Secondo i dati dell'Abecs (Associazione Brasiliana delle Aziende di Carte di Credito e Servizi), nel 2024 sono stati registrati acquisti per 4,1 trilioni di reais con carte di credito, debito e prepagate, con una crescita del 10,9% rispetto all'anno precedente. Questa movimentazione richiede soluzioni che strutturano i processi finanziari nelle aziende, al fine di promuovere progressi significativi nell'integrazione tra pricing, pagamenti e operazioni, con supporto basato sull'intelligenza artificiale (IA).
Secondo Lígia Lopes, CEO diTerra, azienda di automazione intelligente che trasforma i dati in risultati, tradizionalmente, i processi di acquisizione, vendita, onboarding, riscossione, fidelizzazione e pricing erano gestiti da aree distinte e non comunicanti. Questa frammentazione generava inefficienze, aumentava i costi e rendeva difficile la presa di decisioni strategiche.
Ora, con IA e automazione, è possibile integrare queste decisioni direttamente nei flussi produttivi in tempo reale, garantendo maggiore efficienza, riduzione dei colli di bottiglia e un'esperienza di consumo più fluida. La logica antica considerava il pagamento come l'ultima tappa del percorso finanziario. Noi abbiamo invertito questo pensiero. Oggi, il pagamento e la definizione dei prezzi devono essere al centro dell'operazione, guidando il processo fin dall'inizio. Questo cambiamento di mentalità è ciò che rende le aziende più efficienti, personalizzate e competitive, afferma Lígia.
L'esperto spiega che questa trasformazione è strettamente legata all'evoluzione dell'infrastruttura tecnologica nelle aziende. La tendenza è che, così come stanno già facendo i settori finanziario e sanitario, le aziende di altri settori inizino a investire in piattaforme proprie di dati e integrazione. In questo contesto, la gestione efficiente delle API e dei flussi di informazione diventa essenziale, soprattutto di fronte alla moltiplicazione di fonti di dati interne ed esterne.
Un esempio pratico citato dalla specialista per la possibilità di questa integrazione è Uber, in cui il pagamento avviene all'inizio del viaggio, e non alla fine. Questo modello consente un processo completamente fluido e integrato grazie alla tecnologia integrata e illustra come il pagamento possa essere riposizionato all'interno del percorso produttivo, creando un'esperienza più efficiente e soddisfacente per il consumatore.
Un altro punto chiave è il ruolo dell'Open Finance come tecnologia di base. Insieme all'iniziativa di condivisione dei dati bancari, l'Open Finance rappresenta anche uno standard tecnico che consente di collegare in modo sicuro e scalabile diverse istituzioni e sistemi. Questo schema sta venendo ampliato per quello che gli esperti già chiamanoOpenXuna soluzione aperta e standardizzata per l'integrazione di diversi tipi di dati e servizi.
Questa standardizzazione è ciò che rende possibile la creazione di regole decisionali automatizzate che funzionano all'interno del flusso reale delle operazioni. Invece di decisioni isolate e scollegate, le aziende iniziano a operare con intelligenza integrata, collegando i loro sistemi legacy con nuove componenti di automazione, senza la necessità di grandi ristrutturazioni», completa Lígia.
Egli sottolinea inoltre che l'adozione di modelli modulari consente alle aziende di aggiornare o sostituire i componenti delle loro soluzioni senza interrompere i processi produttivi, favorendo la scalabilità e l'adattamento costante alle nuove esigenze regolamentari o comportamentali del mercato. Con questo, decisioni come la concessione di credito, l'approvazione dei pagamenti o la definizione dei prezzi vengono prese nel mezzo del processo, e non solo alla fine del percorso di acquisto.
L'avanzamento dell'intelligenza artificiale consente che queste decisioni, a breve, siano prese sulla base di regole scritte in linguaggio naturale, validate da modelli addestrati, con suggerimenti automatici di ottimizzazione. Ciò rappresenta un salto tecnologico enorme, così come operativo e strategico per le organizzazioni», conclude il CEO.
