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Modelando Soluções de Pagamentos para o Futuro

Em uma era marcada por rápidas transformações no setor financeiro, o mais recente relatório de pesquisa colaborativa da Finextra com a Tietoevry, “Definitive Differentiators – Forging a future-proof payments model”, oferece um mergulho profundo na dinâmica em evolução da indústria de pagamentos. Baseando-se em insights de 150 profissionais europeus de finanças e pagamentos, o relatório destaca as mudanças cruciais nas estratégias bancárias influenciadas por avanços tecnológicos, mudanças regulatórias e o imperativo de eficiência operacional. Ele explora a tendência crescente em direção a parcerias e modelos as-a-service, destacando sua importância em aprimorar ofertas de pagamento e alcançar escalabilidade e eficiência de custos.

Aqui está um resumo dos principais pontos revelados:

1. Mudança no Modelo de Negócios: Nos últimos anos, os bancos têm sido forçados a reconsiderar seus modelos de negócios para serviços de transação devido a um ambiente de baixas taxas de juros e aumento das regulamentações. Isso levou a uma maior ênfase na geração de receita por meio de transações e à busca por eficiência de custos através da padronização. A mudança no modelo de negócios é o fator mais importante para os bancos mudarem seus modelos operacionais, conforme indicado por 56% dos respondentes da pesquisa.

2. Outsourcing: A terceirização de componentes de processamento de pagamentos, como operações de back-office (61%) e atendimento ao cliente (57%), é uma estratégia adotada por muitos bancos para reduzir custos e se concentrar em suas ofertas únicas. Isso também permite que os bancos acessem expertise além de suas capacidades internas e planejem recursos internos de maneira mais inteligente.

3. Desafios de Processamento de Pagamentos: A segurança e a prevenção de fraudes (73% classificando isso como primeiro ou segundo desafio mais importante) e a conformidade e requisitos regulatórios (66% classificando como primeiro ou segundo) são os principais desafios enfrentados pelas instituições no processamento de pagamentos. Isso destaca a importância de manter a segurança dos serviços financeiros em um ambiente em constante mudança.

4. Modelos As-a-Service: Os modelos As-a-Service, como Payment as a Service (PaaS), são vistos como meios para aprimorar a proposta de pagamentos. Eles oferecem a promessa de eficiência de custos, escalabilidade e tempo de comercialização mais rápido para novos serviços. No entanto, há preocupações em relação à integração com sistemas legados, especialmente em termos de segurança de dados e privacidade.

5. Fatores para Reavaliação do Modelo Operacional: Além da mudança no modelo de negócios, o desejo de reduzir custos (46% dos respondentes) é um fator chave que levaria as organizações a reavaliar seus modelos operacionais. Isso reflete a necessidade contínua de eficiência operacional e redução de despesas no setor bancário.

6. Opções para Aprimorar Capacidades de Pagamento: Para aprimorar as capacidades de pagamento, a criação de um modelo As-a-Service é a opção mais popular (52% dos respondentes consideram isso mais provável), seguida pela colaboração com outros bancos para criar um serviço compartilhado (46%). Essas abordagens permitem que os bancos acessem tecnologias avançadas e compartilhem os custos de desenvolvimento e operação.

7. Drivers para Modelos As-a-Service: A melhoria da eficiência de custos e escalabilidade (42% dos respondentes classificam isso como o principal impulsionador) e a capacidade de permitir um tempo de comercialização mais rápido para novos serviços (33% dos respondentes) são os principais motivadores para a consideração de modelos As-a-Service. Isso destaca a busca por soluções que possam suportar o crescimento dos negócios e a inovação de produtos.

8. Desafios na Adoção de Modelos As-a-Service: A integração com sistemas legados (43% dos respondentes) e as preocupações com a segurança de dados e privacidade (46%) são os principais desafios enfrentados na adoção de modelos As-a-Service. Isso reflete a complexidade de modernizar a infraestrutura de TI bancária enquanto se mantém a segurança e a conformidade.

9. Avaliação da Maturidade do Mercado: A maioria das organizações vê o mercado doméstico como emergente (21%) ou em crescimento (36%) em termos de adoção de modelos As-a-Service. Isso indica que ainda há um potencial significativo de adoção e desenvolvimento desses modelos no setor bancário.

10. Percepção dos Modelos As-a-Service: A pesquisa revela que 72% dos respondentes acreditam que um serviço de pagamentos deve adotar uma abordagem minimalista ou fragmentada, onde certos componentes podem ser terceirizados enquanto outros permanecem sob o controle da organização. Isso sugere que, embora haja interesse em modelos As-a-Service, muitos bancos ainda estão cautelosos em relação à terceirização total de suas operações de pagamento e preferem manter um equilíbrio entre o controle interno e a externalização de serviços específicos.

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Era da Principalidade – O cliente no poder

Até recentemente, a relação entre cliente e banco era definida por uma dinâmica de dependência. O banco principal do cliente, geralmente aquele onde o salário era depositado ou onde se mantinha a maior parte dos fundos, exercia considerável influência sobre as decisões financeiras do cliente, desde a escolha de produtos de investimento até as opções de crédito disponíveis. Com a implementação do Open Finance, o cenário mudou drasticamente, nivelando o campo de jogo.

No cenário do Open Finance, o conceito de “principalidade” é uma peça-chave para entender a evolução da competitividade bancária. Neste cenário, ser o “banco principal” do cliente significa que o aplicativo da instituição, o superapp, torna-se a interface primária através da qual os clientes interagem com serviços financeiros. Isso é impulsionado pela capacidade do Open Finance de permitir que os clientes compartilhem seus dados financeiros e realizem transações entre instituições autorizadas pelo Banco Central.

A “principalidade” reflete a busca das instituições para que seus superapps se tornem a escolha prioritária dos clientes, não apenas para serviços bancários básicos, mas também para pagamentos, créditos, investimentos e outras operações financeiras. Isso é feito através de uma interface de usuário conveniente e integrada que consolida vários serviços financeiros.

Os bancos tradicionais enfrentam o risco de perder a relevância se não conseguirem se adaptar e oferecer um superapp atraente e eficiente. Por outro lado, há uma oportunidade substancial para se diferenciar por meio de personalização, uso inteligente de dados e melhor experiência do usuário.

Os clientes, sem dúvida, são os maiores beneficiários dessa transformação. Eles ganham mais controle sobre seus dados financeiros, maior liberdade de escolha e acesso a serviços mais personalizados. A facilidade de gerenciar finanças através de uma única plataforma oferece conveniência e potencial para melhorar o gerenciamento financeiro pessoal.

Nesse novo paradigma do Open Finance, os clientes não estão mais atados a um único banco e podem facilmente compartilhar informações financeiras com várias instituições, desfrutando de um leque mais amplo de serviços e produtos.

Essa democratização do acesso aos serviços financeiros coloca o cliente em uma posição de poder, incentivando os bancos a competir entre as instituições por essa “principalidade” pode resultar em melhores taxas, serviços mais inovadores e uma atenção maior à satisfação do cliente.

Este poder recém-adquirido pelos clientes estimula uma inovação mais rápida e melhoria contínua por parte dos bancos, que agora devem priorizar a construção de um relacionamento mais forte e significativo com seus clientes para garantir a principalidade. A concorrência intensa esperada no ambiente de Open Finance promete uma era de maior transparência, eficiência e personalização no setor bancário, traduzindo-se em benefícios diretos para o consumidor.

 

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Chargeback

Muito se comenta sobre este tema no mercado de meios de pagamento, mas tenho observado que há uma certa reserva, provavelmente devido aos impactos financeiros que gera em todo o ecossistema.

Esta abordagem tem um caráter informativo e de alerta sobre os impactos nos principais players.

O chargeback, ou estorno de pagamento, é um processo pelo qual o portador do cartão contesta uma transação junto ao seu banco emissor, resultando na reversão do pagamento feito. Esse processo impacta os estabelecimentos comerciais, emissores de cartões, adquirentes e bandeiras na captura, processamento e liquidação das transações.

Não esgotando o assunto, destaco os principais impactos para cada player diretamente envolvido.

Estabelecimentos Comerciais:

O impacto mais direto do chargeback para os estabelecimentos é a perda da receita da transação contestada e, por vezes, do produto vendido. Pode ocorrer também perda financeira gerada pela reversão do valor contestado pelo portador do cartão.

O processo envolvendo a análise das contestações recebidas demanda tempo, recursos humanos e sistemas para atendimento no prazo definido pelo adquirente do qual é afiliado. Através de um monitoramento diário, multas podem ser aplicadas pelas bandeiras nos casos de reincidência e volume financeiro envolvido nas contestações com as mesmas descrições (reason code).

Emissores de Cartões:

Assim como os estabelecimentos, os emissores também enfrentam custos e perdas associados ao não atendimento dos prazos de contestação. É necessário avaliar separadamente os chargebacks de fraude dos demais para identificar a origem e adotar medidas imediatas, tais como substituição do cartão com troca de senha, bloqueio da conta e se as alegações são legítimas ou se caracterizam como auto fraude. Em certos casos, é necessário entrar em contato com o adquirente e solicitar ação preventiva enquanto o processo de chargeback não é iniciado.

Orientar os clientes que contestam transações legítimas deve ser uma constante, dado que o nome da loja impresso na fatura pode estar em desacordo com o nome comercial.

Os sistemas de detecção de fraudes requerem sempre atualizações contemplando novos comportamentos das transações, de modo a reduzir os casos de “falso positivo” e assim melhorar os índices de aprovação, bem como a jornada do cliente e consequente redução da demanda junto aos canais de atendimento.

Os chargebacks de fraude são monitorados pelas bandeiras e podem sujeitar a multas, de acordo com os indicadores divulgados em comunicados aos emissores e adquirentes. Um número excessivo de contestações afeta sobremaneira a jornada dos clientes quando não há como registrar a ocorrência pelo autoatendimento, havendo necessidade do contato com o atendente.

Adquirentes:

Os adquirentes são responsáveis pela análise e processamento dos chargebacks recebidos dos emissores, observando os prazos e regras estabelecidas pelas bandeiras para as reapresentações e comunicação com os estabelecimentos envolvidos, obtendo esclarecimentos e documentação de amparo das contestações.

Custos adicionais podem ocorrer devido a ajustes de headcount em função do volume das transações contestadas. Perdas financeiras ocorrem pela não recuperação dos valores repassados aos estabelecimentos ou pela não resolução dentro dos prazos estabelecidos pelas bandeiras.

Se um estabelecimento tiver um crescimento do volume de chargeback,principalmente por transações suspeitas de fraude, pode ocasionar um desgaste e atrito com os emissores de cartões e bandeiras, sujeitando a penalidades e, em alguns casos, o seu cancelamento.

O chargeback tem impactos financeiros e operacionais significativos para todos os envolvidos no processo de pagamento com cartão de crédito.

Gerenciar eficazmente o risco de chargeback requer monitoramento constante, sistemas de detecção de fraudes, equipe dimensionada e treinada, um processo robusto e automatizado de resolução de disputas.

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Carregue sua conta Visa utilizando Criptomoedas

Após minha publicação “Visa e Transak lançam solução para facilitar a aceitação de criptomoedas em transações comerciais“, alguns leitores me deram o feedback de que, apesar de parecer muito interessante, não ficou claro qual seria a jornada do usuário para utilizar suas criptomoedas em estabelecimentos da rede Visa. Resolvi escrever este novo texto para clarificar este ponto.

Acredito que uma forma simples de entendimento seja através da  apresentação de uma jornada típica do usuário. Uma vez entendido, apresentarei alguns detalhes técnicos. 

Suponha um cenário, bem comum para quem faz self custody de criptomoedas, em que:

  • você tenha Ethereum armazenados em uma carteira Metamask;
  • você possua um cartão Visa;
  • você deseje pagar um prestador de serviço utilizando seus Ethereum;
  • o prestador possua um terminal de captura Visa.

Através da solução apresentada acima, você seguirá o seguinte fluxo para efetuar o pagamento:

  • Entrar na Metamask e Selecionar a opção Sell. Ou seja, você irá enviar alguns Eth que estão na carteira Metamask para um destino;

  • Selecionar o valor em Ethereum a ser transferido e a opção Transak. Note que a Metamask apresenta o montante líquido de quanto você irá receber, em reais. Selecionando a opção Transak,você poderá selecionar um cartão como destino dos seus Eth, na próxima etapa.
  • Selecionar seu cartão Visa para onde o valor de 0.01 ETH será depositado, após conversão para reais.
  • Aprovar a transferência na sua carteira Metamask. Pronto…. Seus Ethereum já foram transformados em reais e depositados na sua conta Visa.
  • Utilizar seu cartão Visa, com R$78.70 no exemplo acima, para pagar o prestador de serviços, através de seu PoS. Opcionalmente poderia-se fazer o depósito diretamente no Cartão Visa do Prestador, se assim for acordado, eliminando este passo.

Veja que a experiência é bastante simples, sem ter que entrar em múltiplos aplicativos, com múltiplas senhas e múltiplas aprovações.

Mas, de forma simplificada, o que está por trás dessa transação?

Primeiramente o uso da Rede Visa Direct para fazer crédito de valores (Push) em uma conta Visa. Principalmente no Brasil, temos pouco costume de ver esse fluxo em uma transação. A figura abaixo, extraída do site da Visa, dá uma ótima noção de como funciona o Visa Direct:

Em segundo lugar, como a Transak está conectada ao Metamask, permitiu que dentro das Opções de Sell de criptomoedas da carteira, possamos selecionar a Transak diretamente como broker. 

Em terceiro lugar, como a Transak está conectada a Visa Direct (diretamente pelo ponto (1) da figura acima), podemos selecionar qualquer cartão Visa, compatível com recarga, como destino dos recursos.

Importante notar que devido a abrangência global da Rede Visa, esta transação pode ocorrer de forma local ou crossborder de forma muito eficiente e rápida.

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Ser ou não ser uma instituição regulada? O que uma fintech deve considerar

Um texto muito interessante sobre as vantagens e desvantagens de ser uma instituição regulada. Por Mareska Tiveron S. Azevedo

https://finsiders.com.br/opiniao/artigos/ser-ou-nao-ser-uma-instituicao-regulada-o-que-uma-fintech-deve-considerar/

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Linguagem Natural e Finanças: Como Modelos Avançados de IA estão contribuindo na tomada de decisões

A Inteligência Artificial (IA) abre amplas perspectivas em diversos setores, oferecendo possibilidades inovadoras e impactantes. Desde a otimização de processos empresariais até a personalização de experiências do usuário, a IA vem desempenhando um papel cada vez mais relevante. Na área da saúde, ela impulsiona diagnósticos mais precisos, enquanto nas finanças, contribui para a detecção eficiente de fraudes. Além disso, a IA é essencial na automação industrial, impulsionando a eficiência e segurança. Na minha opinião, as aplicações baseadas em IA são vastas e promissoras, moldando um futuro impulsionado pela inovação e eficácia.

Já os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) representam uma faceta notável dentro da Inteligência Artificial. Esses modelos avançados, como o GPT-3, GPT-4, Llama, Bert, são capazes de compreender e gerar texto de maneira excepcional, extrapolando as simples respostas a comandos, para a geração de conteúdo coeso e contextualmente relevante.

Apenas para se ter uma noção sobre as capacidades e a velocidade com que os LLM estão evoluindo, especula-se que o GPT-4 possua cerca de 1.7 trilhão de parâmetros, enquanto que seu antecessor, o GPT-3 possui cerca de 750 bilhão de parâmetros.

Suas aplicações abrangem desde tradução automática até a criação de textos, assistência em tarefas linguísticas e análise de dados em larga escala. Com sua capacidade de processamento avançado e compreensão semântica, os LLMs desempenham um papel fundamental no avanço das capacidades de processamento de linguagem natural e na criação de soluções inovadoras em diversos domínios.

Dentro destes domínios, diversos segmentos empresariais já estão utilizando LLMs em sua atividades diárias, dentre as quais cito:

  1. Experiência do Cliente e Suporte
    • Chatbots para Interações Personalizadas com Clientes
    • Assistentes Virtuais para Suporte Automatizado ao Cliente
    • Análise de Sentimento para Compreensão do Feedback do Cliente
  2. Mídia Social
    • Escrita Automatizada de Artigos
    • Criação de Posts em Blogs e Mídias Sociais
    • Geração de Descrições de Produtos
  3. Marketing e Publicidade
    • Categorização de Conteúdo para Recomendações Personalizadas
    • Publicidade e Marketing Direcionados
    • Melhoria nos Resultados de Mecanismos de Busca
  4. E-commerce e Varejo
    • Ferramentas de Tradução em Tempo Real
    • Tradução de Documentos para Empresas Globais
    • Localização de Software e Websites
  5. Direito Cibernético
    • Análise e Conformidade de Políticas de Privacidade
    • Pesquisa Legal e Análise de Casos
    • Resposta a Incidentes de Segurança Cibernética
  6. Saúde
    • Assistência em Diagnósticos Médicos
    • Revisão de Literatura e Análise de Pesquisas
    • Análise de Dados de Pacientes para Tratamento Personalizado
  7. Finanças
    • Detecção e Prevenção de Fraudes
    • Análise de Notícias Financeiras e Negociação
    • Avaliação de Riscos de Crédito e Concessão de Empréstimos

Especificamente no segmento de finanças, detalho o uso atual de LLMs, lembrando que é um tema em expansão quase que diária e que o número de casos deve subir rapidamente nos próximos anos.

Detecção e Prevenção de Fraudes

Os LLMs desempenham o papel de agentes encobertos na identificação de atividades fraudulentas no âmbito financeiro. Eles se revelam instrumentos poderosos em sistemas de detecção de fraudes, capacitados a analisar grandes volumes de dados financeiros, incluindo transações, registros de clientes e padrões históricos. Por meio da aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, os LLMs conseguem identificar anomalias, reconhecer padrões fraudulentos e emitir alertas em tempo real, concorrendo para a prevenção de fraudes financeiras. Tais modelos viabilizam que as instituições financeiras protejam proativamente seus clientes e minimizem perdas financeiras.

Análise de Notícias Financeiras e Negociação

Os LLMs desempenham uma função crucial na análise de notícias financeiras e dados de mercado para embasar decisões de investimento. Esses modelos têm a capacidade de examinar extensas quantidades de artigos de notícias, relatórios de mercado e dados de redes sociais, extraindo informações e sentimentos pertinentes. Ao fornecerem insights acerca de tendências de mercado, sentimentos de investidores e desempenho corporativo, os LLMs auxiliam traders, analistas e gestores de ativos a tomar decisões de investimento mais fundamentadas. Podemos conceber os LLMs como conselheiros especializados em negociação, oferecendo sugestões de ações de forma perspicaz.IA

Análise de Risco de Crédito e Concessão de Empréstimos

Os LLMs assumem um papel crucial como facilitadores na avaliação ágil de riscos de crédito por parte das instituições bancárias. Esses modelos são capazes de analisar grandes volumes de dados do cliente, englobando registros financeiros, histórico de crédito e solicitações de empréstimo. Ao processar dados do cliente, investigar históricos de crédito e fornecer percepções valiosas, os LLMs contribuem para a tomada de decisões de concessão de empréstimos mais criteriosa. O que tenho acompanhado no mercado é seu uso não de forma isolada, mas em conjunto com os métodos previamente existentes. A automação e a otimização da concessão de empréstimos com o auxílio de LLMs possibilitam que as instituições financeiras mitiguem riscos e proporcionem acesso eficiente e equitativo ao crédito para seus clientes.