Ya existe un ecosistema relativamente maduro de compañías Fintech que han aplicado AI / ML para reducir el fraude de transacciones. (es decir, la probabilidad de que una credencial de tarjeta de EE. UU. se use para comprar un artículo de boleto grande de una computadora que se encuentra en Indonesia a las 3AM es bastante alta. Esto se puede recoger en tiempo real y ahorrar a los comerciantes los costos del fraude: inventario perdido , revisión manual de transacciones, etc.)
Otros casos de uso:
- Solución para un menor tiempo de inactividad: ¿recuerda cuándo Etsy no pudo aceptar pagos durante una semana más o menos el año pasado? El enrutamiento inteligente puede ayudar a facilitar el procesamiento de transacciones al encontrar alternativas para garantizar que se pueda completar una transacción en el caso de tiempos de inactividad del procesador.
- Lealtad. Analizando los datos de los clientes y apuntándolos para impulsar el gasto en tiempo real, en función de dónde están en persona o qué están haciendo en línea
- Servicio al Cliente. Lo más destacado, chatbots.
- Eficiencia operacional. Los procesos internos pueden hacerse mucho más eficientes mediante el uso de RPA y tecnología relacionada.
Esta lista es solo una muestra de lo que existe hoy, y sin duda continuará expandiéndose. Lo que será interesante es cómo los jugadores de pagos toman prestado de aplicaciones adyacentes de la industria de IA en áreas como IoT.
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