世界上充斥着有关人工智能 (AI) 的新闻和文章,支付行业也不例外。 近日,我们获悉万事达卡推出了
识别实时支付诈骗的人工智能工具,
美国银行正在将人工智能应用于商务旅行管理,会议是
充满了关于人工智能未来的讨论.
一年前,财经媒体对 NFT 和 Web3 也有过类似的狂热,
但人工智能已经让一切不再顺风顺水。 许多人在这里得出了一个简单且可能并非完全错误的解释:在缺乏重大结构性变革来改善金融(甚至更广泛的经济)的情况下,公司正在追赶时尚,而不是进行长期思考。 这并不完全错误,也不完全正确。 一如既往,我们需要对银行业人工智能的现象有一个细致入微的看法,考虑到其潜力,同时驳斥“炒作”。
什么是AI?
什么构成智力的问题远远超出了我在这里探索的范围 - 并且可能是最重要的哲学问题之一。 我们可以将人工智能快速定义为任何类似于人类思维的东西——因此,对贷款申请人的限额做出决定的系统可以被定义为人工智能。 他们所做的事情曾经是由人类做的,他们有一份清单,并且通常凭自己的直觉来判断申请人是否是“合适”的人。
这种人工智能在功能上是一个流程图——如果申请人的信用评分高于某个阈值,则转到问题三,如果低于某个阈值,则转到问题三。 这些流程图可能非常复杂,但它们仍然是可以用笔和纸完成的事情的复制品。 然而,最近的人工智能浪潮却做了一些不同的事情。 机器学习 (ML) 允许这些类似流程图的系统进行自我调整,以更好地优化以实现某些结果。 例如,贷款公司的机器学习系统可能会查看不同信用评分客户的还款率数据,发现评分为 600 的客户与评分为 700 的客户一样有能力偿还贷款,因此没有必要向他们收取更高的利率。 更宽松的条款将吸引更多客户,提高企业的盈利能力。 这可能是人类可以做到的事情,但他们做起来要慢得多。 当然,并不是所有的机器学习系统都是一样的,并且可能存在计算机无法考虑的复杂性,因此很少有公司会让他们的人工智能系统自由发挥,以做出他们认为正确的任何改变,但他们非常适合做小对系统进行调整,从而带来几个百分点的额外利润。 从本质上讲,人工智能和机器学习的好坏取决于其背后的人类,但它确实需要人类承担很多繁重的工作。
支付中的人工智能
在支付领域,机器学习也有类似的应用。 研究表明
截至 55 年 2022 月,2023% 的企业仍欠 XNUMX 年的发票。 造成这种情况的原因有很多,尤其是生活成本和电价的上涨,但围绕支付的大量繁文缛节也是一个主要问题。
英国的 B2B 支付速度是欧洲最快的,而且速度还在加快,但仍处于平均水平
从发票到付款 23 天。 与 B2C 支付相比,B2C 支付通常会立即从一个账户转移到另一个账户,或者从一个客户转移到另一个企业。 “第一天”BXNUMXB 支付是圣杯,但出于法律和合规原因,它并不总是一个选择——人工智能可以识别何时 is 一个选项,因此可以提供即时付款。
任何付款的起点都必须确保付款人或被付款人是他们所说的人,并通过 KYC 和 AML 检查。 由于需要检查的文件数量巨大,整个过程非常耗时且繁重。 幸运的是,人工智能和机器学习工具不介意筛选大量纸张或数字扫描文档。 通过自然语言处理,人工智能和机器学习可以快速读取文档,验证它们是伪造的还是真实的,并将它们与其他来源交叉引用以确定真实性。
通过更快、更高效的入职流程,客户可以在短短几分钟内开设账户,立即开始交易,并且机构可以从完全遵守 AML 和 KYC 法规的知识中受益。
在更复杂的支付情况下,人工智能可以识别捷径并节省效率,或者自动执行更平凡的任务。 人工智能处理海量数据集并实时比较多个变量的能力改变了游戏规则。 它可以促进直通式支付处理,提供更准确的决策以及支付交易的智能路由和分配,以改善授权和结算。 例如,人工智能可以帮助支付提供商决定特定交易是否需要经过双因素身份验证。
人工智能驱动的付款对账可以自动将收到的付款与未清发票进行匹配,减少人工干预的需要并加快对账时间。 这有望导致一些
英国企业逾期付款达 50 亿英镑或以上 正在减少。
人工智能在支付领域的下一步发展是什么?
您现在会注意到,我们正在用现在时谈论支付和金融中的人工智能系统。 这是因为他们已经在更大的金融行业存在多年——有时甚至数十年。 今天提到人工智能时,通常指的是该领域的新创新,即大型语言模型(通常称为 ChatGPT,尽管这是该领域的众多公司之一。)
您可能会意识到这些已经在使用的系统的功能:用户可以给人工智能一个提示(“在企业对企业支付中写三篇关于人工智能的社交媒体帖子”)或提出一个问题(“人工智能如何可能会影响 B2B 支付行业吗?”),大型语言模型将返回一个通常非常令人信服的答案。 它通过输入数百万条数据(文章、书籍、社交媒体帖子等)并在术语之间建立复杂的连接网络来实现这一点,以至于它可以重现看起来像以前看过的文章的内容人工智能在支付方面的表现是这样的。 因为它本身不是“思考”,也不能进行研究,所以这些法学硕士很容易“幻觉’他们给出了一个看起来似乎有道理的答案,但稍加审视就会崩溃。
尽管大家都在谈论法学硕士和支付,但很难看出这些系统提供了哪些尚未通过机器学习提供的功能。 与支付便利化、跨境支付和欺诈相比,需要生成大量令人信服(但并非完全令人信服)的文本并不是支付行业的痛点之一。 这些技术可能会带来机器学习的进步,使现有系统能够更好地解析支付公司在日常活动中生成的海量数据集。
一如既往,支付行业需要对人工智能背后的技术以及真正能推动他们发展的技术有一个现实的看法。 支付领域需要解决的具体痛点多种多样,而且总是在不断变化,但我们已经看到人工智能如何改善支付公司的成果。
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- Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/24673/can-ai-really-change-the-payments-industry?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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