世界には人工知能 (AI) に関するニュースや記事が溢れていますが、決済業界も例外ではありません。 最近、マスターカードが
リアルタイムの支払い詐欺を発見する AI ツール,
US Bank は出張管理に AI を使用しています、カンファレンスは
AI の未来についての話が満載.
3 年前、経済新聞は NFT と WebXNUMX に関して同様の熱狂を見せていました。
しかし AI は帆から風を奪いました。 ここで多くの人が導き出した安易な、そしておそらく完全に間違っているわけではない解釈があります。それは、金融(あるいはより広範な経済)を改善するための大きな構造変化が存在しないため、企業は長期的なことを考えるよりもむしろ流行に乗っているということです。 これは完全に間違っているわけでも正しいわけでもありません。 いつものように、必要なのは、「誇大広告」を無視しながら、その可能性を考慮に入れて、銀行業務における AI の現象について微妙な見方をすることです。
AIとは
知性とは何かという問題は、私がここで探求している範囲をはるかに超えており、おそらく最も重要な哲学的問題の XNUMX つであると考えられます。 AI を人間の思考に似たものと簡単に定義できます。したがって、ローン申請者の限度額を決定するシステムは人工知能と定義できます。 彼らは、チェックリストと、多くの場合、応募者が「正しい」種類の人間であるかどうかについての自分の直感を使用して、かつては人間によって行われていたであろうことを行います。
この種の AI は機能的にはフローチャートです。申請者の信用スコアが特定のしきい値を超えている場合は質問 600 に進み、それより低い場合は質問 700 に進みます。 これらのフローチャートは非常に複雑になる可能性がありますが、それでも紙とペンで実行できるもののレプリカです。 しかし、最近の AI の波は、何か違うことをします。 機械学習 (ML) を使用すると、これらのフローチャートのようなシステムが自らを調整して、特定の結果を達成するためのより適切な最適化を行うことができます。 たとえば、ローン会社の ML システムは、さまざまな信用スコアを持つ顧客の返済率に関するデータを調べて、スコア XNUMX の顧客もスコア XNUMX の顧客と同じようにローンを返済できることが判明する可能性があります。高い金利を請求する必要はありません。 条件が緩和されれば、より多くの顧客が集まり、企業の収益性が高まります。 これは人間でもできることかもしれませんが、人間の場合ははるかに時間がかかります。 もちろん、すべての ML システムが同じように作成されているわけではなく、コンピューターでは考慮できない複雑さがある可能性があるため、AI システムに適切と判断した変更を自由に行える企業はほとんどありませんが、小規模な変更には適しています。システムの調整により、数パーセントポイントの追加利益が得られます。 基本的に、AI と ML は、それを支える人間の能力に応じて決まりますが、人間の手から多くの重労働を取り除くことは確かです。
決済におけるAI
決済においても、ML は同様の用途に利用できます。 研究によると、
企業の 55% は 2022 年 2023 月の時点でもまだ XNUMX 年からの請求書の支払い義務を負っています。 これには多くの理由があり、特に生活費と電気料金の高騰が挙げられますが、支払いに関する煩雑さが大きな問題となっています。
英国の B2B 決済はヨーロッパで最も速く、さらに高速化していますが、依然として平均的です。
請求から支払いまで23日。 これを B2C 決済と比較してください。B2C 決済では通常、口座から口座へ、または顧客から企業へ即座に資金が送金されます。 「初日」の BXNUMXB 支払いは究極の目標ですが、法的およびコンプライアンスの理由から常に選択肢になるわけではありません – AI は支払いがいつ行われるかを識別できます is オプションであるため、即時支払いが提供できる場合。
支払いの開始点は、支払う人または支払われる人が本人であることを確認し、KYC および AML チェックを通過していることを確認する必要があります。 調査する必要がある書類の量が膨大であるため、このプロセス全体は時間がかかり、大変な作業負荷となります。 幸いなことに、AI および ML ツールは、大量の紙やデジタル スキャンされたドキュメントを選別することを気にしません。 自然言語処理を使用すると、AI と ML はドキュメントを高速に読み取り、偽物か本物かを検証し、他のソースと相互参照して信頼性を確認できます。
はるかに高速かつ効率的なオンボーディングにより、顧客はわずか数分で口座を開設し、すぐに取引を開始できるようになり、金融機関は AML および KYC 規制に完全に準拠しているという認識から恩恵を受けることができます。
より複雑な支払いの場合、AI は近道や効率の節約を特定したり、より日常的なタスクを自動化したりできます。 大量のデータセットを処理し、多数の変数をリアルタイムで比較する AI の能力は、状況を大きく変えるものです。 これにより、はるかに正確な意思決定による直接的な支払い処理が容易になり、支払いトランザクションのスマートなルーティングと分配が可能になり、承認と決済が向上します。 たとえば、AI は、決済プロバイダーが特定の取引で XNUMX 要素認証を通過する必要があるかどうかを判断するのに役立ちます。
AI を活用した支払い調整により、入金と未払いの請求書が自動的に照合され、人間の介入の必要性が減り、調整時間が短縮されます。 これはうまくいけば、いくつかのことにつながるでしょう
英国企業が支払うべき支払い遅延額は50億ポンド以上 削減されつつある。
決済における AI の次なる展開は何でしょうか?
もうお気づきかと思いますが、私たちは決済と金融における AI システムについて現在形で話しています。 これは、彼らが何年も、場合によっては数十年も大規模な金融業界に存在しているためです。 今日 AI について言及されるとき、それは通常、この分野の新しいイノベーション、つまり大規模言語モデル (通常は ChatGPT と呼ばれますが、これはこの分野で活動している多くの企業のうちの XNUMX つです) を指します。
おそらく、すでに使用されているこれらのシステムの機能に気づいているでしょう。ユーザーは AI にプロンプトを与えるか (「企業間決済における AI についてソーシャル メディアに 2 つの投稿を書く」)、質問することができます (「AI はどのように機能するか」)。 BXNUMXB 決済業界に影響を与えるか?」)、大規模な言語モデルから、多くの場合非常に説得力のある答えが返されます。 これは、何百万ものデータ (記事、書籍、ソーシャル メディアの投稿など) を入力し、以前に見た記事と同じようなものを再現できるまで、用語間の接続の高度なネットワークを作成することによって行われます。決済におけるAIについては次のようになります。 これらの LLM は、それ自体が「思考」されておらず、研究を行うことができないため、次のような傾向があります。幻覚彼らはもっともらしく見える答えを導き出しますが、少しでも精査すると破綻してしまいます。
LLM と支払いについての話題が多いにもかかわらず、これらのシステムが ML を通じてまだ利用できないものを提供するものを理解するのは困難です。 説得力のある(完全に説得力があるわけではないが)大量のテキストを作成する必要があることは、支払いの円滑化、国境を越えた支払い、詐欺と比べれば、決済業界の悩みの種ではありません。 これらのテクノロジーが ML の進歩につながり、決済会社が日常業務で生成する大量のデータ セットを既存のシステムでより適切に解析できるようになる可能性があります。
いつものように、決済業界は AI の背後にあるテクノロジーと、実際に決済業界を動かすものについて、現実的な視点を持つ必要があります。 決済において対処する必要がある具体的な問題点は多様であり、常に進化していますが、AI が決済会社の成果をどのように改善できるかはすでにわかっています。
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