Algoritmos de pagamento

Há pouco tempo, CEOs e grandes corporações bancárias estavam convencidas de que os locais físicos dos bancos eram necessários para atender seus clientes. No entanto, nos últimos dez anos, vimos um surgimento de bancos digitais, que provavelmente nunca terão uma localização física, mas ainda conseguem aumentar sua base de usuários e adicionar serviços adicionais, incluindo seguros, hipotecas e empréstimos.

Na década de 1970 e 1980, as empresas começaram a entender o poder da Internet e como ela faria diferença. Depois da explosão da Dotcom, na década de 2000, acredito que as empresas entenderam a funcionalidade dos algoritmos e o poder que eles proporcionam no mundo das corporações.

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Digitalização de Processos

Para entendermos o que é algoritmização, precisaremos regredir um pouco e rever os processos comerciais tradicionais. Por centenas de anos, os processos comerciais tradicionais, que consistiam do trabalho de pessoas criando produtos, forneciam serviços e processos de negócios que davam segmento ao suporte que os acompanhavam.

Nos dias correntes, as empresas ainda estão melhorando a digitalização de processos, desenvolvendo aplicativos móveis ou fornecendo aos clientes soluções baseadas em nuvem para melhorar o acesso ou armazenar dados derivados dos processos comerciais atuais.

Algoritmo

Quando falamos sobre algoritmos, estamos nos referindo ao processo de utilização de dados digitalizados que são armazenados em conjunto em um banco de dados e usando processos automatizados para criar análises a partir das quais os usuários podem obter informações. Um processo que a maioria das empresas já passou. Sempre que um conjunto de dados (N) pode ser usado para criar análises a partir dos quais os usuários estão obtendo informações, o próximo passo é usar a Aprendizagem de Máquina (Machine Learning, em inglês) e Inteligência Artificial (IA) para criar um novo processo (N = N + 1), o que em si fornece um novo conjunto de dados que completa o ciclo de algoritmo.

Um exemplo do fornecedor de serviços de pagamento

Para clarificar, imagine um Provedor de Serviços de Pagamento que processa milhões de transações por dia. Cada transação que é enviada por um comerciante contém informações relacionadas à transação, como um PAN (Número de Conta Pessoal), CVC (Código de Verificação do Cartão), Data de Vencimento e Nome do Cliente e Endereço de e-mail. Através do navegador, o PSP é capaz de coletar dados adicionais como a data e a hora, a impressão digital do dispositivo, o tipo de navegador e a versão, o endereço IP e alguns outros pontos de dados (N).

À medida que as transações estão sendo processadas, elas são armazenadas em um banco de dados. A maioria dos PSPs usará esses dados para fornecer aos comerciantes um relatório padrão das transações de um determinado dia. Alguns podem chegar até a agregação dos dados para fornecer um resumo dos dados. Se eles querem ser realmente extravagantes, eles desenvolvem painéis e gráficos acessíveis através de UI para mostrar como as transações estão avançando ao longo do tempo.

A computação em nuvem e a tecnologia de armazenamento distribuído estão presentes em muitas empresas, incluindo PSPs, que estão experimentando formas de melhorar os processos existentes. Então, por exemplo, o PSP mencionou que pode decidir investigar se o grande conjunto de dados históricos poderia ajudá-los a evitar fraudes nas transações recebidas. Ao usar a Aprendizagem de Máquina e a IA, cientistas de dados podem criar um algoritmo capaz de usar as muitas variáveis que fazem parte de uma transação e prever a probabilidade de uma nova transação ser fraudulenta.

Uma curiosidade referente aos pagamentos baseado em cartões, é que os titulares de cartões podem disputar transações por um período de tempo específico. Sempre que uma transação fraudulenta for relatada, o emissor enviará uma mensagem ao suporte para rejeitar a transação. Sempre que o PSP recebe essa informação, eles também podem armazenar isso em seu banco de dados. Isso lhes dá a capacidade de aprender a precisão de sua previsão inicial. Ao usar a IA, eles poderiam adaptar o algoritmo original para melhorar a pontuação aumentando ou diminuindo os pesos que são colocados nas variáveis consideradas no algoritmo, criando um novo processo (N = N + 1).

Como a algoritmização afetará os pagamentos?

Em caso de uso de como a algoritmização poderia ser usada para melhorar os processos existentes, o engraçado sobre o exemplo acima, é que essa foi a forma como a maioria dos suportes de assistência à fraude vêm lidando com o problema há muitos anos, no entanto, fraudadores tornaram-se mais inteligentes, o que significa que a fraude ainda acontece.

O pagamento é muito mais do que apenas evitar fraudes. Custos, conversão, conectividade, cobrança e pagamentos são algumas das áreas em que os novos PSPs podem usar algoritmos para fazer a diferença. À medida que mais e mais empresas se acostumam com a comoditização de PSPs, a única maneira de permanecer bem-sucedida, como PSP, não é focando na redução de fraude ou diminuindo o custo de cada transação, mas mostrando o valor de uma PSP que é capaz de gerar mais negócios.

A razão pela qual as pessoas de vendas são celebradas mais do que o departamento de finanças é porque gerar mais receita é igual ao crescimento, quando a redução de custos pode melhorar os lucros, mas não aumentar a receita.

Intelligent Acqueting Routing

Os mesmos dados transacionais podem ser usados para aperfeiçoar a rota de aquisição com base no desempenho, funcionalidade ou preço. Uma ótima maneira é implementar um algoritmo de bandido multi-armado, que é uma versão “mais inteligente” ou mais complexa do teste A / B, que usa algoritmos de Aprendizado de Máquina para alocar dinamicamente o tráfego para variações que estão funcionando bem, ao mesmo tempo em que aloca menos tráfego para variações que estão abaixo do desempenho. Ao conectar vários adquirentes, os PSPs podem melhorar os resultados de seus comerciantes roteando as transações para o adquirente que lhes oferecer o melhor resultado, como apresentar melhor desempenho, preço ou funcionalidade.

Dynamic 3D Secure

Há medidas de verificação adicionais em duas etapas, como Verified by Visa ou 3DSecure da MasterCard. Muitos PSPs ainda estão vendo altas taxas de declínio devido a emissores que exigem transações de verificação em duas etapas. Ao usar Decision Tree Learning, os PSPs poderiam prever se uma transação precisa ser encaminhada para uma página 3DSecure para a verificação adicional em duas etapas ou se o fluxo tradicional conduzirá a uma transação bem-sucedida.

Não seja limitado pela imaginação de outras pessoas

Claro que existem muitas outras formas de usar os dados transacionais que estão disponíveis nos pagamentos para melhorar o desempenho do comerciante. Os PSP serão capazes de obter os mesmos dados que foram gerados por décadas e pensar como melhorar os processos usando as ferramentas disponíveis para eles hoje, para criar um PSP mais adequado para comerciantes e modelos comerciais que ainda existem.

Traduzido de:
https://towardsdatascience.com/the-algorithmization-of-payments-how-algorithms-are-going-to-change-the-payments-industry-5dd3f266d4c3