El procesamiento de pagos requiere muchos datos. Cada transacción conlleva docenas de señales y las decisiones deben tomarse rápidamente. Antes, esas decisiones se basaban en reglas estáticas (p. ej., «si el importe de la transacción supera X, márcalo»). Pero si bien las reglas estáticas detectan algunos casos de fraude, pasan por alto 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 forma continua de los resultados, lo que les permite tomar decisiones más ajustadas. En 2024, el Gobierno de EE. UU. usó la detección de fraude basada en machine learning para prevenir y recuperar más de 4000 millones de $ 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 en qué debe pensar tu empresa antes de adoptarla.

Destacados

• Las herramientas de autorización impulsadas por 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 machine learning pueden ganar precisión analizando señales en toda una red de pagos en lugar del historial de transacciones de una sola empresa.

• Maximizar el valor del procesamiento de pagos impulsado por IA requiere atención continua a las tasas de pagos rechazados, las reglas de fraude y los datos de 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 mantener el ritmo. Las herramientas de procesamiento de pagos impulsadas por 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 medida que ingresan nuevos datos.

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

Los fallos 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 ruta de procesamiento fija, el enrutamiento impulsado por IA evalúa múltiples rutas potenciales en tiempo real y selecciona la que tiene más probabilidades de tener éxito en función de los datos de rendimiento histórico. Si un procesador ha estado mostrando tasas de fallos más altas para un tipo de tarjeta específico en la última hora, el modelo puede esquivarlo.

• Lógica de reintento mejorada: cuando una transacción falla, los modelos de IA pueden predecir la ventana de reintento óptima en función del código de fallo 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 sea aprobada.

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

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

La detección de fraude con IA tiene las siguientes capacidades:

• Biometría de comportamiento: un bot que completa un formulario del proceso de compra se mueve de forma diferente a un humano. Algunos sistemas de fraude con IA analizan cómo un usuario interactúa con una página de pago y lo comparan con un 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 a una actividad fraudulenta en otras empresas conectadas antes de que llegue a tu proceso 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 por sí sola.

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, es posible que el cliente no sepa si su tarjeta se ha visto 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 mostrar 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 tiene más probabilidades de tener éxito para una transacción determinada y mostrarla de forma predeterminada. Esto puede hacer que el proceso de compra sea más rápido y sencillo, especialmente en el móvil.

• 3D Secure adaptativo (3DS): la autenticación 3DS añade seguridad pero también puede ralentizar el proceso al añadir 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 sencilla para transacciones de bajo riesgo y añade verificación donde es necesario.

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

La adopción del procesamiento de pagos impulsado por IA tiene implicaciones de infraestructura y cumplimiento de la normativa. Se reducen al acceso a los datos, el uso y las obligaciones.

Esto es lo que se requiere:

• Necesidades de datos: los modelos de IA necesitan datos para funcionar bien. Si vas a cambiar de proveedor de pagos o a pasar de un sistema antiguo, podrías empezar con un modelo en frío que mejore con el tiempo en lugar de uno que ya esté calibrado según tus patrones de transacciones.

• Cumplimiento del Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS): si usas IA, sigues siendo responsable de cómo se gestionan, almacenan y transmiten los datos de los titulares de las tarjetas. Cualquier sistema de IA que almacene, procese, transmita o pueda afectar a la seguridad de los datos de los titulares de las tarjetas se considera dentro del alcance según el PCI DSS.

• Explicabilidad del modelo: en algunas jurisdicciones, si se rechaza una transacción, el cliente tiene derecho a entender por qué. Los modelos de IA que operan sin explicación pueden dificultar esto. Tanto si usas una herramienta existente como si creas una tú mismo, debes poder explicar las decisiones lógicas de fraude de tu IA en términos que un humano pueda entender 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. Empezar de forma deliberada establece el tono adecuado.

Aquí te explicamos lo que debes hacer:

• Audita tus tasas actuales de pagos rechazados: antes de cambiar nada, extrae los datos de tu tasa de autorización y clasifícalos por tipo de tarjeta, zona geográfica y tamaño de la transacción. Esto te dará una base mientras sacas a la luz las oportunidades más grandes.

• Revisa tus reglas de fraude: si has configurado reglas personalizadas, compruébalas con tus patrones de fraude actuales. Las reglas escritas hace 18 meses podrían estar bloqueando a clientes reales o pasando por alto patrones que han surgido desde entonces. La combinación de la IA y las reglas manuales bien mantenidas es más eficaz que cualquiera de las dos por sí sola.

• Crea bucles de retroalimentación: la prevención de fraude con IA funciona mejor cuando aprende de forma continua. Haz un seguimiento de las transacciones que han provocado contracargos y devuélvelo a tu configuración de fraude para mejorar el rendimiento.

• Si vas a cambiar de proveedor, piensa en la continuidad de los datos: pregunta a tu nuevo proveedor cómo gestionan sus modelos el Onboarding de nuevas empresas y cuánto tiempo pasará hasta que el modelo esté totalmente calibrado según tus patrones de transacciones.

Cómo puede ayudarte Stripe Payments

Stripe Payments ofrece una solución de pagos internacional unificada que ayuda a cualquier empresa, desde startups en expansión hasta grandes corporaciones internacionales, a aceptar pagos en línea, en persona y en todo el mundo.

Stripe Payments puede ayudarte a:

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• Expandirte a nuevos mercados más rápido: llega a clientes de todo el mundo y simplifica la gestión de los tipos de intercambio gracias a las opciones para pagar internacionales, que admiten 195 países y más de 135 divisas.

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• Mejorar el rendimiento de tus pagos: aumenta tus ingresos con herramientas de pagos configurables y fáciles de implementar, que incluyen soluciones sin programación de protección antifraude y funciones avanzadas para mejorar las tasas de autorización.

• Hacer crecer tu empresa con una plataforma fiable: desarrolla tu negocio sobre una infraestructura que está preparada para escalar contigo. Stripe ha logrado mantener un tiempo de actividad histórico del 99,999 % y garantiza una fiabilidad líder en el sector.

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