Pagamentos Prontos para IA: Por que as Arquiteturas de Pagamento Legadas Não Podem Suportar de Forma Segura, Explicável e em Tempo Real

Um Quadro para Transparência, Resiliência e Modernização de Pagamentos impulsionada por IA

O problema de transparência em tempo real nos pagamentos

Os pagamentos operam a uma velocidade e perfil de risco fundamentalmente diferentes de outras funções bancárias. Enquanto a maioria dos sistemas legados foram projetados para processamento em lote, os pagamentos exigem decisões em milissegundos, deteção de fraude em tempo real e gestão imediata de exceções.

A IA promete melhorar o roteamento, reduzir fraudes e aprimorar o processamento direto (STP), mas não pode funcionar de forma segura quando a arquitetura de pagamento subjacente é opaca. Sistemas de pagamento legados—baseados em rotinas COBOL, regras codificadas de forma rígida e patches não documentados—não conseguem fornecer a transparência que a IA necessita para justificar ou explicar decisões.

Isso cria uma incompatibilidade estrutural: IA é em tempo real; pagamentos legados não são. O resultado é uma lacuna de transparência que expõe os bancos a riscos operacionais, financeiros e regulatórios.

Dependências ocultas dentro dos fluxos de pagamento legados

Os sistemas de pagamento acumulam complexidade ao longo de décadas. Por trás de cada transação ACH, transferência, SWIFT ou RTP, existe uma teia de dependências ocultas:

• Lógica de roteamento embutida em módulos monolíticos COBOL

• Regras de gestão de exceções que evoluíram através de patches de emergência

• Pontuação de fraude dependente de dados legados

• Sistemas downstream influenciados por interfaces não documentadas

• Transformações ISO 20022 sobrepostas a formatos de mensagem mais antigos

Essas dependências criam uma arquitetura de pagamento caixa-preta, onde nem humanos nem máquinas conseguem rastrear como uma decisão foi formada.

Modelos de IA treinados nesses ambientes herdam esses pontos cegos. Mesmo que o modelo seja explicável, o sistema com o qual interage não é—tornando toda a cadeia de decisão de pagamento opaca.

Por que a IA falha em sistemas de pagamento legados

A IA em pagamentos requer:

• Dados limpos e em tempo real

• Lógica de roteamento determinística

• Caminhos de decisão rastreáveis

• Linhagem consistente

• Observabilidade de alta fidelidade

Sistemas de pagamento legados não oferecem nenhum desses. Em vez disso, introduzem:

• Latência devido a núcleos orientados a processamento em lote

• Linhagem de dados inconsistente

• Regras codificadas que sobrepõem decisões de IA

• Fluxos de exceção opacos

• Auditabilidade limitada

Isso leva a resultados imprevisíveis, falhas no STP e exposição regulatória.

O problema não é o modelo de IA—é a arquitetura que o sustenta.

O Modelo de Maturidade de Transparência de Pagamentos (PTMM)

Para enfrentar esses desafios, a modernização de pagamentos exige uma abordagem estruturada. O Modelo de Maturidade de Transparência de Pagamentos (PTMM) fornece uma estrutura de cinco níveis para avaliar e melhorar a prontidão da arquitetura de pagamento para IA.

Nível 1 — Lógica de Pagamento Opaca

Roteamento, regras de fraude e gestão de exceções estão embutidos em código legado sem documentação ou rastreabilidade.

Nível 2 — Visibilidade Parcial de Linhagem

Alguns fluxos de dados são mapeados, mas dependências permanecem ocultas entre canais e sistemas.

Nível 3 — Transparência ao Nível de Componentes

A lógica de negócio é desacoplada em componentes modulares com caminhos de decisão rastreáveis.

Nível 4 — Observabilidade em Tempo Real

Fluxos de pagamento, decisões de roteamento e gatilhos de fraude são observáveis em tempo real.

Nível 5 — Arquitetura Pronta para IA e Regulamentação

Cada caminho de decisão é transparente, auditável, explicável e alinhado às expectativas regulatórias.

O PTMM oferece aos bancos uma forma mensurável de avaliar o progresso da modernização e identificar lacunas na arquitetura que devem ser resolvidas antes de implementar IA nos fluxos de pagamento.

Pressão regulatória por transparência nos pagamentos

Os sistemas de pagamento estão sendo cada vez mais tratados como infraestrutura nacional, e os reguladores estão mudando para expectativas ao nível da arquitetura. Os órgãos supervisores agora enfatizam:

• Explicabilidade em tempo real de fraudes

• Rastreabilidade das decisões de roteamento de pagamento

• Auditabilidade dos resultados automatizados

• Consistência semântica ISO 20022

• Resiliência operacional em redes de pagamento em tempo real

• Governança das decisões de pagamento impulsionadas por IA

À medida que esquemas de pagamento em tempo real (FedNow, RTP, UPI, SEPA Instant) se expandem, os reguladores exigirã que os bancos demonstrem não apenas como os modelos de IA funcionam, mas como a arquitetura de pagamento apoia decisões transparentes, seguras e explicáveis.

Sistemas legados não podem atender a essas expectativas sem modernização.

Um roteiro para modernização de pagamentos pronta para IA

Bancos que se preparam para operações de pagamento habilitadas por IA devem adotar um roteiro estruturado:

• Estabelecer linhagem de dados em tempo real em todos os canais de pagamento

• Desacoplar roteamento e lógica de exceções de núcleos monolíticos

• Introduzir observabilidade arquitetural para fraudes, STP e fluxos de exceção

• Implementar camadas de governança que rastreiem entradas, saídas e substituições de modelos

• Construir roteiros de modernização que priorizem transparência, não velocidade

• Alinhar a modernização de pagamentos às expectativas regulatórias de explicabilidade

Esse roteiro garante que a IA seja implantada em ambientes de pagamento onde as decisões são explicáveis, os riscos gerenciáveis e as operações resilientes.

Por que isso importa para o futuro dos pagamentos

Os pagamentos são o coração do sistema financeiro. À medida que os bancos adotam IA para melhorar a deteção de fraudes, roteamento e STP, a arquitetura subjacente deve evoluir para suportar transparência e explicabilidade.

Instituições que adotarem uma modernização de pagamentos orientada à transparência serão capazes de:

• Atender às expectativas regulatórias emergentes

• Implantar IA de forma segura e responsável

• Reduzir fraudes e riscos operacionais

• Apoiar esquemas de pagamento em tempo real

• Modernizar sem desestabilizar núcleos legados

A transparência arquitetural deixou de ser opcional.

Ela é a base para pagamentos prontos para IA.

Sobre o Autor

Neeraj Aggarwal é líder em modernização e transformação de pagamentos, com profunda expertise em bancos habilitados por IA, modernização de núcleos e arquiteturas de pagamento em tempo real. Ele aconselha instituições financeiras na construção de sistemas de pagamento resilientes, transparentes e prontos para reguladores, contribuindo com liderança de pensamento em fóruns globais do setor.