Com o avanço da transformação digital, a necessidade de aplicação da Inteligência Artificial nos meios de pagamento é uma das grandes demandas da atualidade. O comércio digital se expandiu para além dos computadores e até mesmo do celular.
Hoje, o digital já está iniciando sua presença real no mundo físico e, à medida que pessoas e objetos se conectam por meio da IoT, a possibilidade de realizar um pagamento em qualquer lugar e a qualquer momento passa a ser uma realidade.
Em decorrência disso, é preciso simplificar os meios de pagamento e a Inteligência artificial (IA) é o melhor caminho para tanto. Confira agora quais os reais impactos dessa tecnologia nos pagamentos e como esse cenário irá evoluir!
A demanda por facilidade e eficiência
Os consumidores preferem dedicar o seu tempo nas experiências simplificadas. Há uma relação direta entre a complexidade dos algoritmos e a simplicidade de uso. Ou seja, quanto mais elaborado é um programa, maior a tendência do seu uso ser facilitado. Obviamente, desde que ele seja desenvolvido da forma correta e considerando as necessidades de uso com um design intuitivo.
Atualmente, a IA já é utilizada para conversar com o consumidor por meio de chatbots e, desse modo, contribui com essa facilidade. Mas, quando a inteligência das máquinas é utilizada para dar suporte operacional de retaguarda, ela aumenta a capacidade das empresas de vender para qualquer pessoa, a partir de qualquer lugar, com personalização e de maneira inteligente.
Esse suporte pode estar presente em diversos tipos de análise para facilitar a segmentação de público, agilizar o processamento de informações, orientar a logística, identificar problemas e para criar mecanismos de segurança. Muitas organizações observam um horizonte ainda mais amplo, o que inclui combate à lavagem de dinheiro, retenção de clientes, inovação de produtos, reconciliação com clientes inativos e autorização de pagamentos.
A automação por meio da IA também pode aumentar substancialmente a eficiência e a velocidade necessárias para pagamentos ágeis em tempo real. Eliminar os prazos de transferência de dinheiro entre contas pode parecer algo natural em decorrência da melhora dos processos envolvidos, mas o impacto econômico de um tipo de medida como essa é uma revolução na economia. Não é difícil entender o motivo: a riqueza produzida pela sociedade vai simplesmente circular mais rápido.
As limitações da IA nos meios de pagamento
Enquanto a IA ganhou popularidade no atendimento ao consumidor, nos aplicativos de pagamento ela tem uso mais limitado. Por isso, muitas empresas acreditam que serão os bancos a adotá-la primeiramente para melhorar a eficiência dos meios de pagamentos.
A segurança contra as fraudes estão entre as grandes preocupações na adoção de novas tecnologias nos meios de pagamento. Como toda tecnologia, a IA também tem seus contras. Imagine uma pessoa mal-intencionada usar a inteligência artificial para aplicar fraudes. A única forma de se defender desse tipo de ataque é responder com as mesmas armas. Por isso, essa guerra logo será travada entre máquinas.
Outra limitação para a adoção da IA no setor bancário e nos pagamentos é o ambiente regulatório. Mesmo que os profissionais da área estejam entusiasmados para adotar a tecnologia, eles sabem que precisam de cautela ao adotar métodos que ainda não foram testados.
Enquanto outros setores podem avançar sem receio com a IA, a tolerância ao risco no setor bancário e nos pagamentos é muito menor devido aos ambientes regulatórios aos quais estão sujeitos.
Por outro lado, muitos sistemas bancários já estão empregando a IA. Desse ponto de vista, as fintechs têm uma vantagem sobre os players de pagamentos existentes, que hoje lutam pela mudança de sistemas legados para uma tecnologia mais nova – um processo lento e trabalhoso. Muitas delas não estão sujeitas as regras mais duras porque não operam como bancos, mas como empresas subsidiárias deles.
A (efetiva) aplicação da IA nos meios de pagamento
O grande volume de pagamentos digitais e o seu aumento contínuo são impulsionados pela utilização da IA na retaguarda da operação e na proteção contra fraudes. Os sistemas de segurança atuais são baseados em regras que consideram um número limitado de variáveis, como localização, o perfil dos envolvidos na transação, o valor gasto e assim por diante.
É por isso que, quando você gasta mais do que o normal em uma loja que você nunca comprou e em um local não habitual, o seu cartão é bloqueado e você precisa ligar para a operadora. É um modelo de controle muito rígido para lidar com o aumento de volume e de complexidade dos meios de pagamento.
Ao mesmo tempo, produz mais problemas do que soluções. Apenas 1,49% de todas as transações são fraudulentas. Mesmo assim, para evitá-las, ocorrem inúmeras ocorrências de bloqueios como a que descrevemos acima e outros problemas do tipo. No mundo altamente diversificado e móvel de hoje, muitas compras não se encaixam bem em um modelo rígido como o atual — e isso vai piorar conforme o avanço da transformação digital.
Um estudo de 2017 com comerciantes na América do Norte descobriu que 79% deles usaram revisões manuais para determinar se transações suspeitas eram realmente fraudulentas. Em razão disso, em média, eles analisaram manualmente 25% de todas as operações. Porém, de acordo com outro estudo, cerca de metade dessas suspeitas não se confirmam.
A Inteligência Artificial pode analisar um grande número de fatores e processá-los com uma agilidade muito maior — como, por exemplo, o fato de que o usuário de um cartão tenha saído de férias, pois efetuou a compra de uma passagem.
A análise do cadastro de um consumidor é outro fator fundamental para os meios de pagamento, que também está limitado pelo modelo atual. O motivo é o mesmo: a quantidade de variáveis que pode ser considerada em tempo real para saber se um cliente está adimplente. Até mesmo informações disponíveis nas redes sociais já são usadas por algumas fintechs nesse tipo de análise.
Um case de inteligência artificial nos meios de pagamento
Um ótimo exemplo é a Kreditech, que usa o aprendizado por máquina em mercados de alto crescimento em todo o mundo — sistema que exige melhor acesso a serviços financeiros, como Índia e aqui mesmo no Brasil.
O modelo usa tecnologia para processar dados variados em tempo real de forma que permitam às empresas obter um melhor entendimento sobre a classificação de crédito de um cliente. A própria brasileira Nubank, de cartões de crédito, também usa um algoritmo com esse objetivo.
No caso da Kreditech, o aprendizado por máquina é que faz o trabalho de coleta, processamento e geração de uma pontuação de risco para cada transação. Serviços como esse são importantes em economias como a nossa, inclusive do aspecto social, pois a quantidade de pessoas sem acesso aos serviços bancários é enorme.
A inteligência artificial nos meios de pagamento é uma oportunidade de atender um mercado maior porque ela pode viabilizar o crescimento ao sustentar com segurança uma operação de grande volume de processamento de dados e, ao mesmo, tempo estimular essa expansão. Nesse caso, por possibilitar a análise de crédito com critérios adequados para permitir a inclusão de consumidores que, na atualidade, não tem seu perfil aceito pela rede bancária.
