چرا پلتفرم‌ها در پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای پرداخت‌ها اهمیت بیشتری از مدل‌ها دارند

هوش مصنوعی به پرداخت‌ها رسیده است. بازیگران بزرگ فناوری در حال جاسازی هوش مصنوعی در احراز هویت، شخصی‌سازی، تسویه حساب بدون صندوقدار و تجارت مکالمه‌ای هستند.

اخیراً، آمازون افزایش 35% سود خود را به سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی در پرداخت‌ها و تسویه حساب نسبت داد.

فین‌تک‌ها نیز به طور تهاجمی با هوش مصنوعی عاملی، توصیه‌های بلادرنگ و خدمات خودکار مشتری آزمایش می‌کنند.

دستیار هوش مصنوعی bunq به نام "Finn"، بخشی از اولین نئوبانک مبتنی بر هوش مصنوعی اروپا، اکنون تا 40% از سوالات پشتیبانی کاربران را به طور مستقل مدیریت می‌کند در حالی که روزانه به 75% از درخواست‌ها کمک می‌کند.

با این حال برای بسیاری از بانک‌های تیر 1 و تیر 2، پردازشگرها و فین‌تک‌های تثبیت شده، سوال این نیست که آیا از هوش مصنوعی استفاده کنند، بلکه این است که چگونه این کار را بدون به خطر انداختن مقیاس‌پذیری، امنیت یا انطباق با مقررات انجام دهند.

چه چیزی مانع پذیرش هوش مصنوعی در پرداخت‌ها می‌شود

بیشتر موسسات مالی با سه مانع اساسی در مسیر هوش مصنوعی خود روبرو هستند: فقدان استراتژی واضح هوش مصنوعی، فناوری هسته ضعیف و ستون فقرات داده‌ای، و مدل‌های عملیاتی ساخته شده برای یک دوران کندتر.

در حالی که استراتژی و استعداد مهم هستند، ابتکارات هوش مصنوعی به طور مداوم در همان گلوگاه متوقف می‌شوند: داده‌های با کیفیت بالا. داده‌های پرداخت پیچیده، حساس و بسیار تراکنشی هستند.

شما نمی‌توانید به سادگی "هوش مصنوعی را اضافه کنید" به یک پلتفرم قدیمی و انتظار نتیجه داشته باشید. هوش مصنوعی به داده‌های تمیز، ساختاریافته و بلادرنگ نیاز دارد.

بسیاری از موارد استفاده هوش مصنوعی به سیستم‌هایی نیاز دارند که بتوانند خروجی‌های هوش مصنوعی را تفسیر کرده و اقدامات را فوراً اجرا کنند.

هوش مصنوعی در پرداخت‌ها درباره عمل کردن در حین وقوع یک تراکنش است، نه تولید بینش پس از وقوع.

یک AI Agent تنها زمانی ارزش ارائه می‌دهد که سیستم بتواند در زمان واقعی پاسخ دهد: مجوزدهی، مسیریابی، به‌روزرسانی محدودیت‌ها، فعال کردن تعاملات مشتری، یا تطبیق جریان پرداخت.

Way4 و Way4 DMP: داده‌های تمیز با هسته بلادرنگ آماده هوش مصنوعی

این جایی است که Way4 OpenWay، یک پلتفرم نرم‌افزار پرداخت دیجیتال مورد اعتماد بانک‌ها و فین‌تک‌های پیشرو در سراسر جهان، تعیین‌کننده می‌شود.

Way4 به عنوان یک هسته مالی بلادرنگ طراحی شده است، قادر به اشتراک‌گذاری داده‌های زنده و اجرای اقدامات آنلاین.

با این پایه، Way4 Data Management Platform (DMP) موسسات را قادر می‌سازد تا هوش مصنوعی را به عنوان یک خدمت API در نظر بگیرند، که مستقیماً در جریان‌های پرداخت جاسازی شده است.

هوش مصنوعی موفق در پرداخت‌ها به جایی که داده‌ها ایجاد می‌شوند و سرعت آن در هدایت اقدام بستگی دارد.

هسته پرداخت‌های بلادرنگ Way4 تراکنش‌ها را در مقیاس مجاز و اجرا می‌کند، و هنگام تصمیم‌گیری، داده‌های تمیز، ساختاریافته و غنی از زمینه تولید می‌کند.

Way4 DMP این داده‌های بلادرنگ را به ساختارهای آماده هوش مصنوعی تبدیل می‌کند، و موسسات را قادر می‌سازد تا رفتار را تجزیه و تحلیل کنند، به سرعت آزمایش کنند، و منطق مبتنی بر هوش مصنوعی را در داخل جریان‌های پرداخت زنده مستقر کنند، نه در سیستم‌های قطع شده.

با هم، Way4 و Way4 DMP به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا از پایلوت‌های هوش مصنوعی به تولید به سرعت و با ایمنی حرکت کنند، و تفسیر و اقدام بلادرنگ را فعال کنند در حالی که کنترل سازمانی را حفظ می‌کنند. موسسات بین سه مدل انعطاف‌پذیر انتخاب می‌کنند:

• داده به عنوان سرویس – داده‌های پرداخت ساختاریافته بلادرنگ برای موارد استفاده هوش مصنوعی
• آموزش مدل – استفاده از داده‌های Way4 برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی متناسب با اهداف تجاری
• خدمات آموزش و استقرار Agent – استقرار AI Agent که مستقیماً در فرآیندهای پرداخت عمل می‌کنند

قابلیت‌های هوش مصنوعی از نظری به عملیاتی تغییر می‌کنند، هوشمندی را در پرداخت‌ها جاسازی می‌کنند و آزمایش، مقیاس‌پذیری و نتایج قابل اندازه‌گیری را فعال می‌کنند.

رایانش ابری اول با طراحی، سازمانی با ماهیت

Way4 DMP بر اساس یک معماری رایانش ابری اول ساخته شده است که به طور خاص برای فین‌تک و پرداخت‌های دیجیتال طراحی شده است.

مقیاس‌پذیری کشسان، استقرار سریع و نوآوری مداوم را بدون اختلال در عملیات ارائه می‌دهد.

هماهنگ‌سازی کانتینر، خطوط لوله CI/CD، زیرساخت به عنوان کد، و ابزارهای مشاهده پیشرفته تکرار سریع، انعطاف‌پذیری خودکار و مقیاس‌بندی کارآمد خطوط لوله داده بلادرنگ را امکان‌پذیر می‌کنند.

مهم‌تر اینکه، Way4 DMP یک پلتفرم داده عمومی نیست. به طور بومی از مدل‌های داده Way4، معناشناسی تراکنش و منطق اجرا آگاه است، و با هسته پرداخت‌های Way4 در زمان واقعی تعامل دارد.

این یکپارچگی محکم اجازه می‌دهد تا داده‌ها در همان چرخه عمر تراکنش ضبط، تجزیه و تحلیل و عمل شوند، و تصمیم‌گیری زنده، آزمایش و منطق مبتنی بر هوش مصنوعی را در داخل جریان‌های پرداخت پشتیبانی کنند.

در عین حال، معماری به واقعیت‌های سازمانی احترام می‌گذارد.

داده‌ها می‌توانند در جایی که حاکمیت یا الزامات نظارتی آن را می‌طلبند محلی بمانند، و چابکی بومی ابری را با حاکمیت و قابلیت اطمینان مورد انتظار یک پلتفرم پرداخت هسته ترکیب کنند.

هوش مصنوعی در پرداخت‌ها درباره آزمایش با سرعت است

هوش مصنوعی ذاتاً آزمایشی است. برای بانک‌ها و پردازشگرها، چالش فعال کردن این آزمایش بدون اختلال در سیستم‌های تولید یا تحمل هزینه‌های بیش از حد است.

این جایی است که پلتفرم‌های توانمند شده با هوش مصنوعی به عنوان جعبه‌های شنی فناورانه برای نوآوری سریع ضروری می‌شوند.

وقتی آزمایش در پلتفرم ساخته شود، پروژه‌های هوش مصنوعی مقرون به صرفه، قابل اندازه‌گیری و قابل تکرار می‌شوند.

اقتصاد پرداخت بر اساس استفاده علاوه بر این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا نرخ بازگشت سرمایه هر مورد استفاده را دقیقاً محاسبه کنند، و اعتماد برای حرکت از پایلوت به تولید ایجاد می‌کند.

از چشم‌انداز هوش مصنوعی به واقعیت تجاری

موسساتی که در دوران هوش مصنوعی برنده می‌شوند، هوش مصنوعی را به عنوان یک قابلیت مداوم در نظر خواهند گرفت، نه یک پروژه یک‌بار مصرف، هوشمندی را مستقیماً در جریان‌های پرداخت جاسازی می‌کنند و آنچه را که کار می‌کند مقیاس می‌دهند.

با Way4 DMP، OpenWay به بانک‌ها، فین‌تک‌ها و پردازشگرها کمک می‌کند تا فراتر از پایلوت‌های جداگانه حرکت کنند.

از طریق یک کارگاه متمرکز، تیم‌ها می‌توانند بر اصول اصلی هماهنگ شوند و موارد استفاده با تاثیر بالا را شناسایی کنند، سپس یک MVP را بر روی داده‌های پرداخت واقعی شکل داده و راه‌اندازی کنند، و قابلیت‌های اثبات شده هوش مصنوعی را به طور ایمن در سراسر کسب و کار پرداخت مقیاس دهند.

تصویر ویژه: ویرایش شده توسط Fintech News Philippines، بر اساس تصویر توسط aleksandr_samochernyi از طریق Freepik

پست چرا پلتفرم‌ها بیشتر از مدل‌ها در استقرار هوش مصنوعی برای پرداخت‌ها اهمیت دارند ابتدا در Fintech News Philippines ظاهر شد.