1. introduzione
Oggi i pagamenti in tempo reale vengono rivoluzionati dall’intelligenza artificiale. Si tratta di un cambiamento significativo in meglio, perché le modalità precedenti di effettuare i pagamenti erano sempre più problematiche. La frode è stata un problema crescente negli ultimi anni, poiché gli attuali metodi di rilevamento delle frodi si concentrano sulla ricerca di minacce note e sull’identificazione delle tendenze relative ai dati storici. Ma il potere dell’intelligenza artificiale può essere utilizzato non solo per identificare le frodi in tempo reale prima che si verifichino, ma anche per semplificare l’intero processo di pagamento; rendere i pagamenti più rapidi, più facili e più sicuri per tutti i soggetti coinvolti. Il recente sviluppo di GenAl è stato un importante catalizzatore di questa rivoluzione dei pagamenti. Attraverso l’utilizzo di questa tecnologia all’avanguardia sono state sviluppate soluzioni in grado di trasformare il modo in cui vengono elaborate le transazioni in tempo reale. Comprendendo i modelli comportamentali e i dettagli complessi troppo complessi per l’analisi umana presenti nelle transazioni di pagamento, queste soluzioni di intelligenza artificiale eliminano la lunga necessità di coinvolgimento umano per autenticare le transazioni. GenAl non solo può fornire protezione dalla contraffazione e prevenzione delle frodi, ma anche accelerare il processo di pagamento stesso ben oltre ciò che è attualmente possibile utilizzando i metodi tradizionali. Questi vantaggi sono esemplificati in applicazioni come SWIFT Global Payment Innovation (GPI), in uso dal 2017; una piattaforma per eseguire transazioni in tempo reale in oltre 40 paesi in tutto il mondo. In effetti, data la prevalente natura in tempo reale delle soluzioni basate su GenAl, combinata con la crescente adozione di massa da parte di industrie e istituzioni finanziarie, l’era della rivoluzione dei pagamenti in tempo reale sembra essere imminente. Come verrà dettagliato nelle sezioni seguenti, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nel panorama dei pagamenti ha anche il potenziale per migliorare notevolmente l’esperienza personale dei consumatori oltre a offrire semplicemente maggiore sicurezza. Con un processo di pagamento end-to-end completamente digitale, la pratica di fare affidamento su forme di pagamento o transazioni fisiche – e tutta l’inefficienza e i problemi che comportano – può diventare un ricordo del passato. Inoltre, consentendo la verifica e l'autenticazione istantanea delle transazioni, i clienti non sono costretti ad attendere il completamento dell'elaborazione dei pagamenti e dei sistemi di accodamento manuale. Tutti gli aspetti della gestione delle transazioni dal punto di vista del cliente, comprese le decisioni di acquisto, la disponibilità dei fondi e le ricevute digitali, possono essere supportati in un ambiente digitale senza soluzione di continuità.
1.1. L'importanza dei pagamenti in tempo reale
Il mondo moderno fa sempre più affidamento sulla gratificazione immediata e quindi i dati in tempo reale e i metodi di pagamento istantanei sono più importanti che mai. È a causa di queste aspettative di dati e pagamenti istantanei che nel Regno Unito, ad esempio, è stato progettato un sistema di pagamento in tempo reale. Tale sistema fornisce una modalità di trasferimento di denaro e l'opportunità per il beneficiario di utilizzare i fondi ricevuti in tempo reale, cioè immediatamente, una volta avvenuto il trasferimento. Esistono molti argomenti a favore dei vantaggi dei pagamenti in tempo reale. Per le imprese, tali sistemi possono consentire di effettuare e ricevere pagamenti in modo più semplice e rapido, il che può portare a un miglioramento del flusso di cassa. Le aziende possono anche pensare di utilizzare i dati sulle transazioni raccolti per fornire servizi più personalizzati ai propri clienti; uno dei principali vantaggi della velocità dei pagamenti in tempo reale è già la possibilità per le aziende di offrire questi servizi migliorati e su misura. Consentirà inoltre depositi e pagamenti istantanei sui conti bancari, il che significa che i clienti si sentiranno più sicuri sapendo che è possibile accedere ai propri fondi e che le transazioni possono essere completate immediatamente. Il sistema, in ultima analisi, faciliterà e garantirà una società senza contanti, che ha sia il vantaggio immediato di ridurre i costi legati alla produzione e alla custodia di una valuta nazionale, sia il vantaggio più ampio di rendere più difficile mettere insieme i soldi. Grazie all’avvento di Internet e di un mondo sempre più globale, la capacità di effettuare scambi digitali e i pagamenti transfrontalieri sono sempre più importanti per aziende e clienti. Garantendo che i fondi vengano ricevuti quasi istantaneamente, i beneficiari saranno in grado di prendere decisioni più rapide e sentirsi sicuri della legittimità della transazione.
1.2. Sfide nell’attuale panorama dei pagamenti
La fretta di effettuare pagamenti in tempo reale stava diventando tecnicamente complessa con il progresso del panorama dei pagamenti in tempo reale e il riconoscimento in tutto il mondo. Gli attuali sistemi di pagamento convenzionali erano ben progettati per completare gli accordi entro giorni o ore. D'altro canto, le capacità innovative di pagamento in tempo reale meglio consigliate per completare i pagamenti in pochi secondi o forse in meno compensi in tempo reale del marchio rimangono impegnative e richiedono livelli molto elevati di impegno tecnologico, quindi testando il processo aziendale primario, i livelli di manutenzione, la responsabilità e la forza d'animo aziendale dell'associazione e del lavoro per trasmettere pagamenti in tempo reale. Molti sistemi di pagamento sono stati organizzati per monitorare i processi di osservazione del mercato finanziario o eventuali disordini in un mercato specifico con l'intenzione di descrivere al meglio ai numerosi o autorevoli l'avvio per realizzare quella forma di pagamento. Le sfide pratiche che sono state articolate con i sistemi innovativi sollecitati, in particolare nella gestione del rischio e nel processo, nel controllo e nella conformità. L'esuberanza dei pagamenti e i modelli che devono essere affrontati hanno aumentato gli ostacoli nell'accettare il guadagno di pagamento in tempo reale suggerito che è principalmente regolato. I pagamenti in tempo reale non devono essere fraintesi. Per poter beneficiare dei moderni impulsi tecnologici, tutti i soggetti interessati dovrebbero prendere in considerazione il concetto e il pericolo ad esso connesso. Erano previsti database veloci e avanzati per assistere nell'archiviazione e nel recupero delle informazioni relative ai pagamenti. Si è reso necessario uno scrupoloso piano di cambiamento delle modifiche al sistema di pagamento. Metodo di trasferimento per qualsiasi tipo di organizzazione finanziaria più grande che era un metodo semplificato che forse non richiedeva alcuno sforzo di modernizzazione, il meccanismo è stato suggerito e modificato nella presentazione, dove i pagamenti possono essere reindirizzati o aggirare determinate misure operative. Avviare una vivace approvazione in cui verranno esaminati i ritardi, i dovuti interventi e le diminuite modalità di funzionamento reali. C'è un pasticcio che potrebbe essere conosciuto nei cambiamenti del sistema di pagamento di oggi quando viene messa in gioco la selezione consequenziale e capricciosa della clientela. I clienti non hanno mezzi per impedire i pagamenti una volta che le regole e le procedure sono state allineate alla pratica avanzata in modo che il desiderio dei tecnologi sia in grado di seguirle. Per il futuro si potrebbe sottolineare che l'operatore reale può essere considerato quasi identico a qualsiasi altra modalità migliore di eseguire un pagamento. Il meccanismo e il campo della tecnica di miglioramento che sono stati vantaggiosamente coinvolti possono essere descritti ma sono stati realizzati in queste cinque dispensazioni. La tecnologia avanza rapidamente, così come le sfide legate alla sua applicazione. La tecnologia che una generazione ora accettata come lo standard moderno, abile e meglio suggerito sarà costretta a fuggire a causa della sua scomparsa in futuro.
2. Comprendere GenAI
Mentre iniziamo a rivoluzionare le nostre attività per utilizzare tecnologie avanzate, è importante per noi capire come funzionano queste tecnologie. In questo segmento della serie approfondiremo GenAI e il modo in cui il suo utente nell'elaborazione dei pagamenti basata su portale in tempo reale può rivoluzionare i nostri metodi. Penso che il modo migliore per descrivere GenAI da sola sarebbe come un insieme di tecnologie utilizzate tra loro per analizzare e comprendere il mondo, in tempo reale. Questo concetto della capacità della tecnologia non solo di raccogliere ed elaborare i dati separatamente, ma di essere continuamente aggiornati e consapevoli dei dati con cui sta lavorando insieme grazie al giudizio umano è indicato come intelligenza artificiale generale. L'intelligenza artificiale generale, o anche AGI, si riferisce a un'intelligenza artificiale ad ampio raggio che, in teoria, può permettersi una capacità cognitiva di gran lunga superiore al potenziale dell'attuale tecnologia AI. L'AGI è piuttosto all'avanguardia nel campo della ricerca sull'intelligenza artificiale e non è così diffusa nelle applicazioni del mondo reale. Ops, non questo. L'AGI ha la capacità di possedere e comprendere funzionalità significativamente più avanzate nelle tecnologie, grazie al potenziale di libertà di pensiero e di coscienza combinato con la cosiddetta “capacità di apprendimento”.
2.1. Cos'è GenAI?
GenAI è una forma di intelligenza artificiale progettata per elaborare i dati a velocità elevate, apprendere sia dai dati storici che dalle interazioni degli utenti in tempo reale e prendere decisioni basate su tali informazioni. La struttura di GenAl si basa su reti neurali, algoritmi in grado di rilevare ed elaborare modelli in grandi set di dati. Queste reti sono progettate per imitare il modo in cui il sistema nervoso umano elabora le informazioni: ogni singolo nodo è connesso a molti altri e ciascuna di queste connessioni ha la capacità di alterare la forza del segnale che viene passato da un nodo all'altro tramite un certo grado. Utilizzando strati di nodi interconnessi e facendo passare gli input attraverso il primo strato, poi negli strati intermedi di elaborazione dei dati e infine nello strato di output, le reti neurali possono elaborare i dati in modi complessi, identificare tendenze e modelli e prendere "decisioni" basate sulle uscite della rete. GenAI utilizza una forma di rete neurale nota come rete di deep learning. Questi tipi di algoritmi possono elaborare i dati in modo molto efficiente e sono la tecnologia alla base della rivoluzione dell’intelligenza artificiale che stiamo attualmente vivendo. Utilizzando sistemi avanzati come la struttura GenAI, il mondo dei pagamenti in tempo reale può superare molte delle tradizionali problematiche che ne hanno limitato le capacità e l’efficacia complessive. Con l’introduzione di una tecnologia di pagamento più avanzata che annulla la necessità o la dipendenza da questi intermediari, i pagamenti possono avvenire esclusivamente tra il mittente e il destinatario in un processo noto come regolamento dei pagamenti peer-to-peer (P2P). Tali accordi sono molto ricercati nel settore dei pagamenti in quanto offrono tempi di elaborazione estremamente bassi: nella maggior parte dei casi, un pagamento può essere avviato e sarà completato in pochi secondi. Questa capacità di trasformazione verso i pagamenti in tempo reale è esattamente il modo in cui GenAI può iniziare a rivoluzionare il modo in cui i pagamenti vengono effettuati e gestiti.
2.2. Come GenAI può trasformare i pagamenti in tempo reale
Il modo principale in cui GenAI può trasformare i pagamenti in tempo reale è fornendo maggiori informazioni e una maggiore analisi predittiva che potrebbe potenzialmente rivoluzionare il processo di prevenzione delle frodi. I pagamenti in tempo reale e in particolare la loro implementazione da parte del Regno Unito si sono concentrati sul pagamento “push”. Si tratta di un trasferimento di credito da un conto a un altro, in cui il movimento del denaro viene avviato dal pagatore. I vantaggi di un tale sistema sono chiari, poiché la velocità delle transazioni rappresenta il vantaggio principale sia per le imprese che per i consumatori. Tuttavia, come per ogni transazione finanziaria, c’è chi cerca di sfruttare il sistema e la tecnologia dei pagamenti rubando denaro attraverso attività fraudolente. Le misure di prevenzione delle frodi con pagamenti in tempo reale si sono concentrate prevalentemente sulla persona che effettua il pagamento, denominata “beneficiario”. Sono queste informazioni che vengono utilizzate nel processo decisionale per i controlli antifrode. Sebbene significativo al momento della transazione, in particolare dal punto di vista della prevenzione delle frodi, sfruttando GenAI per elaborare i dati aggiuntivi resi disponibili per le richieste di consenso al servizio antifrode e per fornire un'analisi dettagliata dei dati, quella stessa nozione di consensi da parte il beneficiario potrebbe cambiare. In altre parole, GenAI nei pagamenti in tempo reale può utilizzare i dati aggiuntivi e rendere più efficace la prevenzione delle frodi fornendo loro il potere e la capacità di rendere più difficile per i truffatori l’utilizzo della transazione. È facile vedere come sfruttare GenAI per fornire il servizio e le capacità di dati dettagliati del beneficiario potrebbero dare margine di manovra al settore dei pagamenti del Regno Unito per allontanarsi da questo elemento di prevenzione delle frodi. Il servizio potrebbe richiedere dati dettagliati nella fornitura di servizi di prevenzione delle frodi, cosa che non è prevista negli attuali sistemi di pagamento. L’utilizzo di GenAI per analizzare i dati potrebbe dare il potere di farlo in modo più efficace e rendere la fornitura del consenso da parte del beneficiario meno importante e forse obsoleta. Le implicazioni normative sia della supervisione dei servizi di prevenzione delle frodi che dei diritti dei clienti sono qualcosa che potrebbe cambiare se il settore utilizzasse i progressi compiuti con GenAI per i pagamenti in tempo reale. Dato che i dati più recenti possono essere elaborati istantaneamente da GenAI, una richiesta che questi possano essere utilizzati e la convalida dei controlli antifrode da parte del pagatore, potrebbero spostare l’attenzione sul consenso al pagamento e sulla prevenzione delle frodi. Questi sono tempi entusiasmanti e chissà dove ci porterà la tecnologia in futuro. Ma le capacità di GenAI sono tali che ha il potenziale per rivoluzionare davvero i pagamenti in tempo reale.
2.3. Vantaggi dell'implementazione di GenAI nei sistemi di pagamento
E dato che la maggior parte dei clienti continua a scegliere i portafogli mobili rispetto ai metodi di pagamento tradizionali, è fondamentale che un’azienda operi con tecnologie all’avanguardia per essere in grado di offrire tali opzioni di pagamento in tempo reale. I sistemi più vecchi, come le carte tradizionali, elaborano una transazione in un certo numero di giorni e quando si paga, il denaro va al commerciante almeno il giorno lavorativo successivo. Quando un cliente effettua un pagamento, i dati della transazione vengono inviati a un gateway di pagamento coinvolto. Questi gateway instradano le transazioni alle rispettive associazioni, quindi alla banca emittente e di nuovo all'associazione e quindi alla banca acquirente e al commerciante. Ognuna di queste entità trattiene la transazione per un certo periodo (pagamenti ACH nello stesso giorno) prima che il denaro arrivi finalmente alla persona designata. Questo è il motivo per cui al termine del pagamento il cliente riceve una notifica della transazione iniziale che viene sempre registrata come in sospeso e poi il giorno successivo riceverà un'altra notifica che la transazione è stata completata. Tradizionalmente, le transazioni di questo tipo erano accettabili e in effetti alcuni commercianti prosperavano nel mercato. Tuttavia, con l’introduzione dei pagamenti in tempo reale, abbiamo assistito a una crescita senza precedenti e al fatto che il denaro si muove molto più velocemente che mai e i vantaggi che si possono ottenere durante le transazioni commerciali sono enormi. Pertanto è giunto il momento che i processori di pagamento e le società di tecnologia finanziaria inizino a considerare l'opzione di migrare verso una soluzione molto efficiente e super veloce per i pagamenti. Ciò garantisce loro che saranno in grado di tenere il passo con le richieste in rapida evoluzione sia dei commercianti che dei clienti. Con gli immensi miglioramenti che GenAI può introdurre nei sistemi di pagamento, il futuro di un’azienda in questo settore sarebbe piuttosto entusiasmante. Sfruttando i vantaggi ottenibili con i pagamenti in tempo reale, è possibile introdurre sul mercato molti prodotti e servizi innovativi. Un esempio è che non appena il cliente esegue una transazione, si può essere in grado di inviargli una notifica su uno sconto offerto o un suggerimento su un prodotto alternativo molto più economico e migliore per il quale sta effettuando il pagamento in qualche altro negozio preferibile a il mercante. Inoltre, con la transazione e i dati dei clienti elaborati e generati in tempo reale, è possibile offrire ai commercianti molti servizi e soluzioni analitici e basati sull'intelligenza artificiale, che a loro volta li aiuteranno a comprendere i propri clienti in modo efficace e ad adattare i loro sforzi di marketing per l'efficienza.
3. Implementazione di GenAI nei sistemi di pagamento in tempo reale
Quando si progetta una tecnologia che deve funzionare in ambienti infrastrutturali critici, è importante comprendere che gli standard di affidabilità, failover e supporto saranno più elevati rispetto a quelli di molti altri settori. Lo standard per l'uptime nell'infrastruttura dei pagamenti in tempo reale di Pay.UK è "quattro nove": 99.99%. Per ottenere questo tipo di statistiche sui tempi di attività, l'intero servizio è stato progettato per essere estremamente resiliente, al punto che il guasto di un intero data center non dovrebbe influire sul servizio. La sezione "Lngenico Payments"[^lngenico] del servizio Pay.UK accetta ed elabora transazioni di pagamento più veloci. Si tratta di pagamenti di alto valore e in tempo reale; per contesto, nel settembre 2019, utilizzando questo metodo sono stati inviati in totale oltre 646 miliardi di sterline.[^pricefx] Poiché i consumatori si aspettano di poter effettuare questi pagamenti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, il servizio gestisce un sistema di "cutover" in cui ogni transazione viene elaborati in questo momento o archiviati temporaneamente fino al momento in cui l'elaborazione potrà continuare, ad esempio durante la manutenzione. Il sistema che è stato sviluppato per accettare le richieste e quindi determinare quale delle due opzioni disponibili (elaborare ora o elaborare in seguito) viene utilizzata è un'applicazione C++. Pertanto, il processo per impostare l'integrazione e la distribuzione continue (Cl/CD) per questo progetto sarà leggermente diverso dai passaggi che dovevamo eseguire guardando altri progetti scritti in linguaggi come Python o JavaScript. Tuttavia, il metodo di sviluppo del software, in cui gli sviluppatori uniscono le modifiche al codice in un ramo master centrale tutte le volte che è necessario, è universale. Ma per progetti Cl/CD come questo, in cui eseguiremo automaticamente build e test diversi, è più importante garantire che il ramo principale sia sempre in uno stato integro dopo eventuali modifiche. Jenkins Continuous Integration (Cl) Build Monitor mantiene un registro aggiornato dei risultati di ciascuna fase all'interno del processo di creazione e distribuzione del software, oltre a fornire informazioni su chi ha eseguito ciascuna fase e quando è stato intrapreso il lavoro. Ciò non solo consente una rapida identificazione e correzione dei problemi che potrebbero verificarsi; ma fornisce anche utili informazioni di controllo. Ma è importante notare che Jenkins non è configurato immediatamente per caricare immediatamente su un server remoto utilizzando il metodo di "pubblicazione web" una volta che la build Jenkins Cl ha avuto esito positivo. Durante il processo di configurazione, dovremo fornire informazioni sul nostro computer di destinazione sia a Jenkins che a Visual Studio per abilitare la pubblicazione automatizzata.
3.1. Considerazioni chiave per l'integrazione
Dalla definizione e pianificazione del progetto all'integrazione e alla distribuzione, è fondamentale avere una conoscenza approfondita delle varie considerazioni sull'implementazione e dei requisiti tecnici necessari per implementare con successo GenAI. Nel contesto di un sistema di pagamento in tempo reale, molti di questi fattori assumono ulteriore importanza. Di seguito, discuteremo alcune considerazioni chiave di cui dovrai tenere conto durante tutto il ciclo di vita dell'implementazione. Innanzitutto, le prestazioni della soluzione sono assolutamente critiche. I parametri di riferimento del settore per i sistemi di pagamento in tempo reale richiedono che i tempi di elaborazione dei pagamenti non superino una determinata soglia. Ad esempio, nel Regno Unito, lo standard del settore per un "Pagamento più veloce", che è il servizio di pagamento interbancario quasi in tempo reale, prevede l'elaborazione del 95% dei pagamenti entro 15 secondi. Sarà quindi necessario prestare particolare attenzione agli impatti sulle prestazioni e sulla latenza dell’integrazione di GenAI con l’architettura di pagamento esistente. Fondamentalmente, queste considerazioni non saranno rilevanti solo nella fase iniziale di attivazione di AWS, ma per tutta la vita del servizio. Lo sviluppo moderno del software enfatizza l'importanza dei processi di sviluppo iterativi come gli sprint "time-boxed" nelle metodologie "agili". Pertanto, sarà importante garantire la GenAI nei pagamenti in tempo reale: le funzionalità di monitoraggio continuo delle prestazioni e di registrazione del Libro bianco sono disponibili per tutti i diversi ambienti, dallo sviluppo alla produzione. La maggior parte dei professionisti tecnici è sempre più consapevole della necessità di solide best practice in materia di sicurezza informatica. Poiché il ritmo degli attacchi informatici continua a crescere e le frodi nei pagamenti diventano sempre più frequenti e sofisticate, garantire la sicurezza e la resilienza di un sistema di pagamento è una priorità assoluta per il settore. Data la natura critica dei sistemi di pagamento in tempo reale, è probabile che la futura diffusione delle soluzioni di intelligenza artificiale sarà oggetto di un attento esame da parte di regolatori e revisori di tutto il mondo. I moderni standard di conformità specifici del settore, come il "Payment Card Industry Data Security Standard" e l'"ISO/IEC 27001" per la gestione della sicurezza delle informazioni, cercano di affrontare questo punto, ponendo un'enfasi significativa sulla necessità di proteggere questi dati personali sensibili durante tutto il processo di pagamento. ciclo vitale. Consultati sempre con il tuo team di consulenza di fiducia. Ogni sistema di pagamento in tempo reale è davvero unico: gli ambienti differiranno non solo in termini di scala, ma anche in termini di sfumature create dalle tecnologie esistenti, dall’integrazione con terze parti e dall’eredità di scelte progettuali storiche. Questi possono produrre complessità impreviste e sfide interconnesse in qualsiasi, o addirittura in ogni, fase del ciclo di vita dell’implementazione mentre si lavora per implementare con successo GenAI nel servizio. È molto importante assicurarsi di mantenere questo rapporto durante tutta la consegna del progetto e fare affidamento sulla competenza e sull'esperienza che gli specialisti scelti possono offrire.
3.2. Superare le sfide dell’implementazione
Il confronto iniziale con l’architettura esistente del sistema di pagamento consiste nell’identificare come funzionano i tipi di messaggi di pagamento e gli schemi di identificazione associati al sistema, e come è possibile far sì che il sistema risponda in modo conforme ai requisiti della Direttiva sui servizi di pagamento e della Direttiva Regole, come indicato sia nella Direttiva che negli Orientamenti dell’ABE. Anche se l'obiettivo finale potrebbe essere quello di far sì che il sistema esegua qualcosa alla ricezione di un messaggio di pagamento, spesso può essere utile risalire ai dati effettivi che possono essere visualizzati nel messaggio, attraverso il flusso necessario di messaggi e sequenze necessarie per avviare pagamento e poi sulla risposta del sistema. Suddividendo il processo in fasi e distinguendo tra la provenienza dei dati e qualsiasi input richiesto dall'utente, può aiutare a identificare quale tecnologia o campo dati è operativo in ciascuna fase e in che modo l'output dei flussi di messaggi precedenti può portare a processi successivi. In effetti, alcuni operatori di servizi di pagamento hanno già progettato un sistema di pagamento e incorporato nei moduli di richiesta e di iscrizione gli impegni e i consensi del cliente per determinati metodi di pagamento, solitamente con riferimento al tipo di strategia di autenticazione del pagatore che potrebbe essere impiegata. Tuttavia, dal punto di vista delle norme pertinenti sui bonifici e sugli addebiti diretti, è necessario garantire che il sistema e il suo funzionamento nella pratica possano effettivamente rispettare le istruzioni del pagatore o i mandati emessi dal pagatore in relazione ad un addebito diretto . Solo quando il funzionamento del sistema di pagamento esistente sarà pienamente compreso sarà possibile iniziare il lavoro di sviluppo per adattare il sistema per fornire nuove funzionalità e per fornire il livello di connettività sicura di cui un'interfaccia tecnologica di nuova introduzione ha bisogno per fornire tutte le protezioni richieste dai servizi di pagamento. direttiva e gli orientamenti dell’ABE.
3.3. Best practice per una distribuzione di successo
Quindi, come puoi impostare al meglio la tua piattaforma di pagamento in tempo reale GenAI per avere successo? Come si legge nell'abstract informativo, e come risulta ancora più chiaro dalle ricerche e analisi approfondite che ho letto, il giusto approccio tecnologico non significa nulla senza i giusti aggiustamenti. Questo è esattamente ciò che sono le “migliori pratiche”: non soluzioni o scorciatoie, ma semplicemente ciò che dicono sulla scatola. Si tratta di tecniche e strategie standard del settore, sviluppate attraverso l'osservazione del mercato e spesso uno sforzo studioso, che i professionisti utilizzeranno in modo ottimale in una determinata configurazione tecnologica o organizzativa. In linea con il tema maturo di un'infrastruttura in fase di modernizzazione ma utilizzando metodi testati, non è un caso che l'abstract elenchi tre esempi comprovati di potenziali migliori pratiche (o almeno consigli iniziali per il successivo sviluppo nello studio): identificazione dell'ambiente migliore, – Leggi l'ultimo aggiornamento e la gestione continua. In astratto della mia ricerca, ad esempio, menziono il rispetto delle differenze dialettali al fine di massimizzare le abitudini di ascolto nei sistemi di transazione basati sulla voce. Questo è un modo molto chiaro per identificare attorno a chi dovrebbe essere costruita GenAI e dove è meglio implementarla nei sistemi di pagamento: in breve, con che tipo di ambiente si adatta. IDG – una società internazionale di consulenza e intelligence di mercato – suggerisce che, anche nel mezzo di una crisi e dell’adozione diffusa di sistemi di pagamento in tempo reale, come Covid-19, continua ad esserci e probabilmente ci sarà una crescente necessità di strumenti digitali maturi. soluzioni.
3.4. Casi di studio: esempi reali di GenAI in azione
Per mostrare alcuni dei vantaggi reali che GenAI può offrire ai sistemi di pagamento in tempo reale, sono stati compilati qui una serie di casi d'uso. Questi variano in base a quale dei tre tipi principali di pagamento in tempo reale rientra in una determinata istanza (P2P, P2B o B2B) e illustrano anche le numerose aree diverse del processo di pagamento che GenAI può semplificare o ottimizzare. Comprendendo le lezioni che possono essere apprese da questi esempi, i fornitori di servizi di pagamento e le banche non solo apprezzeranno il fatto che il loro settore è stato rivoluzionato, ma impareranno anche come trarre vantaggio da GenAI. Questo è cruciale; poiché l’implementazione di una nuova infrastruttura è in definitiva solo un passo in un lungo viaggio di progresso ed evoluzione. Quanto meglio tutte le parti riescono a lavorare insieme per consolidare e diffondere l’apprendimento, tanto più rapidamente i benefici di GenAI saranno avvertiti da qualsiasi individuo o organizzazione. Quindi, senza ulteriori indugi, passiamo ai casi di studio!
4. Il futuro dei pagamenti in tempo reale con GenAI
I pagamenti in tempo reale vengono eseguiti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX e durante tutto l'anno, senza alcuna interruzione. Essendo alimentato da GenAI, il futuro dei pagamenti in tempo reale vedrà pagamenti basati su incentivi per risorse come elettricità e acqua. Ad esempio, i pagamenti dell’elettricità in tempo reale significheranno una migliore gestione dell’elettricità perché gli incentivi finanziari associati a GenAI modificheranno i comportamenti dei consumatori. Promuovendo l’efficienza energetica e il Demand Response su scala demografica, GenAI e il tempo reale forniranno strumenti per ridurre le emissioni di gas serra e l’inquinamento complessivo nell’ambiente. Ancor di più, parallelamente allo sviluppo dell’Internet of Things e delle Smart Cities. A queste città verrà fornita la capacità di utilizzare la tecnologia di gestione dell’acqua in tempo reale per rilevare e localizzare le perdite d’acqua e conservare le riserve idriche. Il GenAI creerà incentivi finanziari affinché i consumatori delle città intelligenti utilizzino l’acqua in modo più efficiente. GenAI può accumulare dati idrici enormi e ingombranti e, analizzandoli in tempo reale, le autorità delle città intelligenti possono rispondere immediatamente ai cambiamenti nei comportamenti idrici. Il potere della GenAI creerà una migliore qualità della vita nelle future città intelligenti. Promuovendo l’efficienza energetica e il Demand Response su scala demografica, GenAI e il tempo reale forniranno strumenti per ridurre le emissioni di gas serra e l’inquinamento complessivo nell’ambiente. Ancor di più, parallelamente allo sviluppo dell’Internet of Things e delle Smart Cities. A queste città verrà fornita la capacità di utilizzare la tecnologia di gestione dell’acqua in tempo reale per rilevare e localizzare le perdite d’acqua e conservare le riserve idriche. GenAI fornirà molto potere predittivo nella gestione dell’acqua. Analizzando e interpretando il consumo di acqua in tempo reale, gli elettrodomestici, come lavatrici e lavastoviglie, possono essere sviluppati e installati in base a quando l'acqua è maggiormente necessaria e in quali volumi. GenAI in tempo reale porterà sviluppi rivoluzionari nel modo di approvvigionamento idrico e risolverà i problemi di costo e di gestione delle infrastrutture nel settore idrico. Il futuro dei pagamenti in tempo reale con GenAI utilizzando queste tecnologie e questa rivoluzione all’avanguardia e all’avanguardia è luminoso. Attraverso le ricerche di mercato e l'analisi dei dati amministrativi, è possibile realizzare tutto il potenziale dei consumatori di usufruire in tempo reale di prodotti finanziari su misura e ben posizionati per le famiglie. Gli indubbi vantaggi per le autorità di regolamentazione, l’economia e i consumatori nell’adottare la GenAI nei pagamenti in tempo reale forniranno incentivi a lungo termine per soluzioni e sviluppi innovativi nel settore dei pagamenti.
4.1. Tendenze e opportunità emergenti
Ora, rispetto ai servizi più tradizionali, i grandi sistemi di pagamento in tempo reale offrono servizi di trasferimento utilizzando un approccio diverso. La chiave è fornire servizi bancari on-demand in modo che i clienti abbiano un servizio migliore, più completo, sempre più intuitivo e, soprattutto, disponibile quando necessario. È questa priorità data al servizio clienti e al settore finanziario in tempo reale che ha aperto le porte a molti metodi di pagamento più moderni. Ad esempio, grazie al successo delle piattaforme di pagamento in tempo reale e del servizio disponibile 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, nuovi fornitori di servizi di pagamento (PSP) emergenti hanno occupato il mercato, come ShieldPay. Garantendo che tutte le transazioni siano protette e verificate attraverso il servizio di trattenimento e rilascio dei fondi, viene offerta una protezione adeguata sia per il conto bancario che per il denaro durante il processo di acquisto e vendita. Ciò offre ai clienti ulteriori motivi per prendere in considerazione l’utilizzo dei pagamenti in tempo reale per tutti i tipi di transazioni, qualcosa che servirà solo a rafforzare i mercati emergenti. Inoltre, l’introduzione e il successo di Apple Pay evidenzia ulteriormente come i pagamenti basati su dispositivi mobili si siano basati sulla spinta dei sistemi di pagamento in tempo reale e, a loro volta, abbiano contribuito a rafforzare questo ciclo di sviluppo e utilizzo. Collegando una carta di debito valida all'Apple Wallet, gli utenti sono in grado di completare istantaneamente le transazioni con il proprio cellulare, poiché qualsiasi pagamento verrà confermato ed elaborato attraverso il sistema di pagamento in tempo reale. Oltre ad aggiungere una dimensione extra all'idoneità delle transazioni di pagamento in tempo reale, è indicativo dell'adattabilità che si è presentata nei tempi attuali quando si considerano i pagamenti in tempo reale.
4.2. Potenziale impatto sulle istituzioni finanziarie e sui consumatori
Ad esempio, nel prendere decisioni sul credito, i finanziatori potrebbero dover considerare nei calcoli i tassi di accuratezza predittiva dell’intelligenza artificiale. Questo perché mentre gli individui possono tentare di nascondere risorse e passività, i calcoli di apprendimento automatico possono rilevare e mappare queste risorse con grande precisione. Ciò dimostra che l’intelligenza artificiale ha il potenziale per facilitare e migliorare la procedura di concessione del credito. Inoltre, i processi di credito saranno probabilmente più rapidi ed economici. Ciò significa che nel tempo, un numero maggiore di consumatori potrebbe scegliere di sfruttare l’intelligenza artificiale fornendo accesso alla propria vita digitale per facilitare la credibilità e la valutazione del rischio. Di conseguenza, è possibile che i sistemi di credit scoring basati sulla capacità di una persona di prendere una specifica decisione finanziaria possano iniziare a lasciare il posto a sistemi che si basano esclusivamente sui dati sul comportamento dei consumatori. Inoltre, il settore del credito potrebbe iniziare a vedere una transizione da statistiche puramente probabilistiche a sistemi complessi che implicano la fusione di parametri comportamentali e diversi modelli informatici, come visto con l’intelligenza artificiale. Ciò potrebbe in definitiva snellire i costi, i tempi e le pratiche burocratiche coinvolte nel settore del credito convenzionale, nel senso che gli attuali sistemi di rating del credito accettati diventeranno meno dipendenti. Le implicazioni dell’adozione dell’intelligenza artificiale nel settore creditizio sono sostanziali non solo per il settore stesso, ma anche per i consumatori e per la legge. L’introduzione e l’uso di macchine per la concessione di crediti tramite intelligenza artificiale probabilmente complicheranno la questione su chi dovrebbe essere responsabile – e di conseguenza responsabile – in circostanze in cui un prestito viene concesso in modo errato e di conseguenza alcune parti subiscono perdite. Ciò è particolarmente cruciale nei casi in cui la decisione di concedere il credito è stata presa esclusivamente dall’algoritmo e senza alcun tipo di input umano. La questione dell’obbligo legale e della responsabilità giuridica deve ancora essere affrontata direttamente nell’attuale analisi giuridica. Tuttavia, la logica generale e il principio di qualsiasi responsabilità che ricade sul creditore, sul datore di lavoro o sul produttore ruotano attorno alle circostanze circostanti di ogni singolo caso, di cui l’analisi in generale tocca la comprensione del significato essenziale dell’input umano quando la tecnologia è in operazione. Ciò è coerente con le leggi del Regno Unito, che richiedono completa trasparenza sul funzionamento dell’intelligenza artificiale e sulla sua capacità di “influenzare” i consumatori, ad esempio nella concessione di credito. Si potrebbe prevedere che tali leggi imporranno inoltre all'AI di "fornire una spiegazione" in merito alla sua decisione. Tuttavia, con le tecnologie attuali nel vero senso della parola, tale esigenza probabilmente non sarà realizzabile e forse addirittura paradossale. Ma idealmente, l’intelligenza artificiale ha un potenziale di trasformazione nell’aumentare e perfezionare le decisioni prese nel settore, che vanno dal rilevamento delle frodi, alla valutazione e alla convalida delle richieste fino al controllo della legittimità dei dati personali e sanitari.
4.3. Raccomandazioni per adottare la GenAI nel settore dei pagamenti
Nonostante l’elevato potenziale e le opportunità che sia l’AI che la GenAI offrono allo spazio dei pagamenti – sistemi più veloci, in tempo reale, economici e intelligenti per combattere i crimini finanziari – la nostra ricerca di mercato ha rivelato che la maggior parte dei professionisti del settore percepisce le applicazioni di AI e GenAI come una soluzione minaccia agli accordi tradizionali e alla sicurezza del lavoro. Pertanto, in questo periodo di transizione verso una maggiore presenza di IA e GenAI nel mercato, è particolarmente importante che vengano adottate misure attive per creare una comprensione condivisa e promuovere un ambiente in cui sia i sostenitori dell’IA che quelli che non promuovono l’IA siano preparati e impegnati a svolgere un ruolo positivo e produttivo negli ecosistemi dei pagamenti guidati dal digitale. Innanzitutto, le istituzioni finanziarie devono rivalutare i loro attuali sistemi e operazioni in modo da identificare le aree in cui l’intelligenza artificiale e la GenAI potrebbero essere incorporate. Nel fare ciò, dobbiamo ricordare che l’obiettivo finale strategico dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale e della GenAI è aggiungere valore al business e offrire prodotti e servizi competitivi, non solo riformare ciò che è attualmente in atto e ciò che funziona bene. In secondo luogo, dovrebbero essere istituite, gestite e sponsorizzate piattaforme di collaborazione e condivisione di conoscenze ed esperienze da parte di organismi professionali per promuovere la consapevolezza e l’adozione dell’IA e della GenAI. Ciò potrebbe consistere nel finanziare premi per l’innovazione, nella nomina di leader di pensiero per gestire workshop e forum online o nella progettazione di programmi di studio nuovi e pertinenti per programmi di sviluppo professionale continuo. Inoltre, è essenziale creare una cultura del cambiamento interno che abbracci l’innovazione e sostenga l’uso dell’intelligenza artificiale. Ciò potrebbe essere fatto attraverso programmi di formazione su misura per aggiornare continuamente le conoscenze tecniche e di intelligenza artificiale. Ultimo ma non meno importante, il nostro studio suggerisce che, al fine di influenzare collettivamente e promuovere la transizione graduale verso un settore più pronto per l’intelligenza artificiale e la GenAI, dovrebbe essere adottato un approccio dall’alto verso il basso nello sviluppo di un quadro guida per sollecitare e indirizzare il feedback collettivo per tali quadri – da parte delle istituzioni, dei fornitori di tecnologia e anche degli utenti di soluzioni aziendali.
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- minacce
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