O mundo está repleto de notícias e artigos sobre inteligência artificial (IA), e o setor de pagamentos não é exceção. Recentemente, soubemos que a Mastercard lançou um
Ferramenta de IA para detectar golpes de pagamento em tempo real,
Banco dos EUA está usando IA no gerenciamento de viagens de negócios, e as conferências são
cheio de conversas sobre um futuro de IA.
Um ano antes, a imprensa financeira teve um período de exuberância semelhante em torno de NFTs e Web3,
mas a IA tirou o vento de suas velas. Há uma interpretação fácil, e provavelmente não totalmente errada, que muitos extraíram aqui: na ausência de grandes mudanças estruturais para melhorar as finanças (ou mesmo a economia de forma mais ampla), as empresas estão comprando modismos em vez de pensar a longo prazo. Isso não é totalmente errado nem certo. O que é necessário, como sempre, é uma visão diferenciada dos fenômenos da IA no setor bancário que leve em consideração seu potencial e, ao mesmo tempo, descarte o 'hype'.
O que é IA?
A questão do que constitui a inteligência está muito além do escopo do que estou explorando aqui – e pode ser uma das questões filosóficas mais importantes que existem. Podemos dar uma definição rápida de IA como qualquer coisa que se assemelhe ao pensamento de um ser humano – portanto, os sistemas que tomam decisões sobre limites para solicitantes de empréstimos podem ser definidos como artificialmente inteligentes. Eles fazem o que antes seria feito por um ser humano com uma lista de verificação e muitas vezes seus próprios sentimentos sobre se um candidato é o tipo "certo" de pessoa.
Esse tipo de AI é funcionalmente um fluxograma - se o requerente tiver uma pontuação de crédito acima de um determinado limite, vá para a pergunta três, se estiver abaixo, vá para a pergunta três. Esses fluxogramas podem ser incrivelmente complexos, mas ainda são uma réplica de algo que pode ser feito com papel e caneta. A onda mais recente de IA, entretanto, faz algo diferente. O aprendizado de máquina (ML) permite que esses sistemas semelhantes a fluxogramas se ajustem para otimizar melhor a obtenção de determinados resultados. Por exemplo, o sistema de ML de uma empresa de empréstimo pode examinar os dados sobre as taxas de pagamento de clientes com diferentes pontuações de crédito e descobrir que os clientes com pontuação 600 são tão capazes de pagar seus empréstimos quanto aqueles com pontuação 700. não há necessidade de cobrar taxas de juros mais altas. Os termos mais brandos atrairão mais clientes, aumentando a lucratividade do negócio. Isso pode ser algo que um humano poderia fazer, mas eles fariam muito mais devagar. Claro, nem todos os sistemas de ML são criados iguais e pode haver complexidades que um computador não pode levar em consideração, então poucas empresas dariam liberdade aos seus sistemas de IA para fazer quaisquer mudanças que eles decidissem ser corretas, mas eles são adequados para fazer pequenos ajustes nos sistemas que resultam em alguns pontos percentuais de lucro extra. Essencialmente, AI e ML são tão bons quanto o humano por trás disso, mas certamente exige muito trabalho pesado das mãos do humano.
AI em pagamentos
Nos pagamentos, o ML tem aplicações semelhantes. A pesquisa mostra que
55% das empresas ainda têm faturas devidas de 2022 em maio de 2023. Existem muitas razões para isso, entre elas o aumento do custo de vida e os preços da eletricidade, mas a grande quantidade de burocracia em torno dos pagamentos é um grande problema.
Os pagamentos B2B no Reino Unido são os mais rápidos da Europa e estão ficando mais rápidos, mas ainda na média
23 dias da fatura ao pagamento. Compare isso com os pagamentos B2C, em que o dinheiro normalmente é transferido instantaneamente de conta para conta ou de cliente para empresa. Os pagamentos B2B do 'primeiro dia' são o santo graal, mas nem sempre são uma opção por motivos legais e de conformidade - a IA pode identificar quando is uma opção e, portanto, quando o pagamento instantâneo pode ser oferecido.
O ponto de partida de qualquer pagamento deve ser garantir que a pessoa que está pagando ou recebendo o pagamento seja quem diz ser e tenha passado por cheques KYC e AML. Todo esse processo é uma carga de trabalho torturante e demorada devido ao grande volume de documentos a serem examinados. Felizmente, as ferramentas de IA e ML não se importam em vasculhar resmas de papel ou documentação digitalizada. Com processamento de linguagem natural, AI e ML podem ler documentos rapidamente, verificar se são falsos ou genuínos e fazer referência cruzada com outras fontes para verificar a autenticidade.
Com uma integração muito mais rápida e eficiente, os clientes podem abrir contas em apenas alguns minutos, começar a fazer transações imediatamente, e as instituições se beneficiam do conhecimento de que estão em total conformidade com os regulamentos AML e KYC.
No caso de pagamentos mais complexos, a IA pode identificar atalhos e economia de eficiência ou automatizar as tarefas mais comuns. A capacidade da IA de processar grandes conjuntos de dados e comparar uma infinidade de variáveis em tempo real é um divisor de águas. Ele pode facilitar o processamento direto de pagamentos, com decisões muito mais precisas e roteamento e distribuição inteligentes de transações de pagamento para melhorar a autorização e a liquidação. Por exemplo, a IA pode ajudar um provedor de pagamento a decidir se uma transação específica precisa passar pela autenticação de dois fatores.
A reconciliação de pagamentos com tecnologia de IA pode combinar automaticamente pagamentos recebidos com faturas pendentes, reduzindo a necessidade de intervenção humana e acelerando os tempos de reconciliação. Esperamos que isso leve a alguns dos
£ 50 bilhões ou mais em pagamentos atrasados devidos a empresas do Reino Unido sendo reduzido.
O que vem a seguir para IA em pagamentos?
Você já deve ter notado que estamos falando de sistemas de IA em pagamentos e finanças no tempo presente. Isso ocorre porque eles estão presentes no setor financeiro há anos – décadas em alguns casos. Quando a IA está sendo mencionada hoje, geralmente é em referência a novas inovações no campo, ou seja, grandes modelos de linguagem (geralmente referidos como ChatGPT, embora esta seja uma das muitas empresas que trabalham no campo).
Você provavelmente estará ciente dos recursos desses sistemas já em uso: um usuário pode dar um prompt à IA ('escreva três postagens de mídia social sobre IA em pagamentos business-to-business') ou fazer uma pergunta (“como a IA pode afetam o setor de pagamentos B2B?”) e o modelo de linguagem ampla retornará uma resposta que geralmente pode ser extremamente convincente. Ele faz isso por ter sido alimentado com milhões de pedaços de dados (artigos, livros, postagens de mídia social e assim por diante) e fazendo redes sofisticadas de conexões entre termos a ponto de poder reproduzir algo que se parece com o que viu anteriormente em um artigo. em AI em pagamentos parece. Porque não é 'pensar' como tal e não pode conduzir pesquisas, esses LLMs são propensos a 'alucinações' em que eles produzem uma resposta que parece plausível, mas que desmorona sob o menor escrutínio.
Apesar de toda a conversa sobre LLMs e pagamentos, é difícil ver o que esses sistemas oferecem que ainda não esteja disponível por meio do ML. A necessidade de produzir grandes volumes de textos convincentes (mas não totalmente convincentes) não é um dos pontos problemáticos do setor de pagamentos em comparação com a facilitação de pagamentos, pagamentos internacionais e fraudes. Pode ser que essas tecnologias levem a avanços em ML que podem tornar os sistemas existentes mais capazes de analisar os enormes conjuntos de dados gerados por uma empresa de pagamentos durante suas atividades diárias.
Como sempre, o setor de pagamentos precisa ter uma visão realista da tecnologia por trás da IA e do que realmente moverá a agulha para eles. Os pontos problemáticos específicos que precisam ser abordados nos pagamentos são variados e estão sempre evoluindo, mas já estamos vendo como a IA pode melhorar os resultados das empresas de pagamentos.
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- BlockOffsets. Modernizando a Propriedade de Compensação Ambiental. Acesse aqui.
- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/24673/can-ai-really-change-the-payments-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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