1. Introdução
Hoje, os pagamentos em tempo real estão sendo revolucionados pela Inteligência Artificial. Esta é uma mudança significativa para melhor, porque as formas anteriores de efetuar pagamentos têm sido cada vez mais problemáticas. A fraude tem sido um problema crescente nos últimos anos, à medida que os métodos atuais de detecção de fraude se concentram em encontrar ameaças conhecidas e identificar tendências relacionadas a dados históricos. Mas o poder da IA pode ser usado não só para identificar fraudes em tempo real antes que aconteçam, mas também para agilizar todo o processo de pagamento; tornando os pagamentos mais rápidos, fáceis e seguros para todos os envolvidos. O recente desenvolvimento do GenAl tem sido um importante catalisador para esta revolução nos pagamentos. Através da utilização desta tecnologia de ponta, foram desenvolvidas soluções capazes de transformar a forma como são processadas as transações em tempo real. Ao compreender os padrões comportamentais e os detalhes intrincados, demasiado complexos para a análise humana, presentes nas transações de pagamento, estas soluções de IA eliminam a necessidade demorada de envolvimento humano para autenticar as transações. A GenAl pode não apenas fornecer proteção contra falsificações e prevenção de fraudes, mas também agilizar o próprio processo de pagamento muito além de tudo o que é atualmente possível usando métodos tradicionais. Esses benefícios são exemplificados em aplicações como a inovação global em pagamentos (GPI) SWIFT, que está em uso desde 2017; uma plataforma para execução de transações em tempo real em mais de 40 países em todo o mundo. Na verdade, com a natureza predominante em tempo real das soluções baseadas na GenAl, combinada com a crescente adoção em massa pelas indústrias e instituições financeiras, a era da revolução dos pagamentos em tempo real parece ser iminente. Conforme será detalhado nas secções seguintes, a integração da IA no panorama dos pagamentos também tem o potencial de melhorar significativamente a experiência pessoal dos consumidores, para além de simplesmente oferecer maior segurança. Com um processo de pagamento totalmente digital de ponta a ponta, a prática de depender de formas físicas de pagamento ou transações — e toda a ineficiência e complicações que elas acarretam — pode se tornar uma coisa do passado. Além disso, ao permitir a verificação e autenticação instantânea das transações, os clientes não precisam esperar que o processamento do pagamento e os sistemas de filas manuais sejam concluídos. Todos os aspectos da gestão de transações na perspectiva do cliente, incluindo decisões de compra, disponibilidade de fundos e recibos digitais, podem ser suportados num ambiente digital contínuo.
1.1. A importância dos pagamentos em tempo real
O mundo moderno tornou-se cada vez mais dependente da gratificação instantânea e, portanto, os dados em tempo real e os métodos de pagamento instantâneos são mais importantes do que nunca. É devido a estas expectativas de dados e pagamentos instantâneos que no Reino Unido, por exemplo, foi concebido um sistema de pagamentos em tempo real. Um tal sistema proporciona um meio de transferência de dinheiro e uma oportunidade para o beneficiário utilizar os fundos recebidos em tempo real, ou seja, imediatamente, após a transferência ter ocorrido. Existem muitos argumentos a favor dos benefícios dos pagamentos em tempo real. Para as empresas, esses sistemas podem permitir que os pagamentos sejam feitos e recebidos com mais facilidade e rapidez, o que pode levar a um melhor fluxo de caixa. As empresas também podem pensar em usar os dados de transações coletados para fornecer serviços mais personalizados aos seus clientes; uma das principais vantagens da rapidez dos pagamentos em tempo real já é a possibilidade de as empresas oferecerem estes serviços melhorados e personalizados. Também permitirá depósitos e pagamentos instantâneos em contas bancárias, o que significa que os clientes se sentirão mais seguros sabendo que os seus fundos podem ser acedidos e as transações concluídas imediatamente. Em última análise, o sistema também facilitará e garantirá uma sociedade sem dinheiro, que tem tanto a vantagem imediata de reduzir os custos envolvidos na produção e guarda de uma moeda nacional como o benefício de maior alcance de tornar mais difícil a acumulação de dinheiro. Graças ao advento da Internet e a um mundo cada vez mais global, a capacidade de negociar digitalmente e os pagamentos transfronteiriços são cada vez mais importantes para empresas e clientes. Ao garantir que os fundos são recebidos quase instantaneamente, os beneficiários poderão tomar decisões mais rápidas e sentir-se seguros na legitimidade da transação.
1.2. Desafios no cenário atual de pagamentos
A pressa em fazer pagamentos em tempo real estava se tornando tecnicamente complexa com o progresso do cenário de pagamentos em tempo real e do reconhecimento em todo o mundo. Os atuais sistemas de pagamento convencionais foram bem concebidos para concluir acordos em dias ou horas. Por outro lado, as melhores capacidades inovadoras de pagamento em tempo real sugeridas, a fim de concluir os pagamentos em segundos ou talvez menos, a compensação em tempo real da marca continua a ser um desafio, o que exige níveis muito elevados de empreendimentos tecnológicos, testando assim o processo de negócios primário, níveis de manutenção, responsabilidade e força empresarial de associação e trabalho para transmitir pagamentos em tempo real. Muitos sistemas de pagamento foram organizados a fim de rastrear os processos de observação do mercado financeiro ou possivelmente desarranjo em mercados distintos, com a intenção de melhor descrever o início numeroso ou oficial para realizar essa forma de pagamento. As apostas práticas que foram articuladas com os sistemas inovadores preconizados, nomeadamente na gestão de riscos e processos, escrutínio e conformidade. A exuberância dos pagamentos e os padrões que precisam ser enfrentados aumentaram os obstáculos na obtenção do ganho de pagamento em tempo real sugerido, que é principalmente liquidado. Os pagamentos em tempo real não devem ser mal interpretados. Para beneficiar dos impulsos tecnológicos modernos, o conceito e o perigo associado devem ser considerados por todos os detentores de risco. Esperavam-se bancos de dados rápidos e avançados para auxiliar no armazenamento e recuperação de informações pertinentes aos pagamentos. Foi necessário um plano de mudança escrupuloso nas alterações do sistema de pagamentos. Método de transferência para qualquer tipo de organização financeira maior que fosse simplificado e que talvez não fosse viável para qualquer esforço de modernização, o mecanismo foi sugerido e alterado na apresentação, onde os pagamentos podem ser redirecionados ou contornar determinada medida operativa. Iniciar uma aprovação ativa em que serão examinados os atrasos, o que colocar e diminuir no modo real de operação. Há uma confusão que pode ser o conhecimento das mudanças no sistema de pagamento atual quando a seleção consequente e caprichosa da clientela é colocada em jogo. Os clientes não têm meios de impedir pagamentos, uma vez que as regras e os procedimentos são alinhados com a prática antecipada, para que o tecnólogo deseje poder segui-los. Pode-se ressaltar para o futuro que o operador real pode ser considerado quase idêntico a qualquer outro melhor modo de executar um pagamento. O mecanismo e o campo da arte de aperfeiçoamento que foram vantajosamente envolvidos podem ser descritos, mas foram feitos nesta cinco dispensações. A tecnologia avança rapidamente, assim como os desafios de aplicá-la. A tecnologia que uma geração agora aceita como o padrão moderno, hábil e melhor sugerido será compelida a fugir devido à sua partida no futuro.
2. Compreendendo a GenAI
À medida que começamos a revolucionar as nossas tarefas para fazer uso de tecnologias avançadas, é importante compreendermos como essas tecnologias funcionam. Neste segmento da série, vamos nos aprofundar no GenAI e em como seu usuário no processamento de pagamentos baseado em portal em tempo real pode revolucionar nossos métodos. Acho que a melhor maneira de descrever o GenAI por si só seria como uma coleção de tecnologias que são utilizadas entre si para analisar e compreender o mundo, em tempo real. Este conceito da capacidade da tecnologia não apenas de coletar e processar dados separadamente, mas de estar continuamente atualizado e ciente dos dados com os quais está trabalhando em conjunto, devido ao julgamento humano, é conhecido como inteligência artificial geral. A inteligência artificial geral, ou mesmo AGI, refere-se a uma ampla inteligência de máquina que, em teoria, pode permitir uma capacidade cognitiva muito além do escopo potencial da atual tecnologia de IA. AGI é bastante vanguardista no campo de pesquisa de IA e também não é tão difundido em aplicações do mundo real. Ops, este não. AGI tem a capacidade de possuir e compreender funcionalidades significativamente mais avançadas em tecnologias, devido ao seu potencial de liberdade de pensamento e consciência combinado com a chamada “capacidade de aprendizagem”.
2.1. O que é GenAI?
GenAI é uma forma de inteligência artificial projetada para processar dados em alta velocidade, aprender com dados históricos e interações do usuário em tempo real e tomar decisões com base nessas informações. A estrutura do GenAl é baseada em redes neurais – algoritmos capazes de detectar e processar padrões em grandes conjuntos de dados. Estas redes são projetadas para imitar a forma como o sistema nervoso humano processa informações: cada nó individual está conectado a muitos outros, e cada uma dessas conexões tem a capacidade de alterar a força do sinal que está sendo passado de um nó para o próximo por um nó. certo grau. Ao usar camadas de nós interconectados e passar as entradas pela primeira camada, depois pelas camadas intermediárias de processamento de dados e, finalmente, pela camada de saída, as redes neurais podem processar dados de maneiras complexas, identificar tendências e padrões e tomar “decisões” com base no saídas da rede. GenAI usa uma forma de rede neural conhecida como rede de aprendizado profundo. Esses tipos de algoritmos podem processar dados de forma muito eficiente e são a tecnologia subjacente à revolução da IA que estamos vivenciando atualmente. Ao utilizar sistemas avançados como a estrutura GenAI, o mundo dos pagamentos em tempo real pode superar muitos dos problemas tradicionais que têm restringido as capacidades e eficácia globais. Com a introdução de tecnologias de pagamentos mais avançadas, eliminando a necessidade ou a dependência destes intermediários, os pagamentos podem ocorrer apenas entre o remetente e o destinatário, num processo conhecido como liquidação de pagamentos peer-to-peer (P2P). Tais liquidações são muito procuradas no setor de pagamentos, pois oferecem tempos de processamento extremamente baixos: na maioria dos casos, um pagamento pode ser iniciado e concluído em poucos segundos. Esta capacidade transformadora em direção a pagamentos em tempo real é exatamente como a GenAI pode começar a revolucionar a forma como os pagamentos são feitos e gerenciados.
2.2. Como GenAI pode transformar pagamentos em tempo real
A principal forma pela qual a GenAI pode transformar os pagamentos em tempo real é fornecendo mais informações e maior análise preditiva que poderia revolucionar o processo de prevenção de fraudes. Os pagamentos em tempo real e, mais particularmente, a sua implementação no Reino Unido têm-se centrado no pagamento “push”. Esta é uma transferência de crédito de uma conta para outra, onde a movimentação de dinheiro é iniciada pelo pagador. Os benefícios de tal sistema são claros, sendo a rapidez das transações a principal vantagem tanto para as empresas como para os consumidores. No entanto, como acontece com qualquer transação financeira, há quem procure explorar o sistema e a tecnologia de pagamentos roubando dinheiro através de atividades fraudulentas. Predominantemente, as medidas de prevenção à fraude com pagamentos em tempo real concentraram-se na pessoa que efetua o pagamento, conhecida como “beneficiário”. São essas informações que são utilizadas no processo de tomada de decisão para verificações de fraude. Embora significativa no momento da transação, especialmente do ponto de vista da prevenção de fraudes, ao aproveitar a GenAI para processar os dados adicionais que são disponibilizados para solicitações de consentimento de serviços de fraude e para fornecer uma análise detalhada dos dados, essa mesma noção de consentimentos por parte de o beneficiário pode mudar. Em outras palavras, a GenAI em pagamentos em tempo real pode utilizar os dados extras e tornar a prevenção de fraudes mais eficaz, fornecendo-lhes o poder e a capacidade de dificultar o uso da transação pelos fraudadores. É fácil ver como o aproveitamento da GenAI para fornecer o serviço e as capacidades de dados detalhados do beneficiário poderia dar margem de manobra à indústria de pagamentos do Reino Unido para se afastar deste elemento de prevenção de fraudes. O serviço poderia solicitar dados detalhados na prestação de serviços de prevenção de fraude – algo que não está previsto nos actuais sistemas de pagamento. Usar a GenAI para analisar os dados poderia permitir fazê-lo de forma mais eficaz e tornar o fornecimento de consentimento por parte do beneficiário menos importante e possivelmente obsoleto. As implicações regulatórias da supervisão dos serviços de prevenção de fraudes e dos direitos do cliente são algo que poderia mudar se a indústria utilizasse os avanços que foram feitos com GenAI para pagamentos em tempo real. Dado que os dados mais recentes podem ser processados instantaneamente pela GenAI, um pedido para que estes possam ser utilizados e a validação das verificações de fraude por parte do ordenante poderia mudar o foco no consentimento de pagamento e na prevenção de fraudes. Estes são tempos emocionantes e quem sabe onde a tecnologia nos levará a seguir. Porém, as capacidades do GenAI são tais que tem o potencial de revolucionar verdadeiramente os pagamentos em tempo real.
2.3. Benefícios da implementação de GenAI em sistemas de pagamento
E como a maioria dos clientes continua optando pelas carteiras móveis em vez dos métodos de pagamento tradicionais, é fundamental que uma empresa opere com tecnologia de ponta para poder oferecer essas opções de pagamento em tempo real. Os sistemas mais antigos, como os cartões tradicionais, processam uma transação em vários dias e, quando se paga, o dinheiro vai para o comerciante no mínimo no próximo dia útil. Quando um cliente efetua um pagamento, os dados da transação são enviados para um gateway de pagamento envolvido. Esses gateways encaminham as transações para as respectivas associações, depois para o banco emissor e de volta para a associação e depois para o banco adquirente e o comerciante. Cada uma dessas entidades mantém a transação por algum tempo (pagamentos ACH no mesmo dia) antes que o dinheiro finalmente chegue à pessoa pretendida. É por isso que ao final do pagamento o cliente recebe no início uma notificação da transação que é sempre lançada como pendente e no dia seguinte receberá outra notificação de que a transação foi compensada. Tradicionalmente, essas transacções mais antigas eram aceitáveis e, de facto, alguns comerciantes prosperaram no mercado. No entanto, com a introdução de pagamentos em tempo real, testemunhámos um crescimento sem precedentes e o facto de o dinheiro se mover muito mais rápido do que nunca e os benefícios que se podem obter durante as transacções comerciais são enormes. Como tal, já é tempo de os processadores de pagamentos e as empresas de tecnologia financeira começarem a considerar a opção de migrar para uma solução de pagamentos muito eficiente e super acelerada. Isso lhes garante que serão capazes de acompanhar as demandas em rápida evolução dos comerciantes e dos clientes. Com as imensas melhorias que a GenAI pode introduzir nos sistemas de pagamentos, o futuro de uma empresa deste setor seria bastante entusiasmante. Ao aproveitar os benefícios obtidos nos pagamentos em tempo real, muitos produtos e serviços inovadores podem ser introduzidos no mercado. Um exemplo é que imediatamente o cliente realiza uma transação, pode-se enviar-lhe uma notificação sobre um desconto oferecido ou uma sugestão de um produto alternativo muito mais barato e melhor que ele está pagando em alguma outra loja que seja preferível a o comerciante. Além disso, com as transações e os dados dos clientes sendo processados e gerados em tempo real, muitos serviços e soluções analíticas e baseadas em inteligência artificial podem ser oferecidos aos comerciantes, o que, por sua vez, os ajudará a compreender seus clientes de forma eficaz e a adaptar seus esforços de marketing para eficiência.
3. Implementando GenAI em Sistemas de Pagamento em Tempo Real
Ao projetar tecnologia que precisa funcionar em ambientes de infraestrutura crítica, é importante compreender que os padrões de confiabilidade, failover e suporte serão mais elevados do que em muitos outros setores. O padrão de tempo de atividade na infraestrutura de pagamentos em tempo real do Pay.UK é 'quatro noves' – 99.99%. Para alcançar esses tipos de estatísticas de tempo de atividade, todo o serviço foi projetado para ser extremamente resiliente, a ponto de a falha de um data center inteiro não afetar o serviço. A seção 'lngenico Payments'[^lngenico] do serviço Pay.UK aceita e processa transações de pagamento mais rápido. São pagamentos de alto valor e em tempo real; para fins de contexto, em setembro de 2019, no total, mais de £ 646 bilhões foram enviados usando esse método. [^pricefx] Como os consumidores esperam poder fazer esses pagamentos 24 horas por dia, 7 dias por semana, o serviço opera um sistema de 'transição' no qual cada transação é processado agora mesmo ou armazenado temporariamente até um momento em que o processamento possa continuar – por exemplo, durante a manutenção. O sistema que foi desenvolvido para aceitar solicitações e então determinar qual das duas opções disponíveis (processar agora ou processar mais tarde) é usada é uma aplicação C++. Como tal, o processo de configuração de integração e implantação contínua (Cl/CD) para este projeto será um pouco diferente das etapas que precisávamos realizar ao examinar outros projetos escritos em linguagens como Python ou JavaScript. No entanto, o método de desenvolvimento de software, onde os desenvolvedores mesclam suas alterações de código em um branch master central sempre que necessário, é universal. Mas para projetos Cl/CD como este, onde executaremos compilações e testes diferentes automaticamente, é mais importante garantir que o branch principal esteja sempre em um estado íntegro após qualquer alteração. O Jenkins Continuous Integration (Cl) Build Monitor mantém um registro atualizado dos resultados de cada etapa do processo de construção e implantação de software, além de fornecer informações sobre quem executou cada etapa e quando o trabalho foi realizado. Isto não só permite a rápida identificação e retificação de problemas que possam ocorrer; mas também fornece informações úteis de auditoria. Mas é importante observar que o Jenkins não está configurado imediatamente para fazer upload imediatamente para um servidor remoto usando o método 'publicação na web' assim que a construção do Jenkins Cl for bem-sucedida. Durante nosso processo de configuração, precisaremos alimentar informações sobre nossa máquina de destino no Jenkins e no Visual Studio para permitir a publicação automatizada.
3.1. Principais considerações para integração
Desde a definição do escopo e planejamento do projeto até a integração e implantação, é fundamental ter um entendimento completo das várias considerações de implementação e requisitos técnicos necessários para implementar o GenAI com sucesso. No contexto de um sistema de pagamentos em tempo real, muitos destes factores assumem importância acrescida. A seguir, discutiremos algumas considerações importantes que você precisará levar em consideração durante todo o ciclo de vida da implementação. Primeiro, o desempenho da solução é absolutamente crítico. Os benchmarks do setor para sistemas de pagamento em tempo real exigem que os tempos de processamento de pagamentos não excedam um determinado limite. Por exemplo, no Reino Unido, o padrão da indústria para um “Pagamento Mais Rápido”, que é o serviço de pagamento interbancário quase em tempo real, é processar 95% dos pagamentos em 15 segundos. Portanto, será necessário considerar atentamente os impactos no desempenho e na latência da integração da GenAI com a arquitetura de pagamento existente. Crucialmente, essas considerações não serão relevantes apenas no estágio inicial de “entrada em operação” da AWS, mas durante toda a vida do serviço. O desenvolvimento de software moderno enfatiza a importância dos processos de desenvolvimento iterativos, como sprints 'time-box' em metodologias 'ágeis'. Como tal, será importante garantir que a GenAI em pagamentos em tempo real – White Paper, capacidades contínuas de monitorização de desempenho e registo estão em vigor para todos os diferentes ambientes – desde o desenvolvimento até à produção. A maioria dos profissionais técnicos está cada vez mais consciente da necessidade de melhores práticas robustas de segurança cibernética. À medida que o ritmo dos ataques cibernéticos continua a crescer e as fraudes nos pagamentos se tornam cada vez mais frequentes e sofisticadas, garantir a segurança e a resiliência de um sistema de pagamentos é uma prioridade máxima para a indústria. Dada a natureza crítica dos sistemas de pagamento em tempo real, é provável que a futura disseminação de soluções de IA seja alvo de um exame minucioso por parte dos reguladores e auditores em todo o mundo. Padrões modernos de conformidade específicos do setor, como o 'Padrão de segurança de dados da indústria de cartões de pagamento' e o 'ISO/IEC 27001' para gerenciamento de segurança da informação procuram abordar esse ponto, colocando ênfase significativa na necessidade de proteger esses dados pessoais confidenciais durante todo o pagamento. vida útil. Sempre consulte sua equipe de consultoria de confiança. Cada sistema de pagamento em tempo real é verdadeiramente único – os ambientes serão diferentes não apenas em termos de escala, mas também em termos das nuances criadas pelas tecnologias existentes, da integração com terceiros e do legado de escolhas históricas de design. Isso pode produzir complexidades imprevistas e desafios interconectados em qualquer estágio do ciclo de vida de implementação, ou mesmo em todos, à medida que você trabalha para implantar GenAI com sucesso no serviço. É muito importante garantir que você mantenha esse relacionamento durante toda a entrega do projeto e conte com o conhecimento e a experiência que os especialistas escolhidos podem oferecer.
3.2. Superando desafios de implementação
O confronto inicial com a arquitectura do sistema de pagamentos existente consiste em identificar como funcionam os tipos de mensagens de pagamento relevantes e os esquemas de identificação associados ao sistema, e como o sistema pode ser feito para responder de uma forma que cumpra os requisitos da Directiva Serviços de Pagamento e da Directiva Regras, conforme referenciado na Diretiva e nas Orientações da EBA. Embora o objetivo final possa ser fazer com que o sistema faça alguma coisa ao receber uma mensagem de pagamento, muitas vezes pode ser útil trabalhar a partir dos dados reais que podem ser vistos na mensagem, através do fluxo necessário de mensagens e sequências exigidas para iniciar o pagamento e depois a resposta do sistema. Ao dividir o processo em etapas e diferenciar entre a origem dos dados e qualquer entrada necessária do usuário, pode ajudar a identificar qual tecnologia ou campo de dados está operando em cada estágio e como a saída dos fluxos de mensagens anteriores pode levar a processos posteriores. Na verdade, alguns operadores de serviços de pagamento já conceberam um sistema de pagamento e incorporaram nos seus formulários de candidatura e inscrição compromissos e consentimentos dos clientes para determinados métodos de pagamento, geralmente com referência ao tipo de estratégia de autenticação do pagador que pode ser utilizada. No entanto, do ponto de vista das regras relevantes dos sistemas de transferência de créditos e de débito directo, é necessário garantir que o sistema e o seu funcionamento na prática podem efectivamente cumprir quer as instruções do ordenante, quer os mandatos emitidos pelo ordenante no que diz respeito a um sistema de débito directo. . Somente quando a operação do sistema de pagamentos existente for totalmente compreendida o trabalho de desenvolvimento poderá começar a adaptar o sistema para fornecer novas capacidades e fornecer o nível de conectividade segura que uma interface tecnológica recém-introduzida precisa para fornecer todas as proteções exigidas pelos Serviços de Pagamentos. Diretiva e as Orientações da EBA.
3.3. Melhores práticas para implantação bem-sucedida
Então – como você pode configurar melhor sua plataforma de pagamento em tempo real GenAI para ter sucesso? Como diz o resumo informativo, e como fica ainda mais claro a partir da pesquisa e análise aprofundadas que li, a abordagem tecnológica certa não significa nada sem os ajustes certos. As “melhores práticas” são exatamente isso: não soluções ou atalhos, mas apenas o que está escrito na lata. São técnicas e estratégias padrão do setor, desenvolvidas por meio da observação do mercado e, muitas vezes, de esforço estudioso, que os profissionais utilizarão de maneira ideal em uma determinada configuração tecnológica ou organizacional. Mantendo o tema maduro de uma infra-estrutura em modernização, mas utilizando métodos testados, não é por acaso que o resumo lista três exemplos comprovados de melhores práticas potenciais (ou, pelo menos, conselhos iniciais para desenvolvimento posterior no estudo): identificação do melhor ambiente, – Leia a última atualização e gerenciamento contínuo. No resumo da minha pesquisa, por exemplo, menciono a conformidade com as diferenças dialetais, a fim de maximizar os hábitos de escuta em sistemas de transação baseados em voz. Esta é uma forma muito clara de identificar em torno de quem a GenAI deve ser construída e onde é melhor implantá-la nos sistemas de pagamento: em suma, que tipo de ambiente ela acompanha. A IDG – uma empresa internacional de consultoria e inteligência de mercado – sugere que mesmo no meio de uma crise e da adoção generalizada de sistemas de pagamento em tempo real, como a Covid-19, continua a haver e provavelmente haverá uma necessidade crescente de sistemas digitais maduros. soluções.
3.4. Estudos de caso: exemplos reais de GenAI em ação
Para mostrar alguns dos benefícios reais que o GenAI pode oferecer aos sistemas de pagamento em tempo real, vários casos de uso foram compilados aqui. Estes variam em termos de qual dos três grandes tipos de pagamento em tempo real uma determinada instância se enquadra (P2P, P2B ou B2B) e também ilustram as muitas áreas diferentes do processo de pagamento que a GenAI pode agilizar ou otimizar. Ao compreender as lições que podem ser aprendidas com estes exemplos, os prestadores de serviços de pagamento e os bancos não só apreciarão que a sua indústria está a ser revolucionada, mas também aprenderão como podem eles próprios tirar partido da GenAI. Isto é crucial; já que a implementação de uma nova infra-estrutura é, em última análise, apenas um passo numa longa jornada de progresso e evolução. Quanto melhor todas as partes puderem trabalhar em conjunto para consolidar e propagar a aprendizagem, mais rapidamente os benefícios da GenAI serão sentidos por qualquer indivíduo ou organização. Então, sem mais delongas, vamos aos estudos de caso!
4. O futuro dos pagamentos em tempo real com GenAI
Os pagamentos em tempo real ocorrem 24 horas por dia, 7 dias por semana e durante todo o ano, sem qualquer interrupção. Sendo alimentado pela GenAI, o futuro dos pagamentos em tempo real testemunhará pagamentos baseados em incentivos para recursos como eletricidade e água. Por exemplo, os pagamentos de electricidade em tempo real significarão uma melhor gestão da electricidade porque os incentivos financeiros associados à GenAI modificarão os comportamentos dos consumidores. Ao promover a eficiência energética à escala populacional e a resposta à procura, a GenAI e o tempo real fornecerão meios para reduzir as emissões de gases com efeito de estufa e a poluição global no ambiente. Mais ainda, em paralelo com o desenvolvimento da Internet das Coisas e das Cidades Inteligentes. Estas cidades terão a capacidade de utilizar tecnologia de gestão de água em tempo real para detectar e localizar fugas de água e conservar o abastecimento de água. O GenAI criará incentivos financeiros para que os consumidores nas cidades inteligentes utilizem a água de forma mais eficiente. A GenAI pode acumular dados hídricos enormes e complicados e, ao analisá-los em tempo real, as autoridades da cidade inteligente podem responder imediatamente às mudanças nos comportamentos hídricos. O poder da GenAI criará uma melhor qualidade de vida nas futuras cidades inteligentes. Ao promover a eficiência energética à escala populacional e a resposta à procura, a GenAI e o tempo real fornecerão meios para reduzir as emissões de gases com efeito de estufa e a poluição global no ambiente. Mais ainda, em paralelo com o desenvolvimento da Internet das Coisas e das Cidades Inteligentes. Estas cidades terão a capacidade de utilizar tecnologia de gestão de água em tempo real para detectar e localizar fugas de água e conservar o abastecimento de água. GenAI fornecerá muito poder preditivo na gestão da água. Ao analisar e interpretar o consumo de água em tempo real, os eletrodomésticos, como máquinas de lavar roupa e máquinas de lavar louça, podem ser desenvolvidos e instalados com base em quando a água é mais necessária e em que volumes. GenAI em tempo real trará desenvolvimentos revolucionários na forma de abastecimento de água e resolverá problemas de custos, bem como gestão de infraestrutura na indústria da água. O futuro dos pagamentos em tempo real com GenAI usando essas tecnologias e revoluções de última geração é brilhante. Através da pesquisa de mercado e da análise de dados administrativos, pode ser concretizado todo o potencial para os consumidores desfrutarem de produtos financeiros personalizados e bem situados em tempo real para as famílias. Os benefícios indubitáveis para os reguladores, a economia e os consumidores ao adotarem a GenAI nos pagamentos em tempo real proporcionarão incentivos a longo prazo para soluções e desenvolvimentos inovadores na indústria de pagamentos.
4.1. Tendências e oportunidades emergentes
Agora, em comparação com os serviços mais tradicionais, os grandes sistemas de pagamentos em tempo real oferecem serviços de transferência utilizando uma abordagem diferente. A chave é fornecer serviços bancários sob demanda para que os clientes tenham um serviço melhor e mais abrangente, cada vez mais intuitivo e, o mais importante, disponível quando necessário. É essa priorização do atendimento ao cliente e do setor financeiro em tempo real que abriu as portas para muitos métodos de pagamento mais modernos. Por exemplo, devido ao sucesso das plataformas de pagamento em tempo real e ao serviço disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, novos Provedores de Serviços de Pagamento (PSPs) emergentes ocuparam o mercado, como o ShieldPay. Ao garantir que todas as transações sejam seguras e verificadas através do serviço de retenção e liberação de fundos, é oferecida proteção adequada tanto para a conta bancária quanto para o dinheiro durante o processo de compra e venda. Isto dá aos clientes mais razões para considerarem a utilização de pagamentos em tempo real para todo e qualquer tipo de transacção – algo que servirá apenas para fortalecer os mercados emergentes. Além disso, a introdução e o sucesso do Apple Pay destacam ainda mais como os pagamentos baseados em dispositivos móveis dependeram do impulso dos sistemas de pagamentos em tempo real e, por sua vez, ajudaram a fortalecer este ciclo de desenvolvimento e utilização. Com a anexação de um cartão de débito válido à Apple Wallet, os usuários podem realizar transações instantaneamente com seus celulares, pois qualquer pagamento será confirmado e processado através do sistema de pagamento em tempo real. Além de acrescentar uma dimensão extra à adequação das transações de pagamento em tempo real, é indicativo da adaptabilidade que se apresenta nos tempos atuais quando se consideram pagamentos em tempo real.
4.2. Impacto potencial nas instituições financeiras e nos consumidores
Por exemplo, ao tomar decisões de crédito, os financiadores podem ter de considerar as taxas de precisão preditiva da IA nos cálculos. Isso ocorre porque, embora os indivíduos possam tentar ocultar recursos e responsabilidades, os cálculos de aprendizado de máquina podem detectar e mapear esses recursos com grande precisão. Mostra que a IA tem potencial para facilitar e melhorar o procedimento de concessão de crédito. Além disso, os processos de crédito provavelmente serão mais rápidos e económicos. Isto significa que, com o tempo, mais consumidores poderão optar por aproveitar a IA, fornecendo acesso às suas vidas digitais para facilitar a credibilidade e as avaliações de risco. Consequentemente, é possível que os sistemas de pontuação de crédito baseados na capacidade de uma pessoa tomar uma decisão financeira específica possam começar a dar lugar a sistemas que dependem exclusivamente de dados de comportamento do consumidor. Além disso, a indústria do crédito poderá começar a assistir a uma transição das estatísticas de pura probabilidade para sistemas complexos que envolvam a fusão de parâmetros de comportamento e diferentes modelos de computação – como visto com a IA. Isto poderia, em última análise, simplificar o custo, o tempo e a burocracia envolvidos na indústria de crédito convencional, no sentido em que os actuais sistemas aceites de notações de crédito se tornarão menos dependentes. As implicações da adoção da IA no setor do crédito são substanciais não apenas para a própria indústria, mas também para o consumidor e para a legislação. A introdução e utilização de máquinas de concessão de crédito de IA poderão complicar a questão sobre quem deve ser responsável - e, consequentemente, responsável - em circunstâncias em que um empréstimo é concedido incorretamente e, como resultado, algumas partes sofrem perdas. Isto é particularmente crucial nos casos em que a decisão de concessão de crédito foi tomada exclusivamente pelo algoritmo e sem qualquer tipo de intervenção humana. A questão da obrigação legal e da responsabilidade jurídica ainda não foi abordada de frente na análise jurídica atual. No entanto, a lógica e o princípio abrangentes de qualquer responsabilidade que recaia sobre o fornecedor de crédito, empregador ou fabricante giram em torno das circunstâncias envolventes de cada instância individual, cuja análise em geral aborda a compreensão do significado essencial da contribuição humana quando a tecnologia é em operação. Isto é consistente com as leis do Reino Unido, que exigem total transparência no funcionamento da IA e na sua capacidade de “afectar” os consumidores – por exemplo, na concessão de crédito. Pode-se prever que tais leis exigirão ainda que a IA “forneça uma explicação” em relação à sua decisão. No entanto, tal exigência provavelmente não será viável e possivelmente até paradoxal, dadas as tecnologias atuais no verdadeiro sentido dos termos. Mas, idealmente, a IA tem um potencial transformador para aumentar e refinar as decisões tomadas no setor, desde a deteção de fraudes, avaliação e validação de reclamações até ao escrutínio da legitimidade dos dados pessoais e de saúde.
4.3. Recomendações para adotar GenAI na indústria de pagamentos
Apesar do elevado potencial e das oportunidades que tanto a IA como a GenAI oferecem ao espaço de pagamentos – sistemas mais rápidos, em tempo real, económicos e inteligentes para combater crimes financeiros – a nossa pesquisa de mercado revelou que a maioria dos profissionais da indústria vêem as aplicações da IA e da GenAI como uma ameaça aos acordos tradicionais e à segurança do emprego. Portanto, neste período de transição de transição para mais IA e GenAI no mercado, é particularmente importante que sejam tomadas medidas ativas para criar um entendimento partilhado e promover um ambiente onde tanto os proponentes da IA como os não proponentes da IA estejam preparados e empenhados em desempenhar um papel positivo e produtivo nos ecossistemas de pagamentos digitais. Em primeiro lugar, as instituições financeiras precisam de reavaliar os seus actuais sistemas e operações, de modo a identificar áreas onde a IA e a GenAI poderiam ser incorporadas. Ao fazer isto, devemos lembrar que o objetivo final estratégico da utilização da IA e da GenAI é agregar valor ao negócio e oferecer produtos e serviços competitivos, e não apenas reformar o que está atualmente em vigor e o que está a funcionar bem. Em segundo lugar, devem ser estabelecidas plataformas de colaboração e partilha de conhecimentos e experiências, geridas e patrocinadas por organismos profissionais para promover a sensibilização e a adoção da IA e da GenAI. Isto poderia ser sob a forma de financiamento de prémios para inovação, nomeação de líderes de pensamento para realizar workshops e fóruns online ou concepção de currículos novos e relevantes para programas de desenvolvimento profissional contínuo. Além disso, é essencial criar uma cultura de mudança interna que abrace a inovação e defenda o uso da IA. Isto poderia ser feito através de programas de formação personalizados para atualizar continuamente os conhecimentos técnicos e de IA. Por último, mas não menos importante, o nosso estudo sugere que, para influenciar coletivamente e promover a transição suave para uma indústria mais preparada para a IA e a GenAI, deve ser adotada uma abordagem de cima para baixo no desenvolvimento de um quadro orientador para solicitar e abordar o feedback coletivo para tais estruturas – de instituições, de fornecedores de tecnologia e também de usuários de soluções empresariais.
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- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25716/revolutionizing-real-time-payments-with-genai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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- Target
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- Dados Técnicos:
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- tecnológica
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- testado
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