El procesamiento de pagos requiere muchos datos. Cada transacción conlleva docenas de señales y las decisiones deben tomarse rápidamente. Estas decisiones alguna vez se basaron en reglas estáticas (p. ej., "si el monto de la transacción excede X, márcalo"). Pero aunque las reglas estáticas detectan cierto fraude, no detectan otros y pueden bloquear muchas compras legítimas en el proceso.

La llegada de la IA en el procesamiento de pagos ha cambiado esta ecuación. Las nuevas herramientas pueden evaluar señales rápidamente y aprender de manera continua de los resultados, lo que les permite tomar decisiones más precisas. En 2024, el gobierno de los EE. UU. usó la detección de fraudes basada en machine learning para prevenir y recuperar más de USD 4000 millones en pagos fraudulentos.

A continuación, exploraremos cómo la IA está cambiando la autorización de pagos, la prevención de fraude y la experiencia del cliente, y qué necesita pensar tu empresa antes de adoptarla.

Aspectos destacados

• Las herramientas de autorización impulsadas por la IA, como el enrutamiento dinámico y la aceptación adaptativa, pueden recuperar ingresos significativos al reducir los pagos rechazados falsos.

• Los modelos de prevención de fraude que usan el machine learning pueden ganar precisión analizando señales en toda una red de pagos en lugar del historial de transacciones de una sola empresa.

• Para maximizar el valor del procesamiento de pagos impulsado por IA, se requiere atención continua a las tasas de pagos rechazados, las reglas de fraude y los datos de los contracargos.

¿Por qué el procesamiento de pagos está adoptando la IA?

A medida que cambian tanto las tácticas de fraude como los patrones de transacción, los sistemas estáticos basados en reglas pueden tener dificultades para mantenerse al día. Las herramientas de procesamiento de pagos impulsadas por la IA constan de modelos de machine learning que se han entrenado en grandes conjuntos de datos de transacciones. Pueden identificar patrones en miles de variables simultáneamente y ponderar señales en función del contexto en tiempo real. También pueden adaptarse a los cambios y actualizarse a sí mismos a medida que ingresan nuevos datos.

¿Cómo mejora la IA la autorización de pagos y las tasas de éxito?

Los errores de autorización pueden ser una fuente de pérdida de ingresos subestimada para las empresas. La IA puede mejorar las reglas de autorización estáticas de varias maneras.

Así es como ayuda:

• Enrutamiento dinámico: En lugar de enviar una transacción por una vía de procesamiento fija, el enrutamiento impulsado por la IA evalúa múltiples vías potenciales en tiempo real y selecciona la que probablemente tenga éxito en función de los datos de rendimiento histórico. Si un encargado de tratamiento ha mostrado tasas de error más altas para un tipo de tarjeta específico en la última hora, el modelo puede evitar enrutar por él.

• Lógica de reintento mejorada: Cuando falla una transacción, los modelos de IA pueden predecir el período de reintento óptimo en función del código de error y los patrones históricos.

• Aceptación adaptativa: Los modelos de machine learning de aceptación adaptativa se entrenan en puntos de datos de toda la red de la empresa. Cuando una transacción llega a la infraestructura de pagos, el modelo considera el contexto completo para enviar las señales correctas al banco emisor y aumentar la probabilidad de que se apruebe.

¿Cómo funciona la IA para la prevención de fraude y la gestión de riesgos?

Las reglas estáticas operan categóricamente. Una regla lo suficientemente restrictiva como para detectar el fraude también podría ser lo suficientemente restrictiva como para bloquear transacciones legítimas. Estos falsos positivos pueden bloquear a los clientes de confianza y resultar en la pérdida de transacciones. En cambio, las herramientas de IA operan de manera probabilística, porque una transacción que parece inusual de manera aislada puede parecer perfectamente normal en contexto.

La detección de fraudes con IA tiene las siguientes capacidades:

• Biometría de comportamiento: Un bot que completa un formulario de confirmación de compra se mueve de manera diferente que un ser humano. Algunos sistemas de fraude de IA analizan cómo un usuario interactúa con una página de confirmación de compra y lo comparan con el comportamiento de referencia.

• Detección de patrones a nivel de red: Los modelos de machine learning pueden analizar señales en redes enteras. Si una tarjeta se ha asociado con actividad fraudulenta en otras empresas conectadas antes de que llegue a tu confirmación de compra, el sistema de detección ya lo sabe.

• Análisis de velocidad y vinculación: Los modelos de IA pueden conectar señales que parecen no estar relacionadas de forma aislada. Una nueva dirección de correo electrónico, combinada con un dispositivo que se ha visto probando pequeñas transacciones en varias empresas, combinada con una dirección de envío que no coincide con la región de facturación, produce una puntuación de riesgo compuesta mucho más útil que cualquier señal individual.

Las herramientas como Stripe Radar que están integradas en la infraestructura de tus proveedores de pagos pueden hacer gran parte de esto automáticamente.

¿Cómo puede la IA en el procesamiento de pagos mejorar la experiencia para los clientes?

Cuando se bloquea una transacción legítima, el cliente puede no saber si su tarjeta se vio comprometida o si la empresa tiene problemas técnicos.

Esto es lo que la IA puede ofrecer:

• Recomendaciones de métodos de pago: La IA puede analizar el contexto de compra (p. ej., geografía, tipo de dispositivo, historial de transacciones) y sugerir los métodos de pago que podría preferir un cliente específico.

• Optimización de tarjetas guardadas: Si un cliente tiene varias tarjetas registradas, la IA puede predecir cuál es probable que tenga éxito para una transacción determinada y mostrarla de forma predeterminada. Esto puede hacer que las confirmaciones de compra sean más rápidas y sencillas, especialmente en un móvil.

• 3D Secure (3DS) adaptativo: La autenticación de 3DS añade seguridad pero también puede ralentizar el proceso añadiendo un paso para los usuarios. Los sistemas impulsados por IA solo aplican 3DS cuando el perfil de riesgo lo justifica, lo que mantiene la experiencia simple para transacciones de bajo riesgo y añade verificación donde cuenta.

¿Cuáles son las consideraciones de infraestructura, seguridad y cumplimiento de la normativa para la IA en los pagos?

Adoptar un procesamiento de pagos impulsado por IA conlleva implicaciones de infraestructura y cumplimiento de la normativa. Se reducen al acceso, el uso y las obligaciones de los datos.

Esto es lo que se requiere:

• Necesidades de datos: Los modelos de IA necesitan datos para funcionar bien. Si cambias de proveedor de pagos o pasas de un sistema heredado, podrías comenzar con un modelo en frío que mejore con el tiempo en lugar de uno ya calibrado para tus patrones de transacción.

• Cumplimiento de la Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): Si usas IA, sigues siendo responsable de cómo se manejan, almacenan y transmiten los datos de los titulares de las tarjetas. Cualquier sistema de IA que almacene, procese, transmita o pueda afectar la seguridad de los datos de los titulares de tarjetas se considera dentro del alcance bajo el estándar PCI DSS.

• Explicabilidad del modelo: En algunas jurisdicciones, si se rechaza un pago, el cliente tiene derecho a entender por qué. Los modelos de IA que operan sin explicación pueden dificultar esto. Ya sea que uses una herramienta existente o crees una tú mismo, debes poder explicar las decisiones de lógica de fraude de tu IA en términos que un ser humano pueda comprender y documentar.

¿Cómo puede prepararse tu empresa para usar la IA en el procesamiento de pagos?

Las empresas que se benefician de la IA en los pagos consideran su adopción como un proceso continuo. Comenzar de forma deliberada establece el tono adecuado.

Esto es lo que debes hacer:

• Audita tus tasas de pagos rechazados actuales: Antes de cambiar nada, extrae los datos de tus tasas de autorización y clasifícalos por tipo de tarjeta, geografía y tamaño de la transacción. Esto te dará una base mientras expone las mayores oportunidades.

• Revisa tus reglas de fraude: Si tienes reglas personalizadas configuradas, verifícalas con tus patrones de fraude actuales. Las reglas creadas hace 18 meses pueden estar bloqueando a clientes reales u omitiendo patrones que surgieron desde entonces. La combinación de IA y reglas manuales bien mantenidas es más eficaz que cualquiera de las dos por sí sola.

• Crea bucles de comentarios: La prevención de fraude con IA funciona mejor cuando aprende constantemente. Haz un seguimiento de las transacciones que resultaron en contracargos e incorpora eso a tu configuración de fraude para mejorar el rendimiento.

• Si cambias de proveedor, piensa en la continuidad de los datos: Pregúntale a tu nuevo proveedor cómo sus modelos manejan el onboarding de nuevas empresas y cuánto tiempo tardará antes de que el modelo esté completamente calibrado para tus patrones de transacción.

Cómo puede ayudar Stripe Payments

Stripe Payments proporciona una solución de pagos unificada y global que permite que cualquier empresa, desde startups en expansión hasta empresas globales, acepte pagos electrónicos, en persona y en todo el mundo.

Con Stripe Payments, puedes hacer lo siguiente:

• Optimizar tu experiencia de confirmación de compra: crea una experiencia de cliente sin problemas y ahorra miles de horas de ingeniería con interfaces de usuario (IU) de pago previamente diseñadas, acceso a más de 125 métodos de pago y a Link, una cartera de Stripe.

• Llegar a nuevos mercados más rápido: conéctate con clientes de todo el mundo y reduce la complejidad y los costos de la gestión de múltiples monedas mediante opciones de pago transfronterizas, disponibles en 195 países y en más de 135 monedas.

• Unificar los pagos electrónicos y en persona: crea una experiencia de comercio unificado en todos los canales, tanto en línea como en persona, para personalizar las interacciones, recompensar la lealtad y aumentar los ingresos.

• Mejorar el rendimiento de los pagos: aumenta los ingresos con una gama de herramientas de pago personalizables y fáciles de configurar, que incluyen protección contra fraudes que no requiere programación, además de funcionalidades avanzadas para mejorar las tasas de autorización.

• Avanzar más rápido con una plataforma flexible y confiable para el crecimiento: desarrolla tu negocio sobre una plataforma diseñada a fin de crecer contigo, con un tiempo de actividad histórico del 99,999 % y una confiabilidad líder en el sector.

Obtén más información sobre cómo Stripe Payments puede potenciar tus pagos en línea y en persona, o empieza hoy.