5 xu hướng mà các chuyên gia AI này cho rằng có thể thay đổi thanh toán và thương mại

5 xu hướng mà các chuyên gia AI này cho rằng có thể thay đổi thanh toán và thương mại

Dấu thời gian: Ngày 22 tháng 2024 năm 3 58:XNUMX CH
5 xu hướng mà các chuyên gia AI này cho rằng có thể thay đổi thanh toán và thương mại
Đối với các doanh nghiệp đi đầu trong ngành của mình, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành điều tất yếu. 
An sự chắc chắn không thể tránh khỏi, đó là. 
Đó là lý do tại sao, trong 5 tháng qua, PYMNTS đã ngồi lại với các chuyên gia, nhà đổi mới và doanh nhân AI khác nhau mỗi tuần để tìm hiểu suy nghĩ của họ về tác động của công nghệ trên các trụ cột của thế giới. Nền kinh tế kết nối — cũng như những gì họ nhìn thấy trong tương lai khi sự đổi mới ngày càng lan rộng và liên tục biến đổi cả thanh toán và thương mại. 
Những gì chúng tôi đã học được từ hơn chục cuộc trò chuyện trong Chuỗi “Hiệu ứng AI” của PYMNTS là có năm điểm chung mà các chuyên gia này, tất cả đều rút ra từ nhiều lĩnh vực khác nhau, nhìn nhận xung quanh các ứng dụng mạnh mẽ đặc biệt của AI trong doanh nghiệp.
Đầu tiên là khả năng tạo ra AI (GenAI) đã thay đổi căn bản cách các cá nhân và doanh nghiệp có thể tương tác với máy tính và thông tin. 

Giao diện AI và kỹ thuật số: Kỷ nguyên thông tin mới 

Sự phát triển của máy tính và công nghệ số đã thay đổi cách chúng ta sống và tiến hành kinh doanh. Và sự thay đổi đó được thúc đẩy bởi sự thay đổi trong hành vi xung quanh cách người tiêu dùng và doanh nghiệp tạo, lưu trữ và truy cập thông tin - phần lớn buộc con người phải hành xử như máy tính để tương tác với chúng một cách hiệu quả. 
Nhưng khả năng của GenAI có tiềm năng thay đổi điều đó. 
“Máy tính bây giờ có thể cư xử như con người. Họ có thể diễn đạt rõ ràng, họ có thể viết và có thể giao tiếp giống như con người,” Beerud Sheth, CEO tại nền tảng AI đàm thoại Gupshup, nói với PYMNTS. “Không ai từng nghĩ rằng một chiếc máy ủi có thể hoạt động giống như con người, hay lửa, hay bất kỳ phát minh nào trước đó trong suốt lịch sử. AI đã làm sống động xã hội theo cách mà trước đây chưa có công nghệ nào làm được.”
“Các mô hình ngôn ngữ lớn nói chung cực kỳ tốt trong việc tương tác với con người, thu thập dữ liệu và làm cho kiến ​​thức và dữ liệu có thể truy cập được,” hồ đào CEO và đồng sáng lập Zohar Bronfman đã nói với PYMNTS trong cuộc trò chuyện về loạt bài “Hiệu ứng AI”. “Chúng là công nghệ tốt nhất mà nhân loại từng tạo ra để giúp tiếp cận kiến ​​thức.”
“Generative AI rất mạnh mẽ bởi vì nó mang AI đến với mọi người … Trước xe Ford, không ai có ô tô, và rồi đột nhiên mọi người đều có ô tô - và chúng tôi có đường cao tốc, cơ khí, điều đó đã thúc đẩy rất nhiều sự đổi mới hơn nữa,” Akli Adjaoute, người sáng lập và đối tác chung của quỹ đầu tư mạo hiểm lũy thừa, nói với PYMNTS.
Thứ hai, các chuyên gia đều đồng ý rằng hệ thống AI cung cấp cho doanh nghiệp một cách tuyệt vời để nắm bắt những hiệu quả mới và hợp lý hóa quy trình công việc hiện có. 

AI và hoàn thành nhiệm vụ: Hỗ trợ cho quy trình làm việc tẻ nhạt

Trong khi sự bùng nổ mối quan tâm hiện nay về AI có vẻ mới mẻ, thì các thế hệ thuật toán dự đoán và hệ thống máy học trước đây đã âm thầm thực hiện các nhiệm vụ tẻ nhạt, có giá trị cao trong nhiều năm.
Và mặc dù AI ngày nay cũng có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn, hợp lý hóa quy trình công việc và giảm chi phí, nhưng toàn bộ các ứng dụng GenAI và tốc độ hoàn thành nhiệm vụ nhanh chóng của chúng đã vượt xa khả năng của các hệ thống trước đó. 
“Chúng tôi luôn đánh giá quá cao ba năm đầu tiên của một công nghệ và đánh giá thấp nghiêm trọng tầm nhìn 10 năm,” Jake Joraanstad, Giám đốc điều hành tại Giạ, nói với PYMNTS.
"Các ChatGPT bóng đèn vụt tắt trong đầu mọi người, và nó mang trí tuệ nhân tạo và công nghệ học sâu hiện đại đến với công chúng,” Andy Hock, phó chủ tịch cấp cao về sản phẩm và chiến lược tại não, nói với PYMNTS.
“Và từ một quan điểm doanh nghiệp, nhiều CIO và CTO trong Fortune 1000 cũng vụt tắt trong đầu,” Hock nói thêm. “Những mô hình tổng quát này thực hiện những việc như mô phỏng dữ liệu chuỗi thời gian. Họ có thể phân loại ngôn ngữ và tài liệu cho các ứng dụng, chẳng hạn như về tài chính và pháp lý. Chúng cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực rộng rãi để thực hiện những việc như giúp các nhà nghiên cứu phát triển các liệu pháp dược phẩm mới hoặc hiểu rõ hơn về hồ sơ sức khỏe điện tử và dự đoán kết quả sức khỏe từ các phương pháp điều trị cụ thể.”
“Nếu bạn tham gia vào một lĩnh vực có dữ liệu thực, đặc biệt là trong ngành thanh toán, cho dù đó là rủi ro tín dụng, nợ quá hạn, AML [chống rửa tiền], cho dù đó là phòng chống gian lận hay bất cứ điều gì liên quan đến thanh toán… AI có thể mang lại nhiều lợi ích,” Adjaoute của Exponion nói với PYMNTS. 
Nói một cách đơn giản, như James Clough, giám đốc công nghệ và đồng sáng lập của Robin trí tuệ nhân tạo, nói với PYMNTS, “luật sư ai sử dụng AI sẽ thay thế những luật sư không làm như vậy, thay vì AI thay thế tất cả các luật sư.”
Nhưng mặc dù AI rất dễ dàng nhưng nó lại không việc này dễ. Điều thứ ba mà các chuyên gia nhấn mạnh với PYMNTS là không phải mọi công ty đều đạt điểm 10 hoàn hảo trên thang điểm “sẵn sàng áp dụng AI”, và những khoảng trống về tài năng cũng như nguồn lực xung quanh việc triển khai công nghệ sẽ cần phải được giải quyết. 

Sẵn sàng cho việc áp dụng AI: Thực hiện bước đầu tiên 

Có rất nhiều doanh nghiệp ngoài kia. Và một số công ty có thể có các phương pháp xử lý dữ liệu hoàn thiện và đội ngũ kỹ thuật phức tạp, cho phép họ tích hợp các kết quả đầu ra AI vào các quy trình kinh doanh hiện có với ít trở ngại nhất. Nhưng đại đa số các công ty thì không - và để tận dụng hệ thống AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm nhằm mang lại lợi ích cho tổ chức của họ, họ sẽ cần phải giải quyết khoảng cách này trước khi nó bắt đầu phát triển. 
“Nhiều doanh nghiệp lớn có tài sản dữ liệu đặc biệt, nhưng dữ liệu đã sẵn sàng để đào tạo một trong những mô hình này - những thứ như liệu nó có sạch, không trùng lặp hay không và họ có biết cách mã hóa dữ liệu và chuẩn bị sẵn sàng để đưa vào một mô hình hay không. của những mô hình AI này - đó lại là một vấn đề khác,” Cerebras' khúc khuỷu nói với PYMNTS, lưu ý rằng tỷ lệ người trên thế giới biết cách xây dựng hệ thống AI là rất nhỏ.
As Adrian Aoun, Giám đốc điều hành tại Forward, nói với PYMNTS, “mọi thứ cần phải được được xây dựng cho một thế giới AI để AI đó hoạt động và mở rộng quy mô.”
“Tôi đã làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học (ML) được hơn 20 năm,” Yoav Amiel, giám đốc thông tin tại nền tảng môi giới vận tải hàng hóa và công ty hậu cần bên thứ ba RXO, nói với PYMNTS. “Khi chúng tôi xây dựng công nghệ, chúng tôi không xây dựng nó chỉ vì lợi ích riêng của nó mà chúng tôi xây dựng công nghệ để giúp doanh nghiệp," nhưng khi chúng ta “ngày càng trao nhiều quyền quyết định hơn cho công nghệ… chúng ta cần đảm bảo rằng nếu máy móc vì lý do nào đó không thể đưa ra những quyết định này, chúng ta sẽ không bị mất khả năng hoạt động.”
Những mối lo ngại này dẫn đến chủ đề lớn tiếp theo mà các chuyên gia đã chỉ ra: nhu cầu xây dựng các chương trình quản trị và tuân thủ xung quanh các hệ thống AI của doanh nghiệp, đồng thời đảm bảo tính bảo mật của chúng. 

Thực hiện bước tiếp theo: Đảm bảo bảo mật dữ liệu và tạo chương trình quản trị

Ngay cả khi loại bỏ AI ra khỏi bức tranh, nhiều tổ chức vẫn có thể gặp khó khăn với các vấn đề như kiểm soát chất lượng, quản trị, tuân thủ và an ninh mạng khi tích hợp các giải pháp phần mềm phức tạp. 
AI tổng hợp những nhu cầu đó. 
“ML truyền thống thường là lĩnh vực của các tiến sĩ hoặc nhà khoa học dữ liệu được đào tạo bài bản, nhưng mọi người đều có thể bắt đầu sử dụng AI tổng hợp chỉ bằng cách đăng ký,” Kojin Oshiba, đồng sáng lập nền tảng bảo mật AI end-to-end trí thông minh mạnh mẽ, nói với PYMNTS, giải thích rằng tình huống này vốn đã tạo ra rủi ro. 
Oshiba nói thêm: “Có một sự khác biệt mà chúng tôi thấy giữa an ninh mạng và bảo mật AI”. “CISO biết các thành phần khác nhau của an ninh mạng, như bảo mật cơ sở dữ liệu, bảo mật mạng, bảo mật email, v.v. và đối với mỗi thành phần, họ có thể có giải pháp. Nhưng với AI, các thành phần của bảo mật AI và những gì cần phải làm cho từng thành phần không được biết đến rộng rãi. Bối cảnh rủi ro và giải pháp cần thiết vẫn chưa rõ ràng.”
Tích hợp AI chỉ là một nửa trận chiến. Mặt khác của vấn đề liên quan đến việc đảm bảo rằng hệ thống AI đang được áp dụng cho một vấn đề kinh doanh thực sự - và kết quả của nó là có thể sử dụng được và khả thi. 
Bronfman của Pecan nói với PYMNTS: “Một mô hình chỉ tốt khi nó giải quyết được vấn đề. “Và để gắn mô hình với vấn đề kinh doanh đòi hỏi sự hiểu biết không chỉ về tính chính xác, mang tính kỹ thuật cao mà còn về tính hiệu quả, mô hình AI hoạt động tốt như thế nào. giải quyết vấn đềvà làm thế nào nó nên được tích hợp vào quy trình kinh doanh, đây là một câu hỏi phức tạp hơn.”
Tuy nhiên, khi những rào cản này được xóa bỏ, các chuyên gia đồng ý rằng mọi thứ bắt đầu trở nên rất, rất thú vị - bởi vì những gì họ thấy sẽ xảy ra trong tương lai là sự xuất hiện của các hệ thống AI có vòng đời riêng và cần sự can thiệp tối thiểu của con người. 

Sự trỗi dậy của hệ thống AI tác nhân 

Heather Wilson, Giám đốc điều hành của Phân tích CLARA, nói với PYMNTS rằng cô ấy nhìn thấy AI tác nhân ứng dụng như sự đổi mới lớn tiếp theo trong không gian. Các hệ thống AI tác nhân này sẽ cung cấp hỗ trợ quyết định và xử lý các công việc thường ngày, cho phép nhân viên tập trung vào các khía cạnh phức tạp hơn trong công việc của họ.
Đây là tầm nhìn tương lai được nhiều người chia sẻ, Bronfman của Pecan dự đoán rằng tương lai của AI nằm ở việc tự động hóa quy trình ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh bằng cách thực hiện các hành động không giám sát. 
Robin trí tuệ nhân tạo'S vón cục cũng dự đoán sự thay đổi từ giao diện dựa trên trò chuyện sang các mô hình AI tác nhân hơn, vượt ra ngoài việc cung cấp câu trả lời cho việc thực hiện các nhiệm vụ.  
Ông nói: “Đó sẽ không phải là thứ bạn hỏi và nhận được câu trả lời, mà là một hệ thống bạn có thể yêu cầu làm mọi việc cho mình. “…Thay vì chỉ soạn thảo email đó, nó có thể soạn thảo email và lấy tệp đính kèm rồi gửi vào hộp thư đi của bạn rồi nhấp vào gửi. Tôi nghĩ rằng sự chuyển đổi từ trò chuyện sang tổng đài viên là một trong những điều thú vị nhất mà chúng ta sẽ thấy trong năm tới.”

Liên kết: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change- Payments-and-commerce/

Nguồn: https://www.pymnts.com

5 xu hướng mà các chuyên gia AI này cho rằng có thể thay đổi hoạt động thanh toán và thương mại PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Dấu thời gian:

Thêm từ Tin tức Fintech