Como o Mercado Pago está reformulando os pagamentos móveis na AL

Na região, 77% ainda usa dinheiro vivo para pequenas compras diárias, 67% para jantares/restaurantes e 61% para compras semanais de mantimentos
Em resposta à mudança de comportamento do consumidor, as plataformas de pagamento móvel em todo o mundo estão inovando mais rapidamente do que as contrapartes bancárias tradicionais. A América Latina não é exceção. Lançado em 2003, o Mercado Pago, com sede na Argentina, é uma plataforma de pagamento digital disponível para consumidores e empresas exclusivamente na América Latina – criada originalmente como uma solução de pagamentos on-line integrada para complementar a plataforma de comércio eletrônico MercadoLibre. Na última década, o Mercado Pago foi implantado em toda a região em oito países-chave: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México, Peru, Uruguai e Venezuela. O maior desafio para o sucesso futuro do Mercado Pago é o caso de amor de décadas da América Latina com dinheiro. Mesmo entre os Geradores Z da região e os millennials, mais adeptos das tecnologias de pagamento móvel por proximidade, o dinheiro ainda é muito usado, de acordo com um relatório de setembro de 2019 publicado pela Vocalink em parceria com a Kantar. Quando o Vocalink pediu aos entrevistados que indicassem quais compras pagaram em dinheiro, 77% na região em geral disseram que o faziam para compras pequenas diárias, enquanto mais de seis em cada 10 usavam dinheiro para restaurantes / jantares (67%) ou para comprar mantimentos semanais (61%). “A mudança de comportamentos arraigados nos mercados tradicionalmente pesados é difícil e pode levar anos”, disse Mark Colleran, diretor de pesquisa e insights da Vocalink. “Nossas descobertas refletem o seguinte: quando perguntamos aos jovens latino-americanos como eles esperavam pagamentos em 10 anos, menos de um terço [29%] esperava que as lojas deixassem de aceitar dinheiro”. O trabalho necessário para o crescimento já está cortado. Mercado Pago: ele precisa continuar a educar os consumidores sobre os muitos benefícios que os pagamentos móveis oferecem. “Se não lutarmos contra o uso de dinheiro como indústria, será muito difícil para cada jogador realmente fazer a diferença”, disse Paula Arregui, diretora de operações do Mercado Pago do MercadoLibre. “O dinheiro é algo que deve desaparecer no devido tempo, mas não acontecerá da noite para o dia na América Latina. É por isso que nós, como empresas de tecnologia, temos um papel igualmente importante a desempenhar como educadores, evangelizadores e agentes de mudança “. Fonte: eMarketer

Pesquisadores da Cornell pedem transparência da IA na contratação automatizada

A Cornell University está se tornando um centro de alerta sobre sistemas de contratação automatizados. Em dois artigos separados, os pesquisadores deram um exame minucioso aos sistemas. Ambos os documentos citam problemas com a transparência da IA ou a capacidade de explicar como um sistema de IA chega a uma conclusão. Os fornecedores estão vendendo sistemas automatizados de contratação parcialmente como um remédio para o viés humano. Mas eles também argumentam que podem acelerar o processo de contratação e selecionar candidatos que serão bons funcionários. Manish Raghavan, um estudante de doutorado em ciência da computação em Cornell que liderou o estudo mais recente, questiona as alegações dos fornecedores. Se a IA está fazendo um trabalho melhor do que contratar gerentes, “como sabemos que é esse o caso ou quando saberemos que é esse o caso?” ele disse. Um candidato a emprego pode ter que instalar um aplicativo para filmar uma entrevista em vídeo, jogar um jogo que possa medir a capacidade cognitiva ou fazer um teste psicométrico que pode ser usado para medir a inteligência e a personalidade. “Parece que eles estão forçando você (o candidato) a investir um esforço extra, mas na verdade estão investindo menos esforço em você”, disse Raghavan. Os candidatos rejeitados não sabem por que foram rejeitados, os padrões usados para medir seu desempenho ou como podem melhorar, disse ele. á dois níveis de transparência que Raghavan gostaria de ver melhorar. Primeiro, ele sugeriu que os fornecedores divulgassem estudos internos que mostrassem a validade de suas avaliações. Os dados devem incluir a frequência com que os fornecedores estão enfrentando problemas de impacto díspar, que se refere a uma fórmula da Comissão de Igualdade de Oportunidades de Emprego dos EUA para determinar se a contratação está causando um impacto discriminatório em um grupo protegido. Um segundo passo para a transparência da IA envolve que pesquisadores independentes de terceiros façam algumas de suas próprias análises. Os fornecedores argumentam que os sistemas de IA fazem um trabalho melhor do que os humanos na redução do viés. Mas os pesquisadores vêem o risco de incorporar certos vieses contra um grupo de pessoas que não serão descobertos facilmente, a menos que haja um entendimento de como esses sistemas funcionam. Um problema frequentemente citado é que um sistema habilitado para IA pode ajudar a melhorar a diversidade, mas ainda discriminar certos grupos ou pessoas. Pesquisadores da Universidade de Nova York notaram recentemente que a maior parte do código de IA atualmente está sendo escrita por jovens brancos, que muitos codificam seus preconceitos. Fonte: TechTarget

Como a Greyhound usou a SurveyMonkey para aumentar a taxa de resposta da pesquisa de satisfação do cliente em mais de 400%A Greyhound é uma empresa de 100 anos de idade que transporta 16 milhões de passageiros por ano através de rotas de ônibus interurbanos nos EUA. Recentemente, eles reconheceram a necessidade de revisar seu processo de pesquisa de clientes para poder analisar com mais eficiência os dados pós-viagem e gerenciar melhor as reclamações dos clientes. Segundo a gerente de advocacia do cliente da SurveyMonkey, Megan Donaldson, a Greyhound integrou o SurveyMonkey Enterprise à sua instância existente do Salesforce, permitindo que eles vinculassem problemas específicos do cliente com dados do cliente. A  taxa de resposta da pesquisa aumentou para 94%, ante 18%, reduzindo o número de perguntas da pesquisa e acompanhando os clientes por e-mail após a viagem. As mudanças implementadas com o SurveyMonkey ajudaram os gerentes das estações a reduzir o tempo de revisão de comentários de três horas para três minutos. A reestruturação do processo de feedback permitiu à Greyhound responder melhor às preocupações dos clientes, melhorando, em última análise, a satisfação geral do cliente, como demonstrado por um aumento de quase 15 pontos no Net Promoter Score (NPS). Fonte: ClickZ