4 enostavne zmage, ki jih GenAI prinaša v plačilni sektor

Sposobnost obsega je tisto, kar inovacijo kvalificira kot tako.

Medtem ko je generativna umetna inteligenca po mnenju mnogih opazovalcev že dosegla status inovacije na širši ravni, ostaja vprašanje: Ali se lahko umetna inteligenca razširi po plačilnem ekosistemu?

2024 bo morda leto, ko bomo izvedeli.

»V današnjem svetu, kjer so razlike med podjetji, zlasti v plačilnem ekosistemu, vedno bolj ozke, morate biti zgodnji uporabnik in hitro na nogah,« Netanel Kabala, vodja podatkov in analitike pri Nuvei, je za PYMNTS povedal za serijo »Kaj je naslednje pri plačilih — plačila in GenAI: kaj je novega in kaj sledi?«

Kabala je poudaril komplementarno naravo generativne umetne inteligence in njenega bratranca, napovedne analitike, ter poudaril potencial generativne umetne inteligence za ustvarjanje novih izdelkov in izboljšanje učinkovitosti v celotnem plačilnem okolju.

"Predvidljiva umetna inteligenca se uči iz preteklosti, generativna umetna inteligenca pa je nekaj novega," je pojasnil in opozoril, da je ena najbolj prepričljivih obstoječih aplikacij generativne umetne inteligence pri plačilih preprečevanje goljufij, kjer lahko generativna umetna inteligenca pomaga pri označevanju podatkov v velikem obsegu in napovedovanju prihodnji trendi.

Potencial umetne inteligence za preoblikovanje plačilne industrije je neizpodbiten in Kabala je poudaril štiri lahke zmage, ki jih lahko umetna inteligenca prinese plačilnim podjetjem, vključno z izboljšanjem notranje učinkovitosti, racionalizacijo operacij, izboljšanjem storitev za stranke ter ustvarjanjem novih izdelkov in storitev.

»Navdušen sem nad vsem, kar je povezano z notranjo učinkovitostjo, kako lahko [z uporabo umetne inteligence] izboljšamo celotno notranje delovanje plačilnega podjetja od usklajevanja do storitev za stranke, integracij in tako naprej,« je dejal.

Potencial generativne umetne inteligence znotraj plačil

Generativni AI je še posebej učinkovit pri razčlenjevanju nalog, ki vključujejo velike količine besedila in konteksta v kratkem času, Kabala pa je predlagal, da se generativni AI lahko uporablja za izboljšanje organizacijskih baz znanja in povečanje produktivnosti storitev za stranke, operacij in skupin za tveganja, tako da povzema ogromno količino informacij za zagotavljanje vpogleda.

V prihodnje je Kabala dejal, da si predstavlja generativno umetno inteligenco, ki bo igrala vlogo pri ustvarjanju novih izdelkov in storitev, vključno z uporabo določanja cen v realnem času za omogočanje prilagodljivih cenovnih rešitev, ki koristijo tako trgovcem kot potrošnikom, ter uporabo umetne inteligence za prilagajanje finančnih produktov, kot je nakup zdaj, plačaj pozneje (BNPL) načrti in možnosti posojanja.

A če bi bilo skaliranje enostavno, bi to naredil vsak.

Generativne rešitve umetne inteligence, namenjene izboljšanju plačilnega ekosistema, bodo morale najprej premagati institucionalno vztrajnost in druge ovire.

"Prvič, zaupanje v te nove sisteme je mentalna ovira," je dejal Kabala. »Ljudje morajo resnično videti prednosti tega, kako jim pomaga pri vsakdanjem življenju. Res je lepo, da ste izboljšali svojo notranjo učinkovitost za 7 %, a to mora biti vidno in smiselno.”

Poleg izobraževanja trga o prednostih in najučinkovitejši uporabi rešitev, ki temeljijo na umetni inteligenci, je Kabala dejal, da je za uspešno implementacijo bistvenega pomena razpoložljivost usposobljenega inženirskega osebja, ki lahko upravlja tako s tradicionalno podatkovno analitiko kot z novimi tehnologijami umetne inteligence.

Prihodnost generativne umetne inteligence v plačilih

Ker generativna umetna inteligenca postaja vse bolj razširjena v plačilnem ekosistemu, lahko prispeva k razvoju super aplikacij, ki ponujajo vrsto storitev, od bančništva do upravljanja premoženja, je dejal Kabala.

Vendar je opozoril, da lahko tehnologijo uporabljajo tudi slabi akterji, zaradi česar je preprečevanje goljufij kritično vprašanje.

"Goljufije so bile vedno izziv, zdaj pa so prevare enostavne," je dejal in opozoril, da lahko goljufi izkoristijo vsebino, ki jo ustvari umetna inteligenca, tako da s tehnologijo uporabljajo stvari, kot so izdelava lažnih spletnih mest, prevajanje prevar v več jezikov z enim klikom in poganjajo številne druge zlonamerne taktike.

Ko gre za varnost samih sistemov umetne inteligence, je pregledno odločanje ključnega pomena za zagotovitev zaupanja potrošnikov, trgovcev in notranjih ekip.

Kabala je poudaril, da bo sposobnost revizije »črne skrinjice« odločanja generativne umetne inteligence ključnega pomena, organizacije pa morajo zdaj začeti graditi »pravilne korake in ustrezne meritve razložljivosti«, da ostanejo pred inovacijami in obravnavajo vse prihodnje izzive.

Ko gre za prihodnost generativne umetne inteligence v plačilih, je Kabala opozoril, da "pred letom dni ne bi mogli razpravljati o generativni umetni inteligenci."

Čeprav je rekel, da ne ve, kaj bi lahko prinesla prihodnost, se zaveda, da je imeti "prave vire, prave ljudi, pravo infrastrukturo in pravo miselnost, da bi bili tam, kjer se lahko pojavijo nova tehnologija, nove priložnosti". ključnega pomena za uspeh v kateri koli panogi, še posebej pa za plačila.

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

Vir: https://www.pymnts.com

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.fintechnews.org/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/