Il mondo è inondato di notizie e articoli sull'intelligenza artificiale (AI) e il settore dei pagamenti non fa eccezione. Di recente abbiamo appreso che Mastercard ha lanciato un
Strumento AI per individuare le truffe sui pagamenti in tempo reale,
La banca americana utilizza l'intelligenza artificiale nella gestione dei viaggi d'affarie le conferenze lo sono
pieno di discorsi su un futuro dell'IA.
Un anno prima, la stampa finanziaria aveva avuto un simile periodo di esuberanza riguardo a NFT e Web3,
ma AI ha tolto il vento dalle sue vele. C'è un'interpretazione facile, e probabilmente non del tutto sbagliata, che molti hanno tratto qui: in assenza di grandi cambiamenti strutturali per migliorare la finanza (o anche l'economia più in generale), le aziende stanno acquistando mode piuttosto che pensare a lungo termine. Questo non è del tutto sbagliato né giusto. Ciò di cui c'è bisogno, come sempre, è una visione sfumata dei fenomeni dell'IA nel settore bancario che tenga conto del suo potenziale eliminando al contempo la "campagna pubblicitaria".
Cos'è l'IA?
La questione di ciò che costituisce l'intelligenza è molto al di là della portata di ciò che sto esplorando qui – e potrebbe essere una delle questioni filosofiche più importanti che ci siano. Possiamo dare una rapida definizione di IA come qualsiasi cosa che assomigli al pensiero di un essere umano, quindi i sistemi che prendono decisioni sui limiti per i richiedenti prestiti potrebbero essere definiti come artificialmente intelligenti. Fanno ciò che una volta sarebbe stato fatto da un essere umano con una lista di controllo e spesso i propri sentimenti viscerali sul fatto che un candidato sia il tipo di persona "giusto".
Questo tipo di intelligenza artificiale è funzionalmente un diagramma di flusso: se il richiedente ha un punteggio di credito superiore a una certa soglia, vai alla domanda tre, se è inferiore, vai alla domanda tre. Questi diagrammi di flusso possono essere incredibilmente complessi, ma sono comunque una replica di qualcosa che può essere fatto con carta e penna. L'ondata più recente di AI, tuttavia, fa qualcosa di diverso. L'apprendimento automatico (ML) consente a quei sistemi simili a diagrammi di flusso di adattarsi per ottimizzare meglio per ottenere determinati risultati. Ad esempio, il sistema ML di una società di prestito potrebbe esaminare i dati sui tassi di rimborso per i clienti con punteggi di credito diversi e scoprire che i clienti con un punteggio di 600 sono in grado di rimborsare i prestiti tanto quanto quelli con un punteggio di 700, quindi non non è necessario addebitare loro tassi di interesse più elevati. Le condizioni più favorevoli attireranno più clienti, aumentando la redditività dell'azienda. Questo potrebbe essere qualcosa che un essere umano potrebbe fare, ma lo farebbero molto più lentamente. Naturalmente, non tutti i sistemi ML sono creati uguali e potrebbero esserci complessità che un computer non può tenere in considerazione, quindi poche aziende darebbero libero sfogo ai loro sistemi di intelligenza artificiale per apportare le modifiche che ritengono giuste, ma sono adatte a fare piccoli adeguamenti ai sistemi che si traducono in qualche punto percentuale in più di profitto. In sostanza, AI e ML sono efficaci solo quanto l'umano dietro di esso, ma sicuramente ci vuole un sacco di lavoro pesante dalle mani dell'umano.
AI nei pagamenti
Nei pagamenti, ML ha applicazioni simili. La ricerca lo dimostra
Il 55% delle imprese ha ancora fatture dovute dal 2022 a maggio 2023. Ci sono molte ragioni per questo, non ultima tra queste l'aumento del costo della vita e dei prezzi dell'elettricità, ma l'enorme quantità di burocrazia intorno ai pagamenti è un grosso problema.
I pagamenti B2B nel Regno Unito sono i più veloci in Europa e stanno diventando sempre più veloci, ma comunque nella media
23 giorni dalla fattura al pagamento. Confronta questo con i pagamenti B2C, in cui il denaro viene in genere trasferito istantaneamente da un conto all'altro o da un cliente all'azienda. I pagamenti B2B "day one" sono il Santo Graal, ma non è sempre un'opzione per motivi legali e di conformità: l'IA può identificare quando is un'opzione e quindi quando può essere offerto il pagamento istantaneo.
Il punto di partenza di qualsiasi pagamento deve essere assicurarsi che la persona che paga o viene pagata sia chi dice di essere e abbia superato i controlli KYC e AML. L'intero processo è un carico di lavoro tortuoso e dispendioso in termini di tempo a causa dell'enorme volume di documenti da esaminare. Fortunatamente, gli strumenti AI e ML non si preoccupano di setacciare risme di carta o documentazione digitalizzata. Con l'elaborazione del linguaggio naturale, AI e ML possono velocizzare la lettura dei documenti, verificare se sono falsi o autentici e confrontarli con altre fonti per accertarne l'autenticità.
Con un onboarding molto più rapido ed efficiente, i clienti possono aprire conti in pochi minuti, iniziare subito a effettuare transazioni e le istituzioni traggono vantaggio dalla consapevolezza di essere pienamente conformi alle normative AML e KYC.
Nel caso di pagamenti più complessi, l'intelligenza artificiale può identificare scorciatoie e risparmi di efficienza o automatizzare le attività più banali. La capacità dell'intelligenza artificiale di elaborare enormi set di dati e confrontare una moltitudine di variabili in tempo reale è un punto di svolta. Può facilitare l'elaborazione diretta dei pagamenti, con decisioni molto più accurate e instradamento e distribuzione intelligenti delle transazioni di pagamento per migliorare l'autorizzazione e il regolamento. Ad esempio, l'intelligenza artificiale può aiutare un fornitore di servizi di pagamento a decidere se una transazione specifica deve passare attraverso l'autenticazione a due fattori.
La riconciliazione dei pagamenti basata sull'intelligenza artificiale può abbinare automaticamente i pagamenti in entrata alle fatture in sospeso, riducendo la necessità di intervento umano e accelerando i tempi di riconciliazione. Si spera che questo porti ad alcuni dei
50 miliardi di sterline o più in ritardi di pagamento dovuti alle imprese britanniche in fase di riduzione.
Quali sono le prospettive per l'IA nei pagamenti?
Noterai ormai che stiamo parlando di sistemi di intelligenza artificiale nei pagamenti e nella finanza al presente. Questo perché sono presenti nel più ampio settore finanziario da anni, in alcuni casi decenni. Quando si parla di intelligenza artificiale oggi, di solito si fa riferimento a nuove innovazioni nel campo, vale a dire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (di solito indicati come ChatGPT, sebbene questa sia una delle tante aziende che lavorano nel campo).
Probabilmente sarai a conoscenza delle capacità di questi sistemi già in uso: un utente può dare un suggerimento all'IA ("scrivi tre post sui social media sull'IA nei pagamenti business-to-business") o porre una domanda ("come potrebbe AI influenzare il settore dei pagamenti B2B?”) e il modello del linguaggio esteso restituirà una risposta che spesso può essere estremamente convincente. Lo fa avendo ricevuto in pasto milioni di pezzi di dati (articoli, libri, post sui social media e così via) e creando sofisticate reti di connessioni tra termini al punto da poter riprodurre qualcosa che assomiglia a ciò che ha visto in precedenza in un articolo sull'intelligenza artificiale nei pagamenti sembra. Poiché non "pensa" in quanto tale e non può condurre ricerche, questi LLM sono inclini a "allucinazioni' in cui producono una risposta che sembra plausibile, ma che va in pezzi al minimo esame.
Nonostante tutti i discorsi su LLM e pagamenti, è difficile vedere cosa offrono questi sistemi che non siano già disponibili tramite ML. La necessità di produrre ampi volumi di testo convincente (ma non del tutto convincente) non è uno dei punti dolenti dell'industria dei pagamenti rispetto all'agevolazione dei pagamenti, ai pagamenti transfrontalieri e alle frodi. È possibile che queste tecnologie portino a progressi nel ML che possono rendere i sistemi esistenti maggiormente in grado di analizzare gli enormi set di dati generati da una società di pagamenti durante la sua attività quotidiana.
Come sempre, l'industria dei pagamenti deve avere una visione realistica sia della tecnologia alla base dell'IA sia di cosa muoverà davvero l'ago per loro. I punti deboli specifici che devono essere affrontati nei pagamenti sono vari e in continua evoluzione, ma stiamo già vedendo come l'IA può migliorare i risultati per le società di pagamenti.
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