A inteligência artificial (IA) está presente em todos os setores e promete transformá-los a todos – desde a saúde à educação. O setor dos pagamentos não é, por isso, exceção. Cada clique, cada deslizar de um cartão bancário e cada transação devem ser cada vez mais inteligentes, rápidos e fluidos.
Porém, a realidade conta-nos outra história: as recusas de cartão injustificadas, os atritos nas transações e clientes frustrados continuam a ser demasiado comuns. Se a IA é tão poderosa, porque é que a experiência de pagamentos continua a ser, frequentemente, tão frustrante?
A resposta é menos sedutora do que a narrativa futurista, mas muito mais urgente: a IA, por si só, não é suficiente. Os modelos complexos e as promessas de automatização total também não o são. Para que a IA tenha um impacto real nos pagamentos, precisa de condições que, em muitos casos, simplesmente ainda não existem nos dias que correm.
Esta tecnologia aprende – e toma decisões – com base nos dados que lhe fornecemos. Contudo, no setor dos pagamentos esses dados são frequentemente incompletos, inconsistentes, mal estruturados ou simplesmente incorretos. Não se pode esperar que uma máquina distinga entre uma fraude real e um erro inocente se as informações que recebe estão erradas desde o primeiro momento. O resultado? Pagamentos rejeitados, oportunidades de conversão perdidas e clientes frustrados que não voltam.
Aqui está o grande paradoxo: quanto mais dependemos de sistemas automatizados, mais críticos se tornam os detalhes. Para que a IA funcione, devemos começar pelos básicos: dados precisos, corretamente rotulados e validados em tempo real. Parece simples, mas não é. Muitos sistemas herdados ainda lidam com silos de informação e com integrações obsoletas; por isso, muitas implementações de IA acabam por ser superficiais ou até contraproducentes.
A IA só faz sentido quando há uma arquitetura por detrás
Muitas organizações já têm compreenderam isto mesmo. De facto, de acordo com a CoinLaw, a estimativa é que o setor bancário aumente o seu investimento em tecnologias de IA em 17% até ao final deste ano. Estamos a falar de IA aplicada em várias camadas; tomemos como exemplo os sistemas de deteção de fraude: as ferramentas impulsionadas por IA já estão a reduzir os falsos positivos em até 80% nos principais bancos dos EUA, de acordo com a Juniper Research. Porém, tudo isto também tem a ver com a jornada do cliente: mais de metade de todas as interações com clientes nestes bancos agora são totalmente automatizadas por meio de sistemas impulsionados por IA.
Perante este contexto, não se trata apenas de “adicionar IA” aos processos como se esta fosse um simples complemento. A infraestrutura de pagamentos não deve apenas processar transações, mas também interpretá-las. Cada interação – antes, durante e após o pagamento – deixa um rasto de sinais que devem ser analisados em tempo real para aprender e melhorar a partir deles. Isto é arquitetura; é investir para que os dados tenham significado antes de pedir à IA para tomar decisões com base neles.
Quando tal é bem feito, os resultados falam por si: menos falsos positivos, mais pagamentos aprovados, menos atrito e mais vendas recuperadas. Porém, reforço que isto não acontece apenas por se “utilizar IA”; acontece porque o contexto para inserir a IA nas operações foi cuidadosamente construído. Porque o sistema consegue distinguir se um código postal incorreto é um erro típico de um cliente recorrente, ou uma tentativa suspeita de fraude; porque o comportamento esperado foi modelado e o sistema consegue detetar quando um desvio é razoável… e quando não é.
Esta subtileza é essencial. Um dos maiores desafios de hoje em dia não é apenas detetar as fraudes, mas evitar cometer erros ao tentar preveni-las. O medo de perder dinheiro por causa de uma transação suspeita pode levar à recusa de pagamentos perfeitamente legítimos. E isso também significa que as empresas arriscam perder dinheiro – muito dinheiro – por medo.
Os pagamentos funcionam quando se tem uma visão de 360° de todo o processo
Nada disto pode ser resolvido com uma fórmula única para todas as empresas, porque um pagamento não é um momento isolado: é o resultado de um processo que começa muito antes (quando o cliente visita o website, navega e decide) e continua muito depois (com as devoluções, subscrições e cancelamentos). Se nos focarmos apenas no clique em “pagar” do cliente, vemos apenas uma pequena parte do panorama. A IA só pode otimizar o que compreende, e só pode compreender o que vê na sua totalidade.
É por isso que é tão importante termos uma visão de 360° sobre todo o processo de pagamento. Desde a escolha do método de pagamento até ao encaminhamento pelo processador mais eficiente; desde a análise do comportamento antes do pagamento até à adaptação dinâmica do fluxo de acordo com o dispositivo do utilizador, a sua localização ou o seu histórico de compras. Tudo importa – e qualquer um desses fatores pode fazer a diferença entre uma venda concluída e uma oportunidade perdida.
E, claro, há a questão da segurança. A IA deve operar dentro de limites rigorosos para manter a confiança, a conformidade regulamentar e a proteção do cliente. Não há espaço para improvisação quando se trata de dados pessoais e financeiros. Criptografia, tokenização, controlos de acesso e utilização limitada e justificada dos dados: tudo isto deve ser garantido. É aqui que a credibilidade das soluções de pagamento inteligentes é realmente posta à prova.
Porque, no final das contas, o que as empresas querem não é tecnologia, mas resultados. Menos rejeições, mais pagamentos concluídos, maiores taxas de conversão, menos frustração e clientes que vêm e voltam. Tudo isto com ajuda de uma IA que apoie, que não complique e possa resolva problemas. E isto, em 2026, não deveria ser uma utopia – já deveria ser o padrão.
A Inteligência Artificial tem o potencial de revolucionar a forma como lidamos com os pagamentos. Como servidor público há mais de 16 anos, posso afirmar que a utilização dessa tecnologia pode trazer inúmeros benefícios para a sociedade. Ao tirarmos partido da Inteligência Artificial, podemos otimizar processos, reduzir erros e agilizar transações financeiras, resultando em uma melhor qualidade de vida para todos. É importante refletir sobre como podemos aproveitar essa tecnologia de forma ética e responsável, garantindo que seus benefícios sejam maximizados. Acredito que, ao explorarmos o potencial da Inteligência Artificial, podemos causar um impacto positivo real nos pagamentos e na sociedade como um todo. Afinal, a evolução tecnológica deve ser utilizada para o bem comum.