1. 소개
오늘날 실시간 결제는 인공지능을 통해 혁명을 일으키고 있습니다. 이전의 결제 방식이 점점 더 문제가 되었기 때문에 이는 더 나은 방향으로의 중요한 변화입니다. 현재 사기 탐지 방법은 알려진 위협을 찾아내고 기록 데이터와 관련된 추세를 식별하는 데 중점을 두기 때문에 사기는 최근 몇 년 동안 증가하는 문제였습니다. 그러나 AI의 힘은 사기가 발생하기 전에 실시간으로 이를 식별하는 것뿐만 아니라 전체 결제 프로세스를 간소화하는 데에도 사용될 수 있습니다. 관련된 모든 사람에게 더 빠르고, 더 쉽고, 더 안전한 결제를 제공합니다. GenAl의 최근 개발은 이러한 결제 혁명의 주요 촉매제가 되었습니다. 이 최첨단 기술을 사용하여 실시간 거래가 처리되는 방식을 변화시킬 수 있는 솔루션이 개발되었습니다. 이러한 AI 솔루션은 결제 거래에 존재하는 행동 패턴과 사람이 분석하기에는 너무 복잡한 복잡한 세부 사항을 이해함으로써 거래를 인증하기 위해 사람이 개입해야 하는 시간 소모적인 필요성을 제거합니다. GenAl은 위조 방지 및 사기 방지를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 현재 전통적인 방법을 사용하여 가능한 것 이상으로 결제 프로세스 자체를 신속하게 처리할 수 있습니다. 이러한 이점은 2017년부터 사용된 SWIFT 글로벌 결제 혁신(GPI)과 같은 애플리케이션에서 예시됩니다. 전 세계 40개국 이상에서 실시간 거래를 실행하는 플랫폼입니다. 실제로 GenAl 기반 솔루션의 널리 퍼진 실시간 특성과 산업 및 금융 기관의 대량 채택 증가와 함께 실시간 결제 혁명의 시대가 임박한 것으로 보입니다. 다음 섹션에서 자세히 설명하겠지만 결제 환경에 AI를 통합하면 단순히 보안을 강화하는 것 이상으로 소비자의 개인 경험을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력도 있습니다. 완전한 디지털 방식의 엔드투엔드 결제 프로세스를 통해 물리적인 결제 또는 거래 형태에 의존하는 관행, 그리고 이에 수반되는 모든 비효율성과 번거로움은 과거의 일이 될 수 있습니다. 또한 거래에 대한 즉각적인 확인 및 인증을 허용함으로써 고객은 결제 처리 및 수동 대기열 시스템이 완료될 때까지 기다리지 않아도 됩니다. 구매 결정, 자금 가용성, 디지털 영수증 등 고객 관점에서 거래 관리의 모든 측면을 원활한 디지털 환경에서 지원할 수 있습니다.
1.1. 실시간 결제의 중요성
현대 사회는 즉각적인 만족에 점점 더 의존하게 되었으며, 이에 따라 실시간 데이터와 즉각적인 결제 방법이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 예를 들어 영국에서 실시간 결제 시스템이 설계된 것은 즉각적인 데이터 및 결제에 대한 기대 때문입니다. 이러한 시스템은 돈을 이체하는 수단과 수취인이 받은 자금을 실시간으로, 즉 이체가 발생한 즉시 사용할 수 있는 기회를 제공합니다. 실시간 결제의 이점에 대해서는 많은 주장이 있습니다. 기업의 경우 이러한 시스템을 통해 보다 쉽고 빠르게 결제가 이루어지고 수령될 수 있어 현금 흐름이 개선될 수 있습니다. 또한 기업은 수집된 거래 데이터를 사용하여 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하는 것을 고려할 수 있습니다. 실시간 결제 속도의 주요 이점 중 하나는 이미 기업이 이러한 개선된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 것입니다. 또한 즉각적인 은행 계좌 입금 및 지불이 가능해지며, 이는 고객이 자금에 접근하고 거래가 즉시 완료된다는 사실을 알고 더욱 안전함을 느낄 수 있음을 의미합니다. 이 시스템은 또한 궁극적으로 현금 없는 사회를 촉진하고 보장할 것입니다. 이는 국가 통화의 생산 및 보관과 관련된 비용을 줄이는 즉각적인 이점과 팀 구성 자금을 더욱 어렵게 만드는 광범위한 이점을 모두 갖습니다. 인터넷의 출현과 점점 더 글로벌해지는 세계로 인해 디지털 거래 및 국경 간 결제 기능이 기업과 고객에게 점점 더 중요해지고 있습니다. 자금이 거의 즉각적으로 수령되도록 함으로써 수취인은 보다 신속한 결정을 내릴 수 있고 거래의 적법성에 대해 안전함을 느낄 수 있습니다.
1.2. 현재 결제 환경의 과제
실시간 결제를 서둘러야 하는 상황은 전 세계적으로 실시간 결제 환경이 발전하고 인지도가 높아지면서 기술적으로 복잡해졌습니다. 현재의 기존 결제 시스템은 며칠 또는 몇 시간 내에 계약을 완료할 수 있도록 잘 설계되었습니다. 다른 한편으로, 몇 초 안에 결제를 완료하기 위해 제안된 혁신적인 실시간 결제 기능은 브랜드 실시간 보상이 여전히 어려운 과제로 남아 있어 매우 높은 수준의 기술 작업이 필요하므로 기본 비즈니스 프로세스, 유지 관리 수준, 책임을 테스트해야 합니다. 협회의 사업적 의지와 실시간 지급을 위해 노력하고 있습니다. 금융 시장 관찰 프로세스나 특정 시장에서의 혼란 가능성을 검사하기 위해 많은 결제 시스템이 구성되었으며, 이러한 형태의 결제를 달성하기 위한 수많은 또는 권위 있는 시작을 가장 잘 설명할 의도로 구성되었습니다. 특히 위험 관리 및 프로세스, 정밀 조사 및 적합성 분야에서 촉구된 혁신 시스템으로 표현된 실질적인 이해 관계. 결제의 풍부함과 해결해야 할 패턴으로 인해 주로 해결되는 제안된 실시간 결제 획득에 장애물이 증가했습니다. 실시간 결제라고 오해하시면 안됩니다. 현대 기술의 추진력으로부터 이익을 얻으려면 모든 위험 보유자가 개념과 관련 위험을 고려해야 합니다. 결제와 관련된 정보를 저장하고 검색하는 데 도움이 되는 빠르고 진보된 데이터베이스가 기대되었습니다. 결제시스템 개편에 대한 세심한 변화방안이 필요했다. 현대화 노력이 필요하지 않을 수도 있는 간소화된 모든 종류의 대규모 금융 조직을 위한 이체 방법, 메커니즘이 제안되고 프레젠테이션에서 변경되었으며, 지불이 방향을 바꾸거나 특정 운영 조치를 우회할 수 있는 경우가 있었습니다. 실제 작동 모드에서 지연, 추가 및 감소에 대한 활발한 승인을 시작하고 검토합니다. 고객의 결과적이고 변덕스러운 선택이 작용할 때 오늘날의 지불 시스템 변화에 대한 지식이 혼란스러울 수 있습니다. 기술 전문가가 이를 따를 수 있도록 규칙과 절차가 사전 관행과 일치하게 되면 고객은 지불을 방지할 수 있는 방법이 없습니다. 미래에는 실제 직원이 지불을 실행하는 다른 최선의 방식과 거의 동일하다고 간주될 수 있다는 점을 지적할 수 있습니다. 유리하게 관련된 개선 기술의 메커니즘과 분야를 설명할 수 있지만 이는 이 5개 경륜에서 만들어졌습니다. 기술은 빠르게 발전하고 있으며 이를 적용하는 데 따른 어려움도 마찬가지입니다. 현재 한 세대가 현대적이고 능숙하며 가장 잘 제안된 표준으로 받아들인 기술은 미래에 출발하면 포기하지 않을 수 없게 될 것입니다.
2. GenAI 이해
첨단 기술을 활용하기 위해 업무에 혁신을 일으키기 시작하면 이러한 기술이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. 시리즈의 이 부분에서는 GenAI에 대해 자세히 알아보고 실시간 포털 기반 결제 처리에서 사용자가 어떻게 방법을 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다. GenAI를 그 자체로 설명하는 가장 좋은 방법은 세상을 실시간으로 분석하고 이해하기 위해 서로 사용되는 기술의 집합이라고 생각합니다. 기술이 데이터를 개별적으로 수집하고 처리할 뿐만 아니라 인간의 판단으로 인해 함께 작동하는 데이터를 지속적으로 최신 상태로 인식할 수 있는 능력에 대한 개념을 인공 일반 지능이라고 합니다. 일반 인공 지능(AGI)은 이론적으로 현재 AI 기술의 잠재력을 훨씬 뛰어넘는 인지 능력을 제공할 수 있는 광범위한 기계 지능을 의미합니다. AGI는 AI 연구 분야에서 최첨단 기술이지만 실제 응용 분야에서는 그다지 널리 사용되지 않습니다. 이런, 이건 아닙니다. AGI는 소위 "학습 능력"과 결합된 사고와 의식의 자유에 대한 잠재력을 가지고 있기 때문에 훨씬 더 진보된 기술 기능을 보유하고 이해할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
2.1. GenAI란 무엇인가요?
GenAI는 빠른 속도로 데이터를 처리하고, 과거 데이터와 실시간 사용자 상호 작용을 통해 학습하고, 해당 정보를 기반으로 의사 결정을 내리도록 설계된 인공 지능의 한 형태입니다. GenAl의 구조는 대규모 데이터 세트에서 패턴을 감지하고 처리할 수 있는 알고리즘인 신경망을 기반으로 합니다. 이러한 네트워크는 인간의 신경계가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다. 각 개별 노드는 다른 많은 노드와 연결되어 있으며, 이러한 각 연결은 다음 노드에 의해 한 노드에서 다음 노드로 전달되는 신호의 강도를 변경할 수 있습니다. 어느 정도. 상호 연결된 노드의 레이어를 사용하고 첫 번째 레이어를 통해 입력을 전달한 다음 중간 데이터 처리 레이어, 마지막으로 출력 레이어로 전달함으로써 신경망은 복잡한 방식으로 데이터를 처리하고 추세와 패턴을 식별하며 이를 기반으로 '의사결정'을 내릴 수 있습니다. 네트워크의 출력. GenAI는 딥러닝 네트워크로 알려진 신경망 형태를 사용합니다. 이러한 유형의 알고리즘은 데이터를 매우 효율적으로 처리할 수 있으며 현재 우리가 겪고 있는 AI 혁명의 기반 기술입니다. GenAI 구조와 같은 고급 시스템을 사용하면 실시간 결제 세계에서 전반적인 기능과 효율성을 제한했던 많은 기존 문제를 극복할 수 있습니다. 이러한 중개자의 필요성이나 이에 대한 의존을 없애는 고급 결제 기술이 도입됨에 따라 P2P(Peer-to-Peer) 결제 결제라고 알려진 프로세스를 통해 송금인과 수신자 간에만 결제가 이루어질 수 있습니다. 이러한 결제는 처리 시간이 매우 짧기 때문에 결제 업계에서 높은 인기를 얻고 있습니다. 대부분의 경우 결제가 시작되고 단 몇 초 내에 완료됩니다. 실시간 결제를 향한 이러한 혁신적인 기능은 GenAI가 결제가 이루어지고 관리되는 방식에 혁명을 일으킬 수 있는 방법입니다.
2.2. GenAI가 실시간 결제를 혁신하는 방법
GenAI가 실시간 결제를 혁신할 수 있는 주요 방법은 잠재적으로 사기 방지 프로세스를 혁신할 수 있는 더 많은 정보와 더 뛰어난 예측 분석을 제공하는 것입니다. 실시간 결제, 특히 영국의 실시간 결제 구현은 '푸시' 결제에 중점을 두었습니다. 이는 한 계좌에서 다른 계좌로의 신용 이체로, 지급인이 자금 이동을 시작합니다. 이러한 시스템의 이점은 분명하며, 거래 속도는 기업과 소비자 모두에게 주요 이점입니다. 그러나 모든 금융 거래와 마찬가지로 사기 행위를 통해 돈을 훔쳐 시스템과 결제 기술을 악용하려는 사람들이 있습니다. 주로 실시간 결제를 통한 사기 예방 조치는 '수취인'으로 알려진 결제를 수행하는 사람에게 초점을 맞춰왔습니다. 사기 확인을 위한 의사결정 과정에서 사용되는 정보가 바로 이 정보입니다. GenAI를 활용하여 사기 서비스 동의 요청에 사용할 수 있는 추가 데이터를 처리하고 데이터에 대한 자세한 분석을 제공함으로써 특히 사기 예방 관점에서 거래 시점에 중요하지만, 수취인이 변경될 수 있습니다. 즉, 실시간 결제의 GenAI는 추가 데이터를 활용하고 사기꾼이 거래를 사용하기 어렵게 만드는 힘과 능력을 제공함으로써 사기 예방을 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다. GenAI를 활용하여 서비스를 제공하고 수취인의 세부 데이터 기능을 통해 영국 결제 업계가 사기 예방이라는 요소에서 벗어날 수 있는 여지를 어떻게 제공할 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다. 이 서비스는 사기 예방 서비스를 제공하기 위해 자세한 데이터를 요청할 수 있는데, 이는 현재 결제 시스템에서는 예상되지 않는 일입니다. GenAI를 사용하여 데이터를 분석하면 보다 효과적으로 수행할 수 있는 힘을 얻을 수 있으며 수취인의 동의 제공을 덜 중요하고 쓸모 없게 만들 수 있습니다. 사기 예방 서비스 감독과 고객 권리에 대한 규제적 의미는 업계가 실시간 결제를 위해 GenAI를 통해 이루어진 발전을 활용한다면 바뀔 수 있습니다. 최신 데이터가 GenAI에 의해 즉각적으로 처리될 수 있다는 점을 감안할 때, 이를 활용할 수 있다는 요청과 지불인의 사기 확인 검증은 지불 동의 및 사기 예방에 초점을 맞출 수 있습니다. 지금은 매우 흥미로운 시기이며 기술이 우리를 어디로 데려갈지 누가 알겠습니까? 그러나 GenAI의 기능은 실시간 결제에 진정한 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.
2.3. 결제 시스템에서 GenAI 구현의 이점
그리고 대다수의 고객이 기존 결제 방법 대신 모바일 지갑을 계속 선택한다는 점을 고려할 때 회사가 이러한 실시간 결제 옵션을 제공할 수 있는 최첨단 기술을 운영하는 것이 가장 중요합니다. 기존 카드와 같은 기존 시스템은 거래를 며칠 내에 처리하며, 결제하면 최소한 다음 영업일에 돈이 판매자에게 전달됩니다. 고객이 결제를 하면 거래 데이터가 관련된 결제 게이트웨이로 전송됩니다. 이러한 게이트웨이는 거래를 해당 협회로 보낸 다음 발행 은행으로, 다시 협회로 보낸 다음 인수 은행과 판매자에게 전달합니다. 이들 각 기업은 자금이 최종적으로 의도한 사람에게 전달되기 전까지 일정 기간(당일 ACH 지급) 동안 거래를 보류합니다. 결제가 끝날 때 고객은 항상 보류 상태로 게시되는 거래 시작 알림을 받고 다음 날 거래가 완료되었다는 또 다른 알림을 받게 되는 이유입니다. 전통적으로 이러한 오래된 유형의 거래는 허용되었으며 실제로 일부 상인은 시장에서 번성했습니다. 그러나 실시간 결제의 도입으로 우리는 유례없는 성장을 목격했으며 자금이 이전보다 훨씬 빠르게 이동하고 비즈니스 거래 중에 얻을 수 있는 이점이 엄청나다는 사실을 목격했습니다. 따라서 결제 처리업체와 금융 기술 회사가 훨씬 효율적이고 속도가 빠른 결제 솔루션으로 마이그레이션하는 옵션을 고려하기 시작해야 할 때입니다. 이를 통해 판매자와 고객 모두의 빠르게 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있음을 보장합니다. GenAI가 결제 시스템에 도입할 수 있는 엄청난 개선을 통해 이 분야 회사의 미래는 매우 흥미로울 것입니다. 실시간 결제를 통해 얻을 수 있는 이점을 활용하면 수많은 혁신적인 제품과 서비스가 시장에 출시될 수 있습니다. 예를 들어 고객이 거래를 수행하는 즉시 제안된 할인에 대한 알림을 보내거나 다른 매장에서 결제하는 것이 훨씬 저렴하고 더 나은 대체 제품을 제안할 수 있습니다. 상인. 또한 거래 및 고객 데이터가 실시간으로 처리 및 생성되므로 가맹점에는 분석 및 인공 지능 기반의 다양한 서비스와 솔루션이 제공될 수 있으며, 이는 결국 고객을 효과적으로 이해하고 효율성을 위한 마케팅 활동을 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.
3. 실시간 결제 시스템에 GenAI 구현
중요한 인프라 환경에서 작동해야 하는 기술을 설계할 때 안정성, 장애 조치 및 지원에 대한 표준이 다른 많은 업계보다 높을 것이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. Pay.UK 실시간 결제 인프라의 가동 시간 표준은 '99.99%'입니다. 이러한 종류의 가동 시간 통계를 달성하기 위해 전체 서비스는 전체 데이터 센터의 장애가 서비스에 영향을 미치지 않을 정도로 복원력이 매우 뛰어나도록 설계되었습니다. Pay.UK 서비스의 'lngenico Payments'[^lngenico] 섹션에서는 Faster Payment 거래를 허용하고 처리합니다. 이는 고가치의 실시간 결제입니다. 맥락을 보면, 2019년 646월에 총 24억 파운드 이상이 이 방법을 통해 전송되었습니다.[^pricefx] 소비자는 이러한 결제가 연중무휴 7시간 이루어질 수 있기를 기대하기 때문에 서비스는 모든 거래가 이루어지는 '컷오버' 시스템을 운영합니다. 지금 당장 처리되거나 처리가 계속될 수 있는 시점(예: 유지 관리 중)까지 일시적으로 저장됩니다. 요청을 수락한 다음 사용 가능한 두 가지 옵션(지금 처리 또는 나중에 처리) 중 어느 것이 사용되는지 결정하기 위해 개발된 시스템이 C++ 응용 프로그램입니다. 따라서 이 프로젝트의 지속적인 통합 및 배포(Cl/CD)를 설정하는 프로세스는 Python 또는 JavaScript와 같은 언어로 작성된 다른 프로젝트를 볼 때 수행해야 하는 단계와 약간 다를 것입니다. 그러나 개발자가 필요할 때마다 코드 변경 사항을 중앙 마스터 브랜치에 병합하는 소프트웨어 개발 방법은 보편적입니다. 그러나 빌드 및 다양한 테스트를 자동으로 실행하는 이와 같은 Cl/CD 프로젝트의 경우 변경 후 기본 분기가 항상 정상 상태인지 확인하는 것이 더 중요합니다. Jenkins CI(지속적 통합) 빌드 모니터는 소프트웨어 빌드 및 배포 프로세스 내 각 단계의 결과에 대한 최신 기록을 유지하고 각 단계를 수행한 사람과 작업이 수행된 시기에 대한 정보를 제공합니다. 이를 통해 발생할 수 있는 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 유용한 감사 정보도 제공합니다. 그러나 Jenkins Cl 빌드가 성공한 후 '웹 게시' 방법을 사용하여 원격 서버에 즉시 업로드하도록 Jenkins가 즉시 구성되어 있지 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 구성 프로세스 중에 자동 게시를 활성화하려면 대상 컴퓨터에 대한 정보를 Jenkins와 Visual Studio 모두에 제공해야 합니다.
3.1. 통합에 대한 주요 고려 사항
프로젝트 범위 지정 및 계획부터 통합 및 배포에 이르기까지 GenAI를 성공적으로 구현하는 데 필요한 다양한 구현 고려 사항과 기술 요구 사항을 철저히 이해하는 것이 중요합니다. 실시간 결제 시스템의 맥락에서 이러한 요소 중 많은 부분이 더욱 중요해집니다. 다음에서는 구현 수명주기 전반에 걸쳐 고려해야 할 몇 가지 주요 고려 사항에 대해 설명합니다. 첫째, 솔루션의 성능이 절대적으로 중요합니다. 실시간 결제 시스템에 대한 업계 벤치마크에서는 결제 처리 시간이 특정 기준을 초과하지 않도록 요구합니다. 예를 들어, 영국에서는 실시간에 가까운 은행 간 결제 서비스인 'Faster Payment'에 대한 업계 표준이 95%의 결제를 15초 이내에 처리하는 것입니다. 따라서 GenAI를 기존 결제 아키텍처와 통합할 때 성능 및 대기 시간에 미치는 영향을 면밀히 고려해야 합니다. 결정적으로 이러한 고려 사항은 AWS의 초기 '실행' 단계뿐만 아니라 서비스 수명 전반에 걸쳐 관련됩니다. 현대 소프트웨어 개발은 '애자일' 방법론에서 '시간 제한' 스프린트와 같은 반복적인 개발 프로세스의 중요성을 강조합니다. 따라서 실시간 결제에서 GenAI를 보장하는 것이 중요합니다. 백서에서는 개발부터 생산까지 모든 다양한 환경에 대해 지속적인 성능 모니터링 및 로깅 기능이 마련되어 있습니다. 대부분의 기술 전문가는 강력한 사이버 보안 모범 사례의 필요성을 점점 더 인식하고 있습니다. 사이버 공격의 속도가 계속 증가하고 결제 사기가 점점 더 빈번해지고 정교해짐에 따라 결제 시스템의 보안과 탄력성을 보장하는 것이 업계의 최우선 과제입니다. 실시간 결제 시스템의 중요한 특성을 고려할 때 향후 AI 솔루션의 확산은 전 세계 규제 기관 및 감사 기관의 면밀한 조사를 받게 될 가능성이 높습니다. 정보 보안 관리를 위한 '지불 카드 산업 데이터 보안 표준' 및 'ISO/IEC 27001'과 같은 현대 산업별 규정 준수 표준은 이 점을 다루며 결제 전반에 걸쳐 민감한 개인 데이터를 보호해야 할 필요성을 크게 강조합니다. 수명주기. 항상 신뢰할 수 있는 자문팀과 상담하세요. 모든 실시간 결제 시스템은 정말 독특합니다. 환경은 규모 측면뿐만 아니라 기존 기술로 인해 발생하는 미묘한 차이, 제XNUMX자와의 통합 및 역사적인 디자인 선택의 유산 측면에서도 다릅니다. 이는 GenAI를 서비스에 성공적으로 배포하기 위해 노력할 때 구현 수명 주기의 모든 단계 또는 실제로 모든 단계에서 예상치 못한 복잡성과 상호 연결된 문제를 야기할 수 있습니다. 프로젝트가 진행되는 동안 이러한 관계를 유지하고 선택한 전문가가 제공할 수 있는 전문 지식과 경험에 의존하는 것이 매우 중요합니다.
3.2. 구현 과제 극복
기존 결제 시스템 아키텍처와의 초기 대결은 시스템과 관련된 관련 결제 메시지 유형 및 식별 체계가 어떻게 작동하는지, 시스템이 결제 서비스 지침 및 지불 서비스 지침의 요구 사항을 준수하는 방식으로 응답하도록 만들 수 있는 방법을 식별하는 것입니다. 지침과 EBA 지침 모두에 참조된 규칙입니다. 최종 목표는 결제 메시지 수신 시 시스템이 작업을 수행하도록 하는 것일 수 있지만, 시작하는 데 필요한 메시지 흐름과 시퀀스를 통해 메시지에서 볼 수 있는 실제 데이터에서 다시 작업하는 것이 도움이 될 수 있는 경우가 많습니다. 결제를 완료한 다음 시스템의 응답을 확인하세요. 프로세스를 여러 단계로 나누고 데이터의 출처와 필요한 사용자 입력을 구별함으로써 각 단계에서 어떤 기술이나 데이터 필드가 작동하고 있는지, 이전 메시지 흐름의 출력이 어떻게 이후 프로세스로 이어질 수 있는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 실제로 일부 결제 서비스 운영자는 이미 결제 시스템을 설계하고 고객의 신청 및 등록 양식에 통합하고 일반적으로 사용할 수 있는 결제자 인증 전략의 종류와 관련하여 특정 결제 방법에 대한 동의를 제공합니다. 그러나 관련 신용 이체 및 자동 이체 제도 규칙의 관점에서 시스템과 시스템의 실제 운영이 자동 이체와 관련하여 지급인의 지시나 지급인이 발행한 명령을 실제로 준수할 수 있는지 확인하는 것이 필요합니다. . 기존 결제 시스템의 운영을 완전히 이해한 경우에만 새로운 기능을 제공하고 새로 도입된 기술 인터페이스가 결제 서비스에서 요구하는 모든 보호 기능을 제공하는 데 필요한 보안 연결 수준을 제공하도록 시스템을 조정하는 개발 작업을 시작할 수 있습니다. 지침 및 EBA 지침.
3.3. 성공적인 배포를 위한 모범 사례
그렇다면 성공을 위해 GenAI 실시간 결제 플랫폼을 가장 잘 설정할 수 있는 방법은 무엇일까요? 유익한 초록에서 말하고 있듯이, 제가 읽은 심층 연구와 분석에서 더욱 명확해지듯이, 올바른 기술 접근 방식은 올바른 조정 없이는 아무 의미도 없습니다. 이것이 바로 "모범 사례"입니다. 솔루션이나 지름길이 아니라 주석에 적힌 내용입니다. 이는 시장 관찰과 많은 노력을 통해 개발된 업계 표준 기술 및 전략으로, 전문가는 주어진 기술 또는 조직 설정에서 최적으로 사용할 것입니다. 인프라 현대화라는 성숙한 주제를 유지하면서 테스트된 방법을 사용하여 초록에 잠재적인 모범 사례(또는 최소한 연구의 향후 개발을 위한 초기 조언)의 입증된 세 가지 예가 나열되어 있는 것은 우연이 아닙니다. 최상의 환경 식별, – 최신 업데이트 및 지속적인 관리를 읽어보세요. 예를 들어 내 연구의 초록에서 나는 음성 기반 거래 시스템에서 청취 습관을 최대화하기 위해 방언 차이를 준수한다고 언급했습니다. 이는 GenAI를 누구를 중심으로 구축해야 하는지, 결제 시스템에서 GenAI를 어디에 배포하는 것이 가장 좋은지, 즉 어떤 종류의 환경에 적합한지 식별하는 매우 명확한 방법입니다. 국제 시장 정보 및 자문 회사인 IDG는 코로나19와 같은 위기 상황과 실시간 결제 시스템의 광범위한 채택 속에서도 성숙한 디지털에 대한 필요성이 계속해서 증가하고 있을 가능성이 높다고 제안합니다. 솔루션.
3.4. 사례 연구: GenAI의 실제 사례
GenAI가 실시간 결제 시스템에 제공할 수 있는 실제 이점 중 일부를 보여주기 위해 여기에는 다양한 사용 사례가 정리되어 있습니다. 이는 특정 인스턴스가 세 가지 광범위한 실시간 결제 유형(P2P, P2B 또는 B2B)에 속하는지에 따라 다르며 GenAI가 간소화하거나 최적화할 수 있는 결제 프로세스의 다양한 영역을 보여줍니다. 이러한 사례에서 배울 수 있는 교훈을 이해함으로써 결제 서비스 제공업체와 은행은 업계가 혁신되고 있음을 인식할 뿐만 아니라 GenAI 자체를 활용할 수 있는 방법도 배울 수 있습니다. 이것은 매우 중요합니다. 새로운 인프라의 구현은 궁극적으로 진보와 진화의 긴 여정의 한 단계에 불과하기 때문입니다. 모든 당사자가 함께 협력하여 학습을 통합하고 전파할 수 있으면 특정 개인이나 조직이 GenAI의 이점을 더 빨리 느낄 수 있습니다. 그럼 더 이상 고민하지 말고 사례 연구를 시작하겠습니다!
4. GenAI를 통한 실시간 결제의 미래
실시간 결제는 연중무휴, 연중무휴로 실행됩니다. GenAI를 기반으로 하는 실시간 결제의 미래는 전기 및 물과 같은 자원에 대한 인센티브 기반 결제를 목격하게 될 것입니다. 예를 들어 실시간 전기 요금 지불은 GenAI와 관련된 재정적 인센티브가 소비자 행동을 수정하기 때문에 더 나은 전기 관리를 의미합니다. 인구 규모의 에너지 효율성과 수요 반응을 촉진함으로써 GenAI와 실시간은 온실가스 배출과 환경의 전반적인 오염을 줄이기 위한 수단을 제공할 것입니다. 더욱이 사물 인터넷과 스마트 시티의 발전과 병행하여 더욱 그렇습니다. 이들 도시에는 실시간 물 관리 기술을 활용하여 누수를 감지 및 위치 파악하고 물 공급을 절약할 수 있는 능력이 제공될 것입니다. GenAI는 스마트 시티의 소비자가 물을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 재정적 인센티브를 창출할 것입니다. GenAI는 방대하고 다루기 힘든 물 데이터를 축적할 수 있으며, 실시간 분석을 통해 스마트시티 당국은 물 행동 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. GenAI의 힘은 미래의 스마트시티에서 더 나은 삶의 질을 만들어갈 것입니다. 인구 규모의 에너지 효율성과 수요 반응을 촉진함으로써 GenAI와 실시간은 온실가스 배출과 환경의 전반적인 오염을 줄이기 위한 수단을 제공할 것입니다. 더욱이 사물 인터넷과 스마트 시티의 발전과 병행하여 더욱 그렇습니다. 이들 도시에는 실시간 물 관리 기술을 활용하여 누수를 감지 및 위치 파악하고 물 공급을 절약할 수 있는 능력이 제공될 것입니다. GenAI는 물 관리에 많은 예측력을 제공할 것입니다. 물 소비량을 실시간으로 분석하고 해석함으로써 세탁기, 식기세척기 등 물이 가장 필요한 시기와 양을 기준으로 가전제품을 개발하고 설치할 수 있습니다. GenAI는 실시간으로 물 공급 방식에 혁신적인 발전을 가져오고 물 산업의 인프라 관리는 물론 비용 문제를 해결합니다. 이러한 최첨단 기술과 혁신을 활용한 GenAI를 통한 실시간 결제의 미래는 밝습니다. 시장 조사 및 행정 데이터 분석을 통해 소비자가 가계에 맞게 실시간으로 맞춤형 금융 상품을 즐길 수 있는 잠재력이 최대한 실현될 수 있습니다. GenAI를 실시간 결제에 도입함으로써 규제 기관, 경제 및 소비자에게 확실한 이점은 결제 산업의 혁신적인 솔루션 및 개발에 대한 장기적인 인센티브를 제공할 것입니다.
4.1. 새로운 트렌드와 기회
이제 보다 전통적인 서비스와 비교하여 대규모 실시간 결제 시스템은 다른 접근 방식을 사용하여 이체 서비스를 제공합니다. 핵심은 온디맨드 뱅킹을 제공하여 고객이 점점 더 직관적이고 가장 중요한 것은 필요할 때 사용할 수 있는 더 좋고 포괄적인 서비스를 제공하는 것입니다. 이러한 고객 서비스의 우선순위화와 실시간 금융 산업이 더욱 현대적인 결제 방법의 문을 열었습니다. 예를 들어, 실시간 결제 플랫폼과 연중무휴 24시간 이용 가능한 서비스의 성공으로 인해 ShieldPay와 같은 신흥 결제 서비스 제공업체(PSP)가 시장을 점유했습니다. 자금 보류 및 해제 서비스를 통해 모든 거래가 안전하고 검증되도록 함으로써 구매 및 판매 과정에서 은행 계좌와 자금 모두에 대한 적절한 보호가 제공됩니다. 이는 고객이 모든 종류의 거래에 대해 실시간 결제 사용을 고려할 또 다른 이유를 제공하며 이는 신흥 시장을 강화하는 데에만 도움이 될 것입니다. 또한 Apple Pay의 도입과 성공은 모바일 기반 결제가 어떻게 실시간 결제 시스템에 의존하고 있으며, 결과적으로 이러한 개발 및 사용 주기를 강화하는 데 도움이 되었는지를 더욱 강조합니다. Apple Wallet에 유효한 직불 카드를 부착하면 모든 결제가 실시간 결제 시스템을 통해 확인되고 처리되므로 사용자는 모바일로 즉시 거래를 완료할 수 있습니다. 실시간 결제 거래의 적합성에 추가적인 차원을 더할 뿐만 아니라, 이는 실시간 결제를 고려할 때 현재 나타나는 적응성을 나타냅니다.
4.2. 금융기관 및 소비자에 대한 잠재적 영향
예를 들어, 신용 결정을 내릴 때 금융기관은 계산 시 AI의 예측 정확도를 고려해야 할 수도 있습니다. 이는 개인이 자원과 부채를 은폐하려고 시도할 수 있지만 기계 학습 계산을 통해 이러한 자원을 매우 정확하게 감지하고 매핑할 수 있기 때문입니다. 이는 AI가 신용 부여 절차를 촉진하고 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 또한, 신용 처리 과정은 아마도 더 빠르고 경제적일 것입니다. 이는 시간이 지남에 따라 더 많은 소비자가 신뢰성과 위험 평가를 촉진하기 위해 디지털 생활에 대한 액세스를 제공함으로써 AI 활용을 선택할 수 있음을 의미합니다. 결과적으로, 특정 금융 결정을 내리는 개인의 능력에 근거한 신용 평가 시스템이 소비자 행동 데이터에만 전적으로 의존하는 시스템에 자리를 내주기 시작할 가능성이 있습니다. 또한 신용 산업은 순수한 확률 통계에서 AI에서 볼 수 있듯이 행동 매개변수와 다양한 컴퓨팅 모델의 융합을 포함하는 복잡한 시스템으로 전환하기 시작할 수 있습니다. 이는 현재 승인된 신용 등급 시스템의 의존도가 낮아진다는 점에서 기존 신용 산업과 관련된 비용, 시간 및 서류 작업을 궁극적으로 합리화할 수 있습니다. 신용 부문에서 AI 채택이 미치는 영향은 업계 자체뿐만 아니라 소비자와 법률에도 상당합니다. AI 신용 부여 기계의 도입 및 사용은 대출이 잘못 승인되어 결과적으로 일부 당사자가 손실을 입는 상황에서 누가 책임을 져야 하는지, 결과적으로 책임을 져야 하는지에 대한 질문을 복잡하게 만들 수 있습니다. 이는 인간의 입력 없이 알고리즘에 의해서만 신용 부여 결정이 내려진 경우에 특히 중요합니다. 법적 의무와 법적 책임에 관한 문제는 현재의 법률 분석에서 아직 정면으로 다루어지지 않았습니다. 그러나 신용 제공자, 고용주 또는 제조업체에 해당하는 모든 책임에 대한 가장 중요한 근거와 원칙은 각 개별 사례의 주변 상황을 중심으로 이루어지며, 이에 대한 분석은 일반적으로 기술이 적용될 때 인간 입력의 본질적인 중요성에 대한 이해를 다룹니다. 운영 중. 이는 신용 부여와 같이 AI 기능과 소비자에게 '영향을 미치는' 능력에 대한 완전한 투명성을 요구하는 영국 법률과 일치합니다. 그러한 법률은 AI가 자신의 결정과 관련하여 '설명 제공'을 추가로 요구할 것으로 예상할 수 있습니다. 그러나 그러한 요구 사항은 아마도 실현 가능하지 않을 것이며, 진정한 의미에서 현재 기술을 고려할 때 역설적일 수도 있습니다. 그러나 이상적으로 AI는 사기 탐지, 청구 평가 및 검증부터 개인 및 건강 데이터의 적법성 조사에 이르기까지 해당 부문에서 내린 결정을 강화하고 개선하는 혁신적인 잠재력을 가지고 있습니다.
4.3. 결제산업의 GenAI 도입을 위한 권고사항
AI와 GenAI가 금융 범죄에 대처하기 위해 더 빠르고, 실시간이며, 비용 효율적이고 지능적인 시스템 등 결제 공간에 제공하는 높은 잠재력과 기회에도 불구하고, 우리의 시장 조사에 따르면 대부분의 업계 전문가는 AI와 GenAI의 응용 프로그램을 전통적인 방식과 고용 안정에 대한 위협입니다. 따라서 시장에서 더 많은 AI와 GenAI를 지향하는 과도기에는 공유된 이해를 구축하고 AI 지지자와 비AI 지지자 모두가 준비되고 헌신할 수 있는 환경을 조성하기 위한 적극적인 조치를 취하는 것이 특히 중요합니다. 디지털 주도 결제 생태계에서 긍정적이고 생산적인 역할을 수행합니다. 무엇보다도 금융 기관은 AI와 GenAI가 통합될 수 있는 영역을 식별하기 위해 현재 시스템과 운영을 재평가해야 합니다. 이 과정에서 우리는 AI와 GenAI를 사용하는 전략적 최종 목표는 단순히 현재 존재하는 것과 잘 작동하는 것을 개혁하는 것이 아니라 비즈니스에 가치를 추가하고 경쟁력 있는 제품과 서비스를 제공하는 것임을 명심해야 합니다. 둘째, AI와 GenAI에 대한 인식과 채택을 촉진하기 위해 전문 기관의 협업과 지식 및 경험 공유 플랫폼을 구축, 관리 및 후원해야 합니다. 이는 혁신을 위한 기금 지원, 워크숍과 온라인 포럼을 운영할 사고 리더 임명, 지속적인 전문 개발 프로그램을 위한 새롭고 관련성 높은 커리큘럼 설계 등의 형태일 수 있습니다. 또한 혁신을 수용하고 AI 사용을 옹호하는 내부 변화 문화를 조성하는 것이 필수적입니다. 이는 기술 및 AI 지식을 지속적으로 업데이트하는 맞춤형 교육 프로그램을 통해 이루어질 수 있습니다. 마지막으로, 우리의 연구는 보다 AI 및 GenAI에 대비한 산업으로의 원활한 전환을 집단적으로 영향을 미치고 촉진하기 위해 집단적 피드백을 요청하고 해결하기 위한 지침 프레임워크를 개발하는 데 하향식 접근 방식을 채택해야 한다고 제안합니다. 이러한 프레임워크 – 기관, 기술 제공자 및 비즈니스 솔루션 사용자로부터.
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