L'elaborazione dei pagamenti richiede un'enorme quantità di dati. Ogni transazione porta con sé decine di segnali e le decisioni devono essere prese rapidamente. Un tempo queste decisioni si basavano su regole statiche (ad esempio "se l'importo della transazione supera X, segnalalo"). Ma se da un lato le regole statiche individuano alcune frodi, dall'altro ne perdono altre e, nel frattempo, possono bloccare molti acquisti legittimi.

L'avvento dell'IA nell'elaborazione dei pagamenti ha cambiato questa equazione. I nuovi strumenti possono valutare i segnali in modo rapido e imparare continuamente dai risultati, consentendo loro di prendere decisioni più precise. Nel 2024, il governo degli Stati Uniti ha utilizzato il rilevamento delle frodi basato sul machine learning per prevenire e recuperare oltre 4 miliardi di dollari in pagamenti fraudolenti.

Di seguito esploreremo in che modo l'IA sta cambiando l'autorizzazione dei pagamenti, la prevenzione delle frodi e l'esperienza del cliente, e cosa la tua attività deve considerare prima di adottarla.

In evidenza

• Gli strumenti di autorizzazione basati sull'IA, come il routing dinamico e l'accettazione adattiva, possono recuperare ricavi significativi riducendo i falsi rifiuti.

• I modelli di prevenzione delle frodi che utilizzano il machine learning possono acquisire precisione analizzando i segnali su un'intera rete di pagamenti, piuttosto che sulla cronologia delle transazioni di una singola attività.

• Ottimizzare il valore dell'elaborazione dei pagamenti basata sull'IA richiede un'attenzione costante alle percentuali di rifiuto, alle regole per le frodi e ai dati sugli storni.

Perché l'elaborazione dei pagamenti sta adottando l'IA?

Man mano che le tattiche di frode e i modelli di transazione cambiano, i sistemi basati su regole statiche possono avere difficoltà a tenere il passo. Gli strumenti di elaborazione dei pagamenti basati sull'IA consistono in modelli di machine learning che sono stati addestrati su grandi insiemi di dati di transazioni. Possono identificare schemi attraverso migliaia di variabili simultaneamente e pesare i segnali in base al contesto in tempo reale. Possono anche adattarsi ai cambiamenti e aggiornarsi autonomamente man mano che arrivano nuovi dati.

In che modo l'IA migliora l'autorizzazione dei pagamenti e le percentuali di successo?

I fallimenti dell'autorizzazione possono essere una fonte sottovalutata di perdita di ricavi per le attività. L'IA può migliorare le regole di autorizzazione statiche in diversi modi.

Ecco come aiuta:

• Routing dinamico: invece di inviare una transazione lungo un percorso di elaborazione fisso, il routing guidato dall'IA valuta molteplici percorsi potenziali in tempo reale e seleziona quello che ha maggiori probabilità di avere successo in base ai dati storici sulle prestazioni. Se un responsabile del trattamento dei dati ha registrato percentuali di errore più elevate per un tipo di carta specifico nell'ultima ora, il modello può instradare la transazione altrove.

• Logica di nuovo tentativo migliorata: quando una transazione non va a buon fine, i modelli di IA possono prevedere la finestra di nuovo tentativo ottimale in base al codice di errore e ai modelli storici.

• Accettazione adattiva: i modelli di machine learning di accettazione adattiva vengono addestrati su punti dati provenienti da tutta la rete dell'azienda. Quando una transazione raggiunge l'infrastruttura di pagamenti, il modello considera l'intero contesto per inviare i segnali giusti alla banca emittente e aumentare la probabilità che venga approvata.

Come funziona l'IA per la prevenzione delle frodi e la gestione del rischio?

Le regole statiche operano in modo categorico. Una regola abbastanza restrittiva da individuare una frode potrebbe esserlo abbastanza anche da bloccare transazioni legittime. Questi falsi positivi possono bloccare clienti affidabili e causare la perdita di transazioni. Gli strumenti di IA operano invece in modo probabilistico, perché una transazione che appare insolita isolatamente può sembrare perfettamente normale nel contesto.

Il rilevamento delle frodi tramite IA offre le seguenti funzionalità:

• Biometria comportamentale: un bot che compila un modulo di checkout si muove in modo diverso da un essere umano. Alcuni sistemi di IA per le frodi analizzano come un utente interagisce con una pagina di checkout e lo confrontano con il comportamento di base.

• Rilevamento di modelli a livello di rete: i modelli di machine learning possono analizzare i segnali su intere reti. Se una carta è stata associata ad attività fraudolente in altre attività collegate prima di arrivare al tuo checkout, il sistema di rilevamento lo sa già.

• Analisi della velocità e dei collegamenti: i modelli di IA possono collegare segnali che isolatamente sembrano non correlati. Un nuovo indirizzo email, combinato a un dispositivo che è stato visto testare piccole transazioni in diverse attività, combinato a un indirizzo di spedizione che non corrisponde all'area geografica di addebito, produce un punteggio di rischio composito molto più utile di un singolo segnale.

Strumenti come Stripe Radar integrati nell'infrastruttura dei tuoi fornitori di servizi di pagamento possono svolgere gran parte di queste operazioni automaticamente.

In che modo l'IA nell'elaborazione dei pagamenti può migliorare l'esperienza dei clienti?

Quando una transazione legittima viene bloccata, il cliente potrebbe non sapere se la sua carta è stata compromessa o se l'attività sta riscontrando problemi tecnici.

Ecco cosa può offrire l'IA:

• Raccomandazioni sui metodi di pagamento: l'IA può analizzare il contesto di acquisto (ad esempio area geografica, tipo di dispositivo, cronologia delle transazioni) e proporre il metodo di pagamento che potrebbe essere preferito da un cliente specifico.

• Ottimizzazione delle carte salvate: se un cliente ha più carte in archivio, l'IA può prevedere quale avrà maggiore probabilità di successo per una data transazione e proporla per impostazione predefinita. Questo può rendere i checkout più rapidi e semplici, specialmente su un dispositivo mobile.

• 3D Secure adattivo (3DS): l'autenticazione 3D Secure aggiunge sicurezza ma può anche rallentare la procedura aggiungendo un passaggio per gli utenti. I sistemi basati sull'IA applicano il 3DS solo quando il profilo di rischio lo giustifica, mantenendo così l'esperienza semplice per le transazioni a basso rischio e aggiungendo una verifica quando serve.

Quali sono le considerazioni su infrastruttura, sicurezza e compliance per l'IA nei pagamenti?

L'adozione dell'elaborazione dei pagamenti basata sull'IA comporta implicazioni a livello di infrastruttura e compliance. Queste si riducono all'accesso, all'uso e agli obblighi in materia di dati.

Ecco cosa è richiesto:

• Esigenze in materia di dati: i modelli di IA necessitano di dati per funzionare bene. Se stai cambiando fornitore di servizi di pagamento o stai passando da un sistema legacy, potresti iniziare con un modello freddo che migliora nel tempo, anziché con uno già calibrato sui tuoi modelli di transazione.

• Compliance con il Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): se utilizzi l'IA, sei comunque responsabile del modo in cui i dati del titolare della carta vengono gestiti, salvati e trasmessi. Qualsiasi sistema di IA che salva, elabora, trasmette o può influire sulla sicurezza dei dati dei titolari di carta è considerato nell'ambito di applicazione ai sensi del PCI DSS.

• Spiegabilità del modello: in alcune giurisdizioni, se una transazione ha esito fallito, il cliente ha il diritto di capirne il motivo. I modelli di IA che operano senza spiegazione possono rendere tutto questo difficile. Che tu stia utilizzando uno strumento esistente o ne stia creando uno tu, devi essere in grado di spiegare le decisioni della logica antifrode della tua IA in termini che un essere umano possa comprendere e documentare.

Come può la tua attività prepararsi a utilizzare l'IA nell'elaborazione dei pagamenti?

Le attività che traggono vantaggio dall'IA nei pagamenti trattano la sua adozione come una procedura continua. Iniziare con consapevolezza dà il giusto tono.

Ecco cosa fare:

• Esamina le tue attuali percentuali di esiti falliti: prima di modificare qualcosa, estrai i dati sui tassi di autorizzazione e categorizzali per tipo di carta, area geografica e volume della transazione. Questo ti fornirà un riferimento iniziale mettendo in luce le opportunità più grandi.

• Esamina le tue regole antifrode: se hai configurato regole personalizzate, verificane la conformità con i tuoi attuali modelli di frode. Le regole scritte 18 mesi fa potrebbero bloccare clienti reali o non individuare modelli emersi nel frattempo. La combinazione di IA e regole manuali ben mantenute è più efficace rispetto all'uso isolato dell'una o delle altre.

• Crea cicli di feedback: la prevenzione delle frodi tramite IA funziona in modo ottimale quando impara costantemente. Tieni traccia di quali transazioni si sono tradotte in storni e inserisci queste informazioni nella tua configurazione antifrode per migliorare le prestazioni.

• Se stai cambiando fornitore, pensa alla continuità dei dati: chiedi al tuo nuovo fornitore come i suoi modelli gestiscono l'attivazione di nuove attività e quanto tempo ci vorrà prima che il modello sia completamente calibrato sui tuoi modelli di transazione.

In che modo Stripe Payments può essere d'aiuto

Stripe Payments offre una soluzione di pagamento unificata e globale che aiuta qualsiasi attività, dalle start-up in fase di espansione alle multinazionali, ad accettare pagamenti online, di persona e in tutto il mondo.

Stripe Payments può aiutarti a:

• Ottimizzare la tua esperienza di pagamento: crea un'esperienza senza problemi e risparmia migliaia di ore di progettazione ricorrendo a interfacce predefinite e accedendo a oltre 125 metodi di pagamento e a Link, il wallet di Stripe.

• Espanderti più rapidamente in nuovi mercati: raggiungi clienti in tutto il mondo e riduci le complessità e i costi della gestione multivaluta con opzioni di pagamento transfrontaliere, disponibili in 195 Paesi e in oltre 135 valute.

• Unificare i pagamenti di persona e online: crea un'esperienza di commercio unificato su canali online e di persona per personalizzare le interazioni, premiare la fedeltà e aumentare i ricavi.

• Migliorare le prestazioni dei pagamenti: aumenta i ricavi con una gamma di strumenti di pagamento personalizzabili e facili da configurare, che includono anche la protezione contro le frodi no-code e funzionalità avanzate per migliorare i tassi di autorizzazione.

• Operare più velocemente con una piattaforma flessibile e affidabile per la crescita: sviluppa la tua attività su una piattaforma progettata per crescere insieme a te, con tempi di operatività del 99,999% e un'affidabilità leader nel settore.

Scopri di più come Stripe Payments può supportare i tuoi pagamenti online e di persona, oppure inizia oggi stesso.