La industria del combustible está en constante evolución, impulsada por nuevas tecnologías y cambios de comportamiento del consumidor. Mientras que los vehículos eléctricos marcan un cambio fundamental en el consumo de energía, los desafíos inmediatos y las oportunidades de operaciones laborales y los sistemas de pago continúan evolucionando. La IA generativa (Genai) surge en este entorno dinámico como una tecnología que puede mejorar considerablemente la eficiencia, la detección de fraude y la participación del cliente.
Genai ya está haciendo olas en la industria del combustible, en particular en la optimización de los procesos. Hasta ahora, sus capacidades incluyen la generación de documentos, presentaciones y código de computadora, así como para resumir los principales documentos y correos electrónicos. Aunque estas aplicaciones son solo el comienzo, planificamos una eficiencia aún mayor a medida que la tecnología madura y se integra más profundamente.
Aquí es donde entra en juego la IA del Agente, pasando Genai en el nivel superior al permitir la automatización de procesos inteligentes. En lugar de simplemente generar contenido, la IA del Agente puede comprender un problema y determinar el mejor curso de acción. Esta capacidad es perfecta para una amplia gama de tareas operativas de back office. Por ejemplo, imagine a un analista de fraude que investiga una transacción sospechosa. Una IA agente podría analizar varios puntos de datos, como el historial de transacciones, los perfiles del cliente y los datos de ubicación, luego decidir independientemente informar la transacción para el examen humano, bloquearlo o solicitar una verificación adicional del cliente, todo en función de la evaluación de riesgos.
La propagación de Genai no se limita a los usos de empresas legítimas. Los delincuentes también explotan su poder para aumentar las actividades fraudulentas. Ahora usan Genai para crear aplicaciones de tarjetas de combustible para tarjetas de combustible muy realistas, a menudo obteniendo los datos robados necesarios de los mercados ilegales en línea. Las tarjetas fraudulentas resultantes pueden causar daños financieros sustanciales cuando se aprueban estas solicitudes falsificadas. Además, estos estafadores son expertos en fraude de tarjetas de combustible, lo que les permite explotar las tarjetas para un valor máximo durante períodos prolongados, a menudo sin detección inmediata, lo que degenera considerablemente el problema general.
En respuesta a esta creciente amenaza, las herramientas de detección de fraude están incorporando cada vez más las capacidades de Genai para fortalecer sus defensas. Las nuevas características centradas en el Genai permiten una detección y detección de fraude avanzado, ayudando a identificar actividades sospechosas antes. Genai es particularmente bueno para procesar datos secuenciales e identificar diferencias sutiles entre modelos legítimos y fraudulentos, lo que a menudo conduce a una identificación mucho más temprana de transacciones fraudulentas que los métodos analíticos anteriores. Además, el desarrollo de la IA agente tiene el potencial de cambiar la forma en que construimos sistemas de fraude, adaptando permanentemente a las nuevas tendencias de fraude, que requiere intervención humana o retroalimentación mínima, como información de los equipos de gestión de fraude durante los exámenes de casos. Esta capacidad de aprender y adaptarse es crucial en un entorno donde las tácticas de fraude evolucionan constantemente.
Si bien las garantías tecnológicas sofisticadas son esenciales para reducir los ciberdeches, los elementos humanos a menudo son vulnerables. Los estafadores son conscientes de esto y han capitalizado el uso de Genai para crear correos electrónicos de phishing muy convincentes. Estas comunicaciones están diseñadas para alentar al personal a hacer clic en enlaces maliciosos, abrir archivos dañinos o incluso transferir fondos directamente. Pronto, los escáneres de emanum con sede en Genai deberían atenuar esta amenaza. Estos sistemas analizarán el contenido de los correos electrónicos y, lo harán referencia a las comunicaciones pasadas del supuesto remitente, determinarán la probabilidad de que el mensaje sea auténtico. Por ejemplo, si hay un aumento en los intentos de phishing que hacen que la identidad de la alta gerencia, un escáner de mensajes podría comparar el mensaje actual con todos los correos electrónicos anteriores de esta persona, proporcionando un puntaje de probabilidad con respecto a su legitimidad.
Más allá de las preocupaciones inmediatas del fraude, la transición progresiva a los vehículos eléctricos conduce a un cambio fundamental en el funcionamiento de las ventajas. A medida que los vehículos de motor de combustión interna se vuelven menos comunes, las ventajas se adaptan al tiempo permanente de residencia más largo asociado con la carga EV. Este cambio estimula la integración de servicios adicionales, transformando el pronóstico en destinos versátiles. Genai está a punto de convertirse en una tecnología básica para la implementación estratégica y la gestión continua de los ecosistemas modernos. Su potencia analítica arrojará decisiones de luz, desde optimizar la colocación de productos en áreas minoristas hasta determinar el tipo ideal y el número de instalaciones adicionales necesarias para varias obsequios, según el tráfico de peatones y la ubicación geográfica.
El creciente número de clientes en el sitio, en particular durante los períodos de carga ocupados, crea nuevos desafíos operativos. Una preocupación importante es la congestión de los puntos de carga EV, lo que puede conducir a la frustración de los clientes y a una posible pérdida de actividad si toda la infraestructura de carga está ocupada. Genai puede monitorear constantemente los datos de tráfico del sitio, lo que permite una gestión operativa más eficiente. Esto incluye la adaptación dinámica de los niveles de dotación para que coincida con la demanda. Cuando se integran en las plataformas de tarjetas de combustible, esto se puede mejorar aún más gracias a las ofertas personalizadas en tiempo real entregadas directamente a los conductores. Aprovechando los datos telemáticos del vehículo, la plataforma de la tarjeta de combustible puede determinar la ubicación actual de un vehículo y anticipar su ruta planificada y los niveles de combustible o energía restantes. Esto permite actualizaciones automatizadas con incentivos específicos, alentando a los conductores a detenerse en sitios específicos a través de combustible hecho a medida o promociones específicas, mejorando así la eficiencia operativa general de la red de suposición.
Los propios operadores de tarjetas de combustible se benefician considerablemente del progreso del Genai. Genai puede proporcionar advertencias tempranas en la posible Unrubscripción para los clientes, defectos de pago o cambios para rivalizar a los proveedores de tarjetas de combustible analizando los modelos regulares de suministros de clientes y tarjetas. Esta capacidad predictiva permite a los operadores intervenir de manera proactiva, por ejemplo, emitiendo ofertas personalizadas diseñadas para promover la lealtad y el uso continuo de los clientes. Además, el comportamiento del cliente se puede monitorear con mayor frecuencia para garantizar que cada cliente reciba el plan de reducción más apropiado para su perfil de uso. Este nivel granular de participación del cliente, informado por Genai, puede contribuir a la lealtad más profunda de los clientes y a las relaciones comerciales respaldadas dentro del ecosistema que evoluciona con combustible y pagos.
La IA generativa (Genai) ya estimula la eficiencia, y está lista para integrarse en casi todas las áreas comerciales en los próximos años, alimentando un crecimiento significativo. El futuro de esta tecnología es emocionante y disruptivo a medida que avanza. Una certeza es que Genai permitirá a las empresas responder más rápidamente a las tendencias de la evolución y mejorar considerablemente las operaciones de fondo, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente y la expansión de las empresas.