Dlaczego platformy są ważniejsze niż modele we wdrażaniu AI do płatności

Sztuczna inteligencja dotarła do płatności. Giganci technologiczni wdrażają AI do uwierzytelniania, personalizacji, kas bezobsługowych i handlu konwersacyjnego.

Niedawno Amazon przypisał 35% wzrost zysków swoim inwestycjom w AI w płatnościach i kasach.

Fintechy również agresywnie eksperymentują z agentywną AI, rekomendacjami w czasie rzeczywistym i zautomatyzowaną obsługą klienta.

Asystent AI bunq „Finn", część pierwszego w Europie neobanku opartego na AI, obecnie samodzielnie obsługuje do 40% pytań użytkowników, jednocześnie pomagając w maksymalnie 75% zapytań dziennie.

Jednak dla wielu banków pierwszej i drugiej kategorii, procesorów i uznanych fintechów pytanie nie brzmi, czy używać AI, ale jak to robić bez uszczerbku dla skalowalności, bezpieczeństwa czy zgodności z przepisami.

Co hamuje adopcję AI w płatnościach

Większość instytucji finansowych napotyka trzy fundamentalne przeszkody na swojej drodze do AI: brak jasnej strategii AI, słaby rdzeń technologiczny i szkielet danych oraz modele operacyjne zbudowane dla wolniejszej ery.

Choć strategia i talenty mają znaczenie, inicjatywy AI konsekwentnie zatrzymują się na tym samym wąskim gardle: wysokiej jakości danych. Dane płatności są złożone, wrażliwe i wysoce transakcyjne.

Nie można po prostu „dodać AI" do starszej platformy i oczekiwać rezultatów. AI wymaga czystych, ustrukturyzowanych danych w czasie rzeczywistym.

Wiele przypadków użycia AI wymaga systemów, które mogą interpretować wyniki AI i natychmiast wykonywać działania.

AI w płatnościach polega na działaniu podczas trwania transakcji, a nie generowaniu spostrzeżeń po fakcie.

Agent AI dostarcza wartość tylko wtedy, gdy system może odpowiedzieć w czasie rzeczywistym: autoryzując, kierując, aktualizując limity, inicjując interakcje z klientami lub dostosowując przepływ płatności.

Way4 i Way4 DMP: czyste dane spotykają gotowy na AI rdzeń w czasie rzeczywistym

Tu właśnie Way4 firmy OpenWay, platforma oprogramowania płatności cyfrowych zaufana przez wiodące banki i fintechy na całym świecie, staje się decydująca.

Way4 został zaprojektowany jako rdzeń finansowy w czasie rzeczywistym, zdolny do udostępniania danych na żywo i wykonywania działań online.

Na tej podstawie Way4 Data Management Platform (DMP) umożliwia instytucjom traktowanie AI jako usługi API, osadzonej bezpośrednio w przepływach płatności.

Sukces AI w płatnościach zależy od tego, gdzie tworzone są dane i jak szybko mogą napędzać działanie.

Rdzeń płatności Way4 w czasie rzeczywistym autoryzuje i wykonuje transakcje na dużą skalę, generując czyste, ustrukturyzowane i bogate w kontekst dane w momencie podejmowania decyzji.

Way4 DMP przekształca te dane w czasie rzeczywistym w struktury gotowe na AI, umożliwiając instytucjom analizę zachowań, szybkie eksperymentowanie i wdrażanie logiki opartej na AI wewnątrz aktywnych przepływów płatności, a nie w odłączonych systemach.

Razem Way4 i Way4 DMP pozwalają organizacjom szybko i bezpiecznie przejść od pilotażowych projektów AI do produkcji, umożliwiając interpretację i działanie w czasie rzeczywistym przy jednoczesnym zachowaniu kontroli korporacyjnej. Instytucje wybierają spośród trzech elastycznych modeli:

• Dane jako usługa – Dane płatności w czasie rzeczywistym, ustrukturyzowane dla przypadków użycia AI
• Szkolenie modeli – Wykorzystanie danych Way4 do trenowania modeli AI dostosowanych do celów biznesowych
• Usługi trenowania i wdrażania agentów – Wdrażanie agentów AI, którzy działają bezpośrednio w procesach płatności

Możliwości AI przechodzą z teoretycznych do operacyjnych, osadzając inteligencję w płatnościach i umożliwiając eksperymentowanie, skalowanie i mierzalne rezultaty.

Chmura na pierwszym miejscu z założenia, korporacyjna z natury

Way4 DMP jest zbudowany na architekturze priorytetowo traktującej chmurę, zaprojektowanej specjalnie dla fintech i płatności cyfrowych.

Zapewnia elastyczną skalowalność, szybkie wdrożenie i ciągłą innowację bez zakłócania operacji.

Orkiestracja kontenerów, rurociągi CI/CD, infrastruktura jako kod i zaawansowane narzędzia obserwowalności umożliwiają szybką iterację, zautomatyzowaną odporność i efektywne skalowanie rurociągów danych w czasie rzeczywistym.

Co istotne, Way4 DMP nie jest generyczną platformą danych. Jest natywnie świadomy modeli danych Way4, semantyki transakcji i logiki wykonania oraz współdziała z rdzeniem płatności Way4 w czasie rzeczywistym.

Ta ścisła integracja pozwala na przechwytywanie, analizowanie i działanie na podstawie danych w ramach tego samego cyklu życia transakcji, wspierając podejmowanie decyzji na żywo, eksperymentowanie i logikę opartą na AI wewnątrz przepływów płatności.

Jednocześnie architektura respektuje korporacyjne realia.

Dane mogą pozostać lokalne tam, gdzie wymagają tego przepisy dotyczące suwerenności lub regulacji, łącząc elastyczność natywną dla chmury z zarządzaniem i niezawodnością oczekiwaną od podstawowej platformy płatności.

AI w płatnościach to eksperymentowanie z prędkością

AI jest z natury eksperymentalna. Dla banków i procesorów wyzwaniem jest umożliwienie tego eksperymentowania bez zakłócania systemów produkcyjnych ani ponoszenia nadmiernych kosztów.

Tu właśnie platformy wzmocnione AI stają się niezbędne jako technologiczne piaskownice dla szybkich innowacji.

Gdy eksperymentowanie jest wbudowane w platformę, projekty AI stają się przystępne cenowo, mierzalne i powtarzalne.

Ekonomia pay-as-you-go dodatkowo pozwala organizacjom precyzyjnie obliczyć ROI każdego przypadku użycia, tworząc pewność do przejścia od pilotażu do produkcji.

Od wizji AI do komercyjnej rzeczywistości

Instytucje, które wygrają w erze AI, będą traktować AI jako ciągłą zdolność, a nie jednorazowy projekt, osadzając inteligencję bezpośrednio w przepływach płatności i skalując to, co działa.

Dzięki Way4 DMP, OpenWay pomaga bankom, fintechom i procesorom wyjść poza izolowane pilotaże.

Poprzez skoncentrowane warsztaty zespoły mogą dostosować się do podstawowych zasad i zidentyfikować przypadki użycia o dużym wpływie, a następnie kształtować i uruchamiać MVP na rzeczywistych danych płatności, bezpiecznie skalując sprawdzone możliwości AI w całym biznesie płatności.

Wyróżniony obraz: Edytowany przez Fintech News Philippines, na podstawie obrazu aleksandr_samochernyi via Freepik

Post Dlaczego platformy mają większe znaczenie niż modele we wdrażaniu AI do płatności pojawił się najpierw na Fintech News Philippines.