I team IT aziendali dispongono generalmente di un’ampia visibilità sui servizi cloud e sui percorsi digitali dei clienti. Questa visibilità spesso scompare al checkout fisico, dove terminali di pagamento, reti dei negozi, gateway e sistemi bancari operano in ambienti isolati.
Un terminale bloccato durante un periodo di intensa attività commerciale può creare rapidamente code e spingere i clienti verso la concorrenza. L’articolo originale stima che i guasti al checkout mettano a rischio 1,7 miliardi di sterline di vendite annuali nel Regno Unito. Tuttavia, i dashboard centrali possono rimanere verdi perché gli strumenti di monitoraggio convenzionali non riescono a vedere oltre il confine di conformità che circonda l’infrastruttura dei pagamenti.
I requisiti del Payment Card Industry Data Security Standard impongono una rigorosa separazione tra il software dei punti vendita, le applicazioni di pagamento e i dispositivi per l’inserimento del PIN. Sebbene ciò protegga le informazioni dei titolari delle carte, può anche creare un punto cieco operativo. I team IT possono venire a conoscenza di un problema solo dopo che il responsabile di un negozio ha inviato una richiesta all’help desk o quando i rapporti di riconciliazione ritardati rendono evidente l’interruzione.
La tempistica di questi incidenti è fondamentale. Le ricerche citate nell’articolo indicano che i clienti tollerano un ritardo nel pagamento in negozio per circa sette minuti prima di abbandonare un acquisto. Al contrario, diagnosticare e risolvere un’interruzione dei pagamenti può richiedere più di 60 minuti, soprattutto quando i team di supporto devono esaminare i sistemi di diversi fornitori.
La soluzione proposta consiste nello trasmettere la telemetria operativa senza esporre dati di pagamento sensibili. I numeri delle carte rimarrebbero all’interno dell’ambiente soggetto ai requisiti di conformità, mentre informazioni come i codici di risposta dei gateway, i tempi delle transazioni, lo stato dell’hardware e la latenza della rete locale potrebbero essere monitorate in tempo reale.
Questo approccio offrirebbe ai team di ingegneria una visione più chiara dell’intero percorso di pagamento, estendendo l’osservabilità dai sistemi aziendali ai banconi dei checkout fisici. Potrebbe inoltre aiutare a individuare problemi graduali, come un problema del firmware che causa il timeout delle transazioni contactless su una parte dei terminali.
I sistemi di IA potrebbero analizzare la velocità delle transazioni, i modelli di latenza e gli stati dei pagamenti per distinguere tra problemi che coinvolgono la rete di un negozio, un lettore di carte o un gateway bancario. Collegati alle piattaforme di orchestrazione dei pagamenti, questi sistemi potrebbero instradare nuovamente le transazioni evitando un elaboratore in avaria. Nei casi in cui la connettività venga persa, l’infrastruttura edge potrebbe impostare i terminali su modalità sicure e crittografate di store-and-forward.
L’articolo sostiene che la combinazione di una telemetria attenta alla privacy e di un’analisi guidata dall’IA potrebbe ridurre il divario tra il monitoraggio dei sistemi back-end e i luoghi fisici in cui vengono generati i ricavi del commercio al dettaglio.
Fonti: TechRadar.