La industria de los pagos se define cada vez más por la velocidad, la seguridad y la precisión, y la inteligencia artificial generativa promete transformar todas las facetas de los servicios financieros.
Sin embargo, como Lisa McFarlandVicepresidente ejecutivo y gerente de producto en Pagos de IngoLe dijo a Pymnts la serie “Lo que sigue en pagos: memorando a las compañías de Genai”, si fuera a sentarse con Sam Altman u otros líderes de IA, su mensaje sería claro: la industria de los pagos necesita soluciones más especializadas.
“Hay muchas cosas que tuvimos que desarrollar internamente”, dijo McFarland, centrándose en la brecha entre las herramientas estándar de IA y las necesidades hechas a medida de los jugadores en el espacio de servicios financieros. “Puede tomar herramientas básicas, pero debe trabajar mucho desde el punto de vista de desarrollo y una perspectiva del aprendizaje interno e inteligencia”.
En este contexto, la colaboración entre las empresas generadoras de IA y la industria de los pagos puede ser esencial para lograr oportunidades futuras. McFarland dijo que el mismo Ingo se involucra con los desarrolladores de IA y los proveedores de servicios de terceros para mejorar la capacidad y satisfacer las necesidades específicas.
“Tenemos las manos de una multitud de empresas en los campos donde estamos muy enfocados en el desarrollo y la mejora”, dijo.
Sin embargo, el compromiso proactivo de las compañías de IA también es importante, en particular en el diseño de soluciones que se alinean con los requisitos únicos de los servicios financieros.
Las líneas de primera línea de las solicitudes de IA en pagos
McFarland dijo que el servicio al cliente es una “fruta baja” para la IA, donde las herramientas como los chatbots de respuesta vocal interactiva (IVR) y las indicaciones representativas de servicio al cliente (RSE) mejoran las interacciones y reducen los costos.
“Hemos comenzado cada vez más a usar herramientas basadas en IA en el campo tecnológico”, dijo, y agregó que estas herramientas, en particular en el análisis y la finalización del código, mejoran la productividad para los desarrolladores junior, permitiendo una entrega más rápida y precisa de soluciones de soluciones .
Sin embargo, las ganancias de eficiencia van más allá de las operaciones internas. Las interacciones dinámicas impulsadas por los análisis de tiempo real remodelan las experiencias de los clientes.
“Modificamos dinámicamente una experiencia con un cliente basado en el comportamiento u otro análisis de datos”, dijo McFarland, enfatizando que estas capacidades prometen un futuro en el que las interacciones alimentadas por IA no solo son equivalentes a los servicios humanos, sino que potencialmente superiores, ofreciendo un contexto más alto, más rápido, más rápido. Resoluciones y personalización mejorada.
En el mundo de los pagos de alta seguridad, la gestión de riesgos y el fraude sigue siendo prioridades, así como las oportunidades principales para aplicaciones de IA.
McFarland ha descrito el uso de IA INGO para evaluar y monitorear las transacciones, identificar anomalías y diferenciar entre interacciones legítimas y fraudulentas, afirmando el papel de la IA en el análisis de la ubicación de las transacciones, la calificación de riesgos y la suscripción de que INGO está “cada vez más identificando que cada vez más único único único es único único. significa poder identificar buenas interacciones.
Una de las áreas más prometedoras es la capacidad de la IA para analizar los modelos de comportamiento.
“Hay formas en que los humanos interactúan con aplicaciones … que son diferentes de los actores de fraude”, dijo McFarland.
Al identificar estos tonos, los sistemas de IA pueden aumentar las respuestas dinámicas, una capacidad que es “de intensa” y esencial interés en el ecosistema de pagos, dijo.
El próximo capítulo de IA en pagos
Aunque los beneficios de la IA son obvios, McFarland dijo que un desafío son los datos y la propiedad de los datos. Las herramientas diseñadas para mejorar la eficiencia, como las aplicaciones de notas basadas en notas basadas en AI, a menudo no les faltan requisitos estrictos de protección de datos para los servicios financieros.
Este problema es un obstáculo para una adopción más amplia de la IA, enfatizando la necesidad de que las compañías de IA desarrollen soluciones adaptadas a los requisitos regulatorios y de seguridad específicos de la industria financiera.
“En el espacio de pago y los servicios financieros en general, debe prestar mucha atención a las herramientas que usa y las licencias y la protección de los datos asociados con estas licencias”, dijo McFarland, y agregó que las soluciones de IA los marcos de seguridad para los datos sólidos deben priorizar , garantizar que las instituciones financieras mantengan la propiedad y el control de la información confidencial.
En lugar de soluciones genéricas, las compañías de IA deberían colaborar con los actores de la industria para diseñar modelos que se encuentren en desafíos únicos, como anomalías de transacciones, calificación de riesgo dinámico y cumplimiento regulatorio, declaró.
McFarland dijo que está considerando un futuro en el que la IA alimenta una personalización más profunda a través del compromiso y el servicio al cliente. Destacó el potencial de la IA para crear interacciones más inteligentes y reactivas que satisfagan no solo las necesidades de los clientes, sino para anticiparlo.
“Mejor aún, estas herramientas se aplican … podrías llegar a un lugar donde son mejores que una interacción humana directa”, dijo.
Este desarrollo no se limita a aplicaciones orientadas al cliente. Al ajustar las interacciones y las respuestas en tiempo real, la IA también puede racionalizar los procesos internos de toma de decisiones, asegurando que las empresas reaccionen de manera rápida y efectiva a los desafíos emergentes.
Para las empresas de IA, el mensaje es claro: el sector de pagos está listo para la colaboración, pero necesita herramientas que favorecen la seguridad, la especialización y la escalabilidad.
“Cuanto más se apliquen estas herramientas …, mejores serán los resultados para todos los involucrados”, dijo McFarland.
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