4 легкі перемоги, які GenAI приносить у сектор платежів

Здатність до масштабування – це те, що кваліфікує інновацію як таку.

Хоча генеративний штучний інтелект, за словами багатьох спостерігачів, уже досяг статусу інновації на широкому рівні, залишається питання: чи зможе штучний інтелект масштабувати платіжну екосистему?

2024 рік може стати роком, який ми дізнаємося.

«У сучасному світі, де відмінності між компаніями, особливо в платіжній екосистемі, стають дедалі вузькими, вам потрібно бути першим і швидким на ногах», Нетанель Кабала, директор з даних та аналітики Нувей, сказав PYMNTS для серії «Що далі в Payments — Payments і GenAI: що нового і що далі?»

Кабала підкреслив додатковий характер генеративного штучного інтелекту та його двоюрідного брата, прогнозної аналітики, наголошуючи на потенціалі генеративного штучного інтелекту для створення нових продуктів і підвищення ефективності в системі платежів.

«Прогнозуючий ШІ вчиться на минулому, а генеративний ШІ — це щось нове», — пояснив він, зазначивши, що одним із найпереконливіших застосувань генеративного ШІ в платежах є запобігання шахрайству, де генеративний ШІ може допомогти в маркуванні даних у масштабі та прогнозуванні. майбутні тенденції.

Потенціал штучного інтелекту трансформувати платіжну індустрію незаперечний, і Кабала виділив чотири легкі переваги, які штучний інтелект може принести платіжним компаніям, включаючи підвищення внутрішньої ефективності, оптимізацію операцій, покращення обслуговування клієнтів і створення нових продуктів і послуг.

«Я в захваті від усього, що пов’язано з внутрішньою ефективністю, як [за допомогою штучного інтелекту] ми можемо покращити всю внутрішню роботу платіжної компанії від звірки до обслуговування клієнтів, інтеграції тощо», — сказав він.

Потенціал генеративного ШІ в рамках платежів

Генеративний ШІ особливо ефективний у розборі завдань, які включають велику кількість тексту та контексту за короткий час, і Кабала припустив, що генеративний ШІ можна використовувати для вдосконалення організаційних баз знань і підвищення продуктивності обслуговування клієнтів, операцій і груп ризиків, узагальнюючи величезні кількість інформації, щоб надати розуміння.

Заглядаючи вперед, Кабала сказав, що він передбачає, що генеративний штучний інтелект відіграватиме роль у створенні нових продуктів і послуг, включаючи використання ціноутворення в реальному часі для забезпечення адаптивних цінових рішень, які принесуть користь як продавцям, так і споживачам, а також використання штучного інтелекту для налаштування фінансових продуктів, таких як покупка зараз, платіть пізніше (BNPL) та варіанти кредитування.

Але якби масштабування було легким, це зробили б усі.

Генеративним рішенням штучного інтелекту, спрямованим на покращення платіжної екосистеми, спочатку потрібно буде подолати інституційну інерцію та інші перешкоди.

«По-перше, це психологічна перешкода для довіри до цих нових систем», — сказав Кабала. «Людям дійсно потрібно бачити переваги того, як це допомагає в їхній повсякденній діяльності. Дуже приємно, що ви підвищили свою внутрішню ефективність на 7%, але це потрібно зробити видимим і значимим».

Окрім навчання ринку перевагам та найефективнішому використанню рішень на основі штучного інтелекту, Кабала сказав, що наявність кваліфікованого інженерного персоналу, який може працювати як з традиційною аналітикою даних, так і з новими технологіями штучного інтелекту, є важливою для успішного впровадження.

Майбутнє генеративного ШІ в платежах

Оскільки генеративний штучний інтелект стає все більш поширеним у платіжній екосистемі, він має потенціал зробити внесок у розробку супердодатків, які пропонують низку послуг, від банківських до управління капіталом, сказав Кабала.

Але він попередив, що цю технологію також можуть використовувати зловмисники, що робить запобігання шахрайству критичною проблемою.

«Шахрайство завжди було складним завданням, але тепер шахрайство стало простим», — сказав він, зазначивши, що шахраї можуть використовувати створений штучним інтелектом контент, використовуючи цю технологію, щоб створювати підроблені веб-сайти, перекладати шахрайство різними мовами в один клік і використовувати багато іншого. шкідлива тактика.

Коли йдеться про безпеку самих систем штучного інтелекту, прозоре прийняття рішень має вирішальне значення для забезпечення довіри з боку споживачів, продавців і внутрішніх команд.

Кабала підкреслив, що можливість перевірити «чорну скриньку» генеративного штучного інтелекту для прийняття рішень буде мати вирішальне значення, і організації повинні почати будувати «належні кроки та належні вимірювання пояснюваності», щоб випереджати інновації та вирішувати будь-які майбутні виклики.

Що стосується майбутнього генеративного ШІ в рамках платежів, Кабала зазначив, що «рік тому ми не змогли б обговорити генеративний ШІ».

Хоча він сказав, що не знає, що може принести майбутнє, він знає, що мати «правильні ресурси, правильних людей, правильну інфраструктуру та правильне мислення, щоб бути там, де можуть з’явитися нові технології, нові можливості» вирішальним для успіху в будь-якій галузі, але особливо в платежах.

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

Джерело: https://www.pymnts.com

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.fintechnews.org/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/