Inteligência artificial generativa (Genai) Um conjunto de algoritmos capazes de gerar conteúdo aparentemente novo e realista, como texto, imagens ou áudio dos chamados dados de treinamento de uma maneira que se assemelha à produção humana, representa um dos avanços tecnológicos mais significativos da história recente. Já vemos evidências de seu poder na velocidade de sua adoção, nas expectativas de mercado exageradas que o cercam e os ganhos de produtividade que já alcançou em exemplos de casos em pequena escala. Apesar de sua juventude relativa, Genai está provando ser um divisor de águas. (Consulte o Anexo 1.) More than just another trendy tech wave, GenAI has the potential to be truly transformational. Already we see evidence of its power in the speed of its adoption, the outsized market expectations surrounding it, and productivity gains it has already achieved in small-scale case examples. Despite its relative youth, GenAI is proving to be a game changer. (See Exhibit 1.)
GenAI is poised to affect many aspects of daily life, including how we purchase goods and, therefore, how we pay, making the payments industry particularly fertile ground for GenAI-based transformation. The technology provides clear opportunities on the consumer-facing side of the business (how people pay online) and even greater opportunities on the operations side (how payments companies construct and execute their business and operating models). But how can different players in the payments ecosystem best harness the capabilities of GenAI to benefit their organizations and their customers?
To explore this and related questions, BCG examined how GenAI is likely impact each link in the payments value chain. Our team followed a structured process that included the following five initiatives:
- Crie uma lista de casos de uso em potencial para cada link. Processos.
- Challenge GenAI applicability to pre-identified use cases.
- Estimate the gross productivity increase by identifying the foreseeable GenAI impact on individual processes.
- Estimate the net productivity savings by applying a discount to use cases where the realizable potential may be lower than expected, owing to low tech maturity or a low share of employee time spent on the task.
- Evaluate ease of implementation, considering such elements as tech requirements, data accessibility, and data-privacy challenges.
Our findings revealed multiple scenarios, with commercial success depending on factors such as the organization’s full understanding of how GenAI actually works, its starting-point tech capabilities, its training quality and efficiency, its dedication to
AI responsável
, e a presença ou ausência de adesão completa do C-suite para transformação. Os jogadores de pagamentos que não reconhecem o potencial de fato, a inevitabilidade de Genai e se preparam para o seu impacto podem eventualmente se encontrar enfrentando um problema de cano duplo: clientes infelizes que esperam um nível mais alto de serviço e rivais vantados que adotaram a tecnologia cedo e se posicionaram de maneira ideal.
Genai solicitará uma evolução ou revolução dos pagamentos do consumidor? Esperamos que a Genai apoie a próxima onda de transformação. Veja como uma jornada de compras simplificada, aprimorada por Genai, pode parecer:
On the consumer payments side, over the past 25 years, digital commerce has completely transformed the way people shop, thanks to its convenience and its ubiquity. We expect GenAI to support the next wave of transformation.
More specifically, GenAI is widely anticipated to allow further modernization of the online checkout experience, unlocking a new era of personalized conversational commerce. Here’s how a simplified GenAI-enhanced shopping journey might look:
- Um consumidor pede a um chatbot-um equivalente a chatgpt ou um chatbot de comerciante-para compartilhar recomendações de produtos com base em que as preferências de constatação ou as preferências de constatação. E fornece suporte instantâneo ao cliente para minimizar quaisquer pontos de dor em potencial durante a jornada de compras. Esse suporte pode envolver várias ações:
- The chatbot analyzes and interprets documented product characteristics on the merchant’s website in order to answer detailed questions from the consumer regarding product specifications, and it provides instant customer support to minimize any potential pain points during the shopping journey.
- When the consumer is ready to buy, a payment plug-in linked to the chatbot enables an embedded checkout experience, without requiring the consumer to leave the chat interface.
In addition, behind the scenes, payments companies will play a meaningful role in supporting and further enhancing the shopping experience. Such support may involve a number of actions:
- Providing payment plug-ins to merchants and GenAI providers by furnishing application programming interface (API) access and support for developers
- Giving merchants the power to tailor payment options based on consumer preferences or historical choices
- Enabling dynamic pricing and tailored rewards, such as adaptive pricing to optimize sales conversions on the basis of customer lifetime value
- permitindo recomendações que vão além dos pagamentos em áreas como financiamento
From a product perspective, we foresee a primary need for payments players to enable API access for various intermediaries—such as through conversational commerce and interactions with chatbots through portals—and to support multiple B2C applications in the adjacent, wider financial services space.
Mesmo com Genai, no entanto, algumas coisas não mudam. Os altos protocolos regulatórios e de segurança permanecerão, e os comerciantes ainda terão obrigações de conhecimento. No geral, vemos Genai no lado dos pagamentos do consumidor como parte de uma evolução tecnológica, e não de uma revolução. Isso ocorre porque a indústria de pagamentos possui muitos aspectos para os quais a nova tecnologia é particularmente aplicável, incluindo operações de alto volume, de alta frequência e ricas em dados que envolvem cargas de trabalho intensivas em humanos, todas sustentadas por ele configuradas que combinam as plataformas de melhor geração. Acreditamos que os ganhos de produtividade desempenharão o papel mais fundamental na formação do futuro do setor de pagamentos. Por fim, a eficiência e a perfeição das operações de pagamentos determinarão o sucesso a longo prazo da Genai e sua adoção pelas empresas de pagamentos.
There Is Significant Potential for GenAI in Payments Operations
Most of GenAI’s potential in the payments space, in our view, rests on the operations side. This is because the payments industry has many aspects for which the new technology is particularly applicable including high-volume, high-frequency, data-rich operations that involve human-intensive workloads all underpinned by IT setups that combine legacy and next-generation platforms.
Moreover, although the public and the media tend to focus on product advancement—in the form of new features, reengineered experiences, or enhanced security measures we believe productivity gains will play the most pivotal role in shaping the future of the payments industry. Ultimately, the efficiency and seamlessness of payments operations will determine the long-term success of GenAI and its adoption by payments companies.
For our study, we organized our assessments of potential GenAI use cases on the basis of where they occur in the payments value chain: marketing and sales, product development and technology, onboarding and customer support, Risco e conformidade e funções de suporte. Também avaliamos atividades transversais, que são relevantes em toda a cadeia de valor. (Consulte o Anexo 2.)
Our analysis indicates that GenAI use cases generally have several types of impact: smoother, more streamlined operations; higher customer satisfaction; lower costs; and more effective risk avoidance. Some use cases have hybrid impacts across categories. We chose to express the potential productivity impact related to GenAI as a percentage of the people cost base associated with clusters of use cases. We found an overall potential improvement in gross productivity of approximately 20% to 30%, and achievable long-term net productivity savings of roughly 10% to 15%. (consulte o Anexo 3.)
Compreendendo totalmente os benefícios potenciais do Genai implica mergulhos mais profundos em cada cluster de casos de uso.
Customized Marketing. O funil da campanha de marketing contém várias áreas onde o Genai pode ser efetivamente aplicado. Isso inclui pesquisas de mercado, como a ingestão de grandes conjuntos de dados através da Genai; Criação e produção, como automatizar geração de layout, criação de conteúdo e geração multilanguage; e monitoramento e otimização, como supervisão do desempenho da campanha e aprimoramentos de conselhos ativos. Estimamos que a Gen AI pode oferecer um ganho médio de produtividade em toda a cadeia de valor de 25% a 35%, embora a realização desses ganhos dependa da intensidade das atividades de marketing da empresa e até que ponto a organização depende de terceiros (como agências) para executar campanhas. Enquanto a prática padrão envolve representantes de vendas há muito tempo usando interações com clientes para introduzir novos produtos e desbloquear oportunidades de venda cruzada, a Genai permitirá que as próximas melhores recomendações assistidas vinculadas a conversas ao vivo, ofertas de produtos personalizados por meio de personalização mais profunda e preços dinâmicos. Estimamos que os representantes de vendas possam explorar melhorias de produtividade que variam de 28% a 38% (mais baixas para vendas de campo em comparação com as vendas on -line), juntamente com maior satisfação do cliente. O elevador de produtividade pode ser ainda maior para os principais gerentes de contas por meio da automação avançada de processos de solicitação de proposta (RFP), como criar documentos e responder a perguntas da RFP.
Sales Effectiveness. Whereas standard practice has long involved sales representatives using client interactions to introduce new products and unlock cross-selling opportunities, GenAI will enable assisted next-best recommendations tied to live conversations, tailored product offerings through deeper personalization, and dynamic pricing. We estimate that sales reps could tap into productivity improvements ranging from 28% to 38% (lower for field sales compared with online sales), along with higher customer satisfaction. The productivity lift could be even greater for key account managers through advanced automation of request for proposal (RfP) processes such as creating documents and answering RfP questions.
Atendimento ao cliente. Estimamos que os agentes possam publicar uma melhoria de 35% a 45% na produtividade, alavancando ferramentas movidas a genai, como assistentes de agentes inteligentes. Paralelamente, a Genai poderia ajudar a reduzir o volume de chamadas recebidas. Projetamos que um bot de manipulação de reivindicações automatizadas pode tratar entre 40% e 50% dos incidentes, incluindo a resolução de 25% a 30% das reivindicações sem qualquer intervenção humana. De maneira mais ampla, a Genai deve promover eficiências no monitoramento e relatórios (por meio de geração automatizada de relatórios), bem como na previsão de tendências, análise em tempo real, relatórios de conscientização sobre contexto, detecção de anomalias e outras áreas que resultando em economia de custos, redução de erros e melhor alocação de recursos. GenAI’s transformative impact will extend to customer service, enhancing activities such as claims handling, onboarding support, incident resolution, churn prevention, and service-level-agreement monitoring. We estimate that agents could post a 35% to 45% improvement in productivity by leveraging GenAI-powered tools such as smart agent assistants. In parallel, GenAI could help reduce incoming call volume. We project that an automated claims-handling bot could treat between 40% and 50% of incidents, including resolving 25% to 30% of claims without any human intervention.
Risk and Compliance. The highest stakes in risk and compliance will involve detecting and preventing the next wave of GenAI-driven fraud. More broadly, GenAI is expected to foster efficiencies in monitoring and reporting (through automated report generation), as well as in trend prediction, real-time analysis, context awareness reporting, anomaly detection, and other areas resulting in cost savings, error reduction, and better resource allocation.
Product Development. O lado da excelência em codificação do desenvolvimento do produto - incluindo programação de apoio, prototipagem, descoberta de código, teste de código e documentação de código - distribui em nossa análise como um dos casos de uso mais proeminentes em termos de impacto nos negócios, com o potencial de melhoria da produtividade de 28% a 38%. A Genai terá um efeito significativo nos controles de qualidade da codificação e na redução da dívida técnica, bem como no risco de implantação atrasada devido ao código ou desvio não testado dos padrões de arquitetura. A Genai beneficiará os desenvolvedores juniores, facilitando sua integração e fornecendo orientação de código e práticas recomendadas em movimento. Também ajudará os desenvolvedores seniores, aliviando -os de tarefas repetitivas, como a revisão de código, para que eles possam se concentrar em escrever código complexo, corrigir bugs e orientar os recém -chegados. A maturidade e a adoção já são altas, com atrito limitado identificado em relação a paisagens atuais de TI e problemas de privacidade de dados. O principal desafio nessa área será escalar a codificação apoiada pela AI em toda a organização.
Atividades transversais. O termo Atividades transversais refere -se a tarefas que todos os trabalhadores executam diariamente (como escrever emails) ou em algum momento durante a jornada dos funcionários (como participar de treinamentos integrados). Existem vários casos de uso nesta área. Com as ferramentas de produtividade, por exemplo, é possível automatizar tarefas demoradas, como redação de e-mails e compor resumos de reuniões. E a Gen AI pode fornecer ferramentas de pesquisa inteligentes para as bases de conhecimento em empresas. Essas ferramentas podem reduzir significativamente o tempo que os trabalhadores gastam em atividades redundantes e podem aumentar a produtividade relacionada em até 15%. Em nossa opinião, o impacto alcançável nessa área é um pouco menor do que em outros casos de uso, devido à natureza fragmentada das tarefas impactadas; Tais tarefas normalmente representam uma proporção relativamente pequena do dia de trabalho de cada funcionário.
Os benefícios potenciais decorrentes de Genai descritos acima vêm com vários desafios. A implementação da tecnologia exige abordar questões como desenvolver estruturas de IA responsáveis, garantir a privacidade dos dados e abordar preocupações de segurança no ambiente de pagamentos altamente regulamentado. A integração do Genai com os sistemas herdados existentes e o gerenciamento de dados não estruturados em toda a organização são obstáculos adicionais que devem ser superados. O objetivo deve ser criar ondas transformacionais que mudarão as maneiras de trabalhar da empresa, evoluir sua cultura e aumentar seu desempenho de maneira sustentável. A operacionalizar com sucesso a Genai requer a tomada de decisão estratégica subjacente que gira em torno de três imperativos cruciais: estabelecendo ambição, acelerando a entrega e a escala de direção. O BCG desenvolveu um roteiro abrangente em torno dessas iniciativas no contexto de teste, implementação e incorporação de Genai e, finalmente, captura as melhorias e economias de produtividade projetadas que oferece. (Consulte o Anexo 4.)
How to Implement GenAI and Capture Its Benefits
Payments C-suites should approach GenAI not as a collection of individual use cases but as an opportunity for company-wide transformation throughout the value chain, leading to implementation of GenAI at scale. The goal should be to create transformational waves that will change the company’s ways of working, evolve its culture, and raise its performance sustainably. Successfully operationalizing GenAI requires underlying strategic decision making that revolves around three pivotal imperatives: setting ambition, accelerating delivery, and driving scale. BCG has developed a comprehensive roadmap around these initiatives in the context of testing, implementing, and embedding GenAI and ultimately capturing the projected productivity improvements and savings it offers. (See Exhibit 4.)
Essa abordagem deve estar enraizada em uma estrutura genai robusta e responsável que abrange seis dimensões essenciais. (Consulte Anexo 5.) É importante que cada uma dessas dimensões seja totalmente alinhada com o objetivo geral da empresa. Clima de negócios e sobre a sociedade como um todo. Os riscos, amplamente abordados nas publicações internacionais de imprensa e comércio, são reais e conhecidos. A questão abrangente no mundo dos negócios é como as empresas podem aproveitar a Genai para melhorar o desempenho humano, não substituí -lo. Em nossa opinião, embora o setor de pagamentos tenha um bom começo na corrida de Genai, ainda há muito trabalho. Empresas que aproveitam o momento agora se beneficiarão mais no futuro. Inscreva -se
The jury is still out on the what the long-term impact of GenAI will be, not only on the payments industry but on the global business climate and on society as a whole. The risks, widely covered in the international press and trade publications, are real and well-known. The overarching issue in the business world is how companies can harness GenAI to enhance human performance, not replace it. In our view, although the payments industry has jumped off to a good start in the GenAI race, much work remains to be done. Companies that seize the moment now will benefit the most in the future.
The authors wish to thank the following colleagues for their valuable contributions to this article: Aristide Barraquand, Cyril Banos, Guillaume Desmartin, Julien Marx, and Davor Zilic.
