Los avances de la IA ofrecen una gran cantidad de beneficios que han hecho la vida diaria más fácil y cómoda, especialmente en el mundo del procesamiento de pagos.
La IA en el procesamiento de pagos es una tecnología tan avanzada que es posible que ni siquiera nos demos cuenta de que se está utilizando. Actualmente estamos viviendo predicciones futuras, la inteligencia artificial está aquí y a nuestro alrededor. Alexa y Siri son nuestros asistentes personales portátiles. Contamos con módulos complementarios en línea que ayudan en nuestro aprendizaje, eficiencia y precisión. Disponemos de chatbots para la mayoría de sitios web que ofrecen asistencia nada más entrar a la página.
Con todos estos avances de la IA, ahora tenemos acceso a un excedente de beneficios que antes no estaban disponibles. La IA ha hecho la vida diaria más fácil y cómoda.
Además, el aumento de las medidas de seguridad que se intensificaron durante el pico de COVID-19 tuvo un impacto significativo en la industria de pagos global. Esto dio como resultado métodos de pago más digitalizados y un mundo de consumo en línea. Con los avances tecnológicos actuales, no sorprende que la IA haya dejado su huella en todas las industrias. Esto incluye la modernización del procesamiento de pagos y pagos biométricos.
Los algoritmos y el análisis de datos se han vuelto cruciales en el crecimiento de la industria, especialmente en la industria financiera y de pagos. Sin embargo, con cualquier tecnología innovadora, se deben superar algunos desafíos antes de cosechar los beneficios.
Definición de inteligencia artificial
La inteligencia artificial simula la inteligencia humana demostrada por máquinas u ordenadores. La IA tiene múltiples subcategorías que conforman la tecnología en su conjunto, creando máquinas inteligentes. Hay 2 tipos de IA: basado en la nube y en el borde.
La IA basada en la nube puede resultar útil cuando el almacenamiento de datos es un problema. Los dispositivos remotos se conectan a una nube central que almacena los datos necesarios.
Sin embargo, la IA perimetral se almacena y procesa directamente en un dispositivo o servidor cercano. Edge AI también ofrece más seguridad y puede funcionar incluso cuando faltan capacidades de Internet.
Visión por computadora (CV)
La visión por computadora es una tecnología interdisciplinaria que utiliza análisis por computadora para crear una comprensión de alto nivel. CV puede descifrar elementos visuales como imágenes digitales, números o vídeos. La detección de objetos, la segmentación de imágenes, el reconocimiento facial, la detección de patrones, la detección de bordes, la coincidencia de características y la clasificación de imágenes son todos componentes de la visión por computadora. La visión por computadora tiene como objetivo generar una comprensión avanzada para automatizar tareas que fueron precedidas únicamente por la inteligencia visual humana.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una tecnología interdisciplinaria en el subcampo de la lingüística. Está diseñado para procesar y analizar la comprensión del lenguaje humano natural. Lo que significa que una computadora puede comprender palabras e idiomas escritos y verbales de la misma manera que lo entendería un humano.
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático (ML) es una tecnología interdisciplinaria que utiliza datos históricos, y muchos de ellos, para crear nuevos algoritmos. Esto permite que las aplicaciones de software sean más precisas sin estar programadas explícitamente para hacerlo. La alteración de la producción es una comprensión “aprendida” que mejora el rendimiento.
El aprendizaje automático permite que la tecnología clasifique datos, encuentre patrones y, lo más importante, que los comerciantes hagan predicciones sobre el comportamiento de los usuarios. Esto significa que un comerciante puede comprender mejor cómo avanzar con su marca mientras aprovecha el comportamiento aprendido de sus clientes.
Hay tres tipos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Supervisado: este tipo de ML es el más utilizado. El aprendizaje automático supervisado se produce cuando alguien proporciona un algoritmo o información para ayudar a una máquina a aprender. Este tipo de aprendizaje es eficaz para las empresas a la hora de predecir las ventas, optimizar el inventario y detectar mejor el fraude.
No supervisado: el ML no supervisado no requiere entrada de datos para producir resultados. En cambio, utiliza información preexistente para sacar conclusiones sobre patrones y comportamientos en dichos datos. El aprendizaje automático no supervisado puede crear grupos que designarán la información del cliente en función de similitudes como el comportamiento de compra, el inventario popular y las preferencias del cliente.
Refuerzo: El ML de refuerzo se parece mucho a los comportamientos de aprendizaje humanos. Los algoritmos de significado se crean cuando la máquina interactúa con su entorno. El aprendizaje ocurre cuando la interacción produce una recompensa negativa o positiva.
La diferencia entre biometría e inteligencia artificial en pagos
Aunque algunos a menudo pueden confundirlos como intercambiables, la inteligencia artificial (IA) y la biometría desempeñan funciones distintas pero a menudo complementarias en el procesamiento de pagos; son conceptos relacionados pero distintos. Exploremos las diferencias entre biometría e inteligencia artificial.
Biometría en pagos
La biometría analiza los rasgos físicos y comportamientos de un ser humano, como huellas dactilares, huellas de manos, rasgos faciales, patrones del iris o características vocales con fines de identificación. Para sorpresa de muchos, la biometría no es IA. Sin embargo, las tecnologías de inteligencia artificial se pueden integrar en sistemas biométricos para mejorar su funcionalidad.
En los pagos, la biometría sirve como método seguro de autenticación. Por ejemplo, un usuario puede desbloquear la aplicación de pago de su teléfono inteligente o su cartera móvil, como Apple Pay, o autorizar una transacción con la información almacenada de la tarjeta mediante un escaneo facial o una huella digital.
Inteligencia artificial en pagos
Por el contrario, la IA se refiere al uso de sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Estas tareas incluyen la resolución de problemas y la comprensión del lenguaje natural. También puede desarrollarse a medida que la computadora estudia y analiza patrones (aprendizaje automático).
La IA en los pagos se puede emplear para la detección de fraudes, los procesos de pago y la mejora de la experiencia del cliente. Para la detección de fraude, los algoritmos de IA analizan patrones de transacciones para identificar comportamientos inusuales. Las mismas tecnologías de identificación de patrones también pueden personalizar las recomendaciones de los consumidores. La IA también ayuda con chatbots virtuales para ayudar a los usuarios en línea.
A continuación se muestran dos ejemplos de cómo la biometría impulsada por IA puede mejorar la experiencia de pago general:
Reconocimiento biométrico aprendido: los algoritmos de IA pueden analizar y reconocer patrones en datos biométricos. Sin embargo, yendo un paso más allá, el aprendizaje automático puede mejorar la precisión con el tiempo al aprender de un historial de datos biométricos.
Medidas contra la suplantación de identidad: la suplantación de identidad se refiere al uso de identificadores falsos, como una impresión de una huella digital o una imagen del usuario real. La IA puede detectar y prevenir intentos de identificación biométrica falsificados.
En resumen, la biometría y la IA tienen funciones distintas en los pagos. La biometría se centra en el uso de características humanas únicas con fines de identificación segura. Sin embargo, la integración de tecnologías de inteligencia artificial puede mejorar las capacidades y la precisión de la biometría. En última instancia, la sólida combinación de inteligencia artificial y biometría brinda a los usuarios comodidad y seguridad contra actividades fraudulentas.
9 beneficios de la inteligencia artificial en el procesamiento de pagos
La inteligencia artificial en todos sus ámbitos ha tenido un impacto significativo en las empresas. No sólo en cómo operan e interactúan con los clientes, sino también con las plataformas de pago de IA y toda la experiencia de pago.
1. Seguridad y prevención de fraude
En una sociedad que pronto será sin efectivo, los pagos digitales están en aumento. Con volúmenes tan elevados de pagos en línea, existe una mayor probabilidad de que se produzca fraude por parte de piratas informáticos. Sin embargo, con los sistemas de pago de IA, el fraude se detiene y se detecta antes de que se produzcan resultados devastadores.
Los programas tradicionales de detección de fraude consideran variables establecidas como la ubicación geográfica, el monto de la transacción, el tipo de comerciante, etc. para determinar una transacción fraudulenta. Una transacción se marcará automáticamente como fraudulenta si la compra se realiza en una ubicación nueva, en un comerciante desconocido o en un precio superior a lo normal.
Sin embargo, este enfoque convencional tiene restricciones. No se puede utilizar en situaciones de gran volumen y, a menudo, proporcionaría resultados inexactos. Con mayores volúmenes de transacciones digitales, las plataformas de pago ya no pueden depender de las medidas tradicionales de detección de fraude. Las puertas de enlace deben considerar la posibilidad de utilizar los poderosos avances de la IA.
La detección de fraudes ahora es más fácil que nunca con la tecnología avanzada de IA. Una de las principales cualidades de la IA es su capacidad para detectar patrones y actividades inusuales. En los últimos años, los bancos han estado utilizando la IA para ayudar a proteger a sus consumidores.
La inteligencia artificial en pagos digitales almacena y analiza datos. Luego, los sistemas de inteligencia artificial pueden descifrar el historial de transacciones y los patrones de comportamiento. Si AI detecta alguna actividad sospechosa o inusual, se notifica al cliente o al banco. Si la actividad fue, de hecho, legítima, el cliente puede confirmar por correo electrónico, teléfono o mensaje de texto con su banco.
Las plataformas de pago de IA tienen en cuenta una variedad de factores para proporcionar una puntuación de riesgo. Si un comerciante tiene un buen historial, la puntuación de riesgo será baja. Si una zona horaria, dirección IP o ubicación no están claras en una transacción digital, habrá una puntuación de riesgo más alta.
Una vez que se determina la puntuación de riesgo, junto con algunos otros factores, se puede determinar lógicamente que una transacción es legítima o fraudulenta. Este avance permite una determinación más sencilla de anomalías en un rango más amplio y mayores volúmenes de transacciones.
2. Reducir el rechazo de tarjetas falsas
No hay nada más frustrante que una tarjeta rechazada al momento del check-out. Especialmente cuando no debería ser así. Cuando una tarjeta se rechaza falsamente, el banco del dueño de la tarjeta puede sufrir un impacto negativo por la pérdida de confianza y reputación.
Las caídas se producen principalmente debido a una serie de razones determinadas. Esto incluye cuando una tarjeta se ejecuta por encima de un umbral establecido o si la transacción se marca como fraudulenta. Los sistemas de pago de IA pueden utilizar algoritmos y puntos de datos específicos para identificar adecuadamente transacciones atípicas en lugar de un sistema predeterminado basado en reglas. Ahorre tiempo, estado y dolores de cabeza a comerciantes, clientes y bancos.
3. Reemplazo de las tarjetas de pago y la moneda tradicionales
La IA ahora utiliza la visión por computadora. Quizás esté más familiarizado con esto en términos de carteras digitales. La visión por computadora se utiliza en métodos de pago digitales, reemplazando las tarjetas físicas con aplicaciones para teléfonos inteligentes como Apple Pay, Google Pay o Samsung Pay.
Los teléfonos inteligentes almacenan información de la cuenta y las compras se pueden completar digitalmente. La visión por computadora también permite abrir cuentas bancarias en línea, en lugar de tener que ingresar a la organización financiera o al banco.
4. Verificación de Conozca a su Cliente (KYC)
La visión por computadora reduce significativamente el tiempo necesario para procesar documentos para escaneos de conocimiento de su cliente (KYC) para empresas de servicios monetarios. Los clientes deben enviar menos información para continuar. El proceso se agiliza y se toma una decisión antes. Esto permite una experiencia del cliente más fluida.
5. Extracción de documentación
La visión por computadora combinada con el procesamiento del lenguaje natural (PLN) ha hecho que la lectura y la comprensión de documentos sean fluidas, sin necesidad de interferencia humana. CV y PLN han aumentado significativamente la eficiencia y han reducido la necesidad de trabajo manual adicional.
6. Económico y Eficiente
Con la visión por computadora y la tecnología de procesamiento del lenguaje natural, los chatbots interactivos y los asistentes virtuales reducen los recursos humanos y los presupuestos generales. Estos avances también aumentan las horas de funcionamiento sin costo adicional. En lugar de esperar a comunicarse con un representante en vivo, la IA ahora brinda a los consumidores acceso a un chatbot o asistente virtual. Estos asistentes virtuales ofrecen soporte las 24 horas e imitan el lenguaje y la conversación naturales, todo ello a través de tecnología inteligente de inteligencia artificial.
7. Predecir el comportamiento de consumo del cliente
Es fundamental que los bancos, las empresas de tecnología financiera y las compañías de tarjetas de crédito mantengan una puntuación de comportamiento basada en los historiales de transacciones de los clientes. Ser capaz de comprender el comportamiento individualizado de las transacciones de los consumidores es importante por varias razones. El análisis de datos de IA y el almacenamiento del historial de transacciones ayudan a los dueños de tarjetas a comprender sus comportamientos de gasto. Esto puede indicar cómo el dueño de una tarjeta puede mejorar sus hábitos y ahorrar más dinero.
Comprender los patrones financieros no sólo ayuda al cliente a comprender mejor sus finanzas, sino que también ayuda a proporcionar información individualizada sobre la industria. Esta información puede generar verdaderas campañas de marketing personalizadas y basadas en datos. Con la incorporación de IA, el historial de transacciones y la información de la cuenta están disponibles en un instante.
8. Servicio al cliente mejorado
Las plataformas de pago con IA hacen posible una mejor atención al cliente y una mejor experiencia del cliente. Las empresas pueden aprovechar la IA con la implementación de chatbots. Muchos consumidores intentan evitar los chatbots en línea. Normalmente buscarán un número de teléfono o correo electrónico de atención al cliente para hablar con una persona real. Sin embargo, los chatbots pueden proporcionar respuestas más rápidas que esperar una respuesta por correo electrónico o esperar para hablar con un representante en vivo.
Una vez que los consumidores se sientan más cómodos con la idea de hablar con un chatbot, pronto podrán darse cuenta de lo más eficiente que puede ser localizar las respuestas a sus consultas al confiar en una base de datos almacenada de respuestas a preguntas frecuentes en línea a través de inteligencia artificial.
Durante el pago o la navegación por la página, la IA incorporada en las interfaces de usuario también puede mejorar la experiencia del cliente. La IA puede determinar las interacciones anteriores de un usuario en el sitio, sus ubicaciones y la hora del día en la que está comprando. Todos estos elementos pueden aumentar la eficiencia de las compras y crear una experiencia de usuario más agradable.
9. Avances en préstamos al consumo
La deuda estadounidense se ha disparado hasta alcanzar un máximo histórico de más de 14 billones de dólares. Esto plantea un mayor riesgo para los prestamistas al aceptar clientes y posiblemente sufrir una pérdida de inversión.
A medida que los avances de la IA continúan evolucionando en el aprendizaje de patrones y comportamientos de los consumidores, las instituciones financieras pueden aprovechar esta tecnología. Los bancos pueden evaluar el riesgo crediticio y la información financiera útil de los clientes en tiempo real.
La IA puede aumentar los ingresos y las ganancias al predecir los resultados de los consumidores. Cuando un banco comprende mejor el comportamiento financiero de los clientes, puede reducir el plazo para las solicitudes de crédito. Pueden ofrecer límites de crédito más altos a clientes que sean confiables, o anticipar si un cliente incumple antes de que suceda.
Si una institución financiera puede obtener este tipo de información, podrá tomar medidas preventivas antes. Luego, a los consumidores se les pueden enviar más recordatorios cuando vencen los pagos o se les pueden ofrecer nuevos términos de préstamo. Esto ayudará a los clientes a realizar sus pagos en consecuencia y, en última instancia, a salvar la cuenta.
Muchos comerciantes de servicios financieros todavía están estancados en el uso de programas de análisis tradicionales. Estas técnicas obsoletas, aunque pueden poseer cierta automatización, se limitan a unos pocos puntos de datos.
No son flexibles a la hora de evolucionar. Estas técnicas no conllevan avances suficientes para mantenerse al día con la comprensión de la complejidad de los factores de riesgo crediticio.
Las capacidades de IA darán como resultado beneficios clave y una longevidad rentable. Al actualizarse a la IA, el futuro financiero puede volverse eficiente, fluido y personalizado.
La evaluación de riesgos de la IA obtendrá una visión financiera más holística. Ayuda a tomar la mejor decisión crediticia para los consumidores, ya que es más inteligente y más rápido. Esto mantiene una experiencia de cliente excepcional.
Obstáculos de la inteligencia artificial en el procesamiento de pagos
Existen muchos beneficios al implementar la IA en cualquier industria, incluido el procesamiento de pagos. Sin embargo, en la mayoría de los avances, es necesario superar algunos obstáculos. Estos desafíos pueden representar una amenaza para una experiencia aparentemente perfecta.
Gastos de ingeniería
Aunque la IA proporciona información útil sobre los comportamientos de los consumidores en tiempo real, algunas instituciones dudan en adoptar la última tecnología. Diseñar modelos de IA específicos puede llevar mucho tiempo y el proceso puede resultar costoso. La ingeniería de IA también puede requerir muchos ajustes manuales y tiempo antes de finalizarla. Este tipo de talento y estos recursos pueden ser difíciles de encontrar.
Experiencias impersonales
La IA aumenta la eficiencia y reduce los costos generales. Sin embargo, reemplazar a los representantes de servicio al cliente con asistencia artificial deja a los consumidores con una experiencia impersonal e inolvidable. Los consumidores generalmente quieren hablar con un representante en vivo y en tiempo real cuando tienen preguntas o inquietudes. Tener que atravesar obstáculos para llegar a una persona de apoyo en vivo puede generar frustración.
La vacilación humana
Por último, la IA sigue siendo una experiencia nueva para muchos. Aunque es posible que muchos no se den cuenta, en realidad interactúan con la IA con más frecuencia de lo que creen. Pero debido a sus capacidades bastante más nuevas, en las que anteriormente solo se contaba con inteligencia humana, muchos propietarios de empresas y consumidores están tentados a incorporar o interactuar con la tecnología de IA en el mercado.
Beneficios de la IA en el procesamiento de pagos Conclusión
A medida que la inteligencia artificial en los pagos digitales se vuelve más evidente, las empresas se benefician enormemente. La IA puede ser costosa de desarrollar y puede hacer que algunos consumidores sientan que han tenido una experiencia impersonal. Sin embargo, ha demostrado que vale la pena implementar la tecnología innovadora de la IA. El poder que proporciona la IA no tiene comparación con las prácticas comerciales tradicionales, el análisis de datos y los determinantes algorítmicos.
La IA ha reducido el error humano, ha aumentado la eficiencia y ha logrado procesos que en entornos tradicionales habrían llevado mucho más tiempo. Las plataformas de pago utilizan IA para gestionar el aumento de las transacciones digitales. La IA también aumenta la seguridad, la velocidad y la capacidad de hacer frente a un gran volumen de transacciones en tiempo real.
Para contactar con ventas, haga clic AQUÍ. Y para obtener más información sobre el procesamiento de pagos de ECS, visite Crédito y Débito.