La IA aplicada a los pagos:
cuatro ejemplos en los que GenAI acelera el crecimiento financiero
NUEVA GUÍA
Introducción
La inteligencia artificial generativa (GenAI) es uno de los avances más importantes en la tecnología de los últimos años. Trabaja con varios algoritmos que presentan contenido nuevo y realista, como texto, imágenes o audio de datos existentes, e imitan los resultados humanos con una precisión asombrosa. Para complementar los modelos de la IA tradicional y el aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que se usan de forma activa en áreas como la prevención de fraudes, GenAI presenta un nuevo nivel de adaptabilidad y creatividad. La rápida adopción de GenAI, combinada con las grandes expectativas del mercado y las notables ganancias de productividad conseguidas en las primeras implementaciones, demuestran su capacidad de adaptación y optimización operativa en el mundo de la tecnología.
A la hora de trabajar con empresas virtuales y procesamiento de pagos, GenAI puede marcar una diferencia enorme. No sólo está cambiando la forma en que los consumidores interactúan y operan en línea, sino que también está mejorando los procesos operativos de los pagos. La pregunta clave, hoy, es cómo las empresas pueden exprimir GenAI para mejorar sus operaciones y la experiencia de sus clientes. Siga leyendo para descubrir 4 formas en las que GenAI, combinada con una tecnología de pago innovadora, puede acelerar el crecimiento de su empresa.
Prevención de fraudes y gestión de riesgos: del modelo predictivo al proactivo
En cambio, la IA generativa mejora este sistema: no solo aprende de los datos que ya existen, sino que también genera situaciones y modelos de datos nuevos y realistas de forma constante. A diferencia de la IA tradicional, GenAI es capaz de simular tácticas de fraude que podrían aparecer y adoptar una postura proactiva a la hora de detectar este tipo de acción. Esto significa que GenAI puede anticiparse y prepararse para métodos de fraude emergentes antes de que se conviertan en transacciones reales. de los profesionales de pagos considera que los avances en la prevención de fraudes es un ejemplo de uso de la IA1 que crece cada vez más
Dentro del sector de eCommerce, la prevención de fraudes lleva tiempo recurriendo a técnicas tradicionales de IA y aprendizaje automático. Estos métodos usan modelos predictivos que se alimentan de datos existentes para identificar posibles actividades fraudulentas. No obstante, tienen sus limitaciones. Depender de datos históricos puede ser costoso, tanto por los recursos informáticos que se necesitan para procesar volúmenes de datos grandes como por el esfuerzo que hace falta para estar siempre informado sobre las últimas tácticas que se usan para cometer fraudes. Además, los sistemas de IA tradicionales pueden ser reactivos en lugar de proactivos, ya que suelen detectar patrones de fraude una vez que se ha consumado el hecho.
Principales casos de uso de IA y ML en la industria de pagos, según profesionales senior del sector en todo el mundo.
Detección y prevención de fraude
Supervisión y conformidad de transacciones
Experiencia personalizada del cliente
Análisis predictiva del comportamiento de los clientes
Precio dinámico y ofertas
Chatbots y asistente virtual
Gestión de riesgo
Automación del proceso de pago
1 https://www.edgardunn.com/articles/the-impact-of-artificial-intelligence-and-machine-learning-
A pesar de la tendencia de los consumidores a que todo se realice de forma digital, el 70 % quiere que las marcas los atiendan de forma personalizada.
GenAI es capaz de hiperpersonalizar la experiencia al analizar grandes volúmenes de datos de clientes en tiempo real, durante cada etapa de su proceso transaccional, lo que permite adaptar métodos de pago, opciones de precios dinámicas y planes BNPL (“compre ahora, pague después”) a las preferencias y circunstancias de cada cliente.
Hiperpersonalizar los procesos de pago para conseguir tasas de conversión más elevadas de los consumidores se sienten cómodos con que las empresas usen IA para mejorar los pagos digitales en 2024.
Aquí también puede entrar en juego el comercio conversacional, que sirve para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos a través de chatbots inteligentes e incluir opciones de pago en la interfaz de la conversación para que la experiencia de compra sea única. Más de un tercio de los consumidores (37%) ya se siente cómodo con que las empresas utilicen IA para mejorar los pagos digitales, y ese número sigue creciendo. Otro 25% dice que estaría abierto a la innovación impulsada por IA si simplemente la entendiera mejor.
Esta brecha revela una doble oportunidad: una relacionada con la creciente adopción y otra con la curiosidad, moderada por la cautela.
A medida que la IA desempeña un papel cada vez mayor en la optimización de los flujos de pago, la transparencia y la educación serán clave para generar una confianza duradera en los consumidores.
Las marcas que sobresalen en personalización generan hasta un 40 % más de ingresos que la media del sector2
37% de los consumidores estaría más cómodo si comprendiera mejor cómo funciona la IA. 25% vs.
2 https://fintechmagazine.com/company-reports/nuvei-on-the-future-of-artificial-intelligence-in-payments
Pagos simplificados y más productividad con GenAI
GenAI puede aumentar la eficiencia
de los pagos hasta un 30 %, lo que se traduce en ahorros de hasta el 15 %3
Uno de los mayores desafíos que tienen las empresas virtuales es el de manejar eficientemente un gran volumen de transacciones, en especial a medida que estas crecen y se diversifican. Nuestro estudio reveló que la complejidad de los pagos representa un desafío para el 74 % de las empresas en todo el mundo4. En muchos casos, los sistemas tradicionales luchan con la complejidad y variedad de las transacciones, y esto no solo genera problemas en el direccionamiento de los
3 https://www.bcg.com/publications/2023/optimizing-genai-in-payments 4
pagos, sino también, demoras y errores al querer conciliar los pagos con los pedidos. Todo esto genera descontento en la clientela, pérdidas de ingresos y cuellos de botella operativos.
GenAI surge como una solución potente que automatiza y perfecciona la conciliación de transacciones, el direccionamiento de pagos e, incluso, la asignación de recursos.
Por ejemplo, al analizar los datos históricos de transacciones en tiempo real es capaz de identificar las rutas de direccionamiento más convenientes. Considera factores como los tipos de transacciones, las tasas de éxito y las comisiones de procesamiento asociadas con diferentes pasarelas o redes de pagos. A partir de este análisis, ajusta las decisiones de direccionamiento de forma dinámica para garantizar que las operaciones se procesen por los canales más rentables y rápidos.
Su capacidad para aprender y adaptarse a patrones de transacciones nuevos le permite conciliar inmediatamente los pagos con sus respectivos pedidos, incluso cuando los tipos de transacciones se vuelven más complejos. Puede analizar grandes volúmenes de datos de transacciones para identificar patrones y anomalías que podrían indicar discrepancias. A continuación, cruza esta información con los pedidos de los clientes y los detalles de pago para que la conciliación de las transacciones sea precisa y rápida. De este modo, no solo agiliza el proceso de conciliación y reduce la probabilidad de errores, sino que, mejora la productividad al liberar recursos humanos para tareas más importantes.
Afianzar las relaciones comerciales con asistencia inteligente
El
trabajo intelectual se realiza un 37 % más rápido con la ayuda de la IA generativa5
En el sector de la tecnología de pagos, es vital afianzar la relación con los clientes. Cuando los diferenciadores competitivos entre los proveedores de servicios de pagos casi no se notan, lo que las empresas más valoran es la asistencia humana a demanda. Para maximizar la eficiencia de las interacciones y la calidad de la asistencia
5 https://www.bcg.com/publications/2023/optimizing-genai-in-payments
que los proveedores de tecnología de pagos les ofrecen a sus clientes, GenAI se puede aprovechar para automatizar y agilizar tareas que no dependen de comunicaciones en persona. Esto incluye el procesamiento de grandes volúmenes de datos para ayudar a responder consultas de integración técnica y la búsqueda en bases de documentación de desarrolladores o portales de conocimiento extensos para obtener respuestas inmediatas. Un asistente virtual con GenAI puede ser una herramienta innovadora para consolidar las relaciones comerciales, ya que ofrece asistencia inteligente basada en datos y, al mismo tiempo, maximiza los recursos de los proyectos estratégicos conjuntos que necesitan el análisis y la experiencia de un humano.
ACERCA DE NUVEI
Nuvei es la fintech canadiense que acelera los negocios de clientes en todo el mundo. Su tecnología modular, flexible y escalable permite que las empresas líderes acepten pagos de próxima generación, ofrezcan todas las opciones de pagos salientes y aprovechen servicios de emisión de tarjetas, banca, gestión de riesgos y prevención de fraudes. Conectando negocios con sus clientes en más de 200 mercados —con adquirencia local en 50 países, soporte para 150 monedas y 720 métodos de pago alternativos—, Nuvei proporciona la tecnología y los insights necesarios para que clientes y socios tengan éxito a nivel local y global con una sola integración.
Para más información, visita: www.nuvei.com