为何平台比模型更重要：在支付领域部署人工智能

人工智能已经应用于支付领域。大型科技公司正在将人工智能嵌入身份验证、个性化、无收银员结账和对话式商务中。

最近,亚马逊将其35%的利润激增归功于其在支付和结账方面的人工智能投资。

金融科技公司也在积极尝试代理人工智能、实时推荐和自动化客户服务。

bunq的人工智能助手"Finn"是欧洲首家人工智能驱动的新银行的一部分,现在可以独立处理高达40%的用户支持问题,同时每天协助处理高达75%的查询。

然而,对于许多一级和二级银行、处理商和成熟的金融科技公司来说,问题不在于是否使用人工智能,而在于如何在不影响规模、安全性或监管合规性的情况下使用人工智能。

阻碍支付领域采用人工智能的因素

大多数金融机构在其人工智能之旅中面临三个基本障碍:缺乏明确的人工智能战略、薄弱的核心技术和数据基础,以及为较慢时代构建的运营模式。

虽然战略和人才很重要,但人工智能计划始终在同一个瓶颈处停滞:高质量数据。支付数据复杂、敏感且具有高度交易性。

您不能简单地将人工智能"添加"到旧平台并期望获得结果。人工智能需要干净、结构化的实时数据。

许多人工智能用例需要能够解释人工智能输出并立即执行操作的系统。

支付中的人工智能是关于在交易发生时采取行动,而不是在事后生成洞察。

只有当系统能够实时响应时,人工智能代理才能提供价值:授权、路由、更新限制、触发客户互动或调整支付流程。

Way4和Way4 DMP:干净数据遇上人工智能就绪的实时核心

这就是OpenWay的Way4发挥决定性作用的地方,Way4是一个受到全球领先银行和金融科技公司信赖的数字支付软件平台。

Way4被设计为实时金融核心,能够共享实时数据并在线执行操作。

基于这一基础,Way4数据管理平台(DMP)使机构能够将人工智能视为API服务,直接嵌入支付流程中。

支付领域人工智能的成功取决于数据的创建位置以及其驱动行动的速度。

Way4的实时支付核心大规模授权和执行交易,在做出决策时生成干净、结构化和富含上下文的数据。

Way4 DMP将这些实时数据转换为人工智能就绪的结构,使机构能够分析行为、快速实验并在实时支付流程内部署人工智能驱动的逻辑,而不是在断开的系统中。

Way4和Way4 DMP共同使组织能够快速安全地从人工智能试点转向生产,实现实时解释和行动,同时保持企业控制。机构可以在三种灵活模式中进行选择:

• 数据即服务 – 用于人工智能用例的实时结构化支付数据
• 模型训练 – 使用Way4数据训练针对业务目标定制的人工智能模型
• 训练和部署代理服务 – 部署直接在支付流程中运行的人工智能代理

人工智能能力从理论转向运营,将智能嵌入支付中,并实现实验、规模化和可衡量的成果。

设计优先考虑云,本质上面向企业

Way4 DMP建立在专为金融科技和数字支付设计的云优先架构之上。

它提供弹性可扩展性、快速部署和持续创新,而不会中断运营。

容器编排、CI/CD管道、基础设施即代码和先进的可观测性工具实现快速迭代、自动化弹性和实时数据管道的高效扩展。

至关重要的是,Way4 DMP不是通用数据平台。它原生了解Way4的数据模型、交易语义和执行逻辑,并与Way4支付核心实时交互。

这种紧密集成允许在同一交易生命周期内捕获、分析和处理数据,支持实时决策、实验和支付流程中的人工智能驱动逻辑。

同时,该架构尊重企业现实。

在主权或监管要求需要时,数据可以保留在本地,将云原生敏捷性与核心支付平台所期望的治理和可靠性相结合。

支付中的人工智能是关于快速实验

人工智能本质上是实验性的。对于银行和处理商来说,挑战在于实现这种实验,同时不会破坏生产系统或产生过高成本。

这就是人工智能赋能平台作为快速创新的技术沙箱变得至关重要的地方。

当实验内置于平台时,人工智能项目变得负担得起、可衡量且可重复。

按使用付费的经济模式进一步允许组织精确计算每个用例的投资回报率,从而增强从试点转向生产的信心。

从人工智能愿景到商业现实

在人工智能时代获胜的机构将把人工智能视为持续能力,而不是一次性项目,将智能直接嵌入支付流程并扩展有效的内容。

通过Way4 DMP,OpenWay帮助银行、金融科技公司和处理商超越孤立的试点。

通过专注的研讨会,团队可以就核心原则达成一致并确定高影响力的用例,然后在真实支付数据上塑造和启动MVP,在整个支付业务中安全地扩展经过验证的人工智能能力。

特色图片:由菲律宾金融科技新闻编辑,基于来自Freepik的aleksandr_samochernyi的图片

文章"为什么平台在部署支付人工智能方面比模型更重要"首次发表于菲律宾金融科技新闻。