Por que as plataformas são mais importantes do que os modelos na implementação de IA para pagamentos

A inteligência artificial chegou aos pagamentos. Os grandes players de tecnologia estão a incorporar IA na autenticação, personalização, checkout sem caixa e comércio conversacional.

Recentemente, a Amazon atribuiu o seu aumento de lucro de 35% aos seus investimentos em IA em pagamentos e checkout.

As Fintechs também estão a experimentar agressivamente com IA agêntica, recomendações em tempo real e atendimento automatizado ao cliente.

O assistente de IA da bunq, "Finn", parte do primeiro neobanco europeu impulsionado por IA, agora trata até 40% das questões de suporte ao utilizador de forma independente, enquanto assiste em até 75% das consultas diariamente.

No entanto, para muitos bancos de Nível 1 e Nível 2, processadores e fintechs estabelecidas, a questão não é se devem usar IA, mas como fazê-lo sem comprometer escala, segurança ou conformidade regulatória.

O que impede a adoção de IA em pagamentos

A maioria das instituições financeiras enfrenta três obstáculos fundamentais na sua jornada de IA: falta de uma estratégia clara de IA, uma tecnologia central e base de dados fraca, e modelos operacionais construídos para uma era mais lenta.

Embora estratégia e talento sejam importantes, as iniciativas de IA estagnam consistentemente no mesmo estrangulamento: dados de alta qualidade. Os dados de pagamento são complexos, sensíveis e altamente transacionais.

Não se pode simplesmente "adicionar IA" a uma plataforma legada e esperar resultados. A IA requer dados limpos, estruturados e em tempo real.

Muitos casos de uso de IA exigem sistemas que possam interpretar resultados de IA e executar ações instantaneamente.

A IA em pagamentos trata de agir enquanto uma transação está a acontecer, não de gerar insights após o facto.

Um Agente de IA entrega valor apenas se o sistema puder responder em tempo real: autorizando, encaminhando, atualizando limites, acionando interações com clientes ou adaptando o fluxo de pagamento.

Way4 e Way4 DMP: dados limpos encontram o núcleo em tempo real preparado para IA

É aqui que o Way4 da OpenWay, uma plataforma de software de pagamentos digitais confiável pelos principais bancos e fintechs em todo o mundo, torna-se decisivo.

O Way4 foi projetado como um núcleo financeiro em tempo real, capaz de partilhar dados ao vivo e executar ações online.

Com esta base, a Way4 Data Management Platform (DMP) permite que as instituições tratem a IA como um serviço de API, incorporado diretamente nos fluxos de pagamento.

O sucesso da IA em pagamentos depende de onde os dados são criados e quão rapidamente podem impulsionar a ação.

O núcleo de pagamentos em tempo real do Way4 autoriza e executa transações em escala, gerando dados limpos, estruturados e ricos em contexto quando as decisões são tomadas.

O Way4 DMP transforma estes dados em tempo real em estruturas preparadas para IA, permitindo que as instituições analisem comportamento, experimentem rapidamente e implementem lógica impulsionada por IA dentro de fluxos de pagamento ao vivo, não em sistemas desconectados.

Em conjunto, o Way4 e o Way4 DMP permitem que as organizações passem de pilotos de IA para produção de forma rápida e segura, permitindo interpretação e ação em tempo real enquanto mantêm o controlo empresarial. As instituições escolhem entre três modelos flexíveis:

• Data as a Service – Dados de pagamento estruturados em tempo real para casos de uso de IA
• Model Training – Usar dados do Way4 para treinar modelos de IA adaptados aos objetivos de negócio
• Train-and-Deploy Agent Services – Implementar Agentes de IA que operam diretamente dentro dos processos de pagamento

As capacidades de IA mudam de teóricas para operacionais, incorporando inteligência nos pagamentos e permitindo experimentação, escala e resultados mensuráveis.

Cloud-first por design, empresarial por natureza

O Way4 DMP é construído sobre uma arquitetura cloud-first projetada especificamente para fintech e pagamentos digitais.

Oferece escalabilidade elástica, implementação rápida e inovação contínua sem interromper as operações.

Orquestração de contentores, pipelines CI/CD, infraestrutura como código e ferramentas avançadas de observabilidade permitem iteração rápida, resiliência automatizada e dimensionamento eficiente de pipelines de dados em tempo real.

Crucialmente, o Way4 DMP não é uma plataforma de dados genérica. Está nativamente ciente dos modelos de dados do Way4, semântica de transações e lógica de execução, e interage com o núcleo de pagamentos Way4 em tempo real.

Esta integração estreita permite que os dados sejam capturados, analisados e acionados dentro do mesmo ciclo de vida da transação, suportando decisão ao vivo, experimentação e lógica impulsionada por IA dentro dos fluxos de pagamento.

Ao mesmo tempo, a arquitetura respeita as realidades empresariais.

Os dados podem permanecer locais onde a soberania ou requisitos regulatórios o exigem, combinando agilidade cloud-native com a governança e confiabilidade esperadas de uma plataforma central de pagamentos.

A IA em pagamentos trata de experimentação em velocidade

A IA é inerentemente experimental. Para bancos e processadores, o desafio é permitir esta experimentação sem interromper sistemas de produção ou incorrer em custos excessivos.

É aqui que as plataformas capacitadas por IA se tornam essenciais como sandboxes tecnológicas para inovação rápida.

Quando a experimentação está incorporada na plataforma, os projetos de IA tornam-se acessíveis, mensuráveis e repetíveis.

A economia pay-as-you-go permite ainda que as organizações calculem o ROI de cada caso de uso com precisão, criando confiança para passar do piloto para a produção.

Da visão de IA à realidade comercial

As instituições que vencerem na era da IA tratarão a IA como uma capacidade contínua, não um projeto único, incorporando inteligência diretamente nos fluxos de pagamento e dimensionando o que funciona.

Com o Way4 DMP, a OpenWay ajuda bancos, fintechs e processadores a ir além de pilotos isolados.

Através de um workshop focado, as equipas podem alinhar-se sobre princípios fundamentais e identificar casos de uso de alto impacto, depois moldar e lançar um MVP sobre dados de pagamento reais, dimensionando capacidades de IA comprovadas de forma segura em todo o negócio de pagamentos.

Imagem em destaque: Editada por Fintech News Philippines, baseada em imagem de aleksandr_samochernyi via Freepik

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