GenAI:n 4 helppoa voittoa tuo maksualalle

Skaalauskyky luo innovaation sellaisenaan.

Vaikka generatiivinen tekoäly on monien tarkkailijoiden mukaan jo saavuttanut innovaatiostatuksen laajalla tasolla, kysymys on edelleen: Voiko tekoäly skaalautua maksuekosysteemissä?

Vuosi 2024 saattaa olla vuosi, jonka saamme selville.

"Nykyisessä maailmassa, jossa yritysten väliset erot, erityisesti maksuekosysteemissä, ovat yhä kapeampia, sinun on oltava varhainen omaksuja ja nopea jaloilleen." Netanel Kabala, tieto- ja analytiikkapäällikkö osoitteessa Nuvei, kertoi PYMNTSille sarjasta "What's Next in Payments — Payments and GenAI: What's New and What's Next?"

Kabala korosti generatiivisen tekoälyn ja sen serkun, ennustavan analytiikan, toisiaan täydentävää luonnetta korostaen generatiivisen tekoälyn mahdollisuuksia luoda uusia tuotteita ja parantaa tehokkuutta maksuympäristössä.

"Ennakoiva tekoäly oppii menneestä, ja generatiivinen tekoäly on jotain uutta", hän selitti ja huomautti, että yksi houkuttelevimmista olemassa olevista generatiivisen tekoälyn sovelluksista maksuissa on petostentorjunta, jossa generatiivinen tekoäly voi auttaa merkitsemään dataa mittakaavassa ja ennustamaan. tulevaisuuden trendit.

Tekoälyn potentiaali muuttaa maksualaa on kiistaton, ja Kabala korosti neljä helppoa voittoa, jotka tekoäly voi tarjota maksuyrityksille, mukaan lukien sisäisen tehokkuuden parantaminen, toimintojen virtaviivaistaminen, asiakaspalvelun parantaminen sekä uusien tuotteiden ja palveluiden luominen.

"Olen innoissani kaikesta, mikä liittyy sisäiseen tehokkuuteen, kuinka [käyttäen tekoälyä] voimme parantaa kaikkia maksuyhtiön sisäisiä toimintoja sovituksesta asiakaspalveluun, integraatioihin ja niin edelleen", hän sanoi.

Generatiivisen tekoälyn potentiaali maksujen sisällä

Generatiivinen tekoäly on erityisen tehokas jäsentämään tehtäviä, joihin liittyy suuria määriä tekstiä ja kontekstia lyhyessä ajassa, ja Kabala ehdotti, että generatiivista tekoälyä voidaan käyttää parantamaan organisaation tietopohjaa ja parantamaan asiakaspalvelun, toimintojen ja riskitiimien tuottavuutta tekemällä yhteenveto laajasta tietomääriä oivallusten antamiseksi.

Tulevaisuudessa Kabala sanoi näkevänsä generatiivisen tekoälyn olevan rooli uusien tuotteiden ja palveluiden luomisessa, mukaan lukien reaaliaikainen hinnoittelu mahdollistamaan mukautuvia hinnoitteluratkaisuja, jotka hyödyttävät sekä kauppiaita että kuluttajia, sekä tekoälyn käyttäminen rahoitustuotteiden, kuten ostojen, mukauttamiseen. nyt, maksa myöhemmin (BNPL) suunnitelmat ja lainavaihtoehdot.

Mutta jos skaalaus olisi helppoa, kaikki tekisivät sen.

Maksuekosysteemiä parantavien generatiivisten tekoälyratkaisujen on ensin voitettava institutionaalinen inertia ja muut esteet.

"Ensinnäkin se on henkinen este luottaa näihin uusiin järjestelmiin", Kabala sanoi. "Ihmisten on todella nähtävä hyödyt siitä, kuinka se auttaa heidän jokapäiväisessä elämässään. On todella hienoa, että paransit sisäistä tehokkuuttasi 7 %, mutta se on tehtävä näkyväksi ja mielekkääksi.”

Sen lisäksi, että Kabala kouluttaa markkinoita tekoälypohjaisten ratkaisujen eduista ja tehokkaimmista käyttötavoista, Kabala sanoi, että ammattitaitoisen insinöörihenkilöstön saatavuus, joka pystyy käsittelemään sekä perinteistä data-analytiikkaa että uusia tekoälyteknologioita, on olennaista onnistuneen toteutuksen kannalta.

Generatiivisen tekoälyn tulevaisuus maksuissa

Kun generatiivinen tekoäly yleistyy maksuekosysteemissä, sillä on potentiaalia edistää supersovellusten kehitystä, jotka tarjoavat erilaisia ​​palveluita pankkitoiminnasta varallisuudenhoitoon, Kabala sanoi.

Hän kuitenkin varoitti, että tekniikkaa voivat käyttää myös huonot toimijat, mikä tekee petostentorjunnasta kriittisen kysymyksen.

"Petokset ovat aina olleet haastavia, mutta nyt huijaukset ovat helppoja", hän sanoi ja huomautti, että huijarit voivat hyödyntää tekoälyn tuottamaa sisältöä käyttämällä teknologiaa esimerkiksi väärennettyjen verkkosivustojen luomiseen, huijausten kääntämiseen eri kielille yhdellä napsautuksella ja tehostaa monia muita. ilkeä taktiikka.

Mitä tulee itse tekoälyjärjestelmien turvallisuuteen, läpinäkyvä päätöksenteko on ratkaisevan tärkeää kuluttajien, kauppiaiden ja sisäisten tiimien luottamuksen varmistamiseksi.

Kabala korosti, että generatiivisen tekoälyn päätöksenteon "mustan laatikon" auditointi on ratkaisevan tärkeää, ja organisaatioiden on aloitettava "oikeiden vaiheiden ja selitettävyysmittausten" rakentaminen nyt pysyäkseen innovaation edellä ja vastatakseen mahdollisiin tuleviin haasteisiin.

Mitä tulee maksujen generatiivisen tekoälyn tulevaisuuteen, Kabala totesi, että "vuosi sitten emme olisi voineet keskustella generatiivisesta tekoälystä."

Vaikka hän sanoi, ettei tiedä, mitä tulevaisuus tuo tullessaan, hän tietää, että "oikeat resurssit, oikeat ihmiset, oikea infrastruktuuri ja oikea ajattelutapa ollakseen siellä missä uusi teknologia, uudet mahdollisuudet voivat avautua" on ratkaiseva menestys kaikilla toimialoilla – mutta erityisesti maksujen alalla.

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

Lähde: https://www.pymnts.com

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.fintechnews.org/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/