1. Introducción
Hoy en día, los pagos en tiempo real están siendo revolucionados por la Inteligencia Artificial. Este es un cambio significativo para mejor, porque las formas anteriores de realizar pagos han sido cada vez más problemáticas. El fraude ha sido un problema creciente en los últimos años, ya que los métodos actuales de detección de fraude se centran en encontrar amenazas conocidas e identificar tendencias relacionadas con datos históricos. Pero el poder de la IA se puede utilizar no sólo para identificar el fraude en tiempo real antes de que ocurra, sino también para agilizar todo el proceso de pago; hacer que los pagos sean más rápidos, fáciles y seguros para todos los involucrados. El reciente desarrollo de GenAl ha sido un importante catalizador de esta revolución de pagos. Mediante el uso de esta tecnología de punta se han desarrollado soluciones capaces de transformar la forma en que se procesan las transacciones en tiempo real. Al comprender los patrones de comportamiento y los detalles intrincados, demasiado complejos para el análisis humano, presentes en las transacciones de pago, estas soluciones de inteligencia artificial eliminan la lenta necesidad de participación humana para autenticar las transacciones. GenAl no sólo puede proporcionar protección contra falsificaciones y prevención de fraude, sino también acelerar el proceso de pago mucho más allá de lo que es posible actualmente utilizando métodos tradicionales. Estos beneficios se ejemplifican en aplicaciones como la innovación de pagos globales (GPI) SWIFT, que se utiliza desde 2017; una plataforma para ejecutar transacciones en tiempo real en más de 40 países en todo el mundo. De hecho, dada la naturaleza predominante en tiempo real de las soluciones basadas en GenAl, combinada con una creciente adopción masiva por parte de industrias e instituciones financieras, la era de la revolución de los pagos en tiempo real parece ser inminente. Como se detallará en las siguientes secciones, la integración de la IA en el panorama de pagos también tiene el potencial de mejorar en gran medida la experiencia personal de los consumidores más allá de simplemente ofrecer una mayor seguridad. Con un proceso de pago de extremo a extremo totalmente digital, la práctica de depender de formas físicas de pago o transacciones (y toda la ineficiencia y molestias que conllevan) puede convertirse en una cosa del pasado. Además, al permitir la verificación y autenticación instantáneas de las transacciones, los clientes no tienen que esperar a que se completen el procesamiento de pagos y los sistemas de colas manuales. Todos los aspectos de la gestión de transacciones desde la perspectiva del cliente, incluidas las decisiones de compra, la disponibilidad de fondos y los recibos digitales, pueden respaldarse en un entorno digital fluido.
1.1. La importancia de los pagos en tiempo real
El mundo moderno se ha vuelto cada vez más dependiente de la gratificación instantánea y, por lo tanto, los datos en tiempo real y los métodos de pago instantáneos son más importantes que nunca. Debido a estas expectativas de datos y pagos instantáneos, en el Reino Unido, por ejemplo, se ha diseñado un sistema de pago en tiempo real. Un sistema de este tipo proporciona un medio para transferir dinero y una oportunidad para que el beneficiario utilice los fondos recibidos en tiempo real, es decir, inmediatamente, una vez que se ha realizado la transferencia. Hay muchos argumentos a favor de los beneficios de los pagos en tiempo real. Para las empresas, estos sistemas pueden permitir que los pagos se realicen y reciban de manera más fácil y rápida, lo que puede conducir a un mejor flujo de caja. Las empresas también pueden pensar en utilizar los datos de transacciones recopilados para brindar servicios más personalizados a sus clientes; Una de las principales ventajas de la velocidad de los pagos en tiempo real es ya la posibilidad de que las empresas ofrezcan estos servicios mejorados y personalizados. También permitirá depósitos y pagos instantáneos en cuentas bancarias, lo que significa que los clientes se sentirán más seguros al saber que se puede acceder a sus fondos y completar las transacciones de inmediato. En última instancia, el sistema también facilitará y asegurará una sociedad sin efectivo, que tiene tanto la ventaja inmediata de reducir los costos involucrados en la producción y custodia de una moneda nacional como el beneficio de mayor alcance de hacer que el dinero en equipo sea más difícil. Gracias a la llegada de Internet y a un mundo cada vez más global, la capacidad de comerciar digitalmente y realizar pagos transfronterizos es cada vez más importante para las empresas y los clientes. Al garantizar que los fondos se reciban casi instantáneamente, los beneficiarios podrán tomar decisiones más rápidas y sentirse seguros de la legitimidad de la transacción.
1.2. Desafíos en el panorama de pagos actual
La prisa por realizar pagos en tiempo real se estaba volviendo técnicamente compleja con el avance del panorama de pagos en tiempo real y su reconocimiento en todo el mundo. Los sistemas de pago convencionales actuales estaban bien diseñados para completar acuerdos en días u horas. Por otro lado, las capacidades innovadoras de pago en tiempo real mejor sugeridas para finalizar los pagos en segundos o tal vez menos compensación de marca en tiempo real siguen siendo un desafío, lo que requiere niveles muy altos de compromisos tecnológicos, por lo tanto, probar el proceso comercial primario, los niveles de mantenimiento y la responsabilidad. y fortaleza empresarial de asociación y trabajo para transmitir pagos en tiempo real. Muchos sistemas de pago se organizaron para detectar los procesos de observación del mercado financiero o posiblemente el desorden en un mercado específico con la intención de describir mejor a los numerosos o autorizados comienzos para lograr esa forma de pago. Los riesgos prácticos que se articularon con los sistemas innovadores instados, particularmente en la gestión de riesgos y procesos, escrutinio y conformidad. La exuberancia de los pagos y los patrones que deben abordarse aumentaron los obstáculos para tomar las ganancias de pagos en tiempo real sugeridas que se liquidan principalmente. Los pagos en tiempo real no deben malinterpretarse. Para poder beneficiarse de los avances tecnológicos modernos, todos los que asumen el riesgo deben tener en cuenta el concepto y el peligro asociado. Se esperaban bases de datos rápidas y avanzadas para ayudar a almacenar y recuperar información relacionada con los pagos. Era necesario un plan de cambio escrupuloso sobre las modificaciones del sistema de pagos. Método de transferencia para cualquier tipo de organizaciones financieras más grandes que era un llamado simplificado que tal vez no sea viable para ningún esfuerzo de modernización, se sugirió y cambió el mecanismo en la presentación, donde los pagos se pueden redirigir o eludir ciertas medidas operativas. Iniciará una aprobación animada en la que se examinarán las demoras, las posibles pérdidas y disminuciones en el modo real de funcionamiento. Hay un lío que puede ser conocimiento en los cambios del sistema de pago actual cuando se pone en juego la selección consecuente y caprichosa de la clientela. Los clientes no tienen medios para impedir los pagos una vez que las reglas y los procedimientos se alinean con la práctica avanzada para que el tecnólogo pueda seguirlos. Se podría señalar que en el futuro el operativo real puede considerarse casi idéntico a cualquier otro modo óptimo de ejecutar un pago. El mecanismo y el campo de la técnica de mejora que fueron ventajosamente involucrados se pueden describir, pero se hicieron en estas cinco dispensaciones. La tecnología avanza rápidamente y también lo hacen los desafíos de aplicarla. La tecnología que una generación ahora acepta como el estándar moderno, hábil y mejor sugerido se verá obligada a desaparecer debido a su desaparición en el futuro.
2. Comprender la GenAI
A medida que comenzamos a revolucionar nuestras tareas para hacer uso de tecnologías avanzadas, es importante que comprendamos cómo funcionan estas tecnologías. En este segmento de la serie, profundizaremos en GenAI y cómo su usuario en el procesamiento de pagos basado en portales en tiempo real puede revolucionar nuestros métodos. Creo que la mejor manera de describir GenAI por sí sola sería como una colección de tecnologías que se utilizan entre sí para analizar y comprender el mundo, en tiempo real. Este concepto de la capacidad de la tecnología no solo para recopilar y procesar datos por separado, sino también para estar continuamente actualizado y consciente de los datos con los que trabaja en conjunto debido al juicio humano, se conoce como inteligencia artificial general. La inteligencia artificial general, o incluso AGI, se refiere a una inteligencia artificial de amplio alcance que, en teoría, puede permitirse una capacidad cognitiva muy por encima del alcance potencial de la tecnología de IA actual. AGI es bastante vanguardista en el campo de la investigación de la IA y no está tan extendido en aplicaciones del mundo real. Ups, este no. AGI tiene la capacidad de poseer y comprender funcionalidades tecnológicas significativamente más avanzadas, debido a que tiene potencial para la libertad de pensamiento y conciencia combinado con la llamada "capacidad de aprendizaje".
2.1. ¿Qué es GenAI?
GenAI es una forma de inteligencia artificial diseñada para procesar datos a velocidades rápidas, aprender tanto de datos históricos como de interacciones de usuarios en tiempo real, y tomar decisiones basadas en esa información. La estructura de GenAl se basa en redes neuronales, algoritmos capaces de detectar y procesar patrones en grandes conjuntos de datos. Estas redes están diseñadas para imitar la forma en que el sistema nervioso humano procesa la información: cada nodo individual está conectado a muchos otros, y cada una de estas conexiones tiene la capacidad de alterar la intensidad de la señal que pasa de un nodo al siguiente por un Cierto grado. Al utilizar capas de nodos interconectados y pasar entradas a través de la primera capa, luego a las capas intermedias de procesamiento de datos y finalmente a la capa de salida, las redes neuronales pueden procesar datos de maneras complejas, identificar tendencias y patrones y tomar "decisiones" basadas en la salidas de la red. GenAI utiliza una forma de red neuronal conocida como red de aprendizaje profundo. Este tipo de algoritmos pueden procesar datos de manera muy eficiente y son la tecnología subyacente detrás de la revolución de la IA que estamos viviendo actualmente. Mediante el uso de sistemas avanzados como la estructura GenAI, el mundo de los pagos en tiempo real puede superar muchos de los problemas tradicionales que han restringido las capacidades y eficacia generales. Con la introducción de tecnología de pagos más avanzada que elimina la necesidad o la dependencia de estos intermediarios, los pagos pueden realizarse únicamente entre el remitente y el destinatario en un proceso que se conoce como liquidación de pagos entre pares (P2P). Este tipo de acuerdos son muy buscados en la industria de pagos, ya que ofrecen tiempos de procesamiento extremadamente bajos: en la mayoría de los casos, un pago puede iniciarse y completarse en cuestión de segundos. Esta capacidad transformadora hacia pagos en tiempo real es exactamente cómo GenAI puede comenzar a revolucionar la forma en que se realizan y administran los pagos.
2.2. Cómo GenAI puede transformar los pagos en tiempo real
La principal forma en que GenAI puede transformar los pagos en tiempo real es proporcionando más información y un mayor análisis predictivo que potencialmente podría revolucionar el proceso de prevención del fraude. Los pagos en tiempo real y, más particularmente, su implementación en el Reino Unido se han centrado en el pago “push”. Se trata de una transferencia de crédito de una cuenta a otra, donde el pagador inicia el movimiento de dinero. Los beneficios de un sistema de este tipo son claros, siendo la velocidad de las transacciones la principal ventaja tanto para las empresas como para los consumidores. Sin embargo, como ocurre con cualquier transacción financiera, hay quienes buscan explotar el sistema y la tecnología de pagos robando dinero mediante actividades fraudulentas. Predominantemente, las medidas de prevención del fraude con pagos en tiempo real se han centrado en la persona que realiza el pago, conocida como “beneficiario”. Es esta información la que se utiliza en el proceso de toma de decisiones para los controles de fraude. Si bien es importante en el momento de la transacción, particularmente desde una perspectiva de prevención del fraude, al aprovechar GenAI para procesar los datos adicionales que están disponibles para las solicitudes de consentimiento del servicio de fraude y para proporcionar un análisis detallado de los datos, esa noción misma de consentimientos por el beneficiario podría cambiar. En otras palabras, GenAI en pagos en tiempo real puede utilizar datos adicionales y hacer que la prevención del fraude sea más efectiva al brindarles el poder y la capacidad de dificultar que los estafadores utilicen la transacción. Es fácil ver cómo aprovechar GenAI para proporcionar el servicio y las capacidades de datos detallados del beneficiario podría dar margen de maniobra a la industria de pagos del Reino Unido para alejarse de este elemento de prevención del fraude. El servicio podría solicitar datos detallados sobre la prestación de servicios de prevención de fraude, algo que no está previsto en los sistemas de pago actuales. El uso de GenAI para analizar los datos podría otorgar el poder de hacerlo de manera más efectiva y hacer que la prestación del consentimiento por parte del beneficiario sea menos importante y posiblemente obsoleta. Las implicaciones regulatorias tanto de la supervisión de los servicios de prevención de fraude como de los derechos de los clientes son algo que bien podría cambiar si la industria utiliza los avances que se han logrado con GenAI para pagos en tiempo real. Dado que GenAI puede procesar instantáneamente los datos más recientes, una solicitud de que estos puedan ser utilizados y la validación de los controles de fraude por parte del pagador podría cambiar el enfoque en el consentimiento de pago y la prevención del fraude. Son tiempos emocionantes y quién sabe adónde nos llevará la tecnología a continuación. Pero las capacidades de GenAI son tales que tiene el potencial de revolucionar verdaderamente los pagos en tiempo real.
2.3. Beneficios de implementar GenAI en sistemas de pago
Y dado que la mayoría de los clientes siguen eligiendo billeteras móviles en lugar de métodos de pago tradicionales, es fundamental que una empresa opere con tecnología de punta para poder ofrecer opciones de pago en tiempo real. Los sistemas más antiguos, como las tarjetas tradicionales, procesan una transacción en varios días y cuando uno paga, el dinero va al comerciante al menos al siguiente día hábil. Cuando un cliente realiza un pago, los datos de la transacción se envían a una pasarela de pago involucrada. Estas puertas de enlace enrutan las transacciones a las respectivas asociaciones, luego al banco emisor y de regreso a la asociación y luego al banco adquirente y al comerciante. Cada una de estas entidades retiene la transacción durante algún tiempo (pagos ACH el mismo día) antes de que el dinero finalmente llegue a la persona prevista. Esta es la razón por la que al final del pago, un cliente recibe una notificación de la transacción al inicio que siempre se contabiliza como pendiente y luego, al día siguiente, recibirá otra notificación de que la transacción se ha liquidado. Tradicionalmente, este tipo de transacciones antiguas eran aceptables y, de hecho, algunos comerciantes prosperaron en el mercado. Sin embargo, con la introducción de los pagos en tiempo real, hemos sido testigos de un crecimiento sin precedentes y del hecho de que el dinero se mueve más rápido que nunca y los beneficios que uno puede obtener durante las transacciones comerciales son enormes. Como tal, ya es hora de que los procesadores de pagos y las empresas de tecnología financiera comiencen a considerar la opción de migrar a una solución de pagos mucho más eficiente y súper rápida. Esto les garantiza que podrán mantenerse al día con las demandas en rápida evolución tanto de los comerciantes como de los clientes. Con las inmensas mejoras que GenAI puede introducir en los sistemas de pagos, el futuro de una empresa de este sector sería bastante apasionante. Aprovechando los beneficios que se pueden lograr con los pagos en tiempo real, se pueden introducir en el mercado muchos productos y servicios innovadores. Un ejemplo es que inmediatamente el cliente realiza una transacción, se le puede enviar una notificación sobre un descuento ofrecido o una sugerencia de un producto alternativo mucho más barato y mejor por el que está realizando el pago en alguna otra tienda que sea preferible. el comerciante. Además, al procesar y generar los datos de transacciones y clientes en tiempo real, se pueden ofrecer a los comerciantes muchos servicios y soluciones analíticos y basados en inteligencia artificial, lo que a su vez les ayudará a comprender a sus clientes de manera efectiva y adaptar sus esfuerzos de marketing para lograr eficiencia.
3. Implementación de GenAI en sistemas de pago en tiempo real
Cuando se diseña tecnología que necesita funcionar en entornos de infraestructura críticos, es importante comprender que los estándares de confiabilidad, conmutación por error y soporte serán más altos que en muchas otras industrias. El estándar de tiempo de actividad en la infraestructura de pagos en tiempo real de Pay.UK es "cuatro nueves": 99.99 %. Para lograr ese tipo de estadísticas de tiempo de actividad, todo el servicio ha sido diseñado para ser extremadamente resistente, hasta el punto de que la falla de un centro de datos completo no debería afectar el servicio. La sección 'Pagos lngenico'[^lngenico] del servicio Pay.UK acepta y procesa transacciones de pago más rápido. Se trata de pagos de alto valor en tiempo real; Para contextualizar, en septiembre de 2019, se enviaron en total más de £646 mil millones utilizando este método. ya sea procesado en este momento o almacenado temporalmente hasta el momento en que el procesamiento pueda continuar, por ejemplo, durante el mantenimiento. El sistema que se ha desarrollado para aceptar solicitudes y luego determinar cuál de las dos opciones disponibles (procesar ahora o procesar más tarde) se utiliza es una aplicación C++. Como tal, el proceso para configurar la integración e implementación continuas (Cl/CD) para este proyecto será ligeramente diferente a los pasos que necesitábamos llevar a cabo cuando analizamos otros proyectos escritos en lenguajes como Python o JavaScript. Sin embargo, el método de desarrollo de software, en el que los desarrolladores fusionan los cambios de su código en una rama maestra central con la frecuencia necesaria, es universal. Pero para proyectos Cl/CD como este, donde ejecutaremos compilaciones y diferentes pruebas automáticamente, es más importante garantizar que la rama principal esté siempre en buen estado después de cualquier cambio. El monitor de compilación de integración continua (Cl) de Jenkins mantiene un registro actualizado de los resultados de cada etapa dentro del proceso de compilación e implementación del software, además de brindar información sobre quién realizó cada etapa y cuándo se realizó el trabajo. Esto no sólo permite una rápida identificación y rectificación de los problemas que puedan ocurrir; sino que también proporciona información de auditoría útil. Pero es importante tener en cuenta que Jenkins no está configurado directamente para cargar inmediatamente en un servidor remoto utilizando el método de 'publicación web' una vez que la compilación de Jenkins Cl sea exitosa. Durante nuestro proceso de configuración, necesitaremos proporcionar información sobre nuestra máquina de destino tanto a Jenkins como a Visual Studio para permitir la publicación automatizada.
3.1. Consideraciones clave para la integración
Desde el alcance y la planificación del proyecto hasta la integración y la implementación, es clave tener una comprensión profunda de las diversas consideraciones de implementación y requisitos técnicos necesarios para implementar GenAI con éxito. En el contexto de un sistema de pago en tiempo real, muchos de estos factores adquieren mayor importancia. A continuación, analizaremos algunas consideraciones clave que deberá tener en cuenta durante todo el ciclo de vida de la implementación. En primer lugar, el rendimiento de la solución es absolutamente crítico. Los puntos de referencia de la industria para los sistemas de pago en tiempo real requieren que los tiempos de procesamiento de pagos no superen un cierto umbral. Por ejemplo, en el Reino Unido, el estándar de la industria para un "pago más rápido", que es el servicio de pago interbancario casi en tiempo real, es procesar el 95% de los pagos en 15 segundos. Por lo tanto, será necesario considerar detenidamente los impactos en el rendimiento y la latencia de la integración de GenAI con la arquitectura de pago existente. Fundamentalmente, estas consideraciones no sólo serán relevantes en la etapa inicial de puesta en funcionamiento de AWS, sino durante toda la vida útil del servicio. El desarrollo de software moderno enfatiza la importancia de los procesos de desarrollo iterativos, como los sprints "cronometrados" en metodologías "ágiles". Como tal, será importante garantizar GenAI en pagos en tiempo real (las capacidades de registro y monitoreo continuo del rendimiento del Libro Blanco están implementadas para todos los diferentes entornos), desde el desarrollo hasta la producción. La mayoría de los profesionales técnicos son cada vez más conscientes de la necesidad de contar con mejores prácticas sólidas de ciberseguridad. A medida que el ritmo de los ciberataques continúa creciendo y el fraude en los pagos se vuelve cada vez más frecuente y sofisticado, garantizar la seguridad y la resiliencia de un sistema de pagos es una máxima prioridad para la industria. Dada la naturaleza crítica de los sistemas de pago en tiempo real, es probable que la futura difusión de las soluciones de IA sea objeto de un estrecho escrutinio por parte de reguladores y auditores de todo el mundo. Los estándares de cumplimiento modernos específicos de la industria, como el 'Estándar de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago' y el 'ISO/IEC 27001' para la gestión de la seguridad de la información, buscan abordar este punto, poniendo un énfasis significativo en la necesidad de proteger estos datos personales confidenciales durante todo el proceso de pago. ciclo vital. Consulta siempre con tu equipo asesor de confianza. Cada sistema de pago en tiempo real es verdaderamente único: los entornos diferirán no sólo en términos de escala, sino también en términos de los matices creados por las tecnologías existentes, la integración con terceros y el legado de elecciones de diseño históricas. Estos pueden producir complejidades imprevistas y desafíos interconectados en cualquier etapa, o incluso en todas, del ciclo de vida de la implementación a medida que se trabaja para implementar GenAI con éxito en el servicio. Es muy importante asegurarse de mantener esta relación durante la ejecución del proyecto y apoyarse en los conocimientos y la experiencia que los especialistas elegidos pueden ofrecer.
3.2. Superar los desafíos de implementación
La confrontación inicial con la arquitectura del sistema de pago existente es identificar cómo operan los tipos de mensajes de pago relevantes y los esquemas de identificación asociados con el sistema, y cómo se puede hacer que el sistema responda de una manera que cumpla con los requisitos de la Directiva de Servicios de Pago y la Normas, tal como se mencionan tanto en la Directiva como en la Guía de la ABE. Aunque el objetivo final podría ser hacer que el sistema haga algo al recibir un mensaje de pago, a menudo puede resultar útil retroceder a partir de los datos reales que se pueden ver en el mensaje, a través del flujo necesario de mensajes y secuencias necesarias para iniciar el pago. el pago y luego a la respuesta del sistema. Al dividir el proceso en pasos y diferenciar entre el origen de los datos y cualquier entrada del usuario requerida, puede ayudar a identificar qué tecnología o campo de datos está operando en cada etapa y cómo la salida de los flujos de mensajes anteriores puede conducir a procesos posteriores. De hecho, algunos operadores de servicios de pago ya han diseñado un sistema de pago y han incorporado en sus formularios de solicitud e inscripción los compromisos y consentimientos de los clientes respecto de ciertos métodos de pago, generalmente con referencia al tipo de estrategia de autenticación del pagador que podría emplearse. Sin embargo, desde la perspectiva de las normas pertinentes sobre los sistemas de transferencias de crédito y débitos directos, es necesario garantizar que el sistema y su funcionamiento en la práctica puedan cumplir realmente con las instrucciones del ordenante o con los mandatos emitidos por el ordenante con respecto a un débito directo. . Sólo cuando se comprenda completamente el funcionamiento del sistema de pagos existente podrá comenzar el trabajo de desarrollo para adaptar el sistema para proporcionar nuevas capacidades y ofrecer el nivel de conectividad segura que una interfaz tecnológica recientemente introducida necesita para brindar todas las protecciones exigidas por los Servicios de Pagos. Directiva y la Guía de la ABE.
3.3. Mejores prácticas para una implementación exitosa
Entonces, ¿cuál es la mejor manera de configurar su plataforma de pagos en tiempo real GenAI para tener éxito? Como dice el resumen informativo, y como queda aún más claro a partir de la investigación y el análisis en profundidad que he leído, el enfoque tecnológico correcto no significa nada sin los ajustes correctos. Eso es exactamente lo que son las “mejores prácticas”: no soluciones ni atajos, sino simplemente lo que dicen en la lata. Son técnicas y estrategias estándar de la industria, desarrolladas a través de la observación del mercado y, a menudo, un esfuerzo estudioso, que los profesionales utilizarán de manera óptima en una configuración tecnológica u organizacional determinada. De acuerdo con el tema maduro de una infraestructura en modernización pero utilizando métodos probados, no es coincidencia que el resumen enumere tres ejemplos probados de mejores prácticas potenciales (o al menos, consejos iniciales para un desarrollo posterior en el estudio): identificar el mejor entorno, – Leer la última actualización y la gestión continua. En resumen de mi investigación, por ejemplo, menciono el cumplimiento de las diferencias dialectales para maximizar los hábitos de escucha en los sistemas de transacciones basados en voz. Esta es una forma muy clara de identificar en torno a quién se debe construir GenAI y dónde es mejor implementarla en los sistemas de pago: en resumen, con qué tipo de entorno se adapta. IDG, una firma internacional de asesoría e inteligencia de mercados, sugiere que incluso en medio de una crisis y la adopción generalizada de sistemas de pago en tiempo real, como Covid-19, sigue habiendo y probablemente habrá una necesidad cada vez mayor de sistemas digitales maduros. soluciones.
3.4. Estudios de caso: ejemplos del mundo real de GenAI en acción
Para mostrar algunos de los beneficios del mundo real que GenAI puede ofrecer a los sistemas de pago en tiempo real, aquí se han recopilado varios casos de uso. Estos varían en términos de cuál de los tres tipos amplios de pago en tiempo real corresponde a una instancia determinada (P2P, P2B o B2B), y también ilustran las diferentes áreas del proceso de pago que GenAI puede agilizar u optimizar. Al comprender las lecciones que se pueden aprender de estos ejemplos, los proveedores de pagos y los bancos no solo apreciarán que su industria está siendo revolucionada, sino que también aprenderán cómo pueden aprovechar la GenAI ellos mismos. Esto es crucial; ya que la implementación de una nueva infraestructura es, en última instancia, solo un paso en un largo viaje de progreso y evolución. Cuanto mejor puedan trabajar juntas todas las partes para consolidar y propagar el aprendizaje, más rápidamente cualquier individuo u organización sentirá los beneficios de GenAI. Así que sin más preámbulos, ¡vamos a los estudios de caso!
4. El futuro de los pagos en tiempo real con GenAI
Los pagos en tiempo real se realizan las 24 horas del día, los 7 días de la semana y durante todo el año sin interrupción. Impulsado por GenAI, el futuro de los pagos en tiempo real será testigo de pagos basados en incentivos para recursos como la electricidad y el agua. Por ejemplo, los pagos de electricidad en tiempo real significarán una mejor gestión de la electricidad porque los incentivos financieros asociados con GenAI modificarán los comportamientos de los consumidores. Al promover la eficiencia energética a escala poblacional y la respuesta a la demanda, la GenAI y el tiempo real proporcionarán medios para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación general del medio ambiente. Más aún, en paralelo con el desarrollo del Internet de las Cosas y las Ciudades Inteligentes. Estas ciudades tendrán la capacidad de utilizar tecnología de gestión del agua en tiempo real para detectar y localizar las fugas de agua y conservar los suministros de agua. GenAI creará incentivos financieros para que los consumidores de las ciudades inteligentes utilicen el agua de manera más eficiente. La GenAI puede acumular datos sobre el agua enormes y difíciles de manejar y, al analizarlos en tiempo real, las autoridades de las ciudades inteligentes pueden responder a los cambios en los comportamientos relacionados con el agua de inmediato. El poder de GenAI creará una mejor calidad de vida en las futuras ciudades inteligentes. Al promover la eficiencia energética a escala poblacional y la respuesta a la demanda, la GenAI y el tiempo real proporcionarán medios para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y la contaminación general del medio ambiente. Más aún, en paralelo con el desarrollo del Internet de las Cosas y las Ciudades Inteligentes. Estas ciudades tendrán la capacidad de utilizar tecnología de gestión del agua en tiempo real para detectar y localizar las fugas de agua y conservar los suministros de agua. GenAI proporcionará mucho poder predictivo en la gestión del agua. Al analizar e interpretar el consumo de agua en tiempo real, los electrodomésticos, como lavadoras y lavavajillas, pueden desarrollarse e instalarse en función de cuándo se necesita más agua y en qué volúmenes. GenAI en tiempo real traerá avances revolucionarios en el suministro de agua y solucionará los problemas de costos, así como la gestión de infraestructura en la industria del agua. El futuro de los pagos en tiempo real con GenAI utilizando estas tecnologías y revolución de última generación es brillante. A través de la investigación de mercado y el análisis de datos administrativos, se puede aprovechar todo el potencial de los consumidores para disfrutar en tiempo real de productos financieros personalizados y bien ubicados para los hogares. Los indudables beneficios para los reguladores, la economía y los consumidores al adoptar GenAI en pagos en tiempo real proporcionarán incentivos a largo plazo para soluciones y desarrollos innovadores en la industria de pagos.
4.1. Tendencias y oportunidades emergentes
Ahora, en comparación con los servicios más tradicionales, los grandes sistemas de pagos en tiempo real ofrecen servicios de transferencia utilizando un enfoque diferente. La clave es ofrecer banca bajo demanda para que los clientes tengan un servicio mejor, más completo, cada vez más intuitivo y, lo más importante, disponible cuando lo necesiten. Es esta priorización del servicio al cliente y de la industria financiera en tiempo real lo que ha abierto las puertas a muchos métodos de pago más modernos. Por ejemplo, debido al éxito de las plataformas de pago en tiempo real y al servicio disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, nuevos proveedores de servicios de pago (PSP) emergentes han ocupado el mercado, como ShieldPay. Al garantizar que todas las transacciones estén aseguradas y verificadas mediante el servicio de retención y liberación de fondos, se ofrece una protección adecuada tanto para la cuenta bancaria como para el dinero durante el proceso de compra y venta. Esto da a los clientes más razones para considerar el uso de pagos en tiempo real para todo tipo de transacciones, algo que sólo servirá para fortalecer los mercados emergentes. Además, la introducción y el éxito de Apple Pay resaltan aún más cómo los pagos móviles se han basado en el impulso de los sistemas de pagos en tiempo real y, a su vez, han ayudado a fortalecer este ciclo de desarrollo y uso. Al adjuntar una tarjeta de débito válida a Apple Wallet, los usuarios pueden completar transacciones instantáneamente con sus móviles, ya que cualquier pago será confirmado y procesado a través del sistema de pago en tiempo real. Además de agregar una dimensión adicional a la idoneidad de las transacciones de pago en tiempo real, es indicativo de la adaptabilidad que se ha presentado en los tiempos actuales al considerar los pagos en tiempo real.
4.2. Impacto potencial en las instituciones financieras y los consumidores
Por ejemplo, al tomar decisiones crediticias, es posible que los financieros tengan que considerar las tasas de precisión predictiva de la IA en los cálculos. Esto se debe a que, si bien los individuos pueden intentar ocultar recursos y responsabilidades, los cálculos del aprendizaje automático pueden detectar y mapear estos recursos con gran precisión. Muestra que la IA tiene el potencial de facilitar y mejorar el procedimiento de concesión de crédito. Además, los procesos crediticios probablemente serán más rápidos y económicos. Esto significa que, con el tiempo, más consumidores podrán optar por aprovechar la IA brindándoles acceso a sus vidas digitales para facilitar la credibilidad y las evaluaciones de riesgos. En consecuencia, es posible que los sistemas de calificación crediticia que se basan en la capacidad de una persona para tomar una decisión financiera específica comiencen a dar paso a sistemas que se basan exclusivamente en datos de comportamiento del consumidor. Además, la industria crediticia podría comenzar a ver una transición de estadísticas de probabilidad pura a sistemas complejos que implican la combinación de parámetros de comportamiento y diferentes modelos informáticos, como se ve con la IA. En última instancia, esto podría simplificar el costo, el tiempo y el papeleo involucrados en la industria crediticia convencional en el sentido de que se dependerá menos de los sistemas actuales y aceptados de calificación crediticia. Las implicaciones de la adopción de la IA en el sector crediticio son sustanciales no sólo para la industria misma, sino también para el consumidor y la ley. Es probable que la introducción y el uso de máquinas de concesión de créditos mediante IA compliquen la cuestión de quién debería ser responsable (y, en consecuencia, responsable) en circunstancias en las que un préstamo se concede incorrectamente y, como resultado, algunas partes sufren pérdidas. Esto es particularmente crucial en los casos en los que la decisión de conceder un crédito se ha tomado únicamente mediante el algoritmo y sin ningún tipo de intervención humana. La cuestión de la obligación jurídica y la responsabilidad jurídica aún no se ha abordado de frente en el análisis jurídico actual. Sin embargo, el fundamento y el principio general de cualquier responsabilidad que recaiga en el proveedor de crédito, el empleador o el fabricante giran en torno a las circunstancias circundantes de cada caso individual, cuyo análisis en general toca la comprensión de la importancia esencial de la aportación humana cuando se utiliza la tecnología. en la operación. Esto es coherente con las leyes del Reino Unido, que exigen una transparencia total sobre el funcionamiento de la IA y su capacidad para "afectar" a los consumidores, por ejemplo, al conceder créditos. Se podría prever que dichas leyes exigirán además que la IA "proporcione una explicación" con respecto a su decisión. Sin embargo, tal exigencia probablemente no sea factible y posiblemente incluso paradójica dadas las tecnologías actuales en el sentido más estricto de la palabra. Pero, idealmente, la IA tiene un potencial transformador para aumentar y refinar las decisiones tomadas en el sector, que van desde la detección de fraude, la evaluación y validación de reclamos hasta el escrutinio de la legitimidad de los datos personales y de salud.
4.3. Recomendaciones para adoptar GenAI en la industria de pagos
A pesar del gran potencial y las oportunidades que tanto la IA como la GenAI ofrecen al espacio de pagos (sistemas más rápidos, en tiempo real, rentables e inteligentes para combatir los delitos financieros), nuestra investigación de mercado reveló que la mayoría de los profesionales de la industria perciben las aplicaciones de la IA y la GenAI como una amenaza a los acuerdos tradicionales y a la seguridad laboral. Por lo tanto, en este período de transición hacia una mayor IA y GenAI en el mercado, es particularmente importante que se tomen medidas activas para crear un entendimiento compartido y fomentar un entorno en el que tanto los defensores de la IA como los no defensores de la IA estén preparados y comprometidos con desempeñar un papel positivo y productivo en los ecosistemas de pagos digitales. En primer lugar, las instituciones financieras deben reevaluar sus sistemas y operaciones actuales para identificar áreas donde se podrían incorporar la IA y la GenAI. Mientras hacemos esto, debemos recordar que el objetivo final estratégico de utilizar la IA y la GenAI es agregar valor al negocio y ofrecer productos y servicios competitivos, no solo reformar lo que existe actualmente y lo que funciona bien. En segundo lugar, organismos profesionales deberían establecer, gestionar y patrocinar plataformas de colaboración e intercambio de conocimientos y experiencias para promover la conciencia y la adopción de la IA y la GenAI. Esto podría ser mediante la financiación de premios a la innovación, el nombramiento de líderes de opinión para organizar talleres y foros en línea o el diseño de planes de estudios nuevos y relevantes para programas de desarrollo profesional continuo. Además, es esencial crear una cultura de cambio interno que abrace la innovación y defienda el uso de la IA. Esto podría hacerse a través de programas de capacitación personalizados para actualizar continuamente los conocimientos técnicos y de inteligencia artificial. Por último, pero no menos importante, nuestro estudio sugiere que para influir colectivamente y promover una transición fluida hacia una industria más preparada para la IA y la GenAI, se debe adoptar un enfoque de arriba a abajo en el desarrollo de un marco rector para solicitar y abordar la retroalimentación colectiva para tales marcos – de instituciones, de proveedores de tecnología y también de usuarios de soluciones empresariales.
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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