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

Dennis Kettler es el Jefe 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 seguridad: la IA ya no es un concepto futurista; está aquí y está cambiándolo todo. Pero aunque la idea de que la IA revolucione los pagos suena emocionante, el camino no ha sido exactamente sencillo.

La adopción de la IA se ha disparado en los últimos años, especialmente después de que la pandemia obligó a las instituciones financieras a replantearse cómo operan. Los números no mienten. Se prevé que el mercado global de IA en servicios financieros crezca en $16.2 mil millones en 5 años. Bancos, aseguradoras y procesadores de pagos se están lanzando de lleno al “pozo” de la IA, con ganas de optimizar procesos, mejorar la detección de fraude y crear experiencias de cliente hiperpersonalizadas.

Pero aquí está el “pero”: por todo su potencial, la integración de la IA no está exenta de su parte de dolores de cabeza. Muchas empresas han descubierto que sus datos—la base misma de la IA— a menudo están encerrados en sistemas obsoletos, fragmentados entre departamentos o simplemente son un desastre. Y aun cuando los datos estén en buen estado, sigue existiendo el asunto complicado de garantizar el cumplimiento de un laberinto de regulaciones que evolucionan constantemente.

A eso súmale que los ciberdelincuentes se están volviendo más inteligentes, y de repente, construir un sistema de pagos sólido impulsado por IA se siente como intentar armar un rompecabezas de alta tecnología mientras las piezas cambian constantemente. Sin embargo, pese a todos los obstáculos, las empresas siguen avanzando.

Solo en el último año, gigantes como JPMorgan Chase reportaron aumentos de productividad de hasta 20% gracias a asistentes de codificación con IA, mientras NatWest se asoció con OpenAI para fortalecer la prevención de fraude, un movimiento crucial considerando que el Reino Unido perdió £570 millones por fraude en pagos a principios de 2024. Y no se trata solo de los grandes jugadores. Las instituciones financieras más pequeñas también están aprovechando la IA para mejorar la eficiencia, ahorrar costos y ofrecer mejores experiencias al cliente.

La automatización está realizando cada vez más el trabajo pesado, liberando a los expertos humanos para actuar más como asesores estratégicos que como procesadores del back office. La pregunta es: ¿cómo pueden las empresas aprovechar el poder de la IA sin ahogarse en problemas de datos, sistemas obsoletos o trabas burocráticas regulatorias?

Eso es exactamente lo que queríamos averiguar. Así que contactamos a un experto que lleva más de una década en el “campo de batalla” de las soluciones de pagos impulsadas por IA. Desde optimizar los procesos de facturación y liquidación hasta mejorar los sistemas de detección de fraude, la experiencia de Dennis Kettler abarca todo el ecosistema de pagos. Y digamos simplemente que sus ideas son reveladoras.

En la conversación que sigue, escucharás de primera mano sobre los mayores desafíos y oportunidades a los que se 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, me incorporé al campo del análisis de datos y la analítica predictiva. Mi enfoque inicial fue en perspectivas predictivas y automatización.

Aproximadamente hace 13 años, ingresé en el sector de servicios financieros, aportando amplia experiencia y disciplina en datos e inteligencia artificial. Empecé a aplicar esta experiencia en áreas como facturación, liquidación, optimización de pagos y experiencia del cliente.

Aunque en ese momento no tenía formación en pagos, usé mi experiencia previa en comercio minorista y emisión de crédito, combinada con mi dominio de algoritmos y de IA, para impulsar eficazmente el valor para Worldpay.

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

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

Antes, el desarrollo de IA estaba limitado a equipos específicos con experiencia especializada. Hoy en día, la IA está disponible para un rango más amplio de individuos y equipos, lo que provoca una aceleración en su aplicación y una disminución del tiempo de salida al mercado. Además, la sofisticación de la IA ha avanzado significativamente. Las tareas que hace una década, o incluso hace cinco años, eran inviables, ahora son posibles gracias a los avances en IA y en la infraestructura en la nube.

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

D: En mi experiencia, los tres obstáculos más grandes para integrar y adoptar soluciones de pagos impulsadas por IA son:

2.  Un desafío fundamental es el **manejo de los datos**. Muchos pasan por alto la importancia crítica de los datos para aprovechar la IA. Los servicios financieros a menudo tratan con cantidades enormes de datos almacenados en entornos aislados (silos), que vienen en diversos formatos y con definiciones inconsistentes. Gestionar la calidad de esos datos, comprenderlos correctamente e integrarlos de manera efectiva es un desafío significativo.
4.  Desde la perspectiva del desarrollo de IA, un gran desafío es **integrar la IA en 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 consiste en navegar el panorama regulatorio global y garantizar la **privacidad de los datos**. A medida que las empresas utilizan datos, deben asegurarse de contar con controles sólidos de privacidad, gestión del riesgo del modelo y transparencia del modelo para cumplir con las regulaciones y generar confianza entre los actores involucrados.

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

D: Las soluciones de fraude han sido uno de los beneficiarios más visibles del avance de la IA. Una de las mejoras más grandes que impulsa la detección de fraude ha sido la resolución de entidades y la capacidad de conectar de forma más clara dispositivos, cuentas, transacciones y otras fuentes de información dispares para crear una visión 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 ajustar rápidamente las tendencias emergentes, posibilitando una intervención oportuna en posibles actividades de fraude.

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

Muchas de las dificultades dentro de la detección de fraude son similares a las de la adopción más amplia de IA. Por ejemplo, a pesar de los avances, siguen persistiendo desafíos para garantizar datos de alta calidad e integración fluida en varios sistemas y plataformas. Una mala calidad de datos puede llevar a resultados inexactos en la detección de fraude.

Por último, aunque la IA está mejorando el rendimiento de los sistemas de detección de fraude, al mismo tiempo está aumentando la sofisticación de los malos actores.

R: Las tecnologías de pago impulsadas por IA evolucionan rápidamente. ¿Cómo ves el papel 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 papel 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 en los conocimientos de IA y su aplicación estratégica.

En concreto, esta automatización nos permite actuar de forma más amplia 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, por ejemplo, aprovechamos la IA para mejorar todos los aspectos del ciclo de vida de los pagos. Sin embargo, también le permite a actuar como un asesor estratégico más enfocado y con propósito.

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

D: No creo fundamentalmente que sea necesario un equilibrio entre centrarse en la innovación y ser responsable en la implementación de IA.

Estas ideas no son mutuamente excluyentes y ninguna tiene que afectar negativamente a la otra. De hecho, creo firmemente que una gobernanza adecuada, incluyendo políticas, controles y supervisión, en realidad actúa como un acelerador de la innovación. En mi experiencia, una política clara, las directrices y el proceso permiten a los desarrolladores explorar e innovar con libertad y de manera segura con confianza.

La falta de claridad o marcos de gobernanza mal definidos llevan a la incertidumbre del desarrollador, ralentizan el desarrollo y sofocan la innovación.

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

D: Como se mencionó antes, la IA seguirá mejorando la eficacia de los sistemas de pagos y los puntos de decisión relevantes: detección de fraude, mejora de la tasa de autorización, debida diligencia sofisticada del cliente (CDD) y conozca a su cliente (KYC), etc.

También seguirá dando forma al papel que desempeñan los profesionales de pagos al ayudar a los comerciantes y minoristas a definir sus estrategias de pagos. Por ejemplo, el uso de IA puede permitir una mayor personalización y resultados de pago, mientras proporciona conocimientos únicos que, en última instancia, pueden llevar a una experiencia del cliente mucho mejor.

Además, espero ver mejoras y una aceleración en las finanzas integradas (embedded finance) tanto en términos de integración sin fisuras como en capacidades centrales como el lending. Por último, dado el entorno de presión regulatoria y las mejoras en la IA, espero ver ganancias significativas en transparencia.