Attenzione: Paypal usa un’intelligenza artificiale, cosa sta controllando

Paypal si serve di un’intelligenza artificiale per questioni di sicurezza e controllo di pagamenti e transazioni. A cosa dobbiamo fare attenzione quando lo usiamo

L’Iintelligenza Artificiale di Paypal

Nel 1999 Confinity, la società che sarebbe diventata PayPal Holdings, entra nel settore dei pagamenti elettronici. Confinity si è fusa con x.com di Elon Musk nel 2000 per diventare PayPal, rinominato nel 2001. Dopo essere diventato pubblico nel 2002, è stato acquisito da eBay ed è diventato “il fornitore ufficiale di pagamenti del sito”. PayPal è stato scorporato da eBay nel 2015.

PayPal gestisce circa 35.000 transazioni al minuto e ha elaborato $1,2 trilioni di pagamenti l’anno scorso (TPV). Sul suo sito web, l’azienda vanta 416 milioni di account di consumatori e commercianti attivi e 27.700 dipendenti. Il Nasdaq ha valutato PayPal a circa $210 miliardi nel gennaio 2022. PayPal ha annunciato $ 21,5 miliardi di vendite per l’anno fiscale 2020.

I primi prototipi

Al fine di aumentare i tassi di autorizzazione di pagamento, PayPal utilizza modelli di apprendimento automatico per anticipare e affrontare i rifiuti dell’emittente che causano l’interruzione delle richieste di pagamento.
PayPal utilizza l’apprendimento automatico e la tecnologia dei grafici per connettere e correlare i dati per rilevare e prevenire le frodi.
In questo articolo, esamineremo come PayPal utilizza l’apprendimento automatico per accelerare l’elaborazione delle transazioni anticipando e correggendo i rifiuti di carte.

Aumento dei tassi di autorizzazione al pagamento

Il falso credito e la carta di debito rifiutano i costi. I ribassi errati delle carte sono costati alle aziende nel Regno Unito, negli Stati Uniti, in Francia e in Germania $20,3 miliardi nel 2019. Più della metà delle entrate ($12,7 miliardi) è andata a siti rivali. Gli altri 7,6 miliardi di dollari sono andati persi.

Le autorizzazioni delle carte generano denaro per i commercianti di eCommerce. Ridurre al minimo gli scarti errati e garantire approvazioni tempestive può comportare un aumento significativo delle entrate e dei costi.

Dopo aver elaborato pagamenti per oltre 1 trilione di dollari lo scorso anno, PayPal ha cercato di migliorare l’efficienza e l’efficacia del suo processo di autorizzazione dei pagamenti.

I dati dal blog di Paypal

Con le sue capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, enormi set di dati, tokenizzazione della rete, relazioni con emittenti e reti e molteplici veicoli di finanziamento, PayPal afferma di avere tassi di approvazione dei commercianti “superiori alla media del settore”.

L’intelligenza artificiale di Paypal crea modelli che prevedono i ribassi degli emittenti in base ai rapporti e alle tendenze dei ribassi recenti, nonché all’approvazione e alla cronologia dei ribassi in giorni e orari diversi. Provare nuovi metodi di pagamento, fornire un’autenticazione aggiuntiva come un CVV o depositare fondi sul conto del cliente.

Formulare metodi di ripetizione efficaci che tengano conto della carta utilizzata, dei parametri di transazione e del momento ottimale per riprovare i pagamenti.
Rileva le frodi in tempo reale sfruttando gli enormi set di dati bilaterali di PayPal.
PayPal afferma di aver testato sia algoritmi basati su alberi come Random Forest sia modelli più complessi come le reti neurali prima di stabilirsi sul modello Gradient Boosting Machine (GBM) basato su alberi.

Secondo Jim Magats, vicepresidente senior di Omni Payments, PayPal ha migliorato i tassi di autorizzazione globali per l’elaborazione con marchio di oltre 300 punti base dal 2017 al 2020. Aggiunge che i nuovi clienti PayPal hanno assistito a un aumento di 600 punti base dei tassi di autorizzazione.

Secondo la ricerca di PayPal, per alcune aziende, gli algoritmi di previsione del declino e i trattamenti di accompagnamento hanno migliorato i tassi di autorizzazione fino a 240 punti base.

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L’intelligenza artificiale per evitare le frodi

Le frodi sui pagamenti sono in aumento. Quasi un quarto degli esaminatori di frode vede un aumento significativo del rischio di frode nei pagamenti nel 2020. Inoltre, il 47% degli esaminatori prevede che le frodi nei pagamenti saliranno alle stelle l’anno successivo.

La crescita delle vendite di eCommerce è una delle ragioni a sostegno delle frodi di pagamento. eMarketer prevede che le vendite di eCommerce al dettaglio negli Stati Uniti aumenteranno da $ 598 miliardi nel 2019 a oltre $ 1 trilione entro il 2022.

Le nuove tecnologie di prevenzione delle frodi sono sempre benvenute su PayPal. Queste soluzioni devono salvaguardare dalle frodi di pagamento, evitando allo stesso tempo eccessivi ritardi nelle transazioni causati da rifiuti impropri, interazione umana e controlli e restrizioni non necessari dei consumatori.

PayPal Fraud Protection utilizza “la tecnologia adattiva di apprendimento automatico per aiutare i commercianti a proteggersi dallo sviluppo di frodi”. Utilizzando il 2-Sided Network di PayPal, che tiene traccia di entrambi i lati di ogni transazione, la società afferma che il sistema potrebbe rilevare le frodi. (Il servizio Portafoglio PayPal di PayPal può sia elaborare che ricevere pagamenti)

PayPal afferma che l’utilizzo dei dati dei suoi 15 miliardi di transazioni di pagamento create da milioni di utenti nel 2020 “aiuta [PayPal] a scoprire irregolarità o schemi sospetti… [che] sono incredibilmente potenti nell’aiutare a evitare le frodi”.

I database tradizionali non bastano

Il blog sulla tecnologia di PayPal afferma che le relazioni tra i suoi dati sono “troppo enormi per essere esplorate e analizzate in un database relazionale”. Di conseguenza, PayPal si è rivolto all’analisi dei grafici per “costruire un grafico dei pagamenti che mappa le transazioni acquirente-venditore”.

Per rilevare le frodi, PayPal afferma che il suo database grafico in tempo reale collega le relazioni in tempo quasi reale.

“Le tecnologie dei grafici hanno dimostrato di avere un grande successo nel rilevamento e nella prevenzione delle frodi”, scrive PayPal nel suo Blog sulla tecnologia nel dicembre 2021. Ad esempio, il programma di protezione dalle frodi di PayPal:

Aumenta i guadagni del commerciante e dell’acquirente.
Riduci i falsi positivi e le seccature non necessarie dei clienti.
Spendi meno per la prevenzione delle frodi.
Le perdite di transazione di PayPal (perdite per frode, storni di addebito e addebiti del programma di protezione) sono scese dallo 0,18% nel 2018 allo 0,12% nel 2020. Il tasso di frode di PayPal è “molto inferiore alla media del settore dell’1,86%” ma costa ancora all’azienda oltre $ 1 miliardo, secondo ai dati LexisNexis in un case study Intel.