O futuro dos pagamentos começa com a Inteligência Artificial

Por exemplo, todos nós já enfrentamos atrasos de vários dias úteis nas transferências de pagamentos. seja depois de receber um pagamento de fornecedor iniciado por banco ou ACH ou um reembolso de sua loja favorita depois de fazer algumas devoluções de compras. Mas cada vez mais, os clientes querem que as suas transações sejam resolvidas mais rapidamente e, em última análise, para compras muito maiores.

“Os clientes desejam fazer transações 24 horas por dia, 7 dias por semana”, disse Graham Tasman, diretor do setor bancário da Grant Thornton. “Ser capaz de fechar uma transação em tempo real a qualquer hora do dia ou da noite é importante para os consumidores.”

Uma delas é ajudar a melhorar a satisfação do cliente e criar novas oportunidades para os clientes. Por exemplo, Tasman sugeriu que as ferramentas de IA podem fazer previsões e recomendações com base no comportamento anterior do consumidor, encontrando formas de explorar os hábitos de compra de um cliente e utilizando-as para satisfazer as necessidades do cliente.

“Talvez os padrões de gastos em diferentes partes do ano, como a temporada de férias, aumentem e haja um atraso no pagamento do cartão de crédito no ano novo”, disse ele. “A IA pode ser capaz de prever esse tipo de comportamento no futuro e oferecer diferentes tipos de opções de pagamento antes dessas compras em ciclos futuros.”

Tasman acrescentou que a capacidade da IA de rastrear o comportamento passado ou recorrente dos clientes também abre a porta para os bancos oferecerem-lhes novos produtos. “Há uma oportunidade de oferecer ao cliente uma escolha ou uma oportunidade de investir em produtos diferentes com base em seus comportamentos anteriores”, disse ele. 

Embora existam muitas estruturas diferentes, uma que muitas organizações consideram útil é a Estrutura de Gestão de Riscos de IA do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia, que se concentra na gestão de riscos para indivíduos, organizações e sociedade associados à IA.

Uma vez estabelecida uma orientação sobre a IA e implementado um quadro, os bancos e parceiros relacionados nos espaços de pagamento precisam de abordar os blocos de construção da IA, desenvolvendo e obtendo os dados certos. Scott Tripp disse: “Os bancos devem determinar quais dados desejam coletar e de quais fontes. A IA fornece a capacidade de obter rapidamente uma infinidade de informações ou conjuntos de dados. Parte de sua estratégia deve incluir quais conjuntos de dados você deseja extrair – tanto tradicionalmente quanto com recursos futuros com o poder da IA – e como eles poderiam funcionar juntos.”

Rai disse que os dados são um dos componentes mais essenciais de um bom modelo de IA.

“A qualidade dos dados precisa ser alta e definir esses dados, controlar quem tem acesso a eles, bem como onde estão hospedados, é fundamental”, disse ele.

As empresas precisarão proteger os dados para manter informações precisas sobre seus clientes. “As organizações devem continuar a aplicar controles de integridade e proteção de dados, bem como os controles de validação de dados necessários, para proteger contra distorções imprecisas nos conjuntos de dados”, acrescentou Rai.

“Também é possível treinar e corrigir um modelo de IA”, acrescentou Peyton. “É importante ter as entradas de dados corretas, é verdade, mas é a ação corretiva que os humanos precisam tomar que diz: ‘em vez disso, você precisa responder dessa maneira’ que torna um modelo confiável e utilizável em um ambiente de negócios.”

“Quando se trata de pagamentos em tempo real, a IA nunca deveria fazer tudo”, disse Tasman. “Sua função é cuidar de coisas que podem ser difíceis de serem gerenciadas por um indivíduo, como verificar o preenchimento de documentos, por exemplo. Mas muitas etapas do processo precisam ser devidamente julgadas por um profissional treinado.”

A intervenção humana é particularmente importante na detecção de fraudes, acrescentou Scott Tripp. “Algoritmos podem ser facilmente manipulados. Portanto, todos os processos precisam ter pelo menos alguma intervenção humana”, disse ele.

Além disso, etapas como verificações KYC permanecem críticas e devem ser incluídas no processo mais a montante porque são demoradas. Sem essas verificações, disse Veith, os sistemas de pagamento em tempo real poderiam ser explorados pelos usuários errados.

Mas, apesar dos desafios e riscos potenciais, a IA veio para ficar, e saber como incorporá-la poderia separar as instituições que são capazes de implementar pagamentos em tempo real e outros benefícios daquelas que não conseguem acompanhar.

“É fundamental que os líderes do setor bancário explorem e adotem o futuro da IA nos seus negócios, mas também tenham um controle muito rígido sobre a tolerância ao risco”, disse Peyton. “Para aqueles que acertarem, estarão à frente da curva. Ficar à margem e esperar será uma receita para ficar para trás.”