نقش حیاتی هوش مصنوعی در فناوری پرداخت

هوش مصنوعی در عصر مدرن فناوری اصطلاحی است که به علت حالت ابری داشتن در همه جا حضور دارد. برای صنعت فناوری پرداخت‌ها این واژه، تکنولوژی تحلیلی پیشرفته را توصیف می‌کند که دارای پتانسیل غیرمعمولی برای بهبود اکوسیستم پرداخت‌ برای بانک‌ها، پردازشگرهای پرداخت‌، تاجران و مصرف کنندگان است. هیچ صنعتی تاثیر هوش مصنوعی را بیش از صنعت پرداخت‌ درک نکرده است. شرکت های فن‌آوری پرداخت بیش‌ترین احتمال را برای برآورد همه بخش‌های بانکی با استفاده از فن‌آوری‌های هوش مصنوعی در عملیات خود داشته اند.

پتانسیل رشد در این بخش - از شرکت های پرداخت و شرکت‌های فن‌آوری تا بانک‌ها، خرده فروشان و غیره- سرسام‌آور است. بازار هوش مصنوعی در سراسر جهان برای رسیدن به رشد سالانه تنظیم شده‌است و در سال جاری از ۱۵۰ درصد تجاوز خواهد کرد و به رشد خود ادامه خواهد داد. با پیش‌بینی‌های انجام شده ۱۲۷ درصد تا سال ۲۰۲۵ رشد خواهد کرد. با چنین انتظارات بالایی از فن‌آوری در پرداخت و هزاران صنعت دیگر، هوش مصنوعی واقعا برای مصرف کنندگان و تجار چه معنایی خواهد داشت؟ شرکت های فناوری پرداخت و موسسات مالی انتظار دارند چه نوع مشکلاتی با استفاده از هوش مصنوعی و سایر موارد مشابه تکنولوژی حل شوند؟

مبارزه با کلاهبرداری:

تلاش دائمی صنعت پرداخت حمایت کردن و ایمن کردن اکوسیستم از مجرمانی که قصد آسیب مالی از طریق دزدی و تقلب دارند می باشد. هیچ صنعتی به اندازه شرکت های پرداخت متعهد به مبارزه با این مشکلات نیستند. آن‌ها بیشتر در ردیابی تقلب های پیشرفته و کشف تکنولوژی‌های پیش‌گیری در سال‌های آتی سرمایه‌گذاری خواهند کرد.

به هر حال، اگر آن ها قربانی کلاهبرداری از طریق پرداخت‌های الکترونیکی‌شان شوند، مشتریان هرگز مسئول نیستند. بنابراین این صنعت باید در زمینه مبارزه با تقلب برای کاهش خسارات هوشیار باشند.

به همان اندازه که تجربه خرده‌فروشی ما به سمت تجارت الکترونیک حرکت می‌کند (محیط‌هایی که کارت فیزیکی الزامی ندارد) تقلب نیز پیچیده‌تر می‌شود. گرایش در میان کلاه بردارها روشن است؛ به علت نبود کارت های فیزیکی کلاهبرداری در سال های ۲۰۱۵ تا ۲۰۱۸ بیش از ۴۱ درصد افزایش داشته است و از ۲۷ درصد در سال ۲۰۱۵ به ۷۶ درصد در سال ۲۰۱۸ رسیده است. در مقابل، تقلب های با وجود کارت در سال ۲۰۱۸ فقط ۱۹ درصد بوده است که نسبت به سال ۲۰۱۵ ،  ۷۰ درصد کاهش داشته‌است.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال تبدیل شدن به یک ابزار ارزشمند برای شرکت های پرداخت و موسسات مالی برای کاهش تقلب در همه محیط ها، به ویژه در تامین امنیت معاملات الکترونیکی هستند.

از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌های پرداخت می‌توانند داده های بیشتری  را از طریق روش های نوین و خلاقانه برای شناسایی فعالیت‌های جعلی تجزیه و تحلیل کنند.هر تراکنش مشتری شامل بسیاری از داده‌ها است و با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند به سرعت و با کارایی در بین این داده‌ها با مجموعه ای از استاندارد ها مانند عواملی از قبیل زمان، سرعت و مقدار آن جستجو کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با در نظر گرفتن یک شبکه جامع از فاکتورهای رگرسیون لجستیک وزن های داینامیک جدید در هر داده به هنگام بررسی تراکنش ها ایجاد کند.

مهم‌تر از همه اینکه، سیستم‌ها می‌توانند از هر تراکنش یاد بگیرند، به طور مداوم در حال بهبود و تاثیر بیشتر باشند و به چیزی منحصر به فرد برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تبدیل شوند. به طور خلاصه، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های پرداخت اجازه ‌دهد تا داده‌های تراکنش را به روش های جدید و کارآمدتر نگاه کنند، میزان رشد تراکنش های قانونی موفق را افزایش ‌دهند، در حالی که تعداد افراد غیر قانونی که آن را انجام می دهند کاهش ‌دهند.

با توجه به اینکه تقلب به علت نبود کارت فیزیکی در حال حاضر یک تهدید جدی است، پیش‌گیری از تقلب های پیچیده و فناوری های تشخیص تقلب که با هوش مصنوعی تامین شود، یک منطقه رو به رشد برای سرمایه‌گذاری شرکت های پرداخت می باشد. هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های پرداخت کمک کند تا تاجران مجموعه ای از استاندارد ها که به طور مداوم سازگار شوند، مربوط به زمان واقعی باشند و با کلاهبرداری ها مقابله می کند ایجاد کنند. این نه تنها یک اکوسیستم امن‌تر ایجاد می‌کند، بلکه به شرکت‌های پرداخت کمک می‌کند خودشان را در برابر ضرر و زیان ناشی از تاجران تقلبی  که با روش های دستی غیر ممکن بود حفاظت کنند.از طرف دیگر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌تواند ابزار بسیار مفیدی برای مبارزه با تقلب باشد و بر پرداخت های حرفه ای تمرکز داشته باشد. از همه مهم‌تر، راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای تقلب در بک-اند هستند، بنابراین تجربه پرداخت برای مشتریان صنعت پرداخت (مشتریان و تاجران) بدون معطلی، راحت و امن‌تر خواهد بود. از همه مهم‌تر، راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای تقلب در بک-اند هستند، بنابراین تجربه پرداخت برای مشتریان صنعت پرداخت (مشتریان و تاجران) بدون معطلی، راحت و امن‌تر خواهد بود.

خدمات مشتری بهتر و ارزان‌تر  

شاید یکی از بزرگ‌ترین زمینه‌هایی که هوش مصنوعی قادر به بهبود آن است، تجربه مشتری برای شرکت‌ها و موسسات مالی است. chatbot  که  برنامه های هوش مصنوعی هستند که از پردازش زبان طبیعی برای انجام یک مکالمه استفاده می‌کنند، برای مواجهه با مشتری کاربرد دارند. این برنامه‌ها دارای پتانسیل ایجاد اختلال در بسیاری از صنایع خدمات با ارائه خدمات سفارشی و شخصی به طور خودکار و با میزان مقیاس پذیر هستند.

حضور برنامه‌های chatbot  زمانی که به خدمات مشتری و قدرت تشخیص اختلافات  اضافه می شوند، باعث صرفه‌جویی میلیاردها دلار در بانک‌ها برای هزینه های عملیاتی و صدها میلیون ساعت نیروی کار می شود. برای شرکت های فناوری پرداخت و موسسات مالی، هوش مصنوعی به سرعت به یک ابزار ارزشمند برای حل و فصل شارژبک ها تبدیل شده است و به مشتریان و تاجران به شیوهای بسیار مقرون‌ به‌ صرفه کمک می کند.

مرتبط بخوانید: ترفند هایی برای استارت آپ های حوزه فین تک

دگرگونی دیجیتالی 

اکوسیستم فن‌آوری پرداخت‌ها هم مانند بسیاری از صنایع به طور اساسی تحت‌تاثیر دگرگونی دیجیتال در حال پیشرفت اقتصاد قرار گرفته‌است. همانطور که خدمات مالی و خرده‌فروشی به شکل فزاینده‌ای در حال حرکت به سمت محیط‌های دیجیتال مانند پرداخت‌های تلفن همراه، تجارت صدا و بانکداری اینترنتی هستند، هوش مصنوعی یک ابزار مهم در دنیای دیجیتال برای تعامل مصرف کنندگان است.

توجه داشته باشید که بیشتر گوشی‌های هوشمند امروز مجهز به یک دستیار مجازی هوش مصنوعی هستند. تلفن هوشمند در حال تبدیل به یک وسیله فراگیر برای بسیاری از موقعیت های زندگی مصرف‌کننده از جمله امور مالی شخصی است. با گسترش اپلیکیشن های بانکداری تلفن همراه صدها میلیون مصرف‌کننده پرداخت‌ها و بانکداری آنلاین خود را با استفاده از تلفن‌های هوشمند انجام می دهند.

استفاده از هوش مصنوعی در تنظیمات بانکداری همراه ادراک کاملی در دنیای بانکداری دیجیتال ایجاد کرده است. هوش مصنوعی یک کانال جدید برای تجارت باز می‌کند که شرکت‌های پرداخت می‌توانند از آن برای خلق خدمات دیجیتالی بیشتر و راه‌های ارتباطی مشتریان برای انجام خریدهای آسان و ایمن استفاده کنند. در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند باعث شود تا داده های پرداخت به سطح بالاتری منتقل شوند. برای مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های تراکنشی را برای یافتن الگوهایی مانند کاهش فصلی در درآمد تحلیل کنند و به صاحبان کسب‌وکار کمک می‌کنند تا برنامه ریزی کنند و کاهش ها را تا جای ممکن جبران کنند. علاوه بر این، آن‌ها می‌توانند توانایی‌های بازاریابی هدفمند مانند برنامه‌های پاداش و داشبوردهای تحلیلی را برای کمک به صاحبان کسب‌وکار در مدیریت موجودی آن‌ها، ثبت فروش جدید و بهینه سازی کسب و کارشان برای هر مصرف‌کننده را فراهم می‌کند.

در کل، هوش مصنوعی برای شرکت های فناوری پرداخت یک ابزار با ارزش برای ارائه خدمات پرداخت قوی‌تر با هدایت مصرف کنندگان و تجار به سمت فرصت های تجاری و مهم‌تر از همه ایجاد فضایی امن‌تر و مطمئن تر است.