El ecosistema de pagos alcanzó un punto de inflexión en 2023. En un mundo donde las ofertas de pago innovadoras están cada vez más presentes en el mercado impulsadas por tecnologías como la inteligencia artificial, muchas empresas se encuentran atrapadas utilizando soluciones heredadas y sistemas de pago limitados en opciones y flexibilidad.
Mantenerse aferrado a la forma en que siempre se han hecho las cosas podría perjudicar a las empresas a largo plazo. Los expertos del sector de pagos le dijeron a PYMNTS este año que cuando se trata de utilizar las capacidades de la inteligencia artificial para mejorar los pagos, la pregunta es «¿Cómo?» y la respuesta es «Ahora».
Si bien la industria de pagos ha sido rezagada en la revolución tecnológica financiera, la inteligencia artificial promete transformar los flujos de trabajo desde el servicio al cliente hasta la automatización de la oficina, donde los procesos intensivos en recursos y las conciliaciones manuales interminables ofrecen beneficios para las optimizaciones lideradas por máquinas.
Como dijo el CEO de Form3, Michael Mueller, a PYMNTS en octubre: «los pagos siguen siendo un negocio emocionante en crecimiento, a pesar de que han existido durante mucho tiempo».
Después de todo, sería difícil volver a la presentación manual o buscar datos a mano una vez que las empresas hayan probado una mejora de procesos basada en la inteligencia artificial.
Implementación de la IA en el panorama de pagos
Ayudar a las empresas a simplificar procesos anteriormente manuales en áreas como cuentas por pagar y cuentas por cobrar, pronóstico de flujo de efectivo, calificación crediticia, prevención de fraudes y cumplimiento será la forma más fácil y la primera donde las aplicaciones de la IA generativa pueden tener un impacto inmediato.
Más en general, la tecnología puede llevar a cabo procesos de toma de decisiones rentables y no manuales que sean cada vez más auditables y que no sacrifiquen la seguridad por conveniencia.
«Las personas que invierten fuertemente en IA y la utilizan para mejorar sus tasas de autorización en el espacio de pagos lo están haciendo muy bien, en mi opinión», dijo Andrew Gleiser, director de ingresos de Aeropay, a PYMNTS en mayo. «Mejorar las tasas de autorización en un 10%, por ejemplo, termina impactando en los ingresos totales tanto del procesador como de su cliente».
Históricamente, los pagos electrónicos carecían de la profundidad de datos requerida para un análisis sofisticado. Sin embargo, la IA ha transformado este panorama al permitir que las empresas obtengan ideas más inteligentes y rápidas a partir de sus datos de pago.
«La IA y el aprendizaje automático (ML) son herramientas increíbles [para el sector de pagos]», dijo Justin Shoolery, jefe de ciencia de datos y análisis en sticky.io, a PYMNTS en octubre.
«Las optimizaciones impulsadas por la IA se están traduciendo en negocios más exitosos», agregó.
Ahsan Shah, vicepresidente sénior de análisis de datos y IA de Billtrust, dijo a PYMNTS en diciembre: «Lo que está cambiando fundamentalmente es que la IA se está redefiniendo este año con la IA generativa».
«Cosas como la detección de fraudes, pronósticos, detección de anomalías y recomendaciones han existido durante mucho tiempo, pero la IA generativa sabe cómo escribir, cómo comunicarse y cómo generar contenido. Es una interfaz centrada en el ser humano que es muy complementaria desde una perspectiva de pila tecnológica».
Como mencionó Aanchal Kochhar, jefa de producto en Capital One Trade Credit, a PYMNTS en octubre: «Puedes deleitar a los clientes y captar más clientes cuando la suscripción es fluida, el proceso de crédito es fluido, y cómo fluye el dinero es fluido y con menos errores. Hay un gran potencial de crecimiento [al aprovechar la IA]».
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Construyendo la confianza en la IA para el mañana con victorias hoy
PYMNTS Intelligence encontró que el 60% de la Generación Z y el 54% de los millennials y los bridge millennials están interesados en experiencias de compra habilitadas por IA, y las empresas que integran la tecnología pueden obtener victorias inmediatas en áreas como el soporte al cliente, las ventas, el marketing y la detección de anomalías en los pagos.
«Hay dos formas de monetizar los pagos digitales, que son la eficiencia de los equipos financieros y luego la eficiencia de los propios pagos», dijo Karandeep Anand, director de producto de Brex, a PYMNTS en agosto.
«Si puedes ahorrar el trabajo de ocho o diez personas al final del trimestre y cerrar los libros en 24 a 48 horas [usando IA], eso no tiene precio», agregó.
«Hay muchas oportunidades para construir nuevos productos orientados al usuario, o aquellos que mejoran la experiencia existente, utilizando IA», dijo Emily Glassberg Sands, jefa de información y ciencia de datos en Stripe, a PYMNTS en marzo.
A medida que el mundo avanza hacia innovaciones como los pagos en tiempo real en 2024, las capacidades de velocidad de la IA se volverán más críticas en la orquestación y protección contra fraudes.
Sin embargo, implementar IA implica construir la infraestructura de datos y técnicas para adaptarse a la tecnología. Estos pasos no son ni fáciles ni baratos, y las organizaciones deben alinear a sus fuerzas laborales para ser competentes en proporcionar contexto a los modelos de IA.
Después de todo, mucho antes de que existiera la IA, la fragmentación de datos siempre fue un problema sector-agnóstico.
En ausencia de regulación, también se deben abordar las preocupaciones de cumplimiento y gobernanza en torno a la IA.
«Tenemos que tener cuidado de cómo usamos esta tecnología de manera compatible», dijo Amir Wain, CEO y presidente de i2c, a PYMNTS en junio, advirtiendo contra apresurarse y adoptar la IA. «No podemos estar en la vanguardia de la tecnología tratando con el dinero y los fondos de las personas… Necesitamos establecer un marco compatible alrededor de la herramienta».
Beerud Sheth, CEO de la plataforma de IA conversacional Gupshup, dijo a PYMNTS en noviembre: «Los consumidores pueden divertirse con la IA, pero en un chat empresarial o dentro de un flujo de trabajo empresarial, los números tienen que ser exactos y la respuesta tiene que ser correcta».
«El uso empresarial de la IA tiene que ser preciso y relevante, y tiene que estar orientado a objetivos», agregó.
