決済におけるAI導入で、モデルよりもプラットフォームが重要な理由

人工知能が決済分野に到来しました。大手テック企業は、認証、パーソナライゼーション、レジレス決済、会話型コマースにAIを組み込んでいます。

最近、Amazonは決済とチェックアウトへのAI投資により35%の利益急増を達成しました。

フィンテック企業も、エージェント型AI、リアルタイムレコメンデーション、自動カスタマーサービスを積極的に実験しています。

欧州初のAI駆動ネオバンクの一部であるbunqのAIアシスタント「Finn」は、現在、ユーザーサポートの質問の最大40%を独立して処理し、毎日最大75%の問い合わせをサポートしています。

しかし、多くのティア1およびティア2銀行、プロセッサー、確立されたフィンテック企業にとって、問題はAIを使用するかどうかではなく、規模、セキュリティ、規制遵守を損なうことなくどのように使用するかです。

決済におけるAI採用を妨げるもの

ほとんどの金融機関は、AIへの道のりで3つの基本的な障害に直面しています。明確なAI戦略の欠如、弱いコアテクノロジーとデータバックボーン、そして古い時代のために構築された運用モデルです。

戦略と人材は重要ですが、AIイニシアチブは常に同じボトルネックで停滞します。それは高品質なデータです。決済データは複雑で機密性が高く、非常にトランザクション志向です。

レガシープラットフォームに単純に「AIを追加」して結果を期待することはできません。AIには、クリーンで構造化されたリアルタイムデータが必要です。

多くのAIユースケースでは、AI出力を解釈し、即座にアクションを実行できるシステムが必要です。

決済におけるAIは、トランザクションが発生している間に行動することであり、事後に洞察を生成することではありません。

AIエージェントは、システムがリアルタイムで応答できる場合にのみ価値を提供します。承認、ルーティング、限度額の更新、顧客インタラクションのトリガー、または支払いフローの適応などです。

Way4とWay4 DMP:クリーンなデータがAI対応のリアルタイムコアと出会う

ここで、世界中の大手銀行やフィンテック企業に信頼されているデジタル決済ソフトウェアプラットフォームであるOpenWayのWay4が決定的になります。

Way4は、ライブデータを共有し、オンラインでアクションを実行できるリアルタイム金融コアとして設計されました。

この基盤により、Way4 Data Management Platform(DMP)は、機関がAIをAPIサービスとして扱い、支払いフローに直接組み込むことを可能にします。

決済における成功したAIは、データがどこで作成され、どれだけ迅速にアクションを駆動できるかに依存します。

Way4のリアルタイム決済コアは、大規模にトランザクションを承認および実行し、意思決定時にクリーンで構造化されたコンテキストリッチなデータを生成します。

Way4 DMPは、このリアルタイムデータをAI対応構造に変換し、機関が行動を分析し、迅速に実験し、分断されたシステムではなく、ライブ決済フロー内にAI 駆動ロジックを展開できるようにします。

Way4とWay4 DMPを組み合わせることで、組織はAIパイロットから本番環境へと迅速かつ安全に移行でき、エンタープライズ制御を維持しながらリアルタイムの解釈とアクションを可能にします。機関は3つの柔軟なモデルから選択できます。

• Data as a Service – AIユースケース向けのリアルタイムで構造化された支払いデータ
• Model Training – ビジネス目標に合わせたAIモデルのトレーニングにWay4データを使用
• Train-and-Deploy Agent Services – 支払いプロセス内で直接動作するAIエージェントの展開

AI機能は理論から実用に移行し、インテリジェンスを支払いに組み込み、実験、規模、測定可能な結果を可能にします。

設計上クラウドファースト、本質的にエンタープライズ

Way4 DMPは、フィンテックとデジタル決済専用に設計されたクラウドファーストアーキテクチャ上に構築されています。

運用を中断することなく、弾力的なスケーラビリティ、迅速な展開、継続的なイノベーションを提供します。

コンテナオーケストレーション、CI/CDパイプライン、infrastructure-as-code、高度な可観測性ツールにより、高速な反復、自動化された回復力、リアルタイムデータパイプラインの効率的なスケーリングが可能になります。

重要なことに、Way4 DMPは汎用的なデータプラットフォームではありません。Way4のデータモデル、トランザクションセマンティクス、実行ロジックをネイティブに認識し、Way4決済コアとリアルタイムで相互作用します。

この緊密な統合により、同じトランザクションライフサイクル内でデータをキャプチャ、分析、および処理でき、ライブ意思決定、実験、支払いフロー内のAI 駆動ロジックをサポートします。

同時に、アーキテクチャはエンタープライズの現実を尊重します。

主権または規制要件が必要な場合、データはローカルに保持でき、クラウドネイティブの機敏性と、コア決済プラットフォームに期待されるガバナンスと信頼性を組み合わせます。

決済におけるAIは高速での実験に関するものです

AIは本質的に実験的です。銀行やプロセッサーにとって、課題は本番システムを混乱させたり、過度のコストを発生させたりすることなく、この実験を可能にすることです。

ここで、AI強化プラットフォームが迅速なイノベーションのための技術的サンドボックスとして不可欠になります。

実験がプラットフォームに組み込まれている場合、AIプロジェクトは手頃な価格で測定可能かつ反復可能になります。

従量課金制経済により、組織は各ユースケースの投資収益率を正確に計算でき、パイロットから本番環境への移行に自信を持つことができます。

AIビジョンから商業的現実へ

AI時代に勝つ機関は、AIを一度限りのプロジェクトではなく継続的な能力として扱い、インテリジェンスを決済フローに直接組み込み、機能するものをスケーリングします。

Way4 DMPにより、OpenWayは銀行、フィンテック企業、プロセッサーが孤立したパイロットを超えて前進するのを支援します。

集中的なワークショップを通じて、チームはコア原則に合意し、影響力の高いユースケースを特定し、実際の支払いデータでMVPを形成および開始し、実証済みのAI機能を決済ビジネス全体で安全にスケーリングできます。

注目の画像:Fintech News Philippinesが編集、aleksandr_samochernyi via Freepikの画像に基づく

記事「決済にAIを展開する際にモデルよりもプラットフォームが重要な理由」は、Fintech News Philippinesに最初に掲載されました。