O processamento de pagamentos exige grande volume de dados. Cada transação carrega dezenas de sinais, e as decisões precisam ser tomadas rapidamente. Essas decisões antes dependiam de regras estáticas (por exemplo: “se o valor da transação exceder X, sinalize.”) Mas, embora regras estáticas detectem algumas fraudes, deixam passar outras e podem bloquear muitas compras legítimas no processo.

O advento da IA no processamento de pagamentos mudou essa equação. Novas ferramentas podem avaliar sinais rapidamente e aprender continuamente com os resultados, o que lhes permite tomar decisões mais precisas. Em 2024, o governo dos Estados Unidos utilizou detecção de fraudes baseada em machine learning para prevenir e recuperar mais de US$ 4 bilhões em pagamentos fraudulentos.

A seguir, exploraremos como a IA está transformando a autorização de pagamentos, a prevenção a fraudes e a experiência do cliente, além do que sua empresa deve considerar antes de adotá-la.

Destaques

• Ferramentas de autorização baseadas em IA, como direcionamento dinâmico e aceitação flexível, podem recuperar receitas significativas ao reduzir recusas indevidas.

• Modelos de prevenção a fraudes que utilizam machine learning podem ganhar precisão ao analisar sinais em toda a rede de pagamentos, em vez de apenas no histórico de transações de uma única empresa.

• Maximizar o valor do processamento de pagamentos baseado em IA exige atenção contínua às taxas de transações negadas, regras de fraude e dados de estorno.

Por que o processamento de pagamentos está adotando IA?

À medida que tanto as táticas de fraude quanto os padrões de transação evoluem, sistemas baseados em regras estáticas podem ter dificuldade para acompanhar. Ferramentas de processamento de pagamentos baseadas em IA consistem em modelos de machine learning treinados em grandes conjuntos de dados de transações. Eles podem identificar padrões em milhares de variáveis simultaneamente e ponderar sinais com base no contexto em tempo real. Também conseguem se adaptar a mudanças e se atualizar conforme novos dados são recebidos.

Como a IA melhora a autorização de pagamentos e as taxas de sucesso?

Falhas de autorização podem ser uma fonte subestimada de perda de receita para as empresas. A IA pode aprimorar as regras estáticas de autorização de diversas maneiras.

Veja como ela contribui:

• Direcionamento dinâmico: em vez de enviar uma transação por um caminho fixo de processamento, o direcionamento baseado em IA avalia múltiplas rotas potenciais em tempo real e seleciona aquela com maior probabilidade de sucesso, com base em dados históricos de desempenho. Se um processador apresentar taxas de falha mais altas para um determinado tipo de cartão na última hora, o modelo pode direcionar a transação por outro caminho.

• Lógica de nova tentativa aprimorada: quando uma transação falha, modelos de IA podem prever a janela ideal para nova tentativa com base no código de falha e nos padrões históricos.

• Aceitação flexível: modelos de machine learning de aceitação flexível são treinados em pontos de dados de toda a rede da empresa. Quando uma transação chega à infraestrutura de pagamentos, o modelo considera todo o contexto para enviar os sinais corretos ao banco emissor e aumentar a probabilidade de aprovação.

Como a IA funciona para prevenção a fraudes e gestão de riscos?

Regras estáticas operam de forma categórica. Uma regra suficientemente restritiva para identificar fraudes pode também ser restritiva o bastante para bloquear transações legítimas. Esses falsos positivos podem bloquear bons clientes e resultar em transações perdidas. Ferramentas de IA operam de forma probabilística, pois uma transação que parece incomum isoladamente pode parecer perfeitamente normal em contexto.

A detecção de fraudes por IA possui as seguintes capacidades:

• Biometria comportamental: um bot que preenche um formulário de checkout se movimenta de maneira diferente de um ser humano. Alguns sistemas de IA para fraude analisam como um usuário interage com a página de checkout e comparam esse comportamento com o padrão de referência.

• Detecção de padrões em nível de rede: modelos de machine learning podem analisar sinais em toda a rede. Se um cartão já esteve associado a atividades fraudulentas em outros negócios conectados antes de chegar ao seu checkout, o sistema de detecção já tem essa informação.

• Análise de velocidade e vinculação: modelos de IA podem conectar sinais que parecem não relacionados quando analisados isoladamente. Um novo endereço de e-mail, combinado com um dispositivo que já foi visto testando pequenas transações em várias empresas, combinado com um endereço de entrega que não corresponde à região de faturamento, gera uma pontuação de risco composta muito mais útil do que qualquer sinal isolado.

Ferramentas como o Stripe Radar, que estão integradas à infraestrutura do seu provedor de pagamentos, podem executar grande parte dessas tarefas automaticamente.

Como a IA no processamento de pagamentos pode aprimorar a experiência dos clientes?

Quando uma transação legítima é bloqueada, o cliente pode não saber se seu cartão foi comprometido ou se a empresa está enfrentando problemas técnicos.

Veja o que a IA pode oferecer:

• Recomendações de formas de pagamento: a IA pode analisar o contexto da compra (por exemplo, localização geográfica, tipo de dispositivo, histórico de transações) e destacar as formas de pagamento que podem ser preferidas por um cliente específico.

• Otimização de cartão salvo: se um cliente tiver vários cartões cadastrados, a IA pode prever qual deles tem maior probabilidade de sucesso em uma determinada transação e destacá-lo como padrão. Isso pode tornar o checkout mais rápido e fácil, especialmente em dispositivos móveis.

• 3D Secure (3DS) flexível: a autenticação 3DS adiciona segurança, mas também pode tornar o processo mais lento ao incluir uma etapa para os usuários. Sistemas baseados em IA aplicam o 3DS apenas quando o perfil de risco justifica, mantendo a experiência simples para transações de baixo risco e adicionando verificação quando necessário.

Quais são as considerações de infraestrutura, segurança e conformidade para IA em pagamentos?

A adoção de processamento de pagamentos baseado em IA traz implicações de infraestrutura e conformidade. Essas implicações se referem ao acesso, uso e obrigações relacionadas aos dados.

Veja o que é necessário:

• Necessidades de dados: modelos de IA precisam de dados para apresentar bom desempenho. Se você está trocando de provedor de pagamentos ou migrando de um sistema legado, pode estar começando com um modelo frio que melhora com o tempo, em vez de um já calibrado para os seus padrões de transação.

• Conformidade com o Padrão de Segurança de Dados da Indústria de Cartões de Pagamento (PCI DSS): se você utiliza IA, continua responsável pelo tratamento, armazenamento e transmissão dos dados do titular do cartão. Qualquer sistema de IA que armazene, processe, transmita ou possa impactar a segurança dos dados do titular do cartão está incluído no escopo do PCI DSS.

• Explicabilidade do modelo: em algumas jurisdições, se uma transação for recusada, o cliente tem o direito de saber o motivo. Modelos de IA que operam sem explicação podem dificultar esse entendimento. Seja utilizando uma ferramenta existente ou desenvolvendo uma própria, é necessário ser capaz de explicar as decisões de lógica antifraude da sua IA em termos compreensíveis e documentáveis.

Como sua empresa pode se preparar para usar IA no processamento de pagamentos?

Empresas que se beneficiam da IA em pagamentos tratam sua adoção como um processo contínuo. Começar de forma deliberada estabelece o tom adequado.

Veja o que fazer:

• Audite suas taxas de transações negadas atuais: antes de alterar qualquer coisa, extraia os dados da sua taxa de autorização e categorize-os por tipo de cartão, localização geográfica e valor da transação. Isso fornecerá uma linha de base e destacará as maiores oportunidades.

• Revise suas regras de fraude: se você possui regras personalizadas, verifique-as em relação aos padrão de fraudes atual. Regras criadas há 18 meses podem estar bloqueando clientes reais ou deixando de identificar padrões que surgiram desde então. A combinação de IA com regras manuais bem mantidas é mais eficaz do que qualquer uma isoladamente.

• Crie ciclos de feedback: a prevenção a fraudes baseada em IA funciona melhor quando está em constante aprendizado. Acompanhe quais transações resultaram em estornos e alimente essas informações na sua configuração antifraude para aprimorar o desempenho.

• Se você estiver trocando de fornecedor, considere a continuidade dos dados: pergunte ao novo fornecedor como seus modelos lidam com a integração de novos negócios e quanto tempo levará até que o modelo esteja totalmente calibrado aos seus padrões de transação.

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