Cómo se usa la IA en los pagos

Es una realidad que la inteligencia artificial se está apoderando de la vida diaria, lo que emociona a un gran número de personas. Si has escuchado sobre Alexa o Siri, entonces has escuchado sobre IA y su trabajo como asistentes ha sido bastante bueno a la hora de realizar tareas básicas.

Además de eso, también tenemos cámaras manejadas por IA, robots, autos, entre otros. Por lo que no es para nada una sorpresa que la IA también comience a formar parte de los pagos digitales. Lo que nos lleva a usar alternativas que no incluyen el efectivo, como Paxum, que nos confirma que la seguridad de nuestras aplicaciones de pago online es muy importante. Sin embargo, al ser online, existe mayor riesgo de fuga de datos y es donde la IA entra en juego. 

La predicción del comportamiento de la tarjeta de crédito del cliente

Es necesario desarrollar un modelo eficaz de calificación de tarjetas de crédito debido al aumento en el número de consumidores que las utilizan. Los conocimientos derivados de este modelo ayudarán a los bancos a comprender las preferencias de pago y los hábitos de gasto de los consumidores, lo que puede crear una solución de marketing basada en transacciones.

Es importante mantener una puntuación de comportamiento basada en los datos recopilados del historial de transacciones de los clientes por parte de los bancos/empresas de tecnología financiera/empresas de tarjetas de crédito.

Diversas compañías, proveedorasmde IA, han diseñado softwares de marketing vinculados a tarjetas que ayuda a las empresas a analizar el comportamiento de compra.

Reducción de los rechazos de tarjetas de crédito y débito falso

Las transacciones con tarjeta que se rechazan durante el pago pueden ser frustrantes para los clientes, lo que lleva a que los bancos y las instituciones financieras pierdan la reputación y la confianza de su marca.

Las tarjetas se rechazan principalmente cuando el monto del pago de una transacción supera el límite o cuando una transacción se marca como fraude. Se estima que las empresas pierden alrededor del 3% de sus ingresos cada año debido a rechazos de tarjetas falsas, es decir, cuando una transacción legítima se marca como fraude.

Los algoritmos basados ​​en IA se utilizan para identificar correctamente las anomalías de las transacciones en lugar de una técnica algorítmica basada en reglas que tiende a rechazar una transacción no fraudulenta.

¿Qué sigue?

La IA es, sin duda, parte del futuro de la banca transaccional, aunque aún no es fácil predecir exactamente qué tan ampliamente se adoptará. Los enormes volúmenes de datos, interacciones, procesos y transacciones involucradas con la banca transaccional la hacen ideal para la aplicación de las tecnologías.

Con la IA, los bancos se beneficiarán de las enormes capacidades de procesamiento de datos a bajo costo, mientras que los clientes disfrutarán de una mayor seguridad y una mejor experiencia del cliente.

Por supuesto, la medida en que el poder de la IA se realizará dentro de la banca transaccional depende de la creatividad y la habilidad de las organizaciones que la implementan.

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