はじめに
現在、リアルタイム決済は人工知能によって革命を起こしています。以前の支払い方法ではますます問題が発生しているため、これは大きな良い変化です。現在の不正検出方法は、既知の脅威を発見し、履歴データに関連する傾向を特定することに重点を置いているため、不正行為は近年大きな問題となっています。しかし、AI の力を利用すれば、不正行為が発生する前にリアルタイムで特定できるだけでなく、支払いプロセス全体を合理化することもできます。関係者全員にとって支払いがより迅速、簡単、より安全になります。最近の GenAl の開発は、この支払い革命の大きな触媒となっています。この最先端のテクノロジーの使用により、リアルタイム トランザクションの処理方法を変革できるソリューションが開発されました。これらの AI ソリューションは、決済取引に存在する人間による分析には複雑すぎる行動パターンと複雑な詳細を理解することで、取引を認証するために人間が関与する時間のかかる必要性を排除します。 GenAl は、偽造防止と詐欺防止を提供するだけでなく、従来の方法を使用して現在可能であるものをはるかに超えて支払いプロセス自体を迅速化することもできます。これらの利点は、2017 年から使用されている SWIFT グローバル ペイメント イノベーション (GPI) などのアプリケーションで実証されています。世界 40 か国以上でリアルタイム取引を実行するためのプラットフォーム。実際、GenAl ベースのソリューションのリアルタイム性の普及と、業界や金融機関による大量導入の増加により、リアルタイム決済革命の時代が差し迫っているように見えます。次のセクションで詳しく説明するように、決済環境への AI の統合は、単にセキュリティの強化を提供するだけでなく、消費者の個人的なエクスペリエンスを大幅に向上させる可能性もあります。完全にデジタル化されたエンドツーエンドの支払いプロセスにより、物理的な支払いや取引に依存する慣行、そしてそれに伴うあらゆる非効率性や煩雑さは過去のものになる可能性があります。さらに、トランザクションの検証と認証を瞬時に行うことができるため、顧客は支払い処理や手動のキュー システムが完了するまで待たされることがなくなります。購入決定、資金の利用可能性、デジタル領収書など、顧客の観点から見たトランザクション管理のあらゆる側面を、シームレスなデジタル環境でサポートできます。
1.1.リアルタイム支払いの重要性
現代世界は即時の満足感への依存度が高まっており、リアルタイムデータと即時支払い方法がこれまで以上に重要になっています。たとえば英国では、リアルタイムの支払いシステムが設計されたのは、瞬時のデータと支払いに対するこうした期待のためです。このようなシステムは、送金手段と、受取人が受け取った資金をリアルタイムで、つまり送金が行われるとすぐに利用する機会を提供します。リアルタイム支払いの利点については多くの議論があります。企業にとって、このようなシステムにより支払いと受け取りがより簡単かつ迅速に行えるようになり、キャッシュ フローの改善につながる可能性があります。企業は、収集した取引データを使用して、よりパーソナライズされたサービスを顧客に提供することを検討することもできます。リアルタイム支払いの速度の主な利点の 1 つは、企業がこれらの改善されたカスタマイズされたサービスを提供できる可能性があることです。また、銀行口座への即時入金と支払いも可能になるため、顧客は自分の資金にアクセスでき、取引がすぐに完了するという安心感が高まります。また、このシステムは最終的にはキャッシュレス社会を促進し、確保することになります。これには、国の通貨の製造と保管にかかるコストが削減されるという直接的な利点と、お金のチーミングがより困難になるという広範囲にわたる利点の両方があります。インターネットの出現と世界のグローバル化のおかげで、デジタル取引と国境を越えた支払いの機能が企業や顧客にとってますます重要になっています。資金がほぼ瞬時に受け取られることを保証することで、受取人はより迅速な意思決定を行うことができ、取引の正当性について安心感を得ることができます。
1.2.現在の決済環境における課題
リアルタイム決済の状況が進歩し、世界中で認知されるようになったことで、リアルタイムで決済を急ぐことは技術的に複雑になってきました。現在の従来の支払いシステムは、数日または数時間以内に契約を完了できるようにうまく設計されています。一方で、支払いを数秒で完了させるための革新的なリアルタイム支払い機能や、ブランドのリアルタイム報酬をより少なくするための最適な提案は依然として困難であり、非常に高度な技術的取り組みが必要となるため、主要なビジネス プロセス、メンテナンス レベル、説明責任をテストする必要があります。そして、ビジネス上の強固な連携と、リアルタイムの支払いの伝達に努めること。多くの決済システムは、その決済形態を達成するための多数の、または権威あるスタートを最もよく説明する目的で、金融市場の観察プロセス、または場合によっては特有の市場の混乱を監視するために組織されました。特にリスク管理とプロセス、精査と適合性において、革新的なシステムを奨励することで具体化された実際的な賭け金。支払いの急増と取り組む必要があるパターンにより、主に決済されている提案されたリアルタイム支払い利益を獲得する際の障害が増加しました。リアルタイム支払いを誤解しないでください。現代のテクノロジーの推進から利益を得るには、すべてのリスク保有者がその概念とそれに伴う危険を関連付けて考慮する必要があります。支払いに関係する情報の保存と取得を支援するために、高速かつ高度なデータベースが期待されていました。決済システム変更を巡る綿密な変更計画が必要だった。あらゆる種類の大規模金融機関向けの送金方法は、おそらく近代化の努力を現実的に必要としない合理化されたものであり、支払いをリダイレクトするか、特定の有効な手段を回避することができるメカニズムが提案され、プレゼンテーションで変更されました。実際の運用モードにおける遅延、配置すべき、縮小を検討する活発な承認を開始します。顧客の結果的で気まぐれな選択が作用すると、今日の支払いシステムの変化には混乱が生じます。ルールと手順が事前の慣例に沿って導入され、技術者の希望に従うことができれば、クライアントには支払いを阻止する手段はありません。将来的には、実際のオペレーターは、支払いを実行する他の最良のモードとほぼ同一であると見なすことができるという点が指摘される可能性があります。有利に関与した改良技術のメカニズムと分野について説明することがあるが、それはこの 5 つの時代に行われた。テクノロジーは急速に進歩しており、それを適用する際の課題も同様に変化しています。現在、世代が現代的で巧みな最良の標準として受け入れているテクノロジーも、将来的にはその技術から逸脱することになるだろう。
2. GenAI を理解する
高度なテクノロジーを活用するためにタスクに革命を起こし始めるとき、これらのテクノロジーがどのように機能するかを理解することが重要です。このシリーズのこのセグメントでは、GenAI について深く掘り下げ、そのユーザーがリアルタイムのポータルベースの支払い処理でどのように私たちの方法に革命をもたらすことができるのかについて詳しく説明します。 GenAI を単独で説明する最良の方法は、リアルタイムで世界を分析し理解するために相互に使用されるテクノロジーの集合であると思います。テクノロジーが単にデータを個別に収集して処理するだけでなく、人間の判断によって連携しているデータを常に最新の状態に保ち、認識できるというこの概念は、汎用人工知能と呼ばれます。汎用人工知能 (AGI) は、理論上、現在の AI テクノロジーの潜在能力をはるかに超える認知能力を備えた幅広い機械知能を指します。 AGI は、AI 研究分野ではむしろ最先端ですが、現実世界のアプリケーションではそれほど普及していません。おっと、これではありません。 AGI は、いわゆる「学習能力」と組み合わされた思考と意識の自由の可能性を備えているため、テクノロジーのより高度な機能を所有し、理解する能力を備えています。
2.1. GenAIとは何ですか?
GenAI は、データを高速で処理し、履歴データとリアルタイムのユーザー インタラクションの両方から学習し、その情報に基づいて意思決定を行うように設計された人工知能の一種です。 GenAl の構造は、大規模なデータセット内のパターンを検出して処理できるアルゴリズムであるニューラル ネットワークに基づいています。これらのネットワークは、人間の神経系が情報を処理する方法を模倣するように設計されています。個々のノードは他の多くのノードに接続されており、これらの接続のそれぞれには、あるノードから次のノードに渡される信号の強度を変更する機能があります。ある程度。相互接続されたノードの層を使用し、入力を最初の層、次に中間のデータ処理層、最後に出力層に渡すことにより、ニューラル ネットワークは複雑な方法でデータを処理し、傾向とパターンを特定し、それに基づいて「決定」を下すことができます。ネットワークの出力。 GenAI は、深層学習ネットワークとして知られるニューラル ネットワークの形式を使用します。これらのタイプのアルゴリズムはデータを非常に効率的に処理でき、現在私たちが経験している AI 革命の背後にある基盤テクノロジーです。 GenAI 構造などの高度なシステムを使用することで、リアルタイム決済の世界は、全体的な機能と有効性を制限していた従来の問題の多くを克服できます。より高度な決済テクノロジーの導入により、これらの仲介業者の必要性や仲介業者への依存がなくなり、ピアツーピア (P2P) 決済として知られるプロセスで、送信者と受信者の間でのみ支払いを行うことができるようになりました。このような決済は、処理時間が極めて短いため、決済業界で非常に人気があり、ほとんどの場合、支払いは数秒以内に開始され、完了します。リアルタイム支払いに向けたこの革新的な機能は、まさに GenAI が支払いの実行と管理の方法に革命を起こす方法です。
2.2. GenAI がリアルタイム決済をどのように変革できるか
GenAI がリアルタイム決済を変革できる主な方法は、より多くの情報とより優れた予測分析を提供することにより、不正防止プロセスに革命を起こす可能性があります。リアルタイム支払い、特に英国でのリアルタイム支払いの導入は、「プッシュ」支払いに重点が置かれています。これは、ある口座から別の口座への信用移動であり、お金の移動は支払者によって開始されます。このようなシステムの利点は明らかであり、企業と消費者の両方にとって取引の速度が主な利点となります。しかし、他の金融取引と同様に、詐欺行為によってお金を盗み、システムや決済テクノロジーを悪用しようとする者もいます。リアルタイム支払いによる不正防止対策は主に、「受取人」として知られる支払いを行う人に焦点を当ててきました。この情報は、不正チェックの意思決定プロセスで使用されます。 GenAI を活用して、詐欺サービスの同意リクエストに利用できる追加データを処理し、データの詳細な分析を提供することは、特に詐欺防止の観点から、取引の時点では重要ですが、その同意の概念そのものが、受取人が変わる可能性があります。言い換えれば、リアルタイム決済における GenAI は追加データを利用し、詐欺師がトランザクションを利用することを困難にする力と機能を提供することで、詐欺防止をより効果的にすることができます。 GenAI を活用してサービスと受取人の詳細なデータ機能を提供することで、英国の決済業界がこの不正防止の要素から脱却する余地をどのように得ることができるかは簡単にわかります。このサービスは、詐欺防止サービスを提供する際に詳細なデータを要求する可能性がありますが、これは現在の決済システムでは想定されていません。 GenAI を使用してデータを分析すると、分析をより効率的に行うことができ、受取人による同意の重要性が低下し、時代遅れになる可能性があります。業界が GenAI で実現した進歩をリアルタイム決済に利用すれば、不正防止サービスの監視と顧客の権利の両方が法的に与える影響は大きく変わる可能性があります。最新のデータが GenAI によって瞬時に処理できることを考えると、これを利用して支払者による不正行為チェックを検証できるようにすることが要求されると、支払いの同意と不正行為の防止に重点が移る可能性があります。今はエキサイティングな時代であり、テクノロジーが次に私たちをどこへ連れて行ってくれるのかは誰にもわかりません。しかし、GenAI の機能は、リアルタイム決済に真の革命をもたらす可能性を秘めています。
2.3.決済システムに GenAI を導入する利点
そして、顧客の大多数が従来の支払い方法ではなくモバイルウォレットを選択し続けていることを考えると、企業がそのようなリアルタイム支払いオプションを提供できるように最先端のテクノロジーを活用して運営することが最も重要です。従来のカードなどの古いシステムは取引を数日で処理し、支払いを行うと、少なくとも翌営業日にそのお金が販売者に送られます。顧客が支払いを行うと、取引データが関連する支払いゲートウェイに送信されます。これらのゲートウェイは、トランザクションをそれぞれの協会にルーティングし、次に発行銀行にルーティングし、再び協会に戻し、次に取得銀行と販売者にルーティングします。これらの各エンティティは、最終的に目的の人にお金が届くまで、しばらくの間取引を保留します (同日の ACH 支払い)。これが、支払いの終了時に顧客が開始時に常に保留中として転記される取引の通知を受け取り、翌日には取引が決済されたという別の通知を受け取る理由です。従来、このような古いタイプの取引は許容されており、実際に一部の商人は市場で繁栄していました。しかし、リアルタイム決済の導入により、私たちは前例のない成長を遂げ、お金の動きがこれまでにないほど速くなり、ビジネス取引中に得られるメリットが非常に大きいという事実を目の当たりにしました。そのため、決済処理会社や金融テクノロジー企業にとって、非常に効率的で超高速な決済ソリューションへの移行という選択肢を検討し始めるのは、かなり早い時期に来ています。これにより、販売者と顧客の両方の急速に進化する需要に対応できることが保証されます。 GenAI が決済システムに導入できる大幅な改善により、この分野の企業の将来は非常にエキサイティングなものとなるでしょう。リアルタイム決済で得られる利点を活用することで、多くの革新的な製品やサービスを市場に導入することができます。例としては、顧客が取引を実行するとすぐに、提供された割引に関する通知、または顧客がより好ましい他の店舗で支払いを行っている、より安価でより優れた代替製品の提案のいずれかを顧客に送信できることが挙げられます。商人。また、トランザクション データと顧客データがリアルタイムで処理および生成されるため、多くの分析および人工知能ベースのサービスとソリューションを販売業者に提供できます。これにより、販売業者は顧客を効果的に理解し、マーケティング活動を効率的に調整することができます。
3. リアルタイム決済システムへの GenAI の実装
重要なインフラストラクチャ環境で機能する必要があるテクノロジーを設計する場合、信頼性、フェイルオーバー、サポートの基準が他の多くの業界よりも高くなるということを理解することが重要です。 Pay.UK リアルタイム決済インフラストラクチャの稼働時間の標準は、「フォー ナイン」、つまり 99.99% です。このような稼働時間の統計を達成するために、データセンター全体の障害がサービスに影響を及ぼさない程度に、サービス全体が非常に回復力が高くなるように設計されています。 Pay.UK サービスの「lgenico Payments」[^lngenico] セクションは、Faster Payment トランザクションを受け入れて処理します。これらは高額のリアルタイム支払いです。ちなみに、2019 年 646 月には、この方法を使用して合計 24 億ポンド以上が送金されました。[^pricefx] 消費者はこれらの支払いを 7 時間 XNUMX 日行えることを期待しているため、このサービスはすべての取引が行われる「カットオーバー」システムを運用しています。すぐに処理されるか、メンテナンス中などの処理が継続できるまで一時的に保存されます。リクエストを受け入れ、利用可能な XNUMX つのオプション (今すぐ処理するか後で処理する) のどちらを使用するかを決定するために開発されたシステムは、C++ アプリケーションです。そのため、このプロジェクトの継続的インテグレーションとデプロイ (Cl/CD) をセットアップするプロセスは、Python や JavaScript などの言語で書かれた他のプロジェクトを参照するときに実行する必要がある手順とは若干異なります。ただし、開発者が必要に応じてコードの変更を中央のマスター ブランチにマージするソフトウェア開発方法は普遍的です。しかし、このような Cl/CD プロジェクトでは、ビルドやさまざまなテストを自動的に実行することになるため、変更後にメイン ブランチが常に正常な状態にあることを確認することがより重要です。 Jenkins 継続的インテグレーション (Cl) ビルド モニターは、ソフトウェアのビルドおよび展開プロセス内の各段階の結果の最新の記録を保持するだけでなく、各段階を誰が実行したか、いつ作業が開始されたかについての情報も提供します。これにより、発生する可能性のある問題を迅速に特定して修正できるだけでなく、だけでなく、役立つ監査情報も提供します。ただし、Jenkins は、Jenkins Cl のビルドが成功したら、すぐに「Web パブリッシュ」メソッドを使用してリモート サーバーにアップロードできるように、そのままでは構成されていないことに注意することが重要です。構成プロセス中に、自動公開を有効にするために、ターゲット マシンに関する情報を Jenkins と Visual Studio の両方にフィードする必要があります。
3.1.統合に関する重要な考慮事項
プロジェクトの範囲設定と計画から統合と展開に至るまで、GenAI を正常に実装するために必要なさまざまな実装上の考慮事項と技術要件を完全に理解することが重要です。リアルタイム支払いシステムの文脈では、これらの要素の多くがさらに重要になります。以下では、実装ライフサイクル全体を通じて考慮する必要があるいくつかの重要な考慮事項について説明します。まず、ソリューションのパフォーマンスが非常に重要です。リアルタイム決済システムの業界ベンチマークでは、決済処理時間が一定のしきい値を超えないことが求められています。たとえば、英国では、ほぼリアルタイムの銀行間支払いサービスである「Faster Payment」の業界標準は、支払いの 95% を 15 秒以内に処理することです。したがって、GenAI を既存の決済アーキテクチャと統合することによるパフォーマンスと遅延への影響については、綿密に考慮する必要があります。重要なのは、これらの考慮事項は、AWS の初期の「稼働」段階だけでなく、サービスの存続期間全体にわたって関連することです。現代のソフトウェア開発では、「アジャイル」手法における「タイムボックス化された」スプリントなどの反復的な開発プロセスの重要性が強調されています。そのため、GenAI のリアルタイム決済を確実にすることが重要になります。ホワイトペーパーの継続的なパフォーマンス監視とロギング機能は、開発から実稼働に至るまで、さまざまな環境すべてに導入されています。ほとんどの技術専門家は、堅牢なサイバーセキュリティのベスト プラクティスの必要性をますます認識しています。サイバー攻撃のペースが加速し続け、決済詐欺がますます頻繁かつ巧妙になる中、決済システムのセキュリティと回復力を確保することが業界にとって最優先事項となっています。リアルタイム決済システムの重要な性質を考慮すると、AI ソリューションの今後の普及は、世界中の規制当局や監査人から厳しい監視を受けることになるでしょう。 「Payment Card Industry Data Security Standard」や情報セキュリティ管理に関する「ISO/IEC 27001」などの最新の業界固有のコンプライアンス基準は、この点に対処することを目指しており、支払い全体を通じてこの機密性の高い個人データを保護する必要性に重点を置いています。ライフサイクル。常に信頼できる顧問チームに相談してください。すべてのリアルタイム決済システムは真にユニークであり、環境は規模の点だけでなく、既存のテクノロジー、サードパーティとの統合、歴史的な設計選択の遺産によって生み出されるニュアンスの点でも異なります。これらは、GenAI をサービスに正常にデプロイする作業を行う際に、実装ライフサイクルのどの段階でも、実際にはすべての段階で、予期せぬ複雑さと相互に関連した課題を引き起こす可能性があります。プロジェクトの実施を通じてこの関係を維持し、選択したスペシャリストが提供できる専門知識と経験に頼ることが非常に重要です。
3.2.導入の課題を克服する
既存の支払いシステム アーキテクチャとの最初の対立は、システムに関連付けられた関連する支払いメッセージ タイプと識別スキームがどのように動作するか、また、支払いサービス指令と規制の要件に準拠する方法でシステムがどのように応答できるかを特定することです。指令と EBA ガイダンスの両方で参照されている規則。最終的な目標は、支払いメッセージの受信時にシステムに何かを実行させることかもしれませんが、多くの場合、メッセージの必要なフローや開始に必要なシーケンスを通じて、メッセージ内に表示される実際のデータから逆算して作業することが役立つ場合があります。支払いを行ってからシステムの応答を受け取ります。プロセスをステップに分割し、データの取得元と必要なユーザー入力を区別することで、各段階でどのテクノロジーまたはデータ フィールドが動作しているのか、また、前のメッセージ フローからの出力がどのように後のプロセスにつながるのかを特定するのに役立ちます。実際、一部の決済サービス運営者はすでに支払いシステムを設計しており、通常は使用される支払者の認証戦略の種類を参照して、顧客の約束と特定の支払い方法への同意をアプリケーションと登録フォームに組み込んでいます。ただし、関連する口座振替および口座振替スキームの規則の観点から、実際のシステムとその運用が、口座振替に関して支払者の指示または支払者によって発行された義務のいずれかに実際に準拠できることを確認する必要があります。 。既存の決済システムの運用を完全に理解した場合にのみ、システムを適応させて新しい機能を提供し、新しく導入されたテクノロジー インターフェイスが決済サービスに要求されるすべての保護を提供するために必要な安全な接続レベルを提供する開発作業を開始できます。指令および EBA ガイダンス。
3.3.導入を成功させるためのベスト プラクティス
では、成功のために GenAI リアルタイム決済プラットフォームを最適に設定するにはどうすればよいでしょうか?有益な要約に書かれているように、そして私が読んだ詳細な調査と分析からさらに明らかになったことのように、適切な技術的アプローチは、適切な調整がなければ意味がありません。それがまさに「ベスト プラクティス」です。解決策や近道ではなく、文字通りの言葉に過ぎません。これらは、市場観察としばしば勤勉な努力を通じて開発された業界標準の技術と戦略であり、専門家が特定の技術的または組織的設定で最適に使用します。インフラストラクチャの最新化という成熟したテーマに沿って、テスト済みの方法を使用することで、要約に潜在的なベスト プラクティス (または少なくとも、研究の後の開発のための最初のアドバイス) の実証済みの 19 つの例がリストされているのは偶然ではありません。 – 最新のアップデートと継続的な管理を確認します。たとえば、私の研究の要約では、音声ベースのトランザクション システムでのリスニング習慣を最大限に高めるために方言の違いに準拠することについて言及しています。これは、GenAI を誰を中心に構築すべきか、決済システムのどこに GenAI を導入するのが最適かを特定するための非常に明確な方法です。つまり、GenAI がどのような環境に適合するかを特定します。国際的な市場インテリジェンスおよび助言会社である IDG は、新型コロナウイルス感染症などの危機やリアルタイム決済システムの普及の真っただ中にあっても、成熟したデジタル決済システムの必要性は依然として存在し、今後も増加する可能性が高いと示唆しています。ソリューション。
3.4.ケーススタディ: GenAI の実際の使用例
GenAI がリアルタイム決済システムに提供できる実際の利点の一部を紹介するために、ここでは多くの使用例をまとめました。これらは、特定のインスタンスがリアルタイム支払いの 2 つの広範なタイプ (P2P、P2B、または BXNUMXB) のどれに該当するかによって異なります。また、GenAI が合理化または最適化できる支払いプロセスのさまざまな領域も示しています。これらの例から学べる教訓を理解することで、決済プロバイダーや銀行は、自分たちの業界が変革されつつあることを理解するだけでなく、GenAI を自ら活用する方法を学ぶことになります。これは非常に重要です。新しいインフラストラクチャの実装は、最終的には進歩と進化の長い旅路の XNUMX ステップにすぎないからです。すべての関係者が協力して学習を統合し、広めることができればできるほど、特定の個人や組織が GenAI のメリットをより早く実感できるようになります。それでは早速、ケーススタディに移りましょう。
4. GenAI によるリアルタイム決済の未来
リアルタイムの支払いは 24 時間年中無休で、中断することなく実行されます。 GenAI を活用したリアルタイム決済の未来では、電気や水などのリソースに対するインセンティブベースの支払いが実現します。たとえば、GenAI に関連する金銭的インセンティブが消費者の行動を変えるため、リアルタイムの電力支払いは電力管理の改善を意味します。 GenAI とリアルタイムは、人口規模のエネルギー効率とデマンド レスポンスを促進することで、温室効果ガスの排出と環境全体の汚染を削減する手段を提供します。モノのインターネットとスマートシティの開発と並行して、さらに重要です。これらの都市には、リアルタイムの水管理技術を利用して水漏れを検出して位置を特定し、水の供給を節約する機能が提供されます。 GenAI は、スマートシティの消費者が水をより効率的に使用するための経済的インセンティブを創出します。 GenAI は膨大で扱いにくい水データを蓄積でき、リアルタイムで分析することで、スマートシティ当局は水の挙動の変化に即座に対応できます。 GenAI の力は、将来のスマートシティでより良い生活の質を生み出すでしょう。 GenAI とリアルタイムは、人口規模のエネルギー効率とデマンド レスポンスを促進することで、温室効果ガスの排出と環境全体の汚染を削減する手段を提供します。モノのインターネットとスマートシティの開発と並行して、さらに重要です。これらの都市には、リアルタイムの水管理技術を利用して水漏れを検出して位置を特定し、水の供給を節約する機能が提供されます。 GenAI は水管理において多くの予測力を提供します。水の消費量をリアルタイムで分析および解釈することで、水が最も必要な時期と量に基づいて、洗濯機や食器洗い機などの家電製品を開発および設置できます。リアルタイムの GenAI は、給水の方法に革命的な発展をもたらし、水道業界のインフラ管理だけでなくコストの問題も解決します。これらの最先端のテクノロジーと革命を利用した GenAI によるリアルタイム決済の未来は明るいです。市場調査と行政データ分析を通じて、消費者が家計に合わせてカスタマイズされた最適な金融商品をリアルタイムで享受できる可能性を最大限に実現できます。リアルタイム決済で GenAI を採用することで、規制当局、経済、消費者にとって疑いのないメリットが得られ、決済業界の革新的なソリューションと開発に対する長期的なインセンティブがもたらされます。
4.1.新しいトレンドと機会
現在、より伝統的なサービスと比較して、大手リアルタイム決済システムは異なるアプローチを使用して送金サービスを提供しています。重要なのは、オンデマンド バンキングを提供して、顧客がより直感的に、そして最も重要なことに、必要なときに利用できる、より優れた、より包括的なサービスを利用できるようにすることです。顧客サービスとリアルタイムの金融業界を優先することで、より多くの最新の支払い方法への扉が開かれました。たとえば、リアルタイム決済プラットフォームと 24 時間 7 日利用可能なサービスの成功により、ShieldPay などの新興決済サービス プロバイダー (PSP) が市場を占拠しています。資金の保留と解除サービスを通じてすべての取引が安全に確保され、検証されることを保証することで、売買プロセス中に銀行口座と資金の両方に適切な保護が提供されます。これにより、顧客はあらゆる種類の取引にリアルタイム決済の使用を検討するさらなる理由が得られ、これは新興市場の強化にのみ役立つでしょう。また、Apple Pay の導入と成功は、モバイルベースの決済がいかにリアルタイム決済システムの推進に依存してきたかをさらに浮き彫りにし、ひいてはこの開発と使用のサイクルの強化に役立ってきました。有効なデビットカードを Apple Wallet に添付すると、支払いはリアルタイム支払いシステムを通じて確認および処理されるため、ユーザーは携帯電話で即座に取引を完了できます。これは、リアルタイム支払いトランザクションの適合性に追加の側面を追加するだけでなく、リアルタイム支払いを考慮する際に現在の時代に現れている適応性を示しています。
4.2.金融機関と消費者への潜在的な影響
たとえば、金融業者は与信判断を行う際に、計算における AI の予測精度を考慮する必要があるかもしれません。これは、個人がリソースや負債を隠蔽しようとする場合でも、機械学習の計算によりこれらのリソースを非常に正確に検出してマッピングできるためです。これは、AI が信用付与手続きを促進し、強化する可能性があることを示しています。また、クレジット処理もおそらくより速く、より経済的になるでしょう。これは、時間の経過とともに、より多くの消費者が信頼性とリスク評価を容易にするためにデジタル ライフへのアクセスを提供することで AI を活用することを選択する可能性があることを意味します。その結果、個人が特定の財務上の決定を下す能力を前提とする信用スコアリング システムが、消費者行動データのみに依存するシステムに取って代わられ始める可能性があります。また、クレジット業界では、AI に見られるように、純粋な確率統計から、行動パラメータとさまざまなコンピューティング モデルの融合を伴う複雑なシステムへの移行が見られる可能性があります。これにより、現在広く受け入れられている信用格付けシステムへの依存度が低くなるという意味で、従来のクレジット業界に関わるコスト、時間、事務手続きが最終的に合理化される可能性がある。クレジット業界における AI の導入の影響は、業界自体だけでなく、消費者や法律にも大きく影響します。 AI 信用付与機の導入と使用により、ローンが誤って付与され、その結果一部の当事者が損失を被った場合、誰が責任を負い、その結果として責任を負うのかという問題が複雑になる可能性があります。これは、人間の入力が一切なく、アルゴリズムのみによってクレジットの付与が決定された場合に特に重要です。法的義務と法的責任に関する問題は、現在の法的分析ではまだ正面から取り組んでいません。しかし、クレジットプロバイダー、雇用主、または製造業者に課される責任の包括的な理論的根拠と原則は、個々の事例の周囲の状況を中心に展開しており、その分析は一般に、テクノロジーが利用される際の人間のインプットの本質的な重要性の理解に触れています。稼働中。これは、AI の機能と消費者に「影響を与える」AI の能力 (クレジットの付与など) について完全な透明性を要求する英国の法律と一致しています。このような法律により、AI はその決定に関して「説明を行う」ことがさらに要求されることが予想されます。しかし、本当の意味での現在の技術を考慮すると、そのような要件はおそらく実現不可能であり、おそらく逆説的ですらあります。しかし理想的には、AI には、不正行為の検出、評価、請求の検証から、個人データや健康データの正当性の精査に至るまで、この分野で行われる意思決定を強化および洗練するという変革の可能性があります。
4.3.決済業界で GenAI を導入するための推奨事項
AI と GenAI の両方が決済分野にもたらす高い可能性と機会、つまり金融犯罪と戦うためのより高速でリアルタイム、コスト効率の高いインテリジェントなシステムであるにもかかわらず、当社の市場調査では、ほとんどの業界専門家が AI と GenAI のアプリケーションを伝統的な取り決めや雇用の安定に対する脅威。したがって、市場での AI と GenAI の普及が進むこの過渡期においては、共通の理解を生み出し、AI 推進派と非 AI 推進派の両方が準備を整えて取り組む環境を促進するために、積極的な措置を講じることが特に重要です。デジタル主導の決済エコシステムにおいて積極的かつ生産的な役割を果たします。何よりもまず、金融機関は現在のシステムと業務を再評価し、AI と GenAI を組み込める分野を特定する必要があります。これを行う際、AI と GenAI を使用する戦略的な最終目標は、現在導入されているものやうまく機能しているものを改革するだけではなく、ビジネスに付加価値を与え、競争力のある製品やサービスを提供することであることを思い出さなければなりません。第二に、AI と GenAI の認識と導入を促進するために、専門機関によってコラボレーションと知識と経験の共有プラットフォームが確立、管理、後援される必要があります。これは、イノベーションのための賞に資金を提供したり、ワークショップやオンライン フォーラムを運営するソート リーダーを任命したり、継続的な専門能力開発プログラムに関連する新しいカリキュラムを設計したりする形で行われる可能性があります。また、イノベーションを受け入れ、AI の使用を推進する社内の変革文化を構築することも不可欠です。これは、技術および AI の知識を継続的に更新するための、カスタマイズされたトレーニング プログラムを通じて行うことができます。最後になりましたが、私たちの研究は、より AI および GenAI に対応した業界へのスムーズな移行に集団的に影響を与え、促進するために、集団的なフィードバックを求めてそれに対処するための指導的な枠組みを開発する際に、上から下へのアプローチを採用する必要があることを示唆しています。このようなフレームワークは、機関、テクノロジープロバイダー、さらにはビジネスソリューションユーザーからも提供されます。
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- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
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