Do clique à aprovação: como a IA está transformando os pagamentos

O verdadeiro diferencial estará em quem conseguir construir sistemas capazes de aprender e decidir

Autor: João Victor Scarano

Você tem ideia do que ocorre entre o “pagar” e o “aprovado” durante uma compra online? Bastam algumas dezenas de milissegundos para que os sistemas avaliem o risco da transação, escolham por qual caminho ela deve trafegar e, em alguns casos, decidam até se vale a pena tentar novamente uma operação recusada. Ninguém vê essas decisões, mas é justamente aí que está acontecendo uma das maiores transformações dos pagamentos.

O primeiro grande impacto está na fraude. Durante anos, a prevenção esteve baseada, principalmente, em regras predefinidas, que determinavam quando uma transação deveria ser bloqueada. O problema é que o fraudador aprende a contornar esses critérios, enquanto o cliente legítimo pode acabar sendo penalizado. Hoje, modelos de machine learning permitem ir além das regras, analisando comportamento, contexto e múltiplos sinais para identificar desvios com mais precisão. O próximo passo é reconhecer o padrão de cada cliente e detectar alterações de comportamento antes que elas resultem em fraude e prejuízo.

Com o Pix, essa capacidade ganha uma dimensão adicional. Uma fraude não necessariamente pode ser identificada olhando apenas para uma transação isolada. É preciso entender as relações entre contas e o caminho percorrido pelo dinheiro. O avanço dos mecanismos de compartilhamento de indícios de fraude e dos sistemas de devolução amplia essa atuação em rede. A partir desses dados, modelos podem identificar padrões suspeitos antes que o dinheiro saia, e não apenas tentar recuperá-lo depois.

Mas fraude é apenas uma parte da transformação. Outra frente está nas decisões que o consumidor nunca percebe, como roteamento de transações, recuperação de pagamentos, disputas, chargebacks e conciliação. Um exemplo é a recusa indevida. Segundo a Stripe, recusas falsas custaram cerca de US$ 81 bilhões em vendas perdidas ao varejo online americano em 2023. No ano seguinte, a empresa informou ter recuperado aproximadamente US$ 6 bilhões em pagamentos que poderiam ter sido perdidos por meio de modelos de inteligência artificial voltados à recuperação de transações. Em negócios de margens estreitas, cada ponto percentual de aprovação importa. 

O mesmo vale para pagamentos recorrentes. Uma cobrança recusada não significa necessariamente que o cliente desistiu. Pode ser uma questão momentânea de limite, saldo ou processamento. A análise de dados permite identificar o melhor momento para uma nova tentativa, transformando parte desse churn involuntário em receita recuperada. É nesse ponto que vejo uma mudança importante: a experiência visível continua na tela, mas uma parcela cada vez maior do valor está sendo construída nos bastidores.

Isso exige uma mudança na forma de pensar tecnologia. Em pagamentos, velocidade é parte do produto. Um modelo pode ser extremamente sofisticado, mas, se não conseguir tomar uma decisão no tempo necessário, não serve para uma autorização. O dado precisa ser confiável, atualizado e rastreável. As decisões automatizadas também precisam operar com segurança, governança e supervisão adequadas. Por isso, não acredito em IA como uma coleção de pilotos ou funcionalidades isoladas. A pergunta correta não é “onde podemos colocar IA?”, mas “qual decisão queremos melhorar?”.

Essa mudança será ainda mais profunda com o avanço do comércio agêntico, no qual agentes poderão pesquisar, escolher e realizar compras em nome dos consumidores. A adoção da tecnologia já dá uma dimensão dessa transformação: quase 40% dos americanos entre 18 e 64 anos utilizaram IA generativa no fim de 2024, segundo estudo do National Bureau of Economic Research (NBER). O ritmo de adoção foi mais rápido do que o observado nos primeiros anos do computador pessoal e da internet. 

O sistema de pagamentos, que durante décadas foi desenhado para uma pessoa clicar em “comprar”, terá de aprender a lidar com máquinas que tomam decisões. No Brasil, o Pix e o Open Finance podem ter papel central nessa evolução, criando novos desafios para autenticação, autorização, segurança e responsabilidade.

No fim, a tendência é que tudo isso se torne invisível. O melhor pagamento é aquele em que ninguém pensa. A nova geração de sistemas vai levar essa lógica para outro nível: não apenas o pagamento desaparecerá da percepção do consumidor, mas também as decisões que fazem com que ele aconteça.

Em poucos anos, provavelmente não falaremos mais em “IA aplicada a pagamentos”, assim como não falamos em “internet aplicada a pagamentos”. Ela estará incorporada a cada autorização, cada rota, cada conciliação e cada cobrança. A complexidade não vai desaparecer, vai migrar para a infraestrutura. E o verdadeiro diferencial estará em quem conseguir construir sistemas capazes de aprender, decidir e proteger em tempo real, sem que o consumidor sequer precise perceber que existe uma inteligência por trás disso.

João Victor Scarano é CPTO da Iugu.