1. Introdução

Hoje, os pagamentos em tempo real estão sendo revolucionados pela Inteligência Artificial. Esta é uma mudança significativa para melhor, porque as formas anteriores de efetuar pagamentos têm sido cada vez mais problemáticas. A fraude tem sido um problema crescente nos últimos anos, à medida que os actuais
os métodos de detecção de fraude concentram-se em encontrar ameaças conhecidas e identificar tendências relacionadas a dados históricos. Mas o poder da IA ​​pode ser usado não só para identificar fraudes em tempo real antes que aconteçam, mas também para agilizar todo o processo de pagamento; fazendo pagamentos
mais rápido, fácil e seguro para todos os envolvidos. O recente desenvolvimento do GenAl tem sido um importante catalisador para esta revolução nos pagamentos. Através da utilização desta tecnologia de ponta, foram desenvolvidas soluções capazes de transformar o
forma como as transações em tempo real são processadas. Ao compreender os padrões comportamentais e os detalhes intrincados, demasiado complexos para a análise humana, presentes nas transações de pagamento, estas soluções de IA eliminam a necessidade demorada do envolvimento humano para
autenticar transações. A GenAl pode não apenas fornecer proteção contra falsificações e prevenção de fraudes, mas também agilizar o próprio processo de pagamento muito além de tudo o que é atualmente possível usando métodos tradicionais. Esses benefícios são exemplificados em aplicações
como a inovação global em pagamentos SWIFT (GPI), que está em uso desde 2017; uma plataforma para execução de transações em tempo real em mais de 40 países em todo o mundo. Na verdade, com a natureza predominante em tempo real das soluções baseadas em GenAl, combinada com o aumento
adoção em massa pelas indústrias e instituições financeiras, a era da revolução dos pagamentos em tempo real parece ser iminente. Como será detalhado nas seções seguintes, a integração da IA ​​no cenário de pagamentos também tem o potencial de melhorar significativamente
a experiência pessoal dos consumidores além de simplesmente oferecer maior segurança. Com um processo de pagamento totalmente digital de ponta a ponta, a prática de confiar em formas físicas de pagamento ou transações — e toda a ineficiência e complicações que elas acarretam — pode
tornar-se uma coisa do passado. Além disso, ao permitir a verificação e autenticação instantânea das transações, os clientes não precisam esperar que o processamento do pagamento e os sistemas de filas manuais sejam concluídos. Todos os aspectos do gerenciamento de transações
da perspectiva do cliente, incluindo decisões de compra, disponibilidade de fundos e recibos digitais, podem ser apoiadas num ambiente digital contínuo.

1.1. A importância dos pagamentos em tempo real

O mundo moderno tornou-se cada vez mais dependente da gratificação instantânea e, portanto, os dados em tempo real e os métodos de pagamento instantâneos são mais importantes do que nunca. É por causa destas expectativas de dados e pagamentos instantâneos que no Reino Unido, por exemplo,
um sistema de pagamento em tempo real foi projetado. Um tal sistema proporciona um meio de transferência de dinheiro e uma oportunidade para o beneficiário utilizar os fundos recebidos em tempo real, ou seja, imediatamente, após a transferência ter ocorrido. Existem muitos argumentos
para os benefícios dos pagamentos em tempo real. Para as empresas, esses sistemas podem permitir que os pagamentos sejam feitos e recebidos com mais facilidade e rapidez, o que pode levar a um melhor fluxo de caixa. As empresas também podem pensar em usar os dados de transações coletados para
fornecer serviços mais personalizados aos seus clientes; uma das principais vantagens da rapidez dos pagamentos em tempo real já é a possibilidade de as empresas oferecerem estes serviços melhorados e personalizados. Também permitirá depósitos instantâneos em contas bancárias
e pagamentos, o que significa que os clientes se sentirão mais seguros sabendo que seus fundos podem ser acessados ​​e as transações concluídas imediatamente. Em última análise, o sistema também facilitará e garantirá uma sociedade sem dinheiro, que tem a vantagem imediata
de reduzir os custos envolvidos na produção e guarda de uma moeda nacional e o benefício de maior alcance de tornar mais difícil juntar dinheiro. Graças ao advento da Internet e a um mundo cada vez mais global, a capacidade de negociar digitalmente
e os pagamentos transfronteiriços são cada vez mais importantes para empresas e clientes. Ao garantir que os fundos são recebidos quase instantaneamente, os beneficiários poderão tomar decisões mais rápidas e sentir-se seguros na legitimidade da transação.

1.2. Desafios no cenário atual de pagamentos

A pressa em fazer pagamentos em tempo real estava se tornando tecnicamente complexa com o progresso do cenário de pagamentos em tempo real e do reconhecimento em todo o mundo. Os atuais sistemas de pagamento convencionais foram bem concebidos para concluir acordos em dias ou horas.
Por outro lado, as melhores capacidades inovadoras de pagamento em tempo real sugeridas, a fim de concluir os pagamentos em segundos ou talvez menos, a compensação em tempo real da marca continua a ser um desafio, o que exige níveis muito elevados de empreendimentos tecnológicos, portanto, testes
o principal processo de negócios, níveis de manutenção, responsabilidade e força empresarial de associação e trabalho para transmitir pagamentos em tempo real. Muitos sistemas de pagamentos foram organizados para monitorar os processos de observação do mercado financeiro ou possivelmente
desarranjo em mercado distinto com a intenção de melhor descrever o início numeroso ou oficial para realizar essa forma de pagamento. As apostas práticas que foram articuladas com os sistemas inovadores preconizados, nomeadamente na gestão de risco
e processo, escrutínio e conformidade. A exuberância dos pagamentos e os padrões que precisam ser enfrentados aumentaram os obstáculos na obtenção do ganho de pagamento em tempo real sugerido, que é principalmente liquidado. Os pagamentos em tempo real não devem ser mal interpretados.
Para beneficiar dos impulsos tecnológicos modernos, o conceito e o perigo associado devem ser considerados por todos os detentores de risco. Esperavam-se bancos de dados rápidos e avançados para auxiliar no armazenamento e recuperação de informações que preocupam
aos pagamentos. Foi necessário um plano de mudança escrupuloso nas alterações do sistema de pagamentos. Método de transferência para qualquer tipo de organização financeira de grande porte que fosse simplificado e que talvez não seja viável para qualquer esforço de modernização, o mecanismo
foram sugeridos e alterados na apresentação, onde os pagamentos podem ser redirecionados ou contornar determinada medida operativa. Iniciar uma aprovação ativa em que serão examinados os atrasos, o que colocar e diminuir no modo real de operação. Há uma bagunça que
pode haver mudanças no sistema de pagamento atual quando a seleção consequente e caprichosa da clientela é colocada em jogo. Os clientes não têm meios de impedir pagamentos, uma vez que as regras e os procedimentos sejam alinhados com a prática avançada, para que o tecnólogo
desejo poder segui-los. Pode-se ressaltar para o futuro que o operador real pode ser considerado quase idêntico a qualquer outro melhor modo de execução de um pagamento. O mecanismo e o campo da arte de melhoramento que foram vantajosamente envolvidos podem ser
descrevo, mas foram feitas nestas cinco dispensações. A tecnologia avança rapidamente, assim como os desafios de aplicá-la. Tecnologia que uma geração agora aceita como o padrão moderno, hábil e mais bem sugerido será compelida a fugir devido à sua partida
no futuro ainda.

2. Compreendendo a GenAI

À medida que começamos a revolucionar as nossas tarefas para fazer uso de tecnologias avançadas, é importante compreendermos como essas tecnologias funcionam. Neste segmento da série vamos nos aprofundar no GenAI e em como seu usuário em tempo real baseado em portal
o processamento de pagamentos pode revolucionar nossos métodos. Acho que a melhor maneira de descrever o GenAI por si só seria como uma coleção de tecnologias que são utilizadas entre si para analisar e compreender o mundo, em tempo real. Este conceito do
A capacidade da tecnologia não apenas de coletar e processar dados separadamente, mas de estar continuamente atualizada e ciente dos dados com os quais está trabalhando em conjunto, devido ao julgamento humano, é chamada de inteligência artificial geral. Inteligência geral artificial,
ou mesmo AGI, refere-se a uma ampla inteligência de máquina que, em teoria, pode permitir uma capacidade cognitiva muito além do escopo potencial da atual tecnologia de IA. AGI é bastante vanguardista no campo de pesquisa de IA e também não é
tão difundido em aplicações do mundo real. Ops, este não. AGI tem a capacidade de possuir e compreender funcionalidades significativamente mais avançadas em tecnologias, por ter potencial para liberdade de pensamento e consciência combinada com
a chamada “capacidade de aprendizagem”.

2.1. O que é GenAI?

GenAI é uma forma de inteligência artificial projetada para processar dados em alta velocidade, aprender com dados históricos e interações do usuário em tempo real e tomar decisões com base nessas informações. A estrutura da GenAl é baseada em redes neurais – algoritmos
que são capazes de detectar e processar padrões em grandes conjuntos de dados. Estas redes são concebidas para imitar a forma como o sistema nervoso humano processa a informação: cada nó individual está ligado a muitos outros, e cada uma destas ligações tem
a capacidade de alterar a intensidade do sinal que está sendo passado de um nó para o próximo em um certo grau. Usando camadas de nós interconectados e passando as entradas através da primeira camada, depois para as camadas intermediárias de processamento de dados e, finalmente, para a camada intermediária de processamento de dados.
Na camada de saída, as redes neurais podem processar dados de maneiras complexas, identificar tendências e padrões e tomar “decisões” com base nos resultados da rede. GenAI usa uma forma de rede neural conhecida como rede de aprendizado profundo. Esses tipos de algoritmos podem processar
dados de forma muito eficiente e são a tecnologia subjacente à revolução da IA ​​que estamos a viver atualmente. Ao utilizar sistemas avançados como a estrutura GenAI, o mundo dos pagamentos em tempo real pode superar muitos dos problemas tradicionais que têm
restringiu as capacidades gerais e a eficácia. Com a introdução de tecnologias de pagamentos mais avançadas, eliminando a necessidade ou a dependência destes intermediários, os pagamentos podem ocorrer apenas entre o remetente e o destinatário, num
processo conhecido como liquidação de pagamentos peer-to-peer (P2P). Tais liquidações são muito procuradas no setor de pagamentos, pois oferecem tempos de processamento extremamente baixos: na maioria dos casos, um pagamento pode ser iniciado e será concluído em meros
segundos. Esta capacidade transformadora em direção a pagamentos em tempo real é exatamente como a GenAI pode começar a revolucionar a forma como os pagamentos são feitos e gerenciados.

2.2. Como GenAI pode transformar pagamentos em tempo real

A principal forma pela qual a GenAI pode transformar os pagamentos em tempo real é fornecendo mais informações e maior análise preditiva que poderia revolucionar o processo de prevenção de fraudes. Pagamentos em tempo real e, mais particularmente, a implementação no Reino Unido
deles têm se concentrado no pagamento “push”. Esta é uma transferência de crédito de uma conta para outra, onde a movimentação de dinheiro é iniciada pelo pagador. Os benefícios de tal sistema são claros, sendo a rapidez das transações a principal vantagem para
tanto empresas como consumidores. No entanto, como acontece com qualquer transação financeira, há quem procure explorar o sistema e a tecnologia de pagamentos roubando dinheiro através de atividades fraudulentas. Predominantemente, medidas de prevenção de fraude com pagamentos em tempo real
focaram na pessoa que efetua o pagamento, conhecida como “beneficiário”. São essas informações que são utilizadas no processo de tomada de decisão para verificações de fraude. Embora significativo no momento da transação, especialmente do ponto de vista da prevenção de fraudes, por
aproveitando a GenAI para processar os dados adicionais que são disponibilizados para solicitações de consentimento de serviços de fraude e para fornecer uma análise detalhada dos dados, essa mesma noção de consentimento por parte do beneficiário pode mudar. Em outras palavras, GenAI em pagamentos em tempo real
podem utilizar os dados extras e tornar a prevenção à fraude mais eficaz, fornecendo-lhes o poder e a capacidade de dificultar o uso da transação pelos fraudadores. É fácil ver como aproveitar o GenAI para fornecer o serviço e os dados detalhados do beneficiário
capacidades poderiam dar margem de manobra à indústria de pagamentos do Reino Unido para se afastar deste elemento de prevenção de fraudes. O serviço poderia solicitar dados detalhados na prestação de serviços de prevenção de fraude – algo que não está previsto nos actuais sistemas de pagamento.
Usar a GenAI para analisar os dados poderia permitir fazê-lo de forma mais eficaz e tornar o fornecimento de consentimento por parte do beneficiário menos importante e possivelmente obsoleto. As implicações regulatórias da supervisão dos serviços de prevenção de fraude e dos clientes
os direitos são algo que poderia mudar se a indústria utilizasse os avanços que foram feitos com GenAI para pagamentos em tempo real. Dado que os dados mais recentes podem ser processados ​​instantaneamente pela GenAI, um pedido para que estes possam ser utilizados e validação
de verificações de fraude por parte do ordenante, poderia mudar o foco no consentimento de pagamento e na prevenção de fraudes. Estes são tempos emocionantes e quem sabe onde a tecnologia nos levará a seguir. Mas, as capacidades da GenAI são tais que tem o potencial de revolucionar verdadeiramente
pagamentos em tempo real.

2.3. Benefícios da implementação de GenAI em sistemas de pagamento

E como a maioria dos clientes continua optando pelas carteiras móveis em vez dos métodos de pagamento tradicionais, é fundamental que uma empresa opere com tecnologia de ponta para poder oferecer essas opções de pagamento em tempo real. Os sistemas mais antigos, como os tradicionais
os cartões processam uma transação em vários dias e quando se paga, o dinheiro vai para o comerciante no mínimo no próximo dia útil. Quando um cliente efetua um pagamento, os dados da transação são enviados para um gateway de pagamento envolvido. Esses portais
encaminhar as transações para as respectivas associações, depois para o banco emissor e de volta para a associação e depois para o banco adquirente e o comerciante. Cada uma dessas entidades mantém a transação por algum tempo (pagamentos ACH no mesmo dia) antes que o dinheiro finalmente
chega à pessoa pretendida. É por isso que no final do pagamento o cliente recebe no início uma notificação da transação que é sempre lançada como pendente e no dia seguinte receberá outra notificação de que a transação
foi apagado. Tradicionalmente, essas transacções mais antigas eram aceitáveis ​​e, de facto, alguns comerciantes prosperaram no mercado. Contudo, com a introdução de pagamentos em tempo real, testemunhámos um crescimento sem precedentes e o facto de o dinheiro se movimentar realmente
rápido do que nunca e os benefícios que se podem obter durante as transações comerciais são enormes. Como tal, é já bastante tempo para os processadores de pagamentos e as empresas de tecnologia financeira começarem a considerar a opção de migrar para um sistema muito mais eficiente.
e uma solução super acelerada para pagamentos. Isso lhes garante que serão capazes de acompanhar as demandas em rápida evolução dos comerciantes e dos clientes. Com as imensas melhorias que a GenAI pode introduzir nos sistemas de pagamentos, o futuro
de uma empresa neste setor seria bastante emocionante. Ao aproveitar os benefícios obtidos nos pagamentos em tempo real, muitos produtos e serviços inovadores podem ser introduzidos no mercado. Um exemplo é que imediatamente o cliente
realiza uma transação, pode-se enviar-lhe uma notificação sobre um desconto oferecido ou uma sugestão de um produto alternativo muito mais barato e melhor que ele está pagando em alguma outra loja de preferência do comerciante. Também com
as transações e os dados do cliente sendo processados ​​​​e gerados em tempo real, muitos serviços e soluções analíticas e baseadas em inteligência artificial podem ser oferecidos aos comerciantes, o que por sua vez os ajudará a compreender seus clientes de forma eficaz e
adaptar seus esforços de marketing para eficiência.

3. Implementando GenAI em Sistemas de Pagamento em Tempo Real

Ao projetar tecnologia que precisa funcionar em ambientes de infraestrutura crítica, é importante compreender que os padrões de confiabilidade, failover e suporte serão mais elevados do que em muitos outros setores. O padrão
o tempo de atividade na infraestrutura de pagamentos em tempo real do Pay.UK é de 'quatro noves' – 99.99%. Para alcançar esses tipos de estatísticas de tempo de atividade, todo o serviço foi projetado para ser extremamente resiliente, na medida em que a falha de um data center inteiro não deveria afetar
o serviço. A seção 'lngenico Payments'[^lngenico] do serviço Pay.UK aceita e processa transações de pagamento mais rápido. São pagamentos de alto valor e em tempo real; para fins de contexto, em setembro de 2019, no total, mais de £ 646 bilhões foram enviados usando este método.[^pricefx]
Como os consumidores esperam poder fazer estes pagamentos 24 horas por dia, 7 dias por semana, o serviço opera um sistema de 'transação' no qual cada transação é processada agora mesmo ou armazenada temporariamente até um momento em que o processamento possa continuar – por exemplo, durante a manutenção.
O sistema que foi desenvolvido para aceitar solicitações e então determinar qual das duas opções disponíveis (processar agora ou processar mais tarde) é usada é uma aplicação C++. Como tal, o processo para configurar a integração e implantação contínuas (Cl/CD) para
este projeto será um pouco diferente das etapas que precisávamos realizar ao examinar outros projetos escritos em linguagens como Python ou JavaScript. No entanto, o método de desenvolvimento de software, onde os desenvolvedores mesclam suas mudanças de código em um
branch master central sempre que necessário, é universal. Mas para projetos Cl/CD como este, onde executaremos compilações e testes diferentes automaticamente, é mais importante garantir que o branch principal esteja sempre em um estado íntegro após qualquer
mudanças. O Jenkins Continuous Integration (Cl) Build Monitor mantém um registro atualizado dos resultados de cada etapa do processo de construção e implantação de software, além de fornecer informações sobre quem executou cada etapa e quando o trabalho foi realizado.
Isto não só permite a rápida identificação e retificação de problemas que possam ocorrer; mas também fornece informações úteis de auditoria. Mas é importante observar que o Jenkins não está configurado imediatamente para fazer upload imediatamente para um servidor remoto.
servidor usando o método 'publicação na web' assim que a construção do Jenkins Cl for bem-sucedida. Durante nosso processo de configuração, precisaremos alimentar informações sobre nossa máquina de destino no Jenkins e no Visual Studio para permitir a publicação automatizada.

3.1. Principais considerações para integração

Desde a definição do escopo e planejamento do projeto até a integração e implantação, é fundamental ter um entendimento completo das várias considerações de implementação e requisitos técnicos necessários para implementar o GenAI com sucesso. No contexto de um tempo real
sistema de pagamentos, muitos destes factores assumem uma importância acrescida. A seguir, discutiremos algumas considerações importantes que você precisará levar em consideração durante todo o ciclo de vida da implementação. Primeiro, o desempenho da solução é absolutamente
crítico. Os benchmarks do setor para sistemas de pagamento em tempo real exigem que os tempos de processamento de pagamentos não excedam um determinado limite. Por exemplo, no Reino Unido, o padrão da indústria para um “Pagamento Mais Rápido”, que é o serviço de pagamento interbancário quase em tempo real,
é processar 95% dos pagamentos em 15 segundos. Portanto, será necessário considerar atentamente os impactos no desempenho e na latência da integração da GenAI com a arquitetura de pagamento existente. Crucialmente, estas considerações não serão apenas relevantes
no estágio inicial de “entrada em operação” da AWS, mas durante toda a vida do serviço. O desenvolvimento de software moderno enfatiza a importância dos processos de desenvolvimento iterativos, como sprints 'time-box' em metodologias 'ágeis'. Como tal, será importante
garantir a GenAI em pagamentos em tempo real – White Paper, recursos contínuos de monitoramento de desempenho e registro em vigor para todos os diferentes ambientes – do desenvolvimento à produção. A maioria dos profissionais técnicos está cada vez mais consciente da necessidade de
práticas recomendadas robustas de segurança cibernética. À medida que o ritmo dos ataques cibernéticos continua a crescer e as fraudes nos pagamentos se tornam cada vez mais frequentes e sofisticadas, garantir a segurança e a resiliência de um sistema de pagamentos é uma prioridade máxima para a indústria. Dada a crítica
natureza dos sistemas de pagamento em tempo real, é provável que a futura disseminação de soluções de IA seja alvo de um escrutínio rigoroso por parte dos reguladores e auditores em todo o mundo. Padrões modernos de conformidade específicos do setor, como o 'Payment Card Industry Data Security
Standard' e a 'ISO/IEC 27001' para gestão de segurança da informação procuram abordar este ponto, colocando ênfase significativa na necessidade de proteger estes dados pessoais sensíveis durante todo o ciclo de vida do pagamento. Sempre consulte sua equipe de consultoria de confiança.
Cada sistema de pagamento em tempo real é verdadeiramente único – os ambientes serão diferentes não apenas em termos de escala, mas também em termos das nuances criadas pelas tecnologias existentes, da integração com terceiros e do legado de escolhas históricas de design. Estes podem produzir
complexidades imprevistas e desafios interconectados em qualquer estágio do ciclo de vida de implementação, ou mesmo em todos, à medida que você trabalha para implantar GenAI com sucesso no serviço. É muito importante garantir que você mantenha esse relacionamento durante todo
a entrega do projeto e conte com o conhecimento e a experiência que os especialistas escolhidos podem oferecer.

3.2. Superando desafios de implementação

O confronto inicial com a arquitectura do sistema de pagamentos existente é identificar como funcionam os tipos de mensagens de pagamento relevantes e os esquemas de identificação associados ao sistema, e como o sistema pode ser feito para responder de uma forma que cumpra
com os requisitos da Diretiva de Serviços de Pagamento e das Regras, conforme referenciado na Diretiva e nas Orientações da EBA. Embora o objetivo final possa ser fazer com que o sistema faça alguma coisa ao receber uma mensagem de pagamento, muitas vezes pode ser útil trabalhar
de volta a partir dos dados reais que podem ser vistos na mensagem, através do fluxo necessário de mensagens e sequências necessárias para iniciar o pagamento e depois para a resposta do sistema. Ao dividir o processo em etapas e diferenciar onde os dados
origem e qualquer entrada do usuário necessária, pode ajudar a identificar qual tecnologia ou campo de dados está operando em cada estágio e como a saída dos fluxos de mensagens anteriores pode levar a processos posteriores. Na verdade, alguns operadores de serviços de pagamento já conceberam
um sistema de pagamento e incorporado em seu formulário de inscrição e inscrição, o cliente compromete-se e consente com determinados métodos de pagamento, geralmente com referência ao tipo de estratégia de autenticação do pagador que pode ser empregada. Porém, do ponto de vista
das regras relevantes do sistema de transferência de créditos e de débito direto, é necessário garantir que o sistema e o seu funcionamento na prática podem efetivamente cumprir as instruções do ordenante ou os mandatos emitidos pelo ordenante relativamente a um débito direto.
Somente quando a operação do sistema de pagamentos existente for totalmente compreendida é que o trabalho de desenvolvimento poderá começar a adaptar o sistema para fornecer novas capacidades e fornecer o nível de conectividade segura que uma interface tecnológica recém-introduzida precisa fornecer.
todas as proteções exigidas pela Diretiva de Serviços de Pagamento e pelas Orientações da EBA.

3.3. Melhores práticas para implantação bem-sucedida

Então – como você pode configurar melhor sua plataforma de pagamento em tempo real GenAI para ter sucesso? Como diz o resumo informativo, e como fica ainda mais claro a partir da pesquisa e análise aprofundadas que li, a abordagem tecnológica correta não significa nada sem
os ajustes certos. As “melhores práticas” são exatamente isso: não soluções ou atalhos, mas apenas o que está escrito na lata. São técnicas e estratégias padrão da indústria, desenvolvidas através da observação do mercado e muitas vezes de esforço estudioso, que os profissionais
será utilizado de forma otimizada em uma determinada configuração tecnológica ou organizacional. Mantendo o tema maduro de uma infra-estrutura em modernização, mas utilizando métodos testados, não é por acaso que o resumo lista três exemplos comprovados de potenciais melhores práticas (ou
no mínimo, aconselhamento inicial para posterior desenvolvimento do estudo): identificação do melhor ambiente, – Leia a última atualização e gestão contínua. No resumo da minha pesquisa, por exemplo, menciono a conformidade com as diferenças dialetais, a fim de maximizar
hábitos de escuta em sistemas de transação baseados em voz. Esta é uma forma muito clara de identificar em torno de quem a GenAI deve ser construída e onde é melhor implantá-la nos sistemas de pagamento: em suma, que tipo de ambiente ela acompanha. IDG – uma inteligência de mercado internacional
e empresa de consultoria – sugere que mesmo no meio de uma crise e da adoção generalizada de sistemas de pagamento em tempo real, como a Covid-19, continua a haver e provavelmente haverá uma necessidade crescente de soluções digitais maduras.

3.4. Estudos de caso: exemplos reais de GenAI em ação

Para mostrar alguns dos benefícios reais que o GenAI pode oferecer aos sistemas de pagamento em tempo real, vários casos de uso foram compilados aqui. Estes variam em termos de qual dos três grandes tipos de pagamento em tempo real uma determinada instância se enquadra (P2P,
P2B ou B2B) e também ilustram as diversas áreas do processo de pagamento que a GenAI pode agilizar ou otimizar. Ao compreender as lições que podem ser aprendidas com estes exemplos, os prestadores de serviços de pagamento e os bancos não só apreciarão que a sua indústria
está sendo revolucionado, mas também aprender como eles próprios podem tirar proveito da GenAI. Isto é crucial; já que a implementação de uma nova infra-estrutura é, em última análise, apenas um passo numa longa jornada de progresso e evolução. Melhor que todas as partes
puderem trabalhar juntos para consolidar e propagar a aprendizagem, mais rapidamente os benefícios da GenAI serão sentidos por qualquer indivíduo ou organização. Então, sem mais delongas, vamos aos estudos de caso!

4. O futuro dos pagamentos em tempo real com GenAI

Os pagamentos em tempo real ocorrem 24 horas por dia, 7 dias por semana e durante todo o ano, sem qualquer interrupção. Sendo alimentado pela GenAI, o futuro dos pagamentos em tempo real testemunhará pagamentos baseados em incentivos para recursos como eletricidade e água. Por exemplo, pagamentos de electricidade em tempo real
significará uma melhor gestão da eletricidade porque os incentivos financeiros associados à GenAI modificarão os comportamentos dos consumidores. Ao promover a eficiência energética à escala populacional e a resposta à procura, a GenAI e o tempo real fornecerão meios para reduzir as emissões de gases com efeito de estufa.
emissões de gases e a poluição geral do meio ambiente. Mais ainda, em paralelo com o desenvolvimento da Internet das Coisas e das Cidades Inteligentes. Estas cidades terão a capacidade de utilizar tecnologia de gestão de água em tempo real para detectar
e localizar os vazamentos de água e conservar o abastecimento de água. O GenAI criará incentivos financeiros para que os consumidores nas cidades inteligentes utilizem a água de forma mais eficiente. A GenAI pode acumular dados hídricos enormes e complicados e, ao analisá-los em tempo real,
as autoridades da cidade inteligente podem responder imediatamente às mudanças nos comportamentos hídricos. O poder da GenAI criará uma melhor qualidade de vida nas futuras cidades inteligentes. Ao promover a eficiência energética à escala populacional e a resposta à procura, a GenAI e a tecnologia em tempo real
fornecerá meios para reduzir as emissões de gases com efeito de estufa e a poluição global do ambiente. Mais ainda, em paralelo com o desenvolvimento da Internet das Coisas e das Cidades Inteligentes. Essas cidades terão a capacidade de utilizar informações em tempo real
tecnologia de gestão de água para detectar e localizar vazamentos de água e conservar o abastecimento de água. GenAI fornecerá muito poder preditivo na gestão da água. Ao analisar e interpretar o consumo de água em tempo real, os eletrodomésticos, como a máquina de lavar
máquinas e máquinas de lavar louça, podem ser desenvolvidas e instaladas com base em quando a água é mais necessária e em que volumes. GenAI em tempo real trará desenvolvimentos revolucionários na forma de abastecimento de água e solucionará problemas de custos, bem como de infraestrutura
gestão na indústria da água. O futuro dos pagamentos em tempo real com GenAI usando essas tecnologias e revoluções de última geração é brilhante. Através de pesquisas de mercado e análise de dados administrativos, todo o potencial para os consumidores
desfrutar de produtos financeiros personalizados e bem situados em tempo real para as famílias pode ser realizado. Os benefícios indubitáveis ​​para os reguladores, a economia e os consumidores ao adotarem a GenAI no pagamento em tempo real proporcionarão incentivos a longo prazo para iniciativas inovadoras.
soluções e desenvolvimentos na indústria de pagamentos.

4.1. Tendências e oportunidades emergentes

Agora, em comparação com os serviços mais tradicionais, os grandes sistemas de pagamentos em tempo real oferecem serviços de transferência utilizando uma abordagem diferente. A chave é fornecer serviços bancários sob demanda para que os clientes tenham um serviço melhor, mais abrangente e cada vez mais intuitivo
e, o mais importante, disponível quando necessário. É essa priorização do atendimento ao cliente e do setor financeiro em tempo real que abriu as portas para muitos métodos de pagamento mais modernos. Por exemplo, devido ao sucesso das plataformas de pagamento em tempo real
e o serviço disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, novos Provedores de Serviços de Pagamento (PSPs) emergentes ocuparam o mercado, como o ShieldPay. Ao garantir que todas as transações sejam seguras e verificadas através do serviço de retenção e liberação de fundos, é oferecida proteção adequada
tanto para conta bancária quanto para dinheiro durante o processo de compra e venda. Isto dá aos clientes mais razões para considerarem a utilização de pagamentos em tempo real para todo e qualquer tipo de transacção – algo que servirá apenas para fortalecer os mercados emergentes. Também o
A introdução e o sucesso do Apple Pay destacam ainda mais como os pagamentos baseados em dispositivos móveis dependeram do impulso dos sistemas de pagamentos em tempo real e, por sua vez, ajudaram a fortalecer este ciclo de desenvolvimento e utilização. Com a anexação de um cartão de débito válido ao
Apple Wallet, os usuários podem realizar transações instantaneamente com seus celulares, pois qualquer pagamento será confirmado e processado através do sistema de pagamento em tempo real. Além de acrescentar uma dimensão extra à adequação das transações de pagamento em tempo real,
é um indicativo da adaptabilidade que se apresenta nos tempos atuais quando se considera pagamentos em tempo real.

4.2. Impacto potencial nas instituições financeiras e nos consumidores

Por exemplo, ao tomar decisões de crédito, os financiadores podem ter de considerar as taxas de precisão preditiva da IA ​​nos cálculos. Isso ocorre porque, embora os indivíduos possam tentar ocultar recursos e responsabilidades, os cálculos de aprendizado de máquina podem detectar
e mapear esses recursos com grande precisão. Mostra que a IA tem potencial para facilitar e melhorar o procedimento de concessão de crédito. Além disso, os processos de crédito provavelmente serão mais rápidos e económicos. Isto significa que, com o tempo, mais consumidores poderão
optam por aproveitar a IA, fornecendo acesso às suas vidas digitais para facilitar a credibilidade e as avaliações de risco. Consequentemente, é possível que os sistemas de pontuação de crédito baseados na capacidade de uma pessoa tomar uma decisão financeira específica possam
comece a dar lugar a sistemas que dependem exclusivamente de dados de comportamento do consumidor. Além disso, a indústria do crédito poderia começar a ver uma transição das estatísticas de probabilidade pura para sistemas complexos que envolvem a fusão de parâmetros de comportamento e diferentes sistemas computacionais.
modelos - como visto com IA. Isto poderia, em última análise, simplificar o custo, o tempo e a burocracia envolvidos na indústria de crédito convencional, no sentido em que os actuais sistemas aceites de notações de crédito se tornarão menos dependentes. As implicações da adoção de
A IA no setor de crédito é substancial não apenas para a própria indústria, mas também para o consumidor e para a lei. A introdução e utilização de máquinas de concessão de crédito de IA provavelmente complicará a questão sobre quem deve ser responsável- e consequentemente responsável-
em circunstâncias em que um empréstimo é concedido incorretamente e, como resultado, algumas partes sofrem perdas. Isto é particularmente crucial nos casos em que a decisão de concessão de crédito foi tomada exclusivamente pelo algoritmo e sem qualquer tipo de intervenção humana. O
A questão sobre a obrigação legal e a responsabilidade legal ainda precisa ser abordada de frente na análise jurídica atual. No entanto, a lógica e o princípio gerais de qualquer responsabilidade que recaia sobre o fornecedor de crédito, o empregador ou o fabricante giram em torno da
circunstâncias circundantes de cada instância individual, cuja análise em geral aborda a compreensão do significado essencial da contribuição humana quando a tecnologia está em operação. Isto é consistente com as leis do Reino Unido, que exigem
transparência no funcionamento da IA ​​e na sua capacidade de ‘afetar’ os consumidores – por exemplo, na concessão de crédito. Pode-se prever que tais leis exigirão ainda que a IA “forneça uma explicação” em relação à sua decisão. Contudo, tal exigência
provavelmente não será viável e possivelmente até paradoxal, dadas as tecnologias actuais no verdadeiro sentido dos termos. Mas, idealmente, a IA tem potencial transformador para aumentar e refinar as decisões tomadas no setor, desde a deteção de fraudes,
avaliação e validação de reivindicações para escrutínio da legitimidade dos dados pessoais e de saúde.

4.3. Recomendações para adotar GenAI na indústria de pagamentos

Apesar do elevado potencial e das oportunidades que tanto a IA como a GenAI oferecem ao espaço dos pagamentos – sistemas mais rápidos, em tempo real, económicos e inteligentes para combater crimes financeiros – a nossa pesquisa de mercado revelou que a maioria dos profissionais da indústria percebe
aplicações de IA e GenAI como uma ameaça aos arranjos tradicionais e à segurança profissional. Portanto, neste período de transição de mudança para mais IA e GenAI no mercado, é particularmente importante que sejam tomadas medidas ativas para criar um ambiente partilhado
compreender e promover um ambiente onde tanto os proponentes da IA ​​como os não proponentes da IA ​​estejam preparados e empenhados em desempenhar um papel positivo e produtivo nos ecossistemas de pagamentos liderados pelo digital. Em primeiro lugar, as instituições financeiras precisam de reavaliar
seus atuais sistemas e operações, de modo a identificar áreas onde a IA e a GenAI poderiam ser incorporadas. Ao fazer isso, devemos lembrar que o objetivo final estratégico do uso de IA e GenAI é agregar valor ao negócio e oferecer produtos competitivos
e serviços, e não apenas para reformar o que está actualmente em vigor e o que funciona bem. Em segundo lugar, a colaboração e as plataformas de partilha de conhecimentos e experiências devem ser estabelecidas, geridas e patrocinadas por organismos profissionais para promover a sensibilização e a adopção
de IA e GenAI. Isto poderia ser sob a forma de financiamento de prémios para inovação, nomeação de líderes de pensamento para realizar workshops e fóruns online ou concepção de currículos novos e relevantes para programas de desenvolvimento profissional contínuo. Além disso, é essencial criar
uma cultura de mudança interna que abraça a inovação e defende o uso da IA. Isto poderia ser feito através de programas de formação personalizados para atualizar continuamente os conhecimentos técnicos e de IA. Por último, mas não menos importante, o nosso estudo sugere que, para colectivamente
influenciar e promover a transição suave para uma indústria mais pronta para IA e GenAI, uma abordagem de cima para baixo deve ser adotada no desenvolvimento de uma estrutura orientadora para solicitar e abordar feedback coletivo para tais estruturas - de instituições, de
fornecedores de tecnologia e também de usuários de soluções de negócios.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/25716/revolutionizing-real-time-payments-with-genai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs