A medida que cada vez más personas optan por las transacciones sin contacto, los pagos digitales se han convertido en la norma. Se calcula que el sector mundial de los pagos digitales alcanzó un valor de 114 410 millones de dólares en 2024. Además, se prevé que esa cifra aumente un 21,4 % en 2030.

Hoy en día, los clientes esperan que las transacciones digitales se realicen sin problemas, pero los pagos en línea siguen siendo rechazados, a menudo por motivos que podrían evitarse fácilmente. A veces se debe a que el banco emisor es demasiado cauteloso, lo que puede bloquear transacciones legítimas. Otras veces, el problema radica en el procesador, la red de la tarjeta o una discrepancia en los datos.

Sea cual sea la causa, afecta negativamente a tus resultados y a la experiencia de tus clientes. Sin embargo, la inteligencia artificial puede optimizar tus tasas de autorización de transacciones.

En esta entrada, te mostraré cómo utilizar las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA para optimizar el rendimiento de los pagos y mejorar la experiencia del cliente. Pero antes, veamos en qué consisten estas herramientas.

¿Qué son las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA?

Las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA son sistemas inteligentes que seleccionan el procesador de pagos más adecuado para cada transacción, en lugar de enviar todos los pagos a través de la misma pasarela o del mismo banco adquirente.

Estas herramientas analizan los detalles de las transacciones para determinar qué vía tiene más probabilidades de ser aprobada. Las mejores vías se identifican en función de factores como los índices históricos de aprobación y el volumen de transacciones.

¿Por qué es importante para ti? Porque cada pago fallido supone una venta perdida. Y cuando inviertes dinero en campañas para atraer clientes, no puedes permitirte perderlos en el momento de pagar.

Por eso, optimizar tu campaña de marketing de resultados es solo la mitad del camino. Garantizar que los pagos se procesen sin problemas es igual de importante para mejorar la experiencia del cliente.

Cómo funciona el enrutamiento de pagos mediante IA

No hace falta ser un experto en aprendizaje automático para utilizar herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA, pero es útil conocer los conceptos básicos. El proceso se desarrolla en tres pasos y todo ocurre en milésimas de segundo, antes incluso de que el cliente se dé cuenta.

La correcta implementación y el uso adecuado de la IA son fundamentales para evitar cualquier impacto negativo en el rendimiento de tu empresa. Tal y como afirma un experto de Flow State Sales, un programa de formación y asesoramiento comercial para equipos de ventas basado en el modelo MEDDIC puede ayudarte a ti y a tu equipo de ventas a aprender cómo implementar adecuadamente la tecnología de IA y potenciar las ventas de tu empresa.

• Recopilación de datos: El cliente introduce sus datos de pago y, a continuación, la herramienta de enrutamiento de pagos basada en IA recopila más datos de la transacción. Entre ellos se incluyen el tipo de tarjeta, el banco emisor, la divisa, la ubicación, la hora y el importe.
• Reconocimiento de patrones: La herramienta utiliza los datos históricos ya almacenados en el sistema para detectar patrones en las aprobaciones y denegaciones anteriores. Por ejemplo, las tarjetas Visa pueden tener una mayor tasa de éxito cuando se procesan a través del procesador X.
• Decisiones en tiempo real: el enrutador de pagos determina al instante qué procesador de pagos es el más probable que apruebe la transacción y la envía. La transacción se liquida tras su aprobación.

Si la primera opción falla, el sistema puede probar una segunda opción sin que el cliente tenga que volver a introducir los datos de su tarjeta. Esto garantiza la seguridad de los pagos y fomenta la confianza de los clientes al reducir al mínimo las dificultades en el proceso de pago.

Cómo utilizar las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA

Quizá estés pensando: «Suena muy bien, pero debe de ser complicado de configurar». La verdad es que aprender a utilizar las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA es más fácil de lo que crees. Aquí tienes una guía paso a paso para que puedas empezar:

Paso 1: Conoce tu configuración actual de rutas de pago

A la hora de aprender a utilizar herramientas de gestión de pagos basadas en IA, el primer paso es trazar un mapa de tu flujo de pagos actual. Debes averiguar lo siguiente:

• ¿Todas las transacciones se procesan a través de un único proveedor de servicios de pago?
• ¿Estás observando altas tasas de rechazo en determinadas regiones o tipos de tarjetas?
• ¿Disponen de alternativas en caso de que falle un pago?

Las respuestas servirán como punto de referencia para evaluar el impacto una vez que empieces a utilizar herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA.

Puedes hablar con tu equipo de finanzas o de pagos, o preguntar a tu proveedor de pagos. Te proporcionarán un desglose de tus tasas de autorización actuales por zona geográfica, tipo de tarjeta y banco emisor.

Paso 2: Elige la herramienta de enrutamiento de pagos basada en IA adecuada

No basta con querer aprender a utilizar herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA. Es necesario elegir las adecuadas, y esto depende de diversos factores, como las prioridades en cuanto a funcionalidades, el presupuesto y la cartera de clientes.

Existen numerosas herramientas de gestión de pagos basadas en IA, entre las que se incluyen opciones populares como Stripe y Adyen. No hace falta ser un experto en tecnología para elegir la solución adecuada, pero involucrar desde el principio a tus equipos de pagos y de desarrollo puede ayudarte a tomar una decisión bien fundamentada.

A continuación se indican algunos factores que hay que tener en cuenta a la hora de aprender a utilizar las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA:

• Integración con tu pasarela de pago o plataforma actual
• Compatibilidad con múltiples adquirentes o procesadores
• Análisis y elaboración de informes
• Asistencia para tus regiones de destino

Paso 3: Configurar e integrar la herramienta de enrutamiento de pagos con IA

El siguiente paso es integrar la herramienta con tu sistema de pago. La mayoría de las plataformas ofrecen API o conectores integrados para facilitar este proceso. Esto es lo que suele implicar:

• Conectar tus pasarelas de pago actuales a la herramienta
• Definición de reglas de respaldo (por ejemplo: «Si falla el procesador A, prueba con el procesador B»)
• Permitir que el motor de enrutamiento analice los datos de tus transacciones anteriores para crear un perfil de rendimiento
• Habilitar una lógica de enrutamiento inteligente que seleccione el mejor procesador en tiempo real

Algunas herramientas ofrecen estrategias de enrutamiento preconfiguradas basadas en referencias globales, por lo que no es necesario configurarlo todo manualmente. Cuando aprendas a utilizar herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA, empieza con una transacción de prueba para comparar las tasas de autorización.

Paso 4: Entrena el motor de enrutamiento de pagos basado en IA con tus datos

Las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA se vuelven más inteligentes cuanto más se utilizan. Por lo tanto, cuantos más pagos se procesen a través del sistema, mejor será su capacidad para seleccionar las rutas más eficientes y rentables.

Con el tiempo, el motor de IA aprenderá qué procesadores de pagos ofrecen las tasas de aprobación más altas en función de la ubicación geográfica y el tipo de tarjeta.

Además, identificará los mejores momentos para volver a intentar las transacciones fallidas y ajustará automáticamente la lógica de enrutamiento en respuesta a patrones emergentes, como interrupciones en el servicio del sitio web o un mayor riesgo de fraude.

Sin embargo, es importante alimentar el sistema con datos de transacciones completos y limpios. Esto le ayuda a tomar decisiones de enrutamiento más precisas. Si tu proveedor ofrece entrenamiento con datos históricos, aprovéchalo. Esto permite que la herramienta tome decisiones de enrutamiento más fundamentadas desde el principio.

Paso 5: Supervisar el rendimiento y optimizarlo con el tiempo

Del mismo modo que supervisas el rendimiento de las campañas en el marketing por correo electrónico SaaS, deberías hacer un seguimiento periódico del rendimiento de tu herramienta de enrutamiento por IA.

A continuación se indican algunos indicadores clave que conviene seguir:

• Mejoras en la tasa de autorización: ¿se aprueban más pagos?
• Ingresos recuperados: ¿Cuánto dinero se ahorra gracias a los reintentos exitosos o a un enrutamiento más inteligente?
• Índice de falsos rechazos: ¿Está el sistema rechazando a menos clientes legítimos?
• Información a nivel regional y de procesadores: ¿Qué rutas funcionan mejor y para qué tipos de tarjetas?

Según timetoreply, es posible aumentar el volumen de ventas mediante el seguimiento y la supervisión de los tiempos de respuesta en las comunicaciones por correo electrónico de los servicios profesionales. Puede formar a su equipo interno para que envíe respuestas con rapidez.

Muchas herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA incluyen paneles de control integrados que permiten a los usuarios visualizar y supervisar las tendencias. Puede colaborar con el equipo de éxito de su proveedor para ajustar la lógica de enrutamiento o detectar nuevas oportunidades.

Paso 6: Combínalo con otras funciones de pago inteligente

Si el objetivo de aprender a utilizar herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA es mejorar las tasas de autorización, plantéate combinarlas con otras funciones de pago inteligentes, como:

• Lógica de reintento: utiliza la IA para determinar el mejor momento y la mejor forma de reintentar los pagos fallidos
• Tokenización de datos de tarjetas: consiste en sustituir los datos de las tarjetas de los clientes por tokens únicos para evitar actividades fraudulentas
• Métodos de pago locales: Ofrece alternativas como PayPal o monederos electrónicos locales, en los que la IA puede detectar bajas tasas de aprobación de tarjetas
• 3D Secure dinámico: utiliza el aprendizaje automático para aplicar controles de seguridad adicionales solo cuando sea necesario, no en cada transacción

Retos del uso de herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA

Ahora que ya sabes cómo utilizar las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA, también es importante que conozcas sus inconvenientes.

En primer lugar, la integración puede resultar compleja, sobre todo para las empresas que cuentan con sistemas de pago heredados. Las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en inteligencia artificial requieren grandes volúmenes de datos de transacciones limpios para ser eficaces, algo de lo que las empresas más pequeñas pueden carecer.

Existe el riesgo de depender en exceso de la automatización sin supervisión humana, lo que podría llevar a pasar por alto situaciones específicas de los clientes. Además, gestionar las relaciones con múltiples procesadores puede aumentar la complejidad operativa.

Por último, no todas las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA son transparentes en cuanto a cómo toman sus decisiones de enrutamiento. Esto puede dificultar a los equipos la resolución de problemas en las transacciones fallidas o la aplicación de reglas manuales temporales cuando sea necesario.

Aunque estos retos son reales, los equipos que adoptan una mentalidad de crecimiento pueden adaptarse rápidamente, poner a prueba soluciones y aprovechar al máximo las ventajas del enrutamiento de pagos mediante IA.

Reflexiones finales

Al fin y al cabo, cada pago fallido es dinero que se deja escapar. Ya has hecho el trabajo más duro: atraer tráfico, convertir a los clientes y generar confianza.

El último paso debería ser el más sencillo, y saber cómo utilizar las herramientas de enrutamiento de pagos basadas en IA ayuda a garantizar que así sea.

Si hay algo que debas recordar de este artículo, que sea esto: tu estrategia de pagos puede estar tan optimizada como tu estrategia de marketing. Y las herramientas de IA son la clave para lograrlo.