為何在支付領域部署AI時，平台比模型更重要

人工智慧已經進入支付領域。大型科技公司正將AI嵌入身份驗證、個人化、無收銀員結帳和對話式商務中。

最近,Amazon將其35%的利潤激增歸功於在支付和結帳方面的AI投資。

金融科技公司也在積極試驗代理AI、即時推薦和自動化客戶服務。

歐洲首家AI驅動的數位銀行bunq的AI助理「Finn」,現在能獨立處理高達40%的用戶支援問題,同時每天協助處理高達75%的查詢。

然而,對於許多第一級和第二級銀行、處理商和成熟的金融科技公司來說,問題不在於是否使用AI,而在於如何在不影響規模、安全性或監管合規性的情況下使用AI。

阻礙支付領域採用AI的因素

大多數金融機構在AI之旅中面臨三個基本障礙:缺乏明確的AI策略、薄弱的核心技術和數據骨幹,以及為較慢時代建立的營運模式。

雖然策略和人才很重要,但AI計劃始終停滯在同一個瓶頸:高品質數據。支付數據複雜、敏感且高度交易性。

你不能簡單地將「AI」添加到舊有平台並期待結果。AI需要乾淨、結構化的即時數據。

許多AI使用案例需要能夠解釋AI輸出並立即執行操作的系統。

支付中的AI是關於在交易發生時採取行動,而不是在事後生成洞察。

AI代理只有在系統能夠即時響應時才能提供價值:授權、路由、更新限額、觸發客戶互動或調整支付流程。

Way4和Way4 DMP:乾淨數據滿足AI就緒的即時核心

這就是OpenWay的Way4發揮決定性作用的地方,Way4是一個受全球領先銀行和金融科技公司信賴的數位支付軟體平台。

Way4被設計為即時金融核心,能夠共享即時數據並在線上執行操作。

基於此基礎,Way4數據管理平台(DMP)使機構能夠將AI視為API服務,直接嵌入支付流程中。

支付中成功的AI取決於數據創建的位置以及它能多快驅動行動。

Way4的即時支付核心大規模授權和執行交易,在做出決策時生成乾淨、結構化和富含上下文的數據。

Way4 DMP將這些即時數據轉換為AI就緒的結構,使機構能夠分析行為、快速試驗,並在即時支付流程中部署AI驅動的邏輯,而不是在斷開的系統中。

Way4和Way4 DMP結合使用,讓組織能夠快速安全地從AI試點轉向生產,實現即時解讀和行動,同時維持企業控制。機構可以在三種靈活模式中選擇:

• 數據即服務 – 用於AI使用案例的即時結構化支付數據
• 模型訓練 – 使用Way4數據訓練針對業務目標量身定制的AI模型
• 訓練和部署代理服務 – 部署直接在支付流程中運作的AI代理

AI能力從理論轉向營運,將智慧嵌入支付中,實現試驗、規模化和可衡量的成果。

設計優先採用雲端,本質上為企業級

Way4 DMP建立在專為金融科技和數位支付設計的雲端優先架構上。

它提供彈性可擴展性、快速部署和持續創新,而不會中斷營運。

容器編排、CI/CD管道、基礎設施即程式碼和先進的可觀察性工具實現快速迭代、自動化韌性和即時數據管道的高效擴展。

至關重要的是,Way4 DMP不是通用數據平台。它原生感知Way4的數據模型、交易語義和執行邏輯,並與Way4支付核心即時互動。

這種緊密整合允許在同一交易生命週期內捕獲、分析和處理數據,支援即時決策、試驗和支付流程中的AI驅動邏輯。

同時,該架構尊重企業現實。

在主權或監管要求需要的情況下,數據可以保持在本地,將雲端原生敏捷性與核心支付平台所期望的治理和可靠性相結合。

支付中的AI關乎高速試驗

AI本質上是試驗性的。對於銀行和處理商來說,挑戰在於在不中斷生產系統或產生過高成本的情況下實現這種試驗。

這就是AI賦能平台作為快速創新的技術沙盒變得至關重要的地方。

當試驗內建於平台中時,AI專案變得負擔得起、可衡量且可重複。

按使用付費的經濟模式進一步允許組織精確計算每個使用案例的投資回報率,為從試點轉向生產創造信心。

從AI願景到商業現實

在AI時代獲勝的機構將把AI視為持續的能力,而不是一次性專案,將智慧直接嵌入支付流程並擴展有效的方案。

透過Way4 DMP,OpenWay幫助銀行、金融科技公司和處理商超越孤立的試點。

透過專注的研討會,團隊可以就核心原則達成一致並識別高影響力的使用案例,然後在真實支付數據上塑造和啟動MVP,在支付業務中安全地擴展經過驗證的AI能力。

精選圖片:由Fintech News Philippines編輯,基於aleksandr_samochernyi透過Freepik提供的圖片

文章《為什麼在部署支付AI時平台比模型更重要》首次發表於Fintech News Philippines。