IA, motore di trasformazione

Negli ultimi anni, il settore dei pagamenti ha assistito a un'evoluzione rapida e dinamica. Questo cambiamento è stato un fenomeno costante ed ora l'elemento più significativo di questa trasformazione è l'emergere dell'intelligenza artificiale, che promette di apportare cambiamenti significativi e duraturi nel modo in cui interagiamo con i sistemi finanziari. Questa evoluzione non si limita a un singolo aspetto del processo di pagamento, ma abbraccia l'intera filiera, offrendo innovazioni che vanno dalla sicurezza all'elaborazione delle transazioni, alla personalizzazione delle esperienze di pagamento, dalla gestione dei dati al servizio clienti fino a come le soluzioni tecnologiche sono ideate e realizzate.

Come TAS abbiamo avviato un percorso di innovazione concentrato specificamente su due ambiti principali: l'integrazione di funzionalità avanzate basate su modelli di intelligenza artificiale, per arricchire i nostri prodotti con un valore aggiunto significativo, e per l'ottimizzazione dei nostri processi interni mediante l'implementazione efficace dell'intelligenza artificiale.

La sicurezza, un aspetto fondamentale dei sistemi di pagamento, sta vivendo una evoluzione grazie all'implementazione di sistemi di monitoraggio avanzati, che utilizzano l'AI per identificare schemi di transazione sospetti per migliorare la prevenzione delle frodi o in ambito antiterrorismo. Come TAS stiamo implementando nella nostra piattaforma “Fraud Protect” una serie di evoluzioni che permettono, da un lato, di migliorare la rilevazione di schemi fraudolenti, dall’altro di intervenire in tempo reale per mitigarli, attraverso per esempio l’utilizzo del chatbot intelligente “IVIC” che è in grado di contattare il cliente e valutare con lui la situazione diminuendo così anche le percentuali di falsi positivi e migliorando la customer experience.

L'AI gioca poi un ruolo cruciale nell'elaborazione e nella riconciliazione delle transazioni. Automatizzando questi processi, l'AI riduce significativamente gli errori manuali e aumenta l'efficienza operativa. Questo non solo assicura una maggiore precisione nelle transazioni, ma libera anche risorse che possono essere impiegate in compiti più strategici. Inoltre, l'analisi predittiva svolge un ruolo fondamentale nella gestione dei picchi di transazioni, garantendo che le risorse siano assegnate in modo efficiente. L’evoluzione del prodotto di Tesoreria Bancaria di TAS implementa modelli previsionali di tesoreria, flessibili e adattabili, basati sull'intelligenza artificiale, utilizzando algoritmi di machine learning e dati finanziari storici che in tempo reale predicono le esigenze di liquidità anche su base intraday e si affiancano alle informazioni già disponibili, completandole. 

Come TAS pensiamo che l'impiego dell'intelligenza artificiale nel processo produttivo dei sistemi di pagamento è diventato un elemento imprescindibile, influenzando non solo la produttività, ma anche la qualità e l'innovazione dei prodotti offerti. L'intelligenza artificiale ha inaugurato orizzonti inediti in molteplici aree di questo settore, estendendosi dal reclutamento fino alla gestione progettuale, dalla concezione e sviluppo del software fino alle fasi di testing e assistenza al cliente, trasformando in modo significativo ogni aspetto del processo.

L'integrazione dell'AI nel processo produttivo dei sistemi di pagamento non è solo un catalizzatore di efficienza e qualità, ma è anche una leva strategica per l'innovazione e l'adattamento in un settore in rapida evoluzione.

La prospettiva futura dei sistemi di pagamento prefigura un ecosistema in cui l'intelligenza artificiale non è solo un complemento, ma un pilastro fondamentale. Nel futuro che ci attende, i sistemi di pagamento AI-driven promettono di trasformare non solo il modo in cui le transazioni vengono effettuate, ma anche come vengono percepiti i servizi finanziari nel loro complesso. L'AI, con le sue capacità di apprendimento e adattamento, è destinata a creare un ambiente in cui ogni interazione è personalizzata, anticipando le esigenze degli utenti prima ancora che queste diventino evidenti. Questo nuovo paradigma si allontana dall'approccio tradizionale "one-size-fits-all", proponendo soluzioni su misura che valorizzano l'unicità di ogni cliente.