Executivos de pagamentos: IA começa a levar valor à decisão
Executivos de Spreedly, FIS, Synchrony e mais três empresas dizem à PYMNTS que, com a IA, decidir como cada pagamento acontece vale mais que executá-lo.
Seis executivos de pagamentos ouvidos pela PYMNTS Intelligence, de Spreedly, Tungsten Automation, Paymentus, FIS, Synchrony e Billtrust, apontam para onde a inteligência artificial desloca o valor do setor: da execução da transação para a decisão sobre ela, com roteamento, financiamento, risco e autorização cada vez mais conduzidos por máquinas.
A leitura, publicada na nova edição da série What’s Next in Payments, é que a indústria, ao correr para dar carteiras a agentes de IA, pode estar atacando primeiro o problema errado. O que se desenha gira menos em torno do checkout autônomo e mais em torno da inteligência sobre cada transação e da permissão para agir.
PYMNTS Intelligence · para onde migra o valor
Valor da transação começa a migrar para quatro frentes
Síntese da PYMNTS a partir de conversas com executivos de seis empresas
Andrew Ng, da Tungsten Automation, resume o primeiro ponto. “A execução do pagamento, sozinha, está cada vez mais comoditizada. O valor duradouro, como eu vejo hoje, está em tomar as decisões de pagamento certas”, disse ele à PYMNTS.
O argumento pesa mais para grandes varejistas que operam com vários processadores e meios de pagamento, cada um gerando dados de aprovação, custo e fraude. “Há um enorme potencial de otimização nesses trilhos de pagamento, especialmente em ambientes complexos com vários PSPs [provedores de serviços de pagamento]”, afirmou Adam Hiatt, da Spreedly.
Mike Magennis, da FIS, leva o raciocínio para o agente que compra em nome do consumidor. “Um agente precisa entender não apenas se uma credencial de pagamento funciona, mas qual escolha entrega o melhor resultado relevante para aquele consumidor”, disse.
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Dados acessíveis, compliance e permissão
A IA só raciocina sobre aquilo que alcança. “Há uma atenção enorme agora para o que a IA consegue dizer, mas muito menos atenção para o que a IA de fato consegue alcançar”, disse Chris Trainor, da Paymentus. No exemplo da PYMNTS, um agente pode entender que o cliente quer mudar a data de uma cobrança, mas cadastro, regras de faturamento e credenciais costumam morar em aplicações diferentes.
Daí o peso do encanamento. “Minha primeira escolha é a parte de compliance global”, disse Dave Ruda, da Billtrust. Ele descreve ainda um software financeiro headless, operado direto pelo agente: “Você não precisa de front-end para fazer nada. Só precisa conseguir conversar com o agente”.
Magennis disse que, de início, preferiria casos de uso delimitados, com limites de gasto claros. Mike Storiale, da Synchrony, emissora que leva crédito e ofertas para dentro do ChatGPT, lista os pré-requisitos: “Você vai precisar de intenção, vai precisar de autenticação”.
A síntese da PYMNTS aponta um risco para bancos, bandeiras, emissores, provedores de BNPL e lojistas: quem esperar o checkout para influenciar a transação pode descobrir que um sistema de IA em outro ponto da cadeia já tomou a decisão mais importante. Vale acompanhar se processadores e orquestradores conseguem vender dados de aprovação, custo e fraude como produto de decisão.
A outra pergunta é de orçamento. Se a IA, como sugere a publicação, criar enfim o caso de retorno para anos de modernização pouco vistosa, compliance, autenticação e integração podem passar à frente das carteiras para agentes na fila de projetos.
