A busca pelo sucesso na primeira tentativa é o que norteia o trabalho de empresas de pagamentos. Uma compra bem-sucedida sem percalços pode ditar o sucesso com clientes e a procura de novos estabelecimentos. Para um processo descomplicado, segundo Thaisa Fausto, head de Vendas Empresariais do PayPal, a busca principal das companhias deve ser pelo alinhamento de três pontos: Inteligência Artificial, Machine Learning e dados.
“A otimização, por exemplo, de fatores do back-end em empresas é o caminho para o tratamento ideal de dados. Mais do que isso, trabalhar essa cultura internamente ajuda a garantir o futuro da própria empresa”, pontua.
Além do lado operacional, a utilização destas ferramentas pode, segundo a executiva, auxiliar na criação de experiências personalizadas em compras válidas e taxas de autorização mais altas. O quarteto que configura uma boa aplicação, conforme sua explicação, inclui: Tecnologia, Performance, Segurança e Agilidade.
Dando um exemplo interno, Thaisa cita que, no PayPal, Machine Learning e IA são amplamente utilizados. Entre as formas dessa aplicação, além do tratamento de fraudes, estão:
– Monitoramento de transação (comportamentos e ações);
– Pontuação de risco;
– Biometria Comportamental;
– Detecção final de fraude (baseado na análise anterior).
Com este tipo de trabalho, o patamar de autonomia cresce e proporciona habilidades como:
– Dados robustos
– Machine Learning e IA amplificados
– Solução de risco integrada ao aprendizado de máquina
– Parcerias com as Bandeiras e Bancos
– Network Token (token de bandeira)
– Account Updater
– Retentativas
– Soluções financeiras diversas para o caso de uma transação negada
“Uma boa ferramenta anti-fraude visa otimizar performance e a conversão do estabelecimento parceiro. Por isso, a escolha de um player precisa levar em consideração que este ofereça o formato mas compatível possível. Afinal, este pode ser um diferencial competitivo aos vendedores” finaliza.