Abbiamo incontrato Roberto Garavaglia, Innovative Payments and blockchain Strategic Advisor che il 22 febbraio 2023 in occasione della 3° edizione di Payments avrà il triplice ruolo di moderatore, speaker e protagonista di Meet Your Guru, un momento esclusivo di approfondimento dedicato alle potenzialità di ChatGPT per i pagamenti digitali.
Con lui abbiamo approfondito ii prossimi sviluppi dei pagamenti digitali, l’impatto della PSD3 e le potenzialità di ChatGPT.
ROBERTO, QUALI SONO LE PROSPETTIVE DI SVILUPPO CHE CI ATTENDONO NEI PROSSIMI ANNI SUL FRONTE DEI PAGAMENTI DIGITALI?
Le prospettive di sviluppo che ci attendono prossimamente si inseriscono in una cornice normativa comunitaria che inquadra l’ambito di riferimento in un contesto più ampio, caratterizzato da proposte legislative e dall’evoluzione di regole, schemi, tecnologie e iniziative paneuropee.
L’evoluzione dei pagamenti digitali, in particolare quelli più innovativi, deve essere vista come un disegno composito e in continuo divenire, che segnerà la decade attuale e influenzerà le strategie di ogni attore del mercato.
Strumenti come i Digital Wallet, ad esempio, saranno centrali nella digitalizzazione dell’economia, aprendosi a una platea di utilizzatori più vasta e inclusiva, consentendo di mitigare gli effetti che l’obbligo di applicazione della Strong Customer Authentication (SCA) produce sull’usabilità, pur mantenendo elevati standard di sicurezza.
I pagamenti istantanei basati su bonifici rappresenteranno una valida alternativa ai pagamenti tradizionali, anche presso i punti vendita fisici, specialmente se integrati nei sistemi di incasso pregressi.
Lo sviluppo e la piena attuazione dello schema SEPA Request to Pay, che nell’attuale versione include regole, elementi tecnici e messaggi per richiedere pagamenti su iniziativa del beneficiario in molte situazioni sia online che offline, si avrà con la capacità di integrare anche i bonifici istantanei. Ciò renderà questo schema adatto anche per i pagamenti al dettaglio in negozi fisici, quando integrato in sistemi come registratori di cassa, terminali di incasso evoluti o terminali POS personalizzati.
I servizi Buy Now Pay Later troveranno (alcuni dicono finalmente!) un loro inquadramento normativo, grazie alla revisione della direttiva sul credito al consumo, nella quale sono confermate le previsioni di attrazione nel proprio ambito applicativo per questi servizi.
L’utilizzo di stablecoin a supporto della programmabilità dei pagamenti consentirà di abilitare molteplici casi d’uso sfruttando gli smart contract e la tecnologia basata sui registri distribuiti. In questo senso, mi attendo un’apertura al mercato delle soluzioni basate sulla moneta elettronica “tokenizzata” che permetterà sviluppi significativi degli schemi closed-loop. A titolo prettamente esemplificativo, penso a un’adozione “utile” di eMoney token in alcuni settori quali il welfare, la gestione dei bonus fiscali, le donazioni, l’expense business management, o, su altri fronti come quello della GDO (branded currency, schemi loyalty 3.0) e delle utility (split payment, bonus bollette).
HAI PARLATO DI UN QUADRO LEGISLATIVO COMUNITARIO CHE ACCOMPAGNA E AGEVOLA GLI SVILUPPI PIÙ INNOVATIVI; NON POSSO NON CHIEDERTI, QUINDI, A CHE PUNTO SIAMO E, SOPRATTUTTO, COSA PREVEDI CHE PORTERÀ LA PSD3?
Il piano strategico per i pagamenti al dettaglio nel territorio dell’Unione europea diffuso dalla Commissione a settembre 2020 insieme alle proposte legislative per la finanza digitale, sta attuandosi, nel complesso, rispettando quasi pienamente i tempi attesi dal legislatore. Regolamenti come il DORA, sulla resilienza operativa digitale per il settore finanziario, o quello sul regime pilota per le Distributed Ledger Technology (DLT) applicate alla tecno-finanza sono già stati promulgati. Altri, come il Mi.CaR, destinati a inquadrare (anche) i token di pagamento basati sulla moneta elettronica a supporto degli stablecoin, di cui parlavo poc’anzi, sono oramai in procinto di esserlo.
Per quanto riguarda PSD3, i primi orientamenti che emergono dalla revisione dell’attuale PSD2 lasciano intravedere ampi spazi di perfezionamento in punti chiave dell’impianto normativo. La futura PSD3 perfezionerà lo sviluppo di questi spazi e offrirà a consumatori e imprese la possibilità di fruire dei servizi di accesso ai conti, in modo più esteso e ottimizzato rispetto a quanto già ora è possibile fare, facilitando l’Open Finance. Nell’impianto legislativo, infatti, si prevede anche un’estensione dei servizi di accesso ai conti che, insieme al nuovo schema SEPA Payment Account Access pubblicato a novembre 2022 dall’EPC, consentirà un’offerta differenziata di servizi base e premium. Ciò porterà, laddove gli attori del mercato sapranno operare in una logica di “coopetizione”, a traguardare obiettivi di sostenibilità che, ad oggi, appaiono sperequati.
INFINE, NON POSSO ESIMERMI DAL CHIEDERTI UN APPROFONDIMENTO SU UNO DEI TEMI DI PIÙ GRANDE ATTUALITÀ. IN QUESTI ULTIMI MESI SI È MOLTO PARLATO DI CHATGPT E, PIÙ IN GENERALE, DI SISTEMI BASATI SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA E DATI SINTETICI; PENSI CHE QUESTI STRUMENTI POTRANNO AVERE UN RUOLO ANCHE NEL SETTORE DEI PAGAMENTI INNOVATIVI?
Ritengo corretto valutare sotto il profilo strategico come questi strumenti siano integrabili nei processi di gestione dei sistemi di pagamento, quali opportunità offrano per prestatori di servizi di pagamento e utenti e, in prospettiva, come possano contribuire agli sviluppi della tecnofinanza.
Per rispondere alla tua domanda, però, è prima necessario chiarire alcuni termini. L’Intelligenza Artificiale cosiddetta “Generativa” è una branca dell’Intelligenza Artificiale che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di generare nuove idee, soluzioni, contenuti o progetti in modo autonomo, utilizzando algoritmi di deep learning basati su reti neurali, per analizzare e comprendere grandi quantità di dati.
I dati su cui lavora sono chiamati “dati sintetici”. Informazioni prodotte artificialmente che rappresentano eventi o oggetti nel mondo reale, i dati sintetici presentano diversi vantaggi quali, ad esempio, la possibilità di ridurre i limiti associati all’utilizzo di dati regolamentati o sensibili.
L’obiettivo principale di questa tecnologia è liberare gli esseri umani dalle attività ripetitive e di routine, permettendo loro di concentrarsi su compiti più complessi e creativi.
GPT (acronimo di Generative Pretrained Transformer) è un modello di linguaggio che utilizza il deep learning per produrre testo simile a quello umano, addestrato su una vasta quantità di dati sintetici per generare testo in modo autonomo, a fronte di istruzioni fornite in ingresso chiamate “prompt”. Può essere utilizzato in molte applicazioni, come la traduzione automatica, la risposta a domande, e così via.
ChatGPT, è una versione personalizzata di GPT sviluppata da OpenAI (una società no profit californiana che fa ricerca sull’intelligenza artificiale), specificamente progettata per la gestione di rapporti dialogici tra uomo e macchina, basati su modelli conversazionali. L’applicazione è stata addestrata su conversazioni testuali, raggiungendo la capacità di comprendere e rispondere a domande in modo naturale e coerente. ChatGPT viene utilizzato principalmente per creare chatbot e assistenti virtuali che debbano interagire con esseri umani. Ad oggi, l’applicazione di OpenAI usa la terza generazione del modello GPT (GPT-3), basato su un insieme di dati sintetici composto da 175 miliardi di informazioni e addestrato su 45TB di dati accessibili gratuitamente sul web (tipicamente Wikipedia, ebook accessibili online, siti web a contenuto altamente qualitativo).
Chiarito il significato e la differenza nei termini, condivido ora alcuni scenari per i quali credo che questa tecnologia sia rilevante. La mia visione, declinata sull’evoluzione dei sistemi di pagamento, si articola essenzialmente in quattro ambiti di sviluppo: innovazione nei servizi di pagamento, sicurezza, privacy e pagamenti conversazionali.
Nel campo dell’innovazione dei servizi di pagamento, questi sistemi possono fornire un’assistenza 24/7, in modo da rispondere istantaneamente alle domande dei clienti riguardanti i pagamenti, liberando il personale da compiti più complessi. Questa funzionalità, in vero già ampiamente sfruttata anche in altri contesti, può essere ulteriormente potenziata sino ad automatizzare interi processi di pagamento che abbiano caratteristiche comuni e ripetitive, come le richieste di rimborso o di saldo del conto.
Nel campo della sicurezza e della privacy, queste tecnologie sono particolarmente utili nel rilevare e prevenire le frodi. Il sistema può operare su dati sintetici per analizzare le interazioni dei clienti al fine di identificare comportamenti sospetti. Il fatto che possa operare su dati sintetici previene l’utilizzo di dati sensibili per i quali vige il GDPR.
Ma è nel campo dei pagamenti conversazionali che applicazioni come ChatGPT offrono, a mio avviso, opportunità straordinarie, abilitando nuove esperienze di acquisto in contesti non presidiati (come ad esempio il metaverso), sfruttando diversi canali di interazione basati su sensoristiche che rivelano il comportamento umano.
ChatGPT, infatti, può anche fornire raccomandazioni di pagamento personalizzate basate sul comportamento e sulle preferenze dei clienti, ma anche sul luogo, il momento e la tipologia di prodotto che si sta acquistando o che si vorrebbe acquistare. Ciò significa permettere di portare a termine una transazione commerciale con sistemi di pagamento diversi e contestuali, tali, ad esempio, da consentire un’ottimizzazione delle commissioni o delle premialità associate a campagne di fidelizzazione.
Un aspetto a mio avviso altrettanto importante da considerare rinviene nella tipologia di dato di input che può essere dato “in pasto” a ChatGPT. L’essenzialità dell’informazione passata all’algoritmo come semplice prompt, in grado di generare output complessi, ben s’attaglia in quei contesti dove la rilevazione del comportamento umano avviene per pattern. Penso, a tal proposito, ancora ai pagamenti in dimensioni metaversiche (o multiversiche), dove ai visori saranno in futuro sostituite le interfacce neurali. Le neuro-tecnologie possono decodificare dati neurali con sistemi di brain reading, creando pattern-prompt da fornire in ingresso a ChatGPT.
Tutto ciò, ovviamente, dovrà avvenire con sistemi privacy by-design, stante il rilievo qualitativo e quantitativo dei dati raccolti. Una sfida, questa, tutta ancora da giocare.
Incontra Roberto Garavaglia a Payments 2023.