agents d’achat autonomes d’IA résout‑elle le goulot d’étranglement de la certitude du paiement que vous estimez limiter la conversion aujourd’hui ?

En intégrant des capacités de paiement différé liées à la carte dans les agents d’achat autonomes, le Programme Partenaire de Commerce Agentique de Splitit fait remonter les achats par versements dans le parcours IA, et pas seulement à la caisse. Cela permet à l’agent d’évaluer l’accessibilité financière et la pertinence du paiement tout en restreignant les options et en décidant quoi acheter.

Un autre avantage est que notre modèle utilise les cartes et les réseaux existants, rendant les paiements plus fiables et plus simples pour les agents IA. Cela résout un grand défi : de nombreuses conversions échouent en raison de l’incertitude du paiement plutôt que d’un mauvais ajustement du produit. Si les consommateurs doivent demander un nouveau crédit ou attendre une approbation, le processus se bloque. S’appuyer sur le crédit existant accélère le processus.

Concrètement, comment votre programme permet‑il aux agents IA de prendre en compte l’accessibilité financière dans les recommandations en utilisant les cartes et les réseaux de paiement existants, sans exiger de nouvelles demandes de crédit ou la création de comptes ?

Splitit permet à l’agent de convertir le prix total d’un achat en un paiement mensuel en utilisant une carte que l’acheteur possède déjà. C’est très différent de pousser quelqu’un vers un flux de crédit séparé.

L’acheteur utilise sa carte existante sans déposer de nouvelle demande, ouvrir un nouveau compte ou quitter le site pour un tiers. Le plan de versement reste dans la relation bancaire actuelle de l’acheteur, introduisant l’accessibilité financière plus tôt dans le processus décisionnel et aidant les agents IA à évaluer non seulement les caractéristiques et le prix d’un produit, mais aussi si l’acheteur peut réellement finaliser l’achat.

Vous soutenez que la découverte pilotée par l’IA est déjà en avance sur la conversion. Où précisément les paiements créent‑ils des frictions dans le flux du commerce agentique ?

Les frictions surviennent dans trois domaines : l’éligibilité, l’autorisation et le flux de travail. Un acheteur peut trouver le bon produit grâce à l’IA, mais le processus peut échouer si l’option de paiement nécessite une décision de crédit, entraîne une autorisation imprévisible ou requiert une demande ou une approbation séparée.

C’est l’écart entre la découverte et la conversion. L’IA génère déjà un trafic retail à forte intention, mais l’infrastructure de paiement accuse un retard. L’opportunité existe. Le défi consiste à rendre la finalisation de l’achat aussi fluide que la découverte.

De nombreux commerçants s’appuient aujourd’hui sur les places de marché Buy Now Pay Later. En quoi un modèle de versement basé sur la carte diffère‑t‑il des plateformes BNPL traditionnelles lorsqu’il est intégré aux parcours d’achat pilotés par l’IA ?

Notre modèle de versement basé sur la carte utilise le crédit existant du consommateur, tandis que le BNPL traditionnel demande souvent à l’acheteur de solliciter un nouveau crédit au moment de la vente. Cette différence est importante dans les parcours d’achat pilotés par l’IA, car chaque nouvelle décision de crédit introduit le risque d’un refus. Lorsque cela se produit trop fréquemment, l’agent IA commence à désavantager les commerçants.

Le BNPL traditionnel nécessite davantage d’étapes et de nouvelles marques. Notre modèle maintient les commerçants en contrôle et garantit que les acheteurs utilisent des cartes de confiance, réduisant ainsi l’incertitude pour les agents IA.

D’un point de vue technique, l’optimisation du processus de paiement devient‑elle moins importante que la prévisibilité de l’autorisation dans un environnement agentique ?

L’optimisation du checkout est importante, mais la prévisibilité de l’autorisation l’est davantage. En d’autres termes, un parcours d’achat clair et simple reste utile, mais c’est l’approbation du paiement qui détermine finalement le résultat. Dans le commerce traditionnel, les entreprises se concentraient sur l’efficacité du front‑end parce que les acheteurs humains géraient chaque étape eux‑mêmes. Dans le commerce agentique, les agents IA prennent en charge une grande partie de cette navigation.

Le problème le plus difficile est de savoir si le paiement sera validé de manière stable et sans friction. Si le chemin d’autorisation — le processus par lequel les banques ou les réseaux de paiement approuvent une transaction — est peu fiable, un checkout magnifiquement conçu ne résout pas le problème réel. Dans cet environnement, la prévisibilité de l’autorisation devient une composante de la performance du commerce, et pas seulement des opérations de paiement.

À mesure que les agents autonomes commencent à prendre des décisions d’achat au nom des consommateurs, quelles nouvelles considérations de conformité ou réglementaires les entreprises de technologie financière devraient‑elles anticiper ?

Le consentement est essentiel. Les entreprises doivent définir l’autorité de l’agent et préciser les exigences d’approbation.

La responsabilité suit. Il doit exister des audits clairs des achats effectués par les agents et des dépassements de limites.

Le contrôle est indispensable. Les entreprises ont besoin de permissions robustes, de limites et d’une logique d’exception.

À mon avis, la couche de paiement doit permettre les achats par les agents et garantir la responsabilité. Cela nécessite une sécurité robuste, une autorisation claire et un consentement bien défini. À mesure que les humains s’éloignent davantage des transactions, une gouvernance solide au niveau de la couche de paiement devient fondamentale pour instaurer la confiance dans le commerce agentique.

Comment les versements influencent‑ils les moteurs de recommandation IA différemment des options de checkout traditionnelles ? Le fait de modifier l’accessibilité financière change‑t‑il de manière significative la façon dont les agents classent ou priorisent les produits ?

Le checkout traditionnel apparaît après la sélection du produit. Les versements interviennent plus tôt en modifiant l’accessibilité financière. Les produits inaccessibles à plein prix deviennent viables grâce à des versements prévisibles basés sur la carte. Cela modifie la façon dont les agents IA classent les options : ils prennent en compte non seulement l’adéquation du produit, mais aussi la capacité réelle à l’acheter.

Quels signaux ou indicateurs suivez‑vous pour déterminer si le commerce agentique passe de l’expérimentation à une adoption à grande échelle ?

Cinq signaux peuvent indiquer quand le commerce agentique passe de la nouveauté à un canal évolutif qui redéfinit les transactions.

Premièrement, surveiller la part du trafic commercial généré par les parcours d’achat alimentés par l’IA. Cela montre si les consommateurs adoptent la technologie, et pas seulement l’expérimentent.

Deuxièmement, observer la qualité de conversion. Il est important que les sessions pilotées par l’IA convertissent à des taux significatifs, et pas seulement génèrent des clics.

Troisièmement, suivre si les méthodes de paiement offrant une plus grande confiance d’autorisation gagnent une part des recommandations. Cela montrerait que la certitude du paiement façonne le comportement des agents.

Quatrièmement, rechercher une intégration plus profonde. Lorsque les commerçants, les plateformes et les fournisseurs de paiement intègrent les paiements directement dans les flux de travail agentiques, ils transforment l’expérimentation en infrastructure.

Cinquièmement, observer des taux d’approbation, de conversion et une valeur moyenne des commandes plus élevés lorsque l’accessibilité financière est intégrée aux recommandations.

En regardant vers l’avenir, voyez‑vous les transactions pilotées par des agents s’étendre au‑delà du e‑commerce vers des domaines tels que les achats B2B ou la gestion d’abonnements ?

Le e‑commerce est la première étape, pas la dernière. Les agents ajoutent de la valeur à tout processus d’achat grâce à des règles et des budgets définis. Les achats B2B et la gestion d’abonnements sont des exemples évidents.

Tout cela repose sur une couche de paiement à laquelle les entreprises font confiance, se connectent et intègrent. C’est pourquoi Splitit prend en charge des standards ouverts comme le Universal Commerce Protocol de Google afin de permettre de véritables transactions agentiques à travers les catégories.

Merci pour cette excellente interview, toute personne souhaitant en savoir plus devrait visiter Splitit.