As equipes de TI corporativas normalmente têm ampla visibilidade sobre serviços em nuvem e jornadas digitais dos clientes. Essa visibilidade muitas vezes desaparece no checkout físico, onde terminais de pagamento, redes das lojas, gateways e sistemas bancários operam em ambientes isolados.
Um terminal travado durante um período movimentado de vendas pode rapidamente criar filas e levar os consumidores aos concorrentes. O artigo de origem estima que as falhas no checkout colocam em risco £1,7 bilhão em vendas anuais no Reino Unido. Ainda assim, os painéis centrais podem continuar verdes, porque as ferramentas convencionais de monitoramento não conseguem enxergar além do limite de conformidade que envolve a infraestrutura de pagamentos.
Os requisitos do Payment Card Industry Data Security Standard impõem um isolamento rigoroso ao software de ponto de venda, aos aplicativos de pagamento e aos teclados PIN. Embora isso proteja as informações dos titulares dos cartões, também pode criar um ponto cego operacional. As equipes de TI talvez só tomem conhecimento de um problema depois que um gerente de loja abrir um chamado no suporte técnico ou que relatórios de conciliação atrasados revelem a interrupção.
O momento desses incidentes é crítico. Uma pesquisa citada no artigo indica que os consumidores toleram um atraso no pagamento em uma loja por aproximadamente sete minutos antes de abandonar a compra. Em comparação, diagnosticar e resolver uma interrupção de pagamento pode levar mais de 60 minutos, especialmente quando as equipes de suporte precisam investigar sistemas de vários fornecedores.
A solução proposta é transmitir telemetria operacional sem expor dados de pagamento sensíveis. Os números dos cartões permaneceriam dentro do ambiente de conformidade, enquanto informações como códigos de resposta do gateway, tempo das transações, status do hardware e latência da rede local poderiam ser monitoradas em tempo real.
Essa abordagem daria às equipes de engenharia uma visão mais clara de todo o caminho do pagamento, ampliando a observabilidade dos sistemas corporativos até os caixas físicos. Ela também poderia ajudar a identificar problemas graduais, como uma questão de firmware que faça as transações por aproximação expirarem em uma parte dos terminais.
Os sistemas de IA poderiam analisar velocidades das transações, padrões de latência e estados de pagamento para distinguir entre problemas que envolvem a rede de uma loja, um leitor de cartões ou um gateway bancário. Conectados a plataformas de orquestração de pagamentos, esses sistemas poderiam redirecionar as transações para evitar um processador com falha. Nos casos em que a conectividade fosse perdida, a infraestrutura de borda poderia colocar os terminais em modos seguros e criptografados de armazenamento e encaminhamento.
O artigo argumenta que combinar telemetria orientada à privacidade com análise baseada em IA poderia reduzir a distância entre o monitoramento de back-end e os locais físicos onde a receita do varejo é gerada.
Fontes: TechRadar.