L’intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo di gestire i pagamenti digitali negli e-commerce. Da potenza futuristica e scientifica, reclusa in qualche laboratorio universitario, l’intelligenza artificiale è, ormai, il cardine su cui si sviluppa il futuro del nostro modo di pensare, agire e creare. Nessuno escluso.
Anche il mondo degli e-commerce è stato rivoluzionato da questa potenza artificiale, a partire dai pagamenti digitali. Con “Digital Payments”, si intendono una molteplicità di tipologie di pagamento differenti tra loro, che offrono l’opportunità di acquistare beni e servizi a distanza in modo sicuro, rapido e soprattutto tracciabile. Inoltre, permette di acquistare da remoto con transazioni online, di utilizzare e- wallet elettronici e, in generale, trasferimenti di denaro via internet.
Questa tecnologia apre nuovi orizzonti in termini di efficienza, sicurezza e personalizzazione, influenzando profondamente sia i consumatori che le aziende. L’evoluzione dei pagamenti elettronici è, dunque, intimamente legata all’avvento e allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, l’IA di Amazon, integrata in Alexa, consente agli utenti di effettuare acquisti e pagamenti attraverso comandi vocali. Inoltre, piattaforme come IBM Watson offrono analisi predittive basate sull’IA che aiutano le aziende a personalizzare le offerte e a prevedere le tendenze di mercato, migliorando così la strategia di vendita e la gestione dei pagamenti.
Intelligenza artificiale: analisi dati per i pagamenti digitali
Tutto l’eco-sistema dei pagamenti digitali è ampiamente soggetto a rivoluzioni da parte dell’intelligenza artificiale: dalla customer experience personalizzata, ai chatbot, fino alle transazioni vere e proprie.
Prima di tutto, l’analisi dei dati e l’esperienza del consumatore. Le piattaforme di e-commerce raccolgono enormi quantità di dati sui comportamenti degli utenti, incluse le loro preferenze di pagamento. L’intelligenza artificiale può analizzare questi dati per identificare modelli e tendenze che possono essere utilizzati per ottimizzare i processi di pagamento e migliorare l’esperienza dell’utente. Inoltre, può essere utilizzata per personalizzare l’esperienza di pagamento in base alle preferenze individuali. Ad esempio, un algoritmo di IA potrebbe suggerire metodi di pagamento preferiti in base alla storia di acquisto dell’utente o alle sue abitudini di navigazione, velocizzando l’acquisto e migliorando la customer experience.
L’IA utilizza algoritmi di analisi predittiva per prevedere i modelli di spesa dei clienti. Attraverso l’analisi dei dati storici di acquisto, l’intelligenza artificiale può identificare tendenze di spesa, stagionalità e preferenze individuali. Queste informazioni possono essere utilizzate per personalizzare le offerte promozionali e ottimizzare la strategia di pricing per massimizzare le entrate. Inoltre, gli algoritmi di raccomandazione basati su IA, attraverso questi dati, sono in grado si suggerire prodotti pertinenti durante il processo di pagamento. Questi suggerimenti personalizzati migliorano l’esperienza di acquisto degli utenti e aumentano le possibilità di conversione.
Un esempio calzante è sicuramente Amazon. Attraverso l’intelligenza artificiale, monitora le preferenze di acquisto e le modalità di pagamento degli utenti per velocizzare l’esperienza e renderla migliore per i suoi clienti.
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Intelligenza artificiale: frodi nei pagamenti digitali
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare modelli anomali e comportamenti sospetti che potrebbero indicare frodi o transazioni non autorizzate all’interno dell’e-commerce. Questo aiuta a proteggere sia i consumatori che i commercianti da transazioni fraudolente.
L’intelligenza artificiale, infatti, analizza i dati delle transazioni per individuare pattern anomali che potrebbero indicare attività fraudolenta. Questi pattern possono includere transazioni di grandi dimensioni, acquisti inusuali o un alto numero di transazioni effettuate in breve tempo. L’IA impara dai dati storici per identificare tali pattern e segnalare eventuali anomalie agli operatori del sistema di pagamento.
Inoltre, il vantaggio di questa tecnologia è nell’analizzare le tecniche di apprendimento automatico per adattarsi continuamente ai cambiamenti nei modelli di frode. Con il passare del tempo, gli algoritmi di IA diventano sempre più efficaci nel rilevare nuove forme di frode o tattiche utilizzate dagli aggressori. Questo è particolarmente importante poiché i truffatori tendono a modificare le loro strategie per eludere i sistemi di sicurezza esistenti.
Infine, l’intelligenza artificiale deve studiare il comportamento degli utenti durante il processo di pagamento per identificare segnali di potenziale frode. Questo può includere la velocità con cui l’utente completa le transazioni, i modelli di navigazione del sito web e i dettagli dell’account utilizzati per effettuare l’acquisto. Se un comportamento è fuori dall’ordinario o non corrisponde ai modelli tipici di un utente legittimo, l’IA può generare un avviso per l’attività sospetta.
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Intelligenza artificiale: biometria e verifica d’identità
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata, anche, per sviluppare sistemi di autenticazione avanzati basati su biometria o altri metodi di verifica dell’identità. Ad esempio, l’IA può analizzare le impronte digitali degli utenti o riconoscere il loro volto per confermare l’identità durante il processo di pagamento.
Infatti, ad oggi, i processi biometrici si basano sullo scanner facciale, dell’impronta digitale o del riconoscimento vocale. I sistemi di riconoscimento delle impronte digitali consentono agli utenti di autenticarsi utilizzando il proprio dito. Questo metodo è ampiamente adottato per la sua affidabilità e facilità d’uso, offrendo un’esperienza utente fluida e sicura.
Anche il riconoscimento vocale è reso possibile dall’intelligenza artificiale. Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano le caratteristiche vocali uniche di un individuo per confermare la sua identità durante il processo di pagamento. Il riconoscimento vocale può essere utilizzato insieme ad altri metodi di autenticazione per aggiungere un ulteriore strato di sicurezza e confermare l’identità degli utenti in modo rapido e conveniente.
Inoltre, ultimamente l’intelligenza artificiale viene usata anche per l’analisi dei modelli comportamentali degli utenti durante il processo di pagamento. Questo metodo, noto come biometria comportamentale, monitora il modo in cui gli utenti interagiscono con i dispositivi durante la navigazione e il pagamento. Ad esempio, la velocità di digitazione, la pressione delle dita sullo schermo o il movimento del mouse possono essere utilizzati per identificare gli utenti legittimi da quelli fraudolenti.
Questa tecnologia rende la customer experience più veloce ed efficiente all’interno dell’e-commerce. Inoltre, aiuta a tutelare i clienti e i commercianti da truffe e frodi, rendendo difficile accedere ai dati sensibili.
In conclusione, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei pagamenti digitali sull’e-commerce sta trasformando radicalmente il modo in cui i consumatori effettuano transazioni online, migliorando l’esperienza complessiva degli utenti e garantendo al contempo una maggiore sicurezza e protezione contro frodi e abusi.
Un altro esempio di intelligenza artificiale applicata ai metodi di pagamento digitali, è la testimonianza di Maurizio Pimpinella – Presidente APSP -ad EcommerceDay 2023, su Mercedes Pay+.
Leggilo qui: Mercedes Pay+: Pagamenti con Impronta Digitale per aggiornamenti software e servizi after market
