Agente de Optimización de Aceptación

Specialized payment agent

Push every transaction toward its highest approval.

Act on every transaction in real time using learned routing, payment-message, and retry decisions that stay current as issuer behavior and traffic mix shift.

• Smart routing
• Message optimization
• Intelligent retries

This page covers Athia's execution layer, the agent acting inside the payment flow. Athia's intelligence layer, covered in Características de Athia, funciona con los datos que envías, independientemente de la forma en que lleguen, ya sea que hayas implementado un agente o no.

Cómo decide el agente#

El ciclo de vida de una transacción, desde la decisión del agente hasta el resultado que lo entrena en el siguiente. La ruta discontinua es la ruta de "fail-open".

Cada decisión comienza con la misma imagen: la tarjeta y su BIN, el banco emisor, el monto y la moneda, lo que ha hecho el cliente contigo antes, la hora del día, y lo que sucedió la última vez que se envió una transacción que se parecía a esta. El agente lo tiene todo en cuenta, y aprende qué partes son importantes para tu tráfico, lo cual rara vez es lo mismo que lo que es importante en general.

Comienza con tres que puedes observar.

¿Qué procesador recibe la transacción?

Una tabla de enrutamiento estática envía un segmento completo a un procesador y continúa enviándolo hasta que alguien lo edita. El agente no tiene ninguna tabla. Aprende qué procesador realmente gana para cada combinación de tarjeta, banco emisor y monto, y mantiene esa vista para cada combinación de una vez, actualizándola con cada resultado que regresa. Cuando un procesador comienza silenciosamente a rechazar un segmento que antes aprobaba, el tráfico se mueve antes de que alguien abra un panel.

Cómo se compone el mensaje de pago

Ciertos tipos de tarjetas y bancos solo aprueban cuando el mensaje se compone exactamente de la forma en que esperan, y un campo incorrecto regresa como un rechazo normal. Nadie publica estas reglas. El agente las encuentra en tus propios datos de rechazo y las corrige en el momento de enviarlos, sin que tengas que escribir nada ni liberar nada.

Si vale la pena intentar de nuevo

Una regla de reintento trata cada rechazo de la misma manera y gasta tarifas de procesamiento en transacciones que nunca regresan. El agente lee un rechazo para lo que realmente significa, reintenta las que se pueden reintentar, elige el momento adecuado y deja las demás. Cuando reintenta, se decide de forma fresca en lugar de reintentar.

Estos tres son simplemente los más fáciles de describir. El agente es un modelo único, y lo que se necesita para llegar a cualquiera de ellos es mucho más amplio de lo que sugieren las tres descripciones. Además, sigue evolucionando, ya que cada resultado le enseña algo, y no habría sido posible preverlo con ninguna regla. Pregunte a su equipo de Athia qué está decidiendo para su cuenta hoy.

Cómo implementarlo#

Quién posee qué en cada implementación. La flecha gruesa indica la llamada de retorno del estado que posee el comerciante.

Completamente automatizado

Integre una vez con DEUNA checkout o orquestación de pagos. El agente se consulta dentro de la decisión de orquestación, en lugar de como una llamada de servicio separada, por lo que no hay ningún paso adicional en su camino de autorización y no hay necesidad de realizar ninguna integración de ML en su lado. DEUNA gestiona las conexiones con los procesadores y el agente cubre todas las transacciones. Comience con Integrar la plataforma de orquestación de DEUNA y la Visión general de DEUNA Payments.

Por lotes

para facturación recurrente iniciada por el comerciante (MIT), y no en tiempo real. Usted proporciona un archivo de cargos programados antes de que se procesen, el agente evalúa cada fila y se devuelve un archivo de resultados.

Qué envía, por cada cargo programado

¿Qué se devuelve, por fila?

Aplicar el archivo con sus propias conexiones de procesamiento, o que DEUNA gestione los pagos. El agente está capacitado con sus datos históricos antes del lanzamiento.

Lo que necesita aprender el agente#

El agente está pre-capacitado con su propio historial, por lo que se requiere una descarga histórica de transacciones antes de que entre en funcionamiento. Las vías para entregarlo están en Integración de Athia, y los campos que espera están definidos en Diccionario de datos de Athia.

Después del lanzamiento, los resultados deben seguir fluyendo continuamente. Esto es automático cuando DEUNA procesa el pago, porque DEUNA ve el resultado. Donde usted mantiene la ejecución, incluyendo lotes, publicar el estado de cada transacción que el agente ha puntuado de vuelta a DEUNA es su responsabilidad, o sus decisiones dejan de mejorar.

Poner en funcionamiento#

DEUNA realiza estos pasos junto con usted. En cada uno, DEUNA proporciona la evidencia y usted decide si continúa. Usted está aprobando un resultado, no operando un marco de pruebas.

1. Usted proporciona sus datos históricos, y DEUNA verifica la cobertura del campo con usted en función del diccionario de datos.
2. Usted elige una implementación, y DEUNA completa la integración con su equipo, incluyendo la llamada de retorno de estado en cualquier lugar donde se ejecute el pago.
3. Usted ve la evaluación del agente antes de que se realice el volumen. Cómo se hace depende de la implementación, y los dos no son el mismo ejercicio. Consulte a continuación.
4. Una vez que apruebe esta evidencia, DEUNA pasa a un experimento controlado en volumen real, con cohortes de control y tratamiento, utilizando pesos de tráfico que usted acuerda, y que se ajustan gradualmente a medida que los resultados son positivos.

Cómo se ve el paso 3, según la implementación

El comportamiento en tiempo de ejecución para cada decisión se documenta en Orquestación de DEUNA.