Como o PayPal cresceu durante a pandemia

Crescimento de fintechs e interesse de gigantes da tecnologia no setor não frearam o avanço da companhia em 2020

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Por Bruno Romani
Atualização:

Durante muitos anos, o PayPal foi o lobo solitário dos pagamentos digitais – fundada em 1998, a empresa atua desde o ano 2000 no segmento. Mas muita coisa mudou: o crescimento de fintechs e o interesse no setor de gigantes da tecnologia, como o Facebook, tornaram a competição intensa. Para embaralhar mais o cenário, a pandemia forçou mudanças nos hábitos das pessoas, aumentando as possibilidades de transações financeiras digitais. 

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O indiano Guru Bhat está vivendo de perto essas mudanças. Há quatro anos no PayPal, ele é o vice-presidente de tecnologia da empresa, cargo fundamental para que a companhia se mantenha líder independentemente de fatores externos. Parece que está dando certo. 

Em entrevista exclusiva ao Estadão, Bhat comemora o melhor trimestre da história da empresa americana, fala do aumento da competição e indica como usar inteligência artificial de maneira mais justa nos negócios. Confira os melhores momentos. 

Guru Bhat liderou a tecnologia do PayPal em recorde da empresa Foto: PayPal

Como a pandemia se refletiu no PayPal?

O segundo trimestre (Q2) foi de quebra de recordes. O número de dólares transacionados em nosso sistema foi de US$ 222 bilhões, um crescimento fenomenal de 30%. O Q2 foi um período de primeiros: foi a primeira vez que nossa receita ultrapassou US$ 5 bilhões em um único trimestre: US$ 5,26 bilhões, crescimento de cerca de 25%. Tivemos 28,3 milhões de novas contas, número maior que o de novos clientes em todo o ano de 2016. O que é mais significativo é que partes dos nossos negócios ficaram dormentes durante a pandemia, como o turismo. As pessoas mudaram seus hábitos de gastos: estão usando mais o comércio eletrônico para comprar itens essenciais e fazer compras de mercado. As transferências monetárias entre pessoas também foi maluco. Arrebentou. 

Quais foram os desafios específicos do período?

No começo da pandemia, um deles foi quando todos começamos a trabalhar de casa. Tudo que era informal virou formal. Levou tempo até nos acostumarmos. Agora, falando de escala: toda vez que há uma oportunidade significativa, ela não se abre apenas para ‘gente boa’. Ela também se abre para ‘gente ruim’. O número de sites falsos que surgiram na quarentena é enorme. Tivemos de fazer um investimento em prevenção contra fraudes.

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O que foi feito para garantir a segurança das operações?

Com os 20 anos de dados que temos sobre nossos clientes, usamos inteligência artificial. Chamamos isso de segurança em multicamadas. O conceito é simples. Há múltiplas camadas de criptografia profunda em todo o caminho que a informação faz – do momento que você faz o login em dispositivo e realiza o pagamento desktop até isso chegar em nossos servidores. Temos também uma infraestrutura física. Há centros nos EUA e em Cingapura, com funcionários monitorando tudo o que acontece.

Como o PayPal vê o crescimento de fintechs e o surgimento de competidores locais?

Temos obsessão pelo cliente, o que nos leva a criar parcerias com nossos competidores, porque essa é a coisa certa a fazer pelos clientes. Temos parcerias com bancos, com redes de cartões... Por outro lado, embora exista muita empolgação com o setor, é muito difícil escalar globalmente: atender a legislações locais, customizar o serviço. Há também muita pressão em relação à segurança. Conseguimos nos proteger de uma quantidade grande de golpes e isso acontece pelos 20 anos de dados que temos à disposição. Outros competidores têm apenas 4 ou 5 anos de história. Eles não são capazes como nós. Chegou ao ponto de começarmos a oferecer o serviço de mitigação de riscos.

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Os gigantes da tecnologia, como o Facebook, estão demonstrando interesse em pagamentos e transferências. Como garantir que o PayPal manterá sua liderança?

Todos os gigantes, incluindo o que você mencionou, são nossos parceiros. Muito do trabalho que eles estão fazendo tem o PayPal no background. Há um senso de competição, mas também de validação: o nosso negócio está acrescentando valor para as pessoas. Além disso, o PayPal é diferente dessas outras companhias, pois pagamentos não são o seu principal negócio. Pagamentos são apenas um acréscimo. Para nós, pagamento é a única coisa que fazemos. Isso nos dá algumas vantagens porque assim mantemos o foco. E mantemos a confiança das pessoas, que sabem que não usamos seus dados para outras coisas. 

Por que o PayPal abandonou o projeto Libra, a moeda digital do Facebook?

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Foi uma questão de como o produto estava sendo desenvolvido e o tipo de valor que poderíamos agregar. Concluímos, na época, que o projeto Libra não era para a gente e que ele não estava se alinhando da maneira do que queremos fazer nesse espaço. 

Qual é o papel da inteligência artificial na empresa?

Historicamente, foi usado primariamente contra fraudes. Além disso, usamos no atendimento ao cliente. Temos entre 60 e 70 milhões de contatos por ano numa base de 300 milhões de clientes. Esse número continuará a crescer. Temos de predizer a intenção, chegar até eles antes que nos procurem. Só podemos fazer isso se usarmos os dados. Usamos também na solução de problemas em nossos sistemas. Temos mais de 100 mil servidores, o que sempre pode dar algo errado. A habilidade para gerenciar isso vem da IA: predizer e até solucionar problemas antes mesmo que um agente humano chegue. É a única maneira que temos para crescer.

Como garantir que os seus algoritmos não tenham vieses na oferta de crédito?

Começa com variedade na cultura da empresa. Temos de ser inclusivos e justos. Daí avançamos para a tecnologia: vai da maneira como usamos nossos dados para treinamento às auditorias. Quando você serve dados para um algoritmo, ele não tem consciência. Ele vai trabalhar com aquilo que você serviu. Então, os dados que são usados para treinar os modelos têm de passar por checagem rigorosa. O próximo passo são os testes. Olhamos para a validação do treinamento pela qual o algoritmo passou. Aqui entra o elemento humano. Os humanos olham para os testes para garantir que não apenas os dados sejam bons, mas também os resultados. Então, refinamos isso até chegarmos a um resultado que podemos dizer com confiança que não há viés. Só depois o algoritmo é lançado no sistema.

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