AI è sinonimo di efficacia ed efficienza.
Da sempre utilizzato dagli scrittori di fantascienza, il termine “intelligenza artificiale” è diventato oggi onnipresente e, spesso, anche abusato. Una buzzword che compare a destra e sinistra.
Per il mondo dei pagamenti, l’AI ha un potenziale fuori misura, in grado di migliorare l’intero ecosistema formato da banche, sistemi di pagamento, aziende e consumatori finali.
Quali tipi di problemi si aspettano di risolvere le società tecnologiche di pagamento e le istituzioni finanziarie implementando l'intelligenza artificiale e altre tecnologie simili?
L’AI per la protezione dalle frodi
Prevenire le frodi è, da sempre, il più scontato tra gli obiettivi di tutti i giocatori dei pagamenti. Spesso il consumatore viene protetto e non ritenuto responsabile (se ti clonano la carta di credito, tipicamente, verrai rimborsato) ed è quindi nell’interesse del settore essere attento e vigile nel combattere le frodi al fine di ridurre le perdite.
L’online si presta meglio a questo tipo di operazioni perché le transazioni avvengono a distanza e, ad esempio, le carte non devono essere esibite “fisicamente”. Le truffe o frodi fatte con “card not present” (quelle online appunto) sono cresciute del 41 per cento anno su anno tra il 2015 e il 2018, passando dal 27 percento dei casi nel 2015 al 76 percento dei casi nel 2018. Offline invece, le frodi relative alle carte hanno rappresentato solo il 19 percento dei casi in 2018, in calo rispetto al 70% nel 2015 (
fonte: Juniper Research).
L'AI e il machine learning sono uno strumento prezioso per le società di pagamento e le istituzioni finanziarie per ridurre le frodi in tutti gli ambienti, ma in particolare per la
sicurezza delle transazioni e-commerce.
Che cos’è l’AI
L’AI è quella scienza che sviluppa l’architettura necessaria perché le macchine funzionino come il cervello umano.
Che cos’è il machine learning
E’ la benzina dell’AI. E’ quell’insieme di meccanismi/algoritmi che permettono a una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo. La macchina apprende senza essere stata esplicitamente e preventivamente programmata. Impara dall’esperienza (esempio comune: i filtri anti spam delle email).
L'intelligenza artificiale crea l'architettura, il machine learning la migliora.
Come fa l’AI a ridurre le frodi online?
In frazioni di secondo AI e machine learning sono in grado di
accettare o rifiutare una transazione attraverso delle informazioni specifiche raccolte in real-time (velocità di compilazione dei campi presenti su un sito, movimenti del mouse sullo schermo, controllo dell’IP rispetto alla nazione dove avviene l’acquisto, valore dell’ordine, device utilizzato, abitudini dell’utente in rete, etc)
e informazioni raccolte in generale rispetto al totale di acquisti monitorati. E, attenzione, qui potrebbe (e può) spuntare anche la parola “big data”.
In altre parole, grazie all’Intelligenza Artificiale il mondo dei pagamenti può risparmiare un sacco di soldi.
L’AI per il servizio clienti
Come per altri settori, anche il mondo dei pagamenti beneficia dei chatbot e di quanto gli giri intorno. Secondo uno studio di Juniper Research, grazie ai chatbot, le banche potrebbero risparmiare miliardi di dollari in costi operativi e centinaia di milioni di ore di forza lavoro. A fronte di un investimento di 7,3 miliardi di dollari entro il 2023, le banche risparmierebbero infatti 862 ore uomo.
L'intelligenza artificiale potrebbe diventare rapidamente uno strumento prezioso per la
risoluzione dei chargeback e per
aiutare i clienti dal punto di vista commerciale. Servizi automatizzati ma personalizzati. Servizi che potranno anche essere resi attraverso l’uso della voce (si pensi a Google Home o Alexa).
DBS, la più grande banca di Singapore, utlizza un chatbot per gestire i conti dei clienti ed eseguire i pagamenti.
"I nostri clienti spesso non si rendono conto che stanno parlando con un robot e non con una persona, perchè che le interazioni sono molto naturali", ha affermato Sandeep Lal, maniging director della banca digitale della DBS.
Secondo Lal, il bot, chiamato Kai, può fare di più per un cliente che un operatore del customer care al telefono.
"Se chiedi ad un operatore “quanto ho speso al supermercato il mese scorso?”
potrebbe richiedere del tempo per recuperare quei dati", ha detto il manager. "
Kai può rispondere all'istante e in modo accurato".
L’AI per il Time to Market
Gli investimenti in tecnologia negli ultimi vent’anni hanno trasformato il business deipagamenti. Ma i guadagni in termini di efficienza non sono stati uniformi. Sebbene l'automazione abbia rimosso infatti molti processi cartacei e manuali e migliorato direttamente l'elaborazione in molte aree, rimane ancora molta inefficienza, non nelle attività di backoffice ma in settori quali innovazione di prodotti e servizi e onboarding. Per fare l’onboarding di nuovi clienti, vengono chieste molte informazioni, prodotte anche manualmente e non sempre uniformi o standardizzabili. Tanta carta da gestire.
Se l’AI fosse in grado di leggere in autonomia la documentazione non strutturata e velocizzare i processi, il grado di soddisfazione dei clienti aumenterebbe a vantaggio di tutti gli attori in gioco.
L'intelligenza artificiale è ancora agli inizi. Per un settore altamente regolamentato come quello dei pagamenti, l'AI deve dimostrare in modo affidabile e ripetuto che il processo decisionale rientra nel quadro normativo e non causa decisioni operative che possono creare problemi legali. Nessuna banca implementerà rapidamente l’AI, verranno varate roadmap a 3-5 anni e con il tempo, ne sono certo, le aree in cui l'AI dovrebbe essere messa in atto diventeranno chiare, non solo per risolvere i problemi oggi, ma per consentire future opportunità di pagamento domani. La PSD2, di cui abbiamo già parlato, sarà un importante driver di accelerazione.
Nota: prova a leggere specularmente quanto hai appena letto. I vantaggi dell’AI non sono solo per le banche e per le istituzoni finanziare: gli stessi temi riguardano da vicino anche le realtà aziendali con cui si interfacciano.