Entrevista com Dennis Kettler: Como a IA Está a Transformar os Pagamentos

Dennis Kettler é Diretor Global de Estratégia de Dados e Ciências de Dados na Worldpay.

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Se tem acompanhado a indústria de serviços financeiros, sabe uma coisa com certeza: a IA já não é um conceito futurista—está aqui e está a mudar tudo. Mas, embora a ideia de uma revolução da IA nos pagamentos soe emocionante, a viagem não tem sido exatamente suave.

A adoção de IA disparou nos últimos anos, sobretudo depois de a pandemia ter forçado as instituições financeiras a repensarem a forma como operam. Os números não mentem. Prevê-se que o mercado global de IA em serviços financeiros cresça em $16.2 mil milhões num prazo de 5 anos. Bancos, seguradoras e processadores de pagamentos estão todos a mergulhar de cabeça na “piscina” de IA, ansiosos por agilizar processos, melhorar a deteção de fraude e criar experiências de cliente hiper-personalizadas.

Mas há aqui um senão: por todo o seu potencial, a integração de IA não deixa de trazer a sua quota de dores de cabeça. Muitas empresas perceberam que os seus dados—que são a própria base da IA—estão frequentemente trancados em sistemas desatualizados, fragmentados entre departamentos ou simplesmente desorganizados. E mesmo quando os dados estão num estado razoável, existe a questão delicada de garantir conformidade com um labirinto de regulamentos que evoluem constantemente.

Some-se a isto o facto de os cibercriminosos estarem a ficar mais inteligentes, e de repente construir um sistema de pagamentos robusto e orientado por IA parece tentar montar um puzzle tecnológico enquanto as peças se deslocam constantemente. Ainda assim, apesar de todos os obstáculos, as empresas estão a avançar.

Só no último ano, gigantes como a JPMorgan Chase reportaram aumentos de produtividade de até 20% graças a assistentes de codificação com IA, enquanto a NatWest se associou à OpenAI para reforçar a prevenção de fraude, um passo crítico dado que o Reino Unido perdeu £570 milhões com fraude em pagamentos no início de 2024. E não são apenas os grandes players. As instituições financeiras mais pequenas também estão a aproveitar a IA para aumentar a eficiência, poupar custos e proporcionar melhores experiências ao cliente.

A automatização está a fazer mais do trabalho pesado, libertando especialistas humanos para atuarem mais como consultores estratégicos do que como processadores de back-office. A questão é: como podem as empresas aproveitar o poder da IA sem se afogarem em problemas de dados, sistemas desatualizados ou burocracia regulatória?

É exatamente isso que quisemos descobrir. Por isso, contactámos um especialista que tem estado profundamente no terreno das soluções de pagamentos orientadas por IA há mais de uma década. Desde a otimização de processos de faturação e liquidação até ao reforço dos sistemas de deteção de fraude, a experiência de Dennis Kettler abrange todo o ecossistema de pagamentos. E digamos apenas que as suas perspetivas são esclarecedoras.

Na conversa que se segue, vai ouvir em primeira mão sobre os maiores desafios e oportunidades que as empresas enfrentam.

R: Pode partilhar um pouco sobre a sua evolução de carreira e como desenvolveu a sua experiência em fintech e soluções de pagamentos?

D: Depois de concluir os meus estudos de licenciatura e mestrado em matemática, transitei para a área de análise de dados e analítica preditiva. O meu foco inicial estava em insights preditivos e na automatização.

Sensivelmente há 13 anos, entrei no setor de serviços financeiros, trazendo uma vasta experiência e disciplina em dados e inteligência artificial. Comecei a aplicar esta experiência em áreas como faturação, liquidação, otimização de pagamentos e experiência do cliente.

Embora eu não tivesse um background em pagamentos nessa altura, utilizei a minha experiência anterior no retalho e na emissão de crédito, combinada com a minha proficiência em algoritmos e IA, para impulsionar com eficácia o valor para a Worldpay.

R: Quais são algumas das mudanças mais significativas que já viu na indústria de pagamentos ao longo dos anos, especialmente com a ascensão da IA?

D: As três mudanças significativas que me vêm imediatamente à mente são proliferação, aceleração e sofisticação. Embora a inteligência artificial não seja um conceito novo, a sua proliferação aumentou de forma marcante.

Antes, o desenvolvimento de IA estava confinado a equipas específicas com conhecimentos especializados. Hoje, a IA está acessível a um leque mais amplo de indivíduos e equipas, o que resulta numa aceleração da sua aplicação e numa diminuição do tempo de colocação no mercado. Além disso, a sofisticação da IA avançou significativamente. Tarefas que eram inviáveis há uma década, ou mesmo há cinco anos, são agora alcançáveis devido aos avanços em IA e na infraestrutura cloud.

R: Integrar IA em serviços financeiros traz oportunidades e desafios. Pela sua experiência, quais são os maiores obstáculos que as empresas enfrentam ao adotar soluções de pagamentos orientadas por IA?

D: Na minha experiência, os três maiores obstáculos na integração e adoção de soluções de pagamentos orientadas por IA são:

2.  Um desafio de base é o **tratamento dos dados**. Muitos subestimam a importância crítica dos dados para tirar partido da IA. Os serviços financeiros lidam frequentemente com quantidades vastas de dados guardados em ambientes isolados, que vêm em vários formatos e com definições inconsistentes. Gerir a qualidade destes dados, compreender devidamente os dados e integrá-los de forma eficaz é um desafio significativo.
4.  Do ponto de vista do desenvolvimento em IA, um grande desafio é **integrar IA em sistemas legados existentes**. Isto exige não só ajustes técnicos, mas também uma mudança cultural dentro das organizações para abraçar novas tecnologias.
6.  O desafio final passa por navegar pelo panorama regulatório global e assegurar a **privacidade de dados**. À medida que as empresas utilizam dados, têm de garantir controlos de privacidade robustos, gestão do risco do modelo e transparência do modelo para cumprir regulamentos e construir confiança junto das partes interessadas.

R: A deteção de fraude tem sido uma das áreas-chave em que a IA teve um grande impacto. Que avanços tem visto na prevenção de fraude e que desafios ainda precisam de ser abordados?

D: As soluções de fraude têm sido um dos beneficiários mais visíveis do avanço da IA. Uma das maiores melhorias que impulsionam a deteção de fraude tem estado na resolução de entidades e na capacidade de ligar de forma mais clara dispositivos, contas, transações e outras fontes de informação dispersas, para criar uma visão mais precisa e abrangente das relações e da atividade associada.

Além disso, houve um aumento substancial da capacidade de se adaptar a tendências fraudulentas em tempo real. A IA permite ajustes rápidos a tendências emergentes, possibilitando intervenções atempadas em potenciais atividades fraudulentas.

Por fim, a IA melhorou significativamente a exatidão dos sistemas de deteção de fraude ao reduzir o atrito e minimizar tanto os falsos positivos como os falsos negativos. Esta melhoria é crucial porque assegura que as transações legítimas são processadas de forma fluida enquanto se identificam eficazmente as fraudulentas.

Muitos dos desafios dentro da deteção de fraude são semelhantes aos da adoção mais alargada de IA. Por exemplo, apesar dos avanços, continuam a existir desafios na garantia de dados de alta qualidade e na integração fluida entre vários sistemas e plataformas. Uma má qualidade dos dados pode levar a resultados de deteção de fraude imprecisos.

Por fim, embora a IA esteja a melhorar o desempenho dos sistemas de deteção de fraude, está simultaneamente a aumentar a sofisticação dos maus atores.

R: As tecnologias de pagamentos com IA estão a evoluir rapidamente. Como vê o papel dos profissionais de finanças a mudar à medida que a IA continua a automatizar e agilizar os processos de pagamento?

D: Embora a IA esteja a melhorar a nossa capacidade para otimizar o processamento de pagamentos, também está a alterar o papel do profissional de pagamentos. Por exemplo, a IA está cada vez mais a permitir a automatização de tarefas operacionais, permitindo-nos concentrar mais na interpretação de dados e de insights de IA e na sua aplicação estratégica.

Em particular, esta automatização permite-nos atuar de forma mais ampla como tradutores para os nossos clientes e partes interessadas. A IA permite-nos ter um papel mais consultivo, melhorando a experiência do cliente. Como adquirente/empresa de aquisição (merchant acquirer), por exemplo, aproveitamos a IA para melhorar todos os aspetos do ciclo de vida dos pagamentos. No entanto, também nos permite atuar como um conselheiro estratégico mais focado e com um propósito claro.

R: A privacidade de dados e as preocupações éticas estão no centro da adoção de IA no setor bancário e de pagamentos. Como é que aborda o equilíbrio entre inovação e a implementação responsável de IA?

D: Não acredito fundamentalmente que seja necessário existir um equilíbrio entre focar a inovação e ser responsável na implementação de IA.

Estas ideias não são mutuamente exclusivas e uma não tem de prejudicar negativamente a outra. Na verdade, acredito fortemente que uma governação adequada, incluindo políticas, controlos e supervisão, funciona de facto como um acelerador para a inovação. Na minha experiência, uma política clara, orientações e processos permitem aos programadores explorar e inovar em segurança com confiança.

A falta de clareza ou frameworks de governação mal definidos levam à incerteza dos programadores, abrandam o desenvolvimento e sufocam a inovação.

R: Olhando para a frente, quais são as tendências mais empolgantes em IA e pagamentos que acredita que vão moldar o futuro da indústria nos próximos cinco a dez anos?

D: Como referido anteriormente, a IA continuará a melhorar a eficácia dos sistemas de pagamentos e dos pontos de decisão relevantes: deteção de fraude, melhoria da taxa de autorização, diligência devida ao cliente sofisticada (CDD) e conhecer o teu cliente (KYC), etc.

Também continuará a moldar o papel que os profissionais de pagamentos desempenham ao ajudar comerciantes e retalhistas a definir as suas estratégias de pagamentos. Por exemplo, o uso de IA pode permitir uma maior personalização e melhores resultados de pagamento, ao mesmo tempo que fornece insights únicos que podem levar a uma experiência do cliente significativamente melhor.

Além disso, espero ver melhorias e aceleração na finança incorporada (embedded finance) tanto em termos de integração fluida como nas capacidades base como o crédito**. Por fim, dado o contexto de pressões regulatórias e melhorias em IA, espero ver ganhos significativos em transparência.**