IA en los pagos digitales

El futuro del comercio está siendo moldeado por la Inteligencia Artificial, que ya no es solo una tecnología emergente, sino una herramienta clave para la optimización y crecimiento del negocio. En el dinámico mundo de los pagos, la IA está redefiniendo cómo se gestionan las transacciones, se combate el fraude y se recuperan ingresos perdidos. Este cambio no solo impacta la eficiencia operativa, sino que también ofrece una ventaja competitiva crucial.

La IA analiza cientos de variables en tiempo real para tomar decisiones más inteligentes en cada etapa del ciclo de pago, desde el checkout hasta la gestión de disputas. Esto permite a las empresas enfrentar desafíos crecientes como la presión por crecer de forma rentable, las expectativas de clientes en constante cambio y el aumento de los costes transaccionales.

El nuevo paradigma de las transacciones

La presión por rentabilidad y el aumento de amenazas de fraude han convertido a la IA en una herramienta indispensable para el sector de los pagos. Un estudio reciente, basado en una encuesta de Stripe a más de 2000 líderes de negocio a nivel global, reveló que el 43% ya utiliza soluciones de IA en sus pagos, y un 32% planea hacerlo en los próximos dos años. La principal aplicación de la IA en este campo es la detección de fraude, utilizada por el 47% de las empresas encuestadas.

Este crecimiento en la adopción no se debe solo a la reducción de costos, sino a la expectativa de que la IA genere una ventaja estratégica para el negocio. Por ejemplo, un 78% de los encuestados cree que la IA creará experiencias de cliente más personalizadas, mientras que un 76% confía en que aumentará la rentabilidad y reducirá el fraude de forma significativa.

Este cambio de paradigma también trae consigo nuevos desafíos. Los sistemas de pago tradicionales, diseñados para interacciones humanas, ahora deben adaptarse a los agentes de IA, que actuarán en nombre de empresas y clientes para realizar compras y gestionar servicios. Este futuro de "comercio basado en agentes" requiere repensar la infraestructura de pagos y los sistemas de prevención de fraude para distinguir entre actividad legítima de la IA y ataques automatizados.

Rentabilidad en el horizonte

La aplicación estratégica de la IA en los pagos puede generar un impacto financiero considerable. Por ejemplo, la optimización del checkout, que personaliza la experiencia de pago, puede llevar a un aumento promedio del 12% en ingresos y un 7,4% en las tasas de conversión al mostrar métodos de pago relevantes de forma dinámica.

Además, el uso de la IA para prevenir y gestionar el fraude ha demostrado ser altamente efectivo. Al aplicar medidas de seguridad de forma selectiva, los negocios pueden reducir el fraude hasta un 32% en promedio sin afectar negativamente la conversión. La tecnología de prevención de fraude basada en IA puede bloquear intentos de ataques de prueba de tarjetas, que han disminuido en un 80% en los últimos dos años en una de las mayores redes de pagos.

Finalmente, la recuperación de ingresos legítimos es otra área de gran impacto. Se estima que las transacciones rechazadas por error alcanzarán los 265.000 millones de dólares para 2027. Con la IA, las empresas pueden aumentar las tasas de autorización en un 2,2% en promedio y recuperar hasta el 57% de los pagos recurrentes que fallaron, lo que minimiza la pérdida de clientes.

Hoja de ruta para el crecimiento

Para capitalizar las oportunidades que presenta la IA en los pagos, las empresas deben implementar un enfoque multifacético que abarque varias áreas operativas.

• Personalizar el checkout: Analizar datos del cliente, dispositivo y ubicación para mostrar los métodos de pago más relevantes y mejorar la conversión. Mostrar un solo método de pago irrelevante puede reducir las tasas de conversión hasta en un 15%.

• Diseñar para agentes de IA: Preparar la infraestructura de pagos para que sea legible por máquinas, lo que permitirá a los agentes de IA realizar compras de forma segura y automatizar tareas financieras.

• Maximizar las autorizaciones: Utilizar la IA para identificar transacciones legítimas que podrían ser rechazadas y aplicar estrategias específicas para su aprobación, como el reintento de pagos en el momento óptimo.

• Prevenir el abandono del carrito: Simplificar los procesos de autenticación para clientes de bajo riesgo, equilibrando la seguridad y la experiencia de usuario.

• Gestión proactiva de disputas: Implementar soluciones de IA que identifiquen transacciones de alto riesgo y sugieran reembolsos proactivos antes de que los clientes inicien un contracargo.

• Automatizar la recuperación: Utilizar la IA para recopilar y presentar automáticamente las pruebas necesarias para disputar contracargos, ahorrando tiempo operativo y recuperando más ingresos.

• Reducir costos de fraude: Implementar un sistema de detección de fraude basado en IA que aprenda y se adapte a nuevas amenazas, como ataques de prueba de tarjetas, sin afectar a transacciones legítimas.

• Optimizar el rendimiento: Utilizar alertas basadas en IA que detecten anomalías en las tasas de autorización con más del 90% de precisión, permitiendo una acción rápida antes de que los problemas afecten los ingresos.