GenAI 4 lihtsat võitu maksesektorisse toob

Mastaapimisvõime on see, mis innovatsiooni sellisena kvalifitseerib.

Kuigi generatiivne tehisintellekt on paljude vaatlejate hinnangul juba saavutanud laialdasel tasemel innovatsiooni staatuse, jääb õhku küsimus: kas tehisintellekt on võimalik kogu maksete ökosüsteemi ulatuses ulatuda?

2024 võib olla aasta, mille saame teada.

"Tänapäeva maailmas, kus ettevõtete eristajad, eriti maksete ökosüsteemis, muutuvad üha kitsamaks, peate olema varajane kasutuselevõtja ja kiire jalad." Netanel Kabala, andme- ja analüüsijuht aadressil Nuvei, rääkis PYMNTSile sarja "What's Next in Payments — Payments and GenAI: What's New and What's next?"

Kabala tõstis esile generatiivse AI ja selle nõbu, ennustava analüütika, üksteist täiendavat olemust, rõhutades generatiivse AI potentsiaali uute toodete loomisel ja tõhususe suurendamisel kogu maksete maastikul.

"Ennustav AI õpib minevikust ja generatiivne AI on midagi uut," selgitas ta, märkides, et üks mõjuvamaid olemasolevaid generatiivse tehisintellekti rakendusi maksete puhul on pettuste ennetamine, kus generatiivne AI võib aidata andmeid ulatuslikult märgistada ja ennustada. tulevikutrendid.

AI potentsiaal muuta maksetööstust on vaieldamatu ja Kabala tõi esile neli lihtsat võitu, mida tehisintellekt võib makseettevõtetele tuua, sealhulgas sisemise tõhususe parandamine, toimingute sujuvamaks muutmine, klienditeeninduse tõhustamine ning uute toodete ja teenuste loomine.

"Olen põnevil kõigest, mis on seotud sisemise tõhususega, kuidas me saame [AI abil] parandada makseettevõtte sisemist tööd, alustades kooskõlastamisest kuni klienditeeninduse, integreerimiseni ja nii edasi," ütles ta.

Generatiivse AI potentsiaal maksete sees

Generatiivne AI on eriti tõhus selliste ülesannete sõelumisel, mis hõlmavad suures koguses teksti ja konteksti lühikese aja jooksul, ning Kabala soovitas, et generatiivset AI-d saab kasutada organisatsiooni teadmistebaaside parandamiseks ning klienditeeninduse, operatsioonide ja riskimeeskondade tootlikkuse suurendamiseks, võttes kokku tohutu teabe hulk, et anda ülevaadet.

Tulevikku vaadates arvas Kabala, et generatiivne tehisintellekt mängib rolli uute toodete ja teenuste loomisel, sealhulgas kasutab reaalajas hinnakujundust, et võimaldada kohanduvaid hinnakujunduslahendusi, millest saavad kasu nii kaupmehed kui ka tarbijad, ning AI kasutamist finantstoodete (nt ostmine) kohandamiseks. nüüd maksa hiljem (BNPL) plaanid ja laenuvõimalused.

Aga kui skaleerimine oleks lihtne, teeksid seda kõik.

Generatiivsed AI-lahendused, mille eesmärk on parandada maksete ökosüsteemi, peavad esmalt ületama institutsionaalse inertsuse ja muud takistused.

"Esiteks on see vaimne takistus, mis paneb neid uusi süsteeme usaldama," ütles Kabala. „Inimesed peavad tõesti nägema, kuidas see nende igapäevaelus kasulik on. See on tõesti tore, et parandasite oma sisemist efektiivsust 7%, kuid see tuleb muuta nähtavaks ja mõtestatud.

Lisaks turu harimisele tehisintellektil põhinevate lahenduste eeliste ja kõige tõhusamate kasutusviiside osas on Kabala sõnul edukaks rakendamiseks hädavajalik kvalifitseeritud inseneritöötajate olemasolu, kes saavad hakkama nii traditsioonilise andmeanalüütika kui ka uute tehisintellekti tehnoloogiatega.

Generatiivse AI tulevik maksetes

Kuna generatiivne tehisintellekt muutub maksete ökosüsteemis levinumaks, võib see aidata kaasa superrakenduste arendamisele, mis pakuvad mitmesuguseid teenuseid pangandusest varahalduseni, ütles Kabala.

Kuid ta hoiatas, et seda tehnoloogiat saavad kasutada ka halvad tegijad, muutes pettuste ennetamise kriitiliseks probleemiks.

"Pettused on alati olnud väljakutsed, kuid nüüd on pettused lihtsad," ütles ta, märkides, et petturid saavad tehisintellektiga loodud sisu ära kasutada, kasutades tehnoloogiat näiteks võltsveebisaitide loomiseks, pettuste tõlkimiseks ühe klõpsuga erinevatesse keeltesse ja paljude muude toimingute tegemiseks. pahatahtlikud taktikad.

Tehisintellektisüsteemide endi turvalisuse osas on läbipaistev otsuste tegemine tarbijate, kaupmeeste ja sisemeeskondade usalduse tagamiseks ülioluline.

Kabala rõhutas, et generatiivse tehisintellekti otsuste tegemise "musta kasti" auditeerimine on ülioluline ning organisatsioonid peavad alustama "õigete sammude ja õigete selgitatavuse mõõtmiste" loomist kohe, et innovatsioonist ees püsida ja tulevaste väljakutsetega toime tulla.

Mis puudutab generatiivse tehisintellekti tulevikku maksete raames, märkis Kabala, et "aasta tagasi ei oleks me saanud arutada generatiivset AI-d."

Kuigi ta ütles, et ei tea, mis tulevik võib tuua, teab ta siiski, et "õigete ressursside, õigete inimeste, õige infrastruktuuri ja õige mõtteviisi olemasolu, et olla kõikjal, kus uus tehnoloogia, uued võimalused võivad avaneda" on ülioluline edu saavutamiseks kõigis tööstusharudes, kuid eriti maksete osas.

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/

Allikas: https://www.pymnts.com

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.fintechnews.org/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/