Tại sao nền tảng quan trọng hơn mô hình trong triển khai AI cho thanh toán

Trí tuệ nhân tạo đã có mặt trong lĩnh vực thanh toán. Các tập đoàn công nghệ lớn đang tích hợp AI vào xác thực, cá nhân hóa, thanh toán không cần thu ngân và thương mại đàm thoại.

Gần đây, Amazon cho biết mức tăng trưởng lợi nhuận 35% của mình là nhờ vào các khoản đầu tư AI trong thanh toán và quy trình thanh toán.

Các công ty fintech cũng đang thử nghiệm mạnh mẽ với AI tác nhân, đề xuất theo thời gian thực và dịch vụ khách hàng tự động.

Trợ lý AI "Finn" của bunq, một phần của ngân hàng kỹ thuật số đầu tiên ở châu Âu hỗ trợ bởi AI, hiện xử lý độc lập tới 40% câu hỏi hỗ trợ người dùng đồng thời hỗ trợ tới 75% các truy vấn hàng ngày.

Tuy nhiên, đối với nhiều ngân hàng bậc 1 và bậc 2, các đơn vị xử lý và các công ty fintech đã thành lập, câu hỏi không phải là có nên sử dụng AI hay không, mà là làm thế nào để sử dụng mà không ảnh hưởng đến quy mô, bảo mật hoặc tuân thủ quy định.

Điều gì ngăn cản việc áp dụng AI trong thanh toán

Hầu hết các tổ chức tài chính đều đối mặt với ba trпрепятствие căn bản trên hành trình AI của họ: thiếu chiến lược AI rõ ràng, công nghệ cốt lõi và nền tảng dữ liệu yếu, và các mô hình vận hành được xây dựng cho một thời đại chậm hơn.

Mặc dù chiến lược và nhân tài quan trọng, nhưng các sáng kiến AI liên tục bị đình trệ tại cùng một nút thắt cổ chai: dữ liệu chất lượng cao. Dữ liệu thanh toán rất phức tạp, nhạy cảm và có tính giao dịch cao.

Bạn không thể chỉ đơn giản "thêm AI" vào một nền tảng cũ và mong đợi kết quả. AI yêu cầu dữ liệu sạch, có cấu trúc và theo thời gian thực.

Nhiều trường hợp sử dụng AI yêu cầu các hệ thống có thể diễn giải đầu ra AI và thực hiện hành động ngay lập tức.

AI trong thanh toán là về việc hành động trong khi một giao dịch đang diễn ra, không phải tạo ra thông tin chi tiết sau khi sự việc đã xảy ra.

AI Agent chỉ mang lại giá trị nếu hệ thống có thể phản hồi theo thời gian thực: ủy quyền, định tuyến, cập nhật giới hạn, kích hoạt tương tác khách hàng hoặc điều chỉnh quy trình thanh toán.

Way4 và Way4 DMP: dữ liệu sạch gặp gỡ lõi sẵn sàng AI theo thời gian thực

Đây là lúc Way4 của OpenWay, một nền tảng phần mềm thanh toán kỹ thuật số được các ngân hàng và fintech hàng đầu trên toàn thế giới tin cậy, trở nên quyết định.

Way4 được thiết kế như một lõi tài chính theo thời gian thực, có khả năng chia sẻ dữ liệu trực tiếp và thực hiện các hành động trực tuyến.

Với nền tảng này, Nền tảng Quản lý Dữ liệu Way4 (DMP) cho phép các tổ chức coi AI như một dịch vụ API, được tích hợp trực tiếp vào các quy trình thanh toán.

AI thành công trong thanh toán phụ thuộc vào nơi dữ liệu được tạo ra và tốc độ nó có thể thúc đẩy hành động nhanh như thế nào.

Lõi thanh toán theo thời gian thực của Way4 ủy quyền và thực hiện các giao dịch ở quy mô lớn, tạo ra dữ liệu sạch, có cấu trúc và giàu ngữ cảnh khi các quyết định được đưa ra.

Way4 DMP chuyển đổi dữ liệu theo thời gian thực này thành các cấu trúc sẵn sàng cho AI, cho phép các tổ chức phân tích hành vi, thử nghiệm nhanh chóng và triển khai logic hỗ trợ bởi AI bên trong các quy trình thanh toán trực tiếp, không phải trong các hệ thống bị ngắt kết nối.

Cùng nhau, Way4 và Way4 DMP cho phép các tổ chức chuyển từ thử nghiệm AI sang sản xuất một cách nhanh chóng và an toàn, cho phép diễn giải và hành động theo thời gian thực trong khi duy trì kiểm soát doanh nghiệp. Các tổ chức lựa chọn giữa ba mô hình linh hoạt:

• Dữ liệu như một Dịch vụ – Dữ liệu thanh toán có cấu trúc theo thời gian thực cho các trường hợp sử dụng AI
• Đào tạo Mô hình – Sử dụng dữ liệu Way4 để đào tạo các mô hình AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh
• Dịch vụ Đào tạo và Triển khai AI Agent – Triển khai AI Agent hoạt động trực tiếp trong các quy trình thanh toán

Khả năng AI chuyển từ lý thuyết sang vận hành, tích hợp trí thông minh vào thanh toán và cho phép thử nghiệm, quy mô và kết quả có thể đo lường được.

Ưu tiên điện toán đám mây trong thiết kế, bản chất doanh nghiệp

Way4 DMP được xây dựng trên kiến trúc ưu tiên điện toán đám mây được thiết kế đặc biệt cho fintech và thanh toán kỹ thuật số.

Nó mang lại khả năng mở rộng linh hoạt, triển khai nhanh chóng và đổi mới liên tục mà không làm gián đoạn hoạt động.

Điều phối container, quy trình CI/CD, cơ sở hạ tầng dưới dạng mã và các công cụ quan sát nâng cao cho phép lặp lại nhanh, khả năng phục hồi tự động và mở rộng hiệu quả các đường ống dữ liệu theo thời gian thực.

Quan trọng là, Way4 DMP không phải là một nền tảng dữ liệu chung. Nó nhận thức được các mô hình dữ liệu, ngữ nghĩa giao dịch và logic thực thi của Way4 một cách tự nhiên, và tương tác với lõi thanh toán Way4 theo thời gian thực.

Sự tích hợp chặt chẽ này cho phép dữ liệu được thu thập, phân tích và hành động trong cùng một vòng đời giao dịch, hỗ trợ ra quyết định trực tiếp, thử nghiệm và logic hỗ trợ bởi AI bên trong các quy trình thanh toán.

Đồng thời, kiến trúc tôn trọng thực tế doanh nghiệp.

Dữ liệu có thể ở lại cục bộ nơi yêu cầu về chủ quyền hoặc quy định đòi hỏi, kết hợp sự nhanh nhẹn của điện toán đám mây với quản trị và độ tin cậy được mong đợi từ một nền tảng thanh toán cốt lõi.

AI trong thanh toán là về thử nghiệm với tốc độ cao

AI vốn dĩ mang tính thử nghiệm. Đối với các ngân hàng và đơn vị xử lý, thách thức là cho phép thử nghiệm này mà không làm gián đoạn các hệ thống sản xuất hoặc phát sinh chi phí quá mức.

Đây là lúc các nền tảng được hỗ trợ bởi AI trở nên thiết yếu như các hộp cát công nghệ cho đổi mới nhanh chóng.

Khi thử nghiệm được tích hợp vào nền tảng, các dự án AI trở nên phải chăng, có thể đo lường được và có thể lặp lại.

Mô hình kinh tế trả theo mức sử dụng còn cho phép các tổ chức tính toán chính xác ROI của từng trường hợp sử dụng, tạo niềm tin để chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất.

Từ tầm nhìn AI đến thực tế thương mại

Các tổ chức chiến thắng trong kỷ nguyên AI sẽ coi AI như một khả năng liên tục, không phải là một dự án một lần, tích hợp trí thông minh trực tiếp vào các quy trình thanh toán và mở rộng những gì hiệu quả.

Với Way4 DMP, OpenWay giúp các ngân hàng, fintech và đơn vị xử lý vượt qua các thử nghiệm riêng lẻ.

Thông qua một hội thảo tập trung, các nhóm có thể sắp xếp các nguyên tắc cốt lõi và xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao, sau đó định hình và ra mắt MVP trên dữ liệu thanh toán thực tế, mở rộng các khả năng AI đã được chứng minh một cách an toàn trên toàn bộ hoạt động kinh doanh thanh toán.

Hình ảnh nổi bật: Được chỉnh sửa bởi Fintech News Philippines, dựa trên hình ảnh của aleksandr_samochernyi qua Freepik

Bài viết Tại sao Nền tảng quan trọng hơn Mô hình trong việc Triển khai AI cho Thanh toán xuất hiện đầu tiên trên Fintech News Philippines.