El impacto de la IA en la industria de pagos digitales hoy

Vivimos en un momento emocionante en el que la inteligencia artificial se está apoderando lentamente de nuestra vida diaria. Alexa y Siri están reemplazando gradualmente a los asistentes personales.

¡Tenemos cámaras con IA en el trabajo, robots con IA que hacen nuestro trabajo, autos con IA y más! Por lo tanto, no debería sorprender que la IA y la transformación digital se hayan extendido a todas las industrias, incluida la industria de pagos digitales. También puedes leer nuestro artículo sobre la aplicación de la IA en diferentes sectores pinchando aquí.

El creciente número de formas digitales de pago nos empuja hacia alternativas en efectivo. Hay muchas transacciones en línea, por lo que existe una mayor posibilidad de fugas de datos, problemas con la seguridad del procesamiento de pagos y fraude. ¡Aquí es donde entra en juego la IA en el sector de las pasarelas de pago!

Sin IA, la industria de pagos no podría manejar muchas transacciones y mantener el fraude y los errores al mínimo. Está claro que la industria dependerá de esta tecnología puntera en los próximos años.

Veamos cómo AI y CV están cambiando y remodelando la industria de pagos digitales en esta publicación de blog.

¿Por qué es necesaria la IA en la industria de pagos?

Statista pronosticó que para 2021, el valor de todos los pagos digitales alcanzaría los $6.752.388 millones. Para 2025, se proyecta que esta transacción financiera se expanda en un 12,24%.

La gran cantidad de pagos en línea exige un sistema avanzado de detección de fraudes. Además, la enorme cantidad de transacciones digitales tiene ventajas y desventajas para detectar el fraude.

Es crucial para entrenar algoritmos de IA y, por lo tanto, está disponible para quienes los construyen. El sistema típico de detección de fraude tendría en cuenta factores como el monto total gastado, la ubicación geográfica de la transacción, la identidad de la empresa que realiza la transacción, etc. Gastar fuera de la norma de un usuario, en un área inusual o con un proveedor desconocido generará señales de alerta y provocará una mayor investigación.

Sin embargo, esta estrategia tenía un defecto: no podía manejar la afluencia de nuevos negocios. Además, proporcionaría información falsa al tratar de establecer si un hecho inusual es falso o no. La industria de las pasarelas de pago no puede depender de un procedimiento de inspección humana si se cree en el aumento esperado en el número de transacciones digitales en los próximos años.

Para más información, también puede leer nuestro artículo: El futuro de la banca: IA en la banca.

Casos de uso de Ai en la industria de pagos digitales.

Veamos algunos casos de uso de cómo se puede usar la IA en la industria de pagos digitales.

Predicción del comportamiento de la tarjeta de crédito del cliente

Las personas recurren cada vez más a las tarjetas de crédito para realizar compras en línea y, debido a esto, es fundamental contar con un modelo confiable de calificación de tarjetas de crédito para ayudar a los bancos a conocer los hábitos de pago de sus clientes. Luego pueden usar esta información para informar el desarrollo de productos y servicios innovadores en el mercado. Los proveedores de servicios también pueden utilizar la IA para conocer los patrones de gasto de sus clientes, lo que puede conducir al desarrollo de nuevas ofertas y la introducción de estructuras de precios más personalizadas.

Aprovechar el historial de transacciones de un cliente para ofrecer descuentos y ofertas especiales personalizados es un enfoque para construir un sistema de puntuación sólido.

Dado que las soluciones basadas en IA ya tienen todos los datos que necesitan, pueden dar paso a anuncios más personalizados y otras comunicaciones de marketing.

Reducción de los rechazos de tarjetas de crédito y débito falso

Cuando se niegan las compras con tarjeta de crédito de los clientes, inevitablemente aumentan sus niveles de frustración. Cuando se reducen los límites de crédito, se refleja mal en la institución emisora. En la mayoría de los casos, se rechazará una tarjeta porque el monto del pago supera el límite o porque la transacción se identificó como sospechosa.

Se prevé que los rechazos de tarjetas falsas, que con frecuencia se pueden evitar, cuesten a las empresas aproximadamente el 3% de los ingresos anuales. La causa más común es que un banco marque erróneamente una transacción válida como fraudulenta.

Se pueden usar algoritmos impulsados por inteligencia artificial para evitar que esto suceda identificando y marcando con precisión cualquier irregularidad genuina. Esto reemplazaría el enfoque actual basado en reglas, que a menudo es demasiado sensible y activa falsas alarmas.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático en la detección de fraudes

Usando cantidades masivas de datos de transacciones digitales, los algoritmos de detección de fraude pueden identificar y detener transacciones potencialmente fraudulentas. Esto se hace en las industrias de comercio electrónico y pagos digitales para proteger las cuentas de los usuarios de los piratas informáticos. Se utilizan algoritmos supervisados y no supervisados para rastrear y analizar estas transacciones masivas, identificar cualquier comportamiento cuestionable en las cuentas de los usuarios y notificar a las partes correspondientes.

El aprendizaje automático supervisado comienza con datos "etiquetados", a partir de los cuales el algoritmo aprende a hacer predicciones. Por otro lado, el aprendizaje automático no supervisado es un enfoque que no se basa en datos etiquetados. Cuando faltan datos de transacciones o están mal etiquetados, se puede usar un método no supervisado para encontrar los valores atípicos, que luego se pueden utilizar para detectar cualquier patrón irregular. Por eso la IA es útil en el sector financiero; permite procesar más transacciones con menos errores.

Servicio de atención al cliente mejorado

Una de las formas importantes en que la IA puede ayudar a las empresas de pagos y las instituciones financieras es mejorando la experiencia del cliente.

Luego llegaron los chatbots, programas de inteligencia artificial que pueden mantener una conversación utilizando el procesamiento del lenguaje natural. Cuando se utilizan en entornos orientados al cliente, estos programas podrían cambiar muchas industrias de servicios al ofrecer un servicio personalizado y personalizado de una manera altamente automatizada y fácilmente escalable, como las aplicaciones de encuestas en línea mejor pagadas.

Un análisis realizado por Juniper Research dice que los chatbots ahorrarán a los bancos miles de millones de dólares en costos operativos y cientos de millones de horas de trabajo cuando se usan en entornos orientados al cliente, como servicio al cliente y resolución de disputas. Según el estudio, la cifra aumentará de 209 millones de dólares este año a 7.300 millones de dólares en 2023, unas increíbles 862 millones de horas.

Las empresas de tecnología de pagos y las instituciones financieras podrían convertirse rápidamente en herramientas útiles para ayudar a resolver las devoluciones de cargo, ayudar a sus clientes comerciantes y acelerar la incorporación de comerciantes de una manera muy rentable.

Extracción de datos de documentos a gran escala

Es una práctica común que el procesamiento de datos financieros y transaccionales requiera el escaneo de documentos relacionados. La extracción de documentos emplea visión artificial y procesamiento de lenguaje natural y se superpone a otros procedimientos. Escanear montañas de documentos o convertir archivos en papel de archivo a un formato digital se puede lograr con el uso de métodos de procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Puede ahorrar tiempo y esfuerzo utilizando un extractor de facturas impulsado por IA para procesar estos documentos e insertar los datos relevantes en el sistema digital adecuado. Estas soluciones también pueden autocorregirse a medida que obtienen experiencia de sus propios errores.

Para organizaciones masivas de larga data con necesidades de datos que solo una computadora puede satisfacer; esto es un salvavidas.

Procesamiento de Reclamos

Ant Financial, una empresa china de tecnología financiera, utiliza la visión por computadora para encontrar daños en los automóviles y procesar reclamos. En primer lugar, se pide a los usuarios que utilicen una aplicación para realizar cambios en sus documentos e información. A continuación, el sistema intenta averiguar qué significan los datos para poder comprobarlos más tarde. Después de eso, decide cómo procesar los pagos en línea.

Realización de la verificación KYC

Debido a la visión por computadora, el tiempo que lleva procesar los documentos Conozca a su cliente (KYC) se ha reducido significativamente. Los clientes solo tienen que tomar fotos de ellos mismos y sus tarjetas de identificación. Se le pedirá al cliente que avance o proporcione más detalles si se verifica toda la información enviada. Este proceso ha ayudado a las instituciones financieras a manejar KYC sin cometer errores y brindar a los clientes una mejor experiencia.

Línea de fondo

Existe una clara necesidad de inteligencia artificial y visión artificial en el sector de las pasarelas de pago, que maneja miles de millones de dólares en transacciones digitales a diario. La industria de los pagos digitales es solo una de varias que se está beneficiando de los avances en eficiencia y eficacia generados por la inteligencia artificial.

La IA ha reducido el tiempo que lleva procesar los pagos, puede administrar cantidades masivas de datos y garantiza que se cumplan todas las normas de cumplimiento necesarias. Los aumentos futuros esperados en los volúmenes de pago pueden manejarse con poca interrupción, de acuerdo con las garantías de eficiencia del sistema.

También hay menos espacio para los errores cometidos por humanos. Como resultado, la tecnología de pago digital ha comenzado a utilizar dichas herramientas de forma creativa. Las pruebas constantes de algoritmos ayudan a proteger a las empresas contra el fraude. Es probable que aumente el uso de la inteligencia artificial en el sector financiero y la industria de pagos digitales.

Artículo de Cameralyze