Entrevista con Dennis Kettler: Cómo la IA está transformando los pagos

Dennis Kettler es el Director Global de Estrategia de Datos y Ciencias de Datos en Worldpay.

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Leído por ejecutivos de JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna y más

Si has estado prestando atención a la industria de servicios financieros, sabes una cosa con certeza: la IA ya no es un concepto futurista—está aquí y está cambiando todo. Pero aunque la idea de que la IA revolucione los pagos suena emocionante, el camino no ha sido exactamente fácil.

La adopción de la IA se ha disparado en los últimos años, particularmente después de que la pandemia obligó a las instituciones financieras a repensar cómo operan. Las cifras no mienten. Se proyecta que el mercado global de IA en servicios financieros crecerá en $16.2 mil millones en los próximos 5 años. Bancos, aseguradoras y procesadores de pagos están zambulléndose de cabeza en la piscina de la IA, ansiosos por optimizar procesos, mejorar la detección de fraudes y crear experiencias de cliente hiperpersonalizadas.

Pero aquí está el truco: a pesar de su potencial, la integración de la IA no está exenta de dolores de cabeza. Muchas empresas se han dado cuenta de que sus datos—la base misma de la IA—están a menudo encerrados en sistemas obsoletos, fragmentados entre departamentos o simplemente desordenados. E incluso cuando los datos están en buen estado, hay que lidiar con la complicada tarea de garantizar el cumplimiento de un laberinto de regulaciones en constante evolución.

Agrega a eso el hecho de que los ciberdelincuentes están volviéndose más inteligentes, y de repente, construir un sistema de pagos robusto impulsado por IA se siente como tratar de armar un rompecabezas de alta tecnología mientras las piezas están constantemente cambiando. Sin embargo, a pesar de todos los obstáculos, las empresas siguen avanzando.

En el último año, gigantes como JPMorgan Chase informaron aumentos de productividad de hasta el 20% gracias a asistentes de codificación de IA, mientras que NatWest se unió a OpenAI para fortalecer la prevención del fraude, un movimiento crítico considerando que el Reino Unido perdió £570 millones en fraudes de pago a principios de 2024. Y no son solo los grandes jugadores. Las instituciones financieras más pequeñas también están aprovechando la IA para aumentar la eficiencia, ahorrar costos y ofrecer mejores experiencias a los clientes.

La automatización está haciendo más del trabajo pesado, liberando a los expertos humanos para que actúen más como asesores estratégicos que como procesadores de back-office. La pregunta es: ¿cómo pueden las empresas aprovechar el poder de la IA sin ahogarse en problemas de datos, sistemas obsoletos o burocracia regulatoria?

Eso es exactamente lo que queríamos averiguar. Así que, nos pusimos en contacto con un experto que ha estado profundamente involucrado en soluciones de pago impulsadas por IA durante más de una década. Desde optimizar procesos de facturación y liquidación hasta mejorar los sistemas de detección de fraudes, la experiencia de Dennis Kettler abarca todo el ecosistema de pagos. Y digamos que sus conocimientos son reveladores.

En la conversación que sigue, escucharás de primera mano sobre los mayores desafíos y oportunidades que enfrentan las empresas.

R: ¿Puedes compartir un poco sobre tu trayectoria profesional y cómo desarrollaste tu experiencia en fintech y soluciones de pago?

D: Después de completar mis estudios de pregrado y posgrado en matemáticas, hice la transición al campo del análisis de datos y la analítica predictiva. Mi enfoque inicial fue en las ideas predictivas y la automatización.

Hace aproximadamente 13 años, entré en el sector de servicios financieros, aportando una amplia experiencia y disciplina en datos e inteligencia artificial. Comencé a aplicar esta experiencia en áreas como facturación, liquidación, optimización de pagos y experiencia del cliente.

Aunque no tenía un fondo en pagos en ese momento, utilicé mi experiencia previa en venta al por menor y emisión de crédito, combinada con mi competencia en algoritmos e IA, para impulsar efectivamente el valor para Worldpay.

R: ¿Cuáles son algunos de los cambios más significativos que has presenciado en la industria de pagos a lo largo de los años, particularmente con el auge de la IA?

D: Los tres cambios significativos que me vienen a la mente son proliferación, aceleración y sofisticación. Si bien la inteligencia artificial no es un concepto nuevo, su proliferación ha aumentado marcadamente.

Anteriormente, el desarrollo de la IA estaba confinado a equipos específicos con experiencia especializada. Hoy en día, la IA es accesible a un rango más amplio de individuos y equipos, resultando en una aceleración en su aplicación y una disminución en el tiempo de salida al mercado. Además, la sofisticación de la IA ha avanzado significativamente. Las tareas que eran inviables hace una década, o incluso hace cinco años, ahora son alcanzables gracias a los avances en IA e infraestructura en la nube.

R: La integración de la IA en los servicios financieros conlleva tanto oportunidades como desafíos. Desde tu experiencia, ¿cuáles son los mayores obstáculos que enfrentan las empresas al adoptar soluciones de pago impulsadas por IA?

D: En mi experiencia, los tres mayores obstáculos en la integración y adopción de soluciones de pago impulsadas por IA son:

2.  Un desafío fundamental es el **manejo de datos**. Muchos pasan por alto la importancia crítica de los datos en el aprovechamiento de la IA. Los servicios financieros a menudo manejan grandes cantidades de datos almacenados en entornos aislados, que vienen en varios formatos y con definiciones inconsistentes. Gestionar la calidad de estos datos, comprender adecuadamente los datos y lograr una integración efectiva es un desafío significativo.
4.  Desde una perspectiva de desarrollo de IA, un gran desafío es **integrar la IA en los sistemas legados existentes**. Esto requiere no solo ajustes técnicos, sino también un cambio cultural dentro de las organizaciones para adoptar nuevas tecnologías.
6.  El desafío final implica navegar por el paisaje regulatorio global y garantizar **la privacidad de los datos**. A medida que las empresas utilizan datos, deben garantizar controles de privacidad sólidos, gestión de riesgos de modelos y transparencia de modelos para cumplir con las regulaciones y generar confianza con las partes interesadas.

R: La detección de fraudes ha sido una de las áreas clave donde la IA ha tenido un gran impacto. ¿Qué avances has visto en la prevención del fraude y qué desafíos aún necesitan ser abordados?

D: Las soluciones de fraude han sido uno de los beneficiarios más visibles del avance de la IA. Una de las mayores mejoras que impulsa la detección de fraudes ha sido en la resolución de entidades y la capacidad de conectar más claramente dispositivos, cuentas, transacciones y otras fuentes de información dispares para crear una vista más precisa y completa de las relaciones y la actividad asociada.

Además, ha habido un aumento sustancial en la capacidad de adaptarse a tendencias fraudulentas en tiempo real. La IA permite ajustes rápidos a las tendencias emergentes, permitiendo intervenciones oportunas en actividades potencialmente fraudulentas.

Por último, la IA ha mejorado significativamente la precisión de los sistemas de detección de fraudes al reducir la fricción y minimizar tanto los falsos positivos como los falsos negativos. Esta mejora es crucial ya que asegura que las transacciones legítimas se procesen sin problemas mientras se identifican eficazmente las fraudulentas.

Muchos de los desafíos dentro de la detección de fraudes son similares a los de la adopción más amplia de la IA. Por ejemplo, a pesar de los avances, persisten desafíos en garantizar datos de alta calidad e integración fluida a través de varios sistemas y plataformas. La mala calidad de los datos puede llevar a resultados inexactos en la detección de fraudes.

Por último, mientras la IA está mejorando el rendimiento de los sistemas de detección de fraudes, también está aumentando la sofisticación de los actores maliciosos.

R: Las tecnologías de pago impulsadas por IA están evolucionando rápidamente. ¿Cómo ves el rol de los profesionales financieros cambiando a medida que la IA continúa automatizando y agilizando los procesos de pago?

D: Si bien la IA está mejorando nuestra capacidad para optimizar el procesamiento de pagos, también está cambiando el rol del profesional de pagos. Por ejemplo, la IA está permitiendo cada vez más la automatización de tareas operativas, lo que nos permite centrarnos más en la interpretación de datos y los insights de IA y su aplicación estratégica.

Específicamente, esta automatización nos permite actuar más ampliamente como traductores para nuestros clientes y partes interesadas. La IA nos permite desempeñar un papel más consultivo mejorando así la experiencia del cliente. Como adquirente de comerciantes, por ejemplo, aprovechamos la IA para mejorar todos los aspectos del ciclo de vida de los pagos. Sin embargo, también nos permite actuar como asesores estratégicos más enfocados y con propósito.

R: La privacidad de los datos y las preocupaciones éticas están en el centro de la adopción de IA en la banca y los pagos. ¿Cómo abordas el equilibrio entre la innovación y la implementación responsable de la IA?

D: No creo fundamentalmente que se requiera un equilibrio entre enfocarse en la innovación y ser responsable en la implementación de la IA.

Estas ideas no son mutuamente excluyentes ni una tiene que impactar negativamente a la otra. De hecho, creo firmemente que una gobernanza adecuada que incluya políticas, controles y supervisión actúa como un acelerador para la innovación. En mi experiencia, políticas claras, pautas y procesos permiten a los desarrolladores explorar e innovar de manera segura y con confianza.

La falta de claridad o marcos de gobernanza mal definidos conduce a la incertidumbre de los desarrolladores, ralentiza el desarrollo y sofoca la innovación.

R: Mirando hacia el futuro, ¿cuáles son las tendencias más emocionantes en IA y pagos que crees que darán forma al futuro de la industria en los próximos cinco a diez años?

D: Como se mencionó anteriormente, la IA continuará mejorando la eficacia de los sistemas de pago y los puntos de decisión relevantes: detección de fraudes, mejora de la tasa de autorización, diligencia debida del cliente (CDD) y conoce a tu cliente (KYC), etc.

También continuará moldeando el rol que juegan los profesionales de pagos al ayudar a los comerciantes y minoristas a definir sus estrategias de pago. Por ejemplo, el uso de IA puede permitir una mayor personalización y resultados de pago, al tiempo que proporciona insights únicos que pueden llevar a una experiencia del cliente enormemente mejorada.

Además, espero ver mejoras y aceleración en las finanzas integradas tanto en términos de integración fluida como en capacidades centrales como préstamos. Por último, dadas las presiones regulatorias y las mejoras en la IA, espero ver avances significativos en transparencia.