继续支付：BNPL、GenAI 和 PayTech 嵌入式金融的未来

在经济持续不确定的情况下，消费者正在利用财务管理、投资和储蓄方面的大量新兴技术。我们正在迅速迈向无现金社会，卡支付和数字钱包已成为常态。

我们正处于金融科技革命时期的边缘，在嵌入式金融解决方案的推动下，这些解决方案将金融服务整合到专为满足消费者的银行和支付需求而定制的非金融产品中。与传统提供商相比，消费者也逐渐接受品牌提供的金融服务，研究表明，近 25% 的英国消费者拥有品牌附属信用卡，其中 54% 的消费者对品牌的认同度高于对银行的认同度。 

新兴技术为零售环境中更灵活的短期信贷选择（例如先买后付（BNPL））打开了大门。随着消费者越来越习惯自动化数字支付系统，对无缝、集成且摩擦最小的支付体验的需求将会不断增加。 BNPL 期权为消费者提供了更大程度的灵活性。一些 BNPL 提供商可能会进行软信用检查或根本不进行信用检查，从而在结账时立即获得信用。这种获得信贷的方式有助于弥合生活成本危机不断上升和通胀高企的情况下的缺口。 

最近的一项研究显示，38% 的英国消费者在过去一年中使用 BNPL 服务来管理财务，在 61 岁至 26 岁的个人中，这一数字上升至 34%。 BNPL 不收取利息，并且为预算管理提供了更高的灵活性，因此吸引了个人。此外，消费者提到 BNPL 是获得信贷的一个有价值的选择，特别是在传统信用卡申请获得批准方面面临挑战时。 

到 2025 年，欧洲 BNPL 市场预计将达到 300 亿欧元，约占该地区电子商务市场的 11%。随着消费者对 BNPL 的采用率上升，支付行业将发生向短期信贷的显着结构和文化转型，随着消费者寻求更好地管理财务，支付行业将摆脱以前的耻辱。 BNPL 不再是信用卡的竞争对手或“信用卡杀手”，而是成为有眼光的消费者培养信用并获得补充性、适应性更强的信用服务的宝贵工具。 

与新信贷渠道迅速崛起相关的另一个挑战是欺诈。然而，GenAI 的进步可能会有所帮助。传统上，信用承保过程依赖于历史财务行为和与个人相关的预定信用评分。人工智能模型可以分析超出传统信用评分范围的广泛数据集。定期付款、就业历史和其他行为模式等因素都会受到仔细审查，从而可以更深入地了解否则可能会被忽视的人类行为。人工智能有可能比以前更广泛地获得无风险信贷。 

人工智能还可以催生突破性的信用解决方案，例如“预测信用卡”，它利用以前的消费者行为来定制信用额度和奖励。自动化和复杂的数据分析提供了改变信用申请程序的潜力，超越传统的信用评分方法，涵盖更广泛的消费者数据。 

金融的未来在于创新、消费者偏好和技术进步的交汇。支付提供商必须优先考虑满足客户和卖家的财务目标，而商家需要具备必要的技能和知识，以利用向非现金支付的过渡。这包括采用 BNPL 等新兴实践、利用人工智能的发展以及扩大嵌入式金融的使用。

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