1.المقدمة
اليوم، يتم إحداث ثورة في المدفوعات في الوقت الحقيقي بفضل الذكاء الاصطناعي. ويعد هذا تغييرا كبيرا نحو الأفضل، لأن الطرق السابقة لسداد المدفوعات كانت تثير إشكاليات متزايدة. لقد كان الاحتيال مشكلة متزايدة في السنوات الأخيرة، كما هو الحال حاليًا
تركز طرق الكشف عن الاحتيال على العثور على التهديدات المعروفة وتحديد الاتجاهات المتعلقة بالبيانات التاريخية. ولكن قوة الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامها ليس فقط لتحديد الاحتيال في الوقت الحقيقي قبل حدوثه، ولكن أيضا لتبسيط عملية الدفع بأكملها؛ جعل المدفوعات
أسرع وأسهل وأكثر أمانًا لجميع المعنيين. لقد كان التطور الأخير لـ GenAl حافزًا رئيسيًا لثورة الدفع هذه. ومن خلال استخدام هذه التكنولوجيا المتطورة، تم تطوير حلول قادرة على تحويل العالم
الطريقة التي تتم بها معالجة المعاملات في الوقت الحقيقي. من خلال فهم الأنماط السلوكية والتفاصيل المعقدة المعقدة للغاية بحيث لا يمكن للتحليل البشري الموجود في معاملات الدفع، أن حلول الذكاء الاصطناعي هذه تلغي الحاجة التي تستغرق وقتًا طويلاً للمشاركة البشرية في
مصادقة المعاملات. لا تستطيع GenAl توفير الحماية من التزييف ومنع الاحتيال فحسب، بل يمكنها أيضًا تسريع عملية الدفع نفسها بما يتجاوز أي شيء ممكن حاليًا باستخدام الطرق التقليدية. وتتجلى هذه الفوائد في التطبيقات
مثل ابتكار الدفع العالمي SWIFT (GPI)، والذي تم استخدامه منذ عام 2017؛ منصة لتنفيذ المعاملات في الوقت الحقيقي في أكثر من 40 دولة حول العالم. في الواقع، مع الطبيعة السائدة في الوقت الحقيقي للحلول المستندة إلى GenAl، بالإضافة إلى الزيادة
ومع اعتمادها على نطاق واسع من قبل الصناعات والمؤسسات المالية، يبدو أن عصر ثورة الدفع في الوقت الحقيقي أصبح وشيكاً. وكما سيتم تفصيله في الأقسام التالية، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في مشهد الدفع لديه أيضًا القدرة على التحسن بشكل كبير
التجربة الشخصية للمستهلكين تتجاوز مجرد توفير المزيد من الأمان. من خلال عملية دفع رقمية شاملة، فإن ممارسة الاعتماد على أشكال الدفع أو المعاملات المادية - وكل ما تنطوي عليه من عدم الكفاءة والمتاعب - يمكن أن يكون أمرًا ممكنًا.
تصبح شيئا من الماضي. بالإضافة إلى ذلك، من خلال السماح بالتحقق الفوري والمصادقة على المعاملات، لا يضطر العملاء إلى انتظار اكتمال معالجة الدفع وأنظمة الانتظار اليدوية. جميع جوانب إدارة المعاملات
من وجهة نظر العميل، بما في ذلك قرارات الشراء وتوافر الأموال والإيصالات الرقمية، يمكن دعمها في بيئة رقمية سلسة.
1.1. أهمية المدفوعات في الوقت الحقيقي
لقد أصبح العالم الحديث يعتمد بشكل متزايد على الإشباع الفوري، وبالتالي أصبحت البيانات في الوقت الحقيقي وطرق الدفع الفورية أكثر أهمية من أي وقت مضى. وبسبب هذه التوقعات من البيانات والمدفوعات الفورية، في المملكة المتحدة، على سبيل المثال،
تم تصميم نظام الدفع في الوقت الحقيقي. يوفر مثل هذا النظام وسيلة لتحويل الأموال وفرصة للمدفوع له للاستفادة من الأموال المستلمة في الوقت الفعلي، أي فورًا، بمجرد حدوث التحويل. هناك العديد من الحجج
لفوائد المدفوعات في الوقت الحقيقي. بالنسبة للشركات، يمكن لهذه الأنظمة تمكين إجراء المدفوعات واستلامها بسهولة وسرعة أكبر، مما قد يؤدي إلى تحسين التدفق النقدي. يمكن للشركات أيضًا التفكير في استخدام بيانات المعاملات المجمعة الخاصة بها
تقديم المزيد من الخدمات الشخصية لعملائها؛ إحدى المزايا الرئيسية لسرعة المدفوعات في الوقت الفعلي هي بالفعل إمكانية قيام الشركات بتقديم هذه الخدمات المحسنة والمصممة خصيصًا. وسيسمح أيضًا بالإيداع الفوري في الحساب المصرفي
والمدفوعات، مما يعني أن العملاء سيشعرون بمزيد من الأمان عندما يعلمون أنه يمكن الوصول إلى أموالهم وإتمام المعاملات على الفور. وسيعمل النظام أيضًا في نهاية المطاف على تسهيل وتأمين مجتمع غير نقدي، وهو ما يتمتع بميزة فورية
لتقليل التكاليف التي ينطوي عليها إنتاج العملة الوطنية وحفظها، والفائدة الأوسع نطاقًا المتمثلة في جعل جمع الأموال أكثر صعوبة. بفضل ظهور الإنترنت والعالم العالمي بشكل متزايد، القدرة على التجارة رقميا
وتتزايد أهمية المدفوعات عبر الحدود بالنسبة للشركات والعملاء. ومن خلال ضمان استلام الأموال على الفور تقريبًا، سيتمكن المستفيدون من اتخاذ قرارات أكثر سرعة ويشعرون بالأمان في شرعية المعاملة.
1.2. التحديات في مشهد الدفع الحالي
لقد أصبح التسرع في إجراء الدفعات في الوقت الفعلي أمرًا معقدًا من الناحية الفنية مع تقدم مشهد الدفع في الوقت الفعلي والاعتراف به في جميع أنحاء العالم. تم تصميم أنظمة الدفع التقليدية الحالية بشكل جيد لإتمام الاتفاقيات في غضون أيام أو ساعات.
من ناحية أخرى، فإن أفضل قدرات الدفع في الوقت الفعلي المبتكرة المقترحة من أجل إنهاء المدفوعات في ثوانٍ أو ربما تعويض أقل للعلامة التجارية في الوقت الفعلي لا تزال تمثل تحديًا مما يتطلب مستويات عالية جدًا من المهام التكنولوجية وبالتالي الاختبار
عملية الأعمال الأساسية ومستويات الصيانة والمساءلة وثبات الأعمال في الارتباط والعمل على نقل المدفوعات في الوقت الفعلي. تم تنظيم العديد من أنظمة الدفع من أجل فحص عمليات مراقبة السوق المالية أو ربما
الفوضى في سوق مميزة بهدف تقديم وصف أفضل للبداية المتعددة أو الرسمية لإنجاز هذا النوع من الدفع. المخاطر العملية التي تم توضيحها مع الأنظمة المبتكرة المحث عليها، خاصة في إدارة المخاطر
والعملية والتدقيق والمطابقة. أدت وفرة المدفوعات والأنماط التي يجب معالجتها إلى زيادة العقبات التي تحول دون الحصول على مكاسب الدفع في الوقت الفعلي المقترحة والتي يتم تسويتها بشكل أساسي. لا ينبغي أن يساء فهم المدفوعات في الوقت الحقيقي.
ومن أجل الاستفادة من الدوافع التكنولوجية الحديثة، ينبغي أخذ المفهوم والخطر المرتبط به في الاعتبار من قبل جميع أصحاب المخاطر. كان من المتوقع وجود قواعد بيانات سريعة ومتقدمة للمساعدة في تخزين واسترجاع المعلومات التي تهمك
إلى المدفوعات. كانت خطة التغيير الدقيقة بشأن تعديلات نظام الدفع ضرورية. إن طريقة النقل لأي نوع من المؤسسات المالية الكبرى والتي كانت طريقة مبسطة ربما لا تتطلب أي جهد للتحديث، هي الآلية
تم اقتراحها وتغييرها في العرض، حيث يمكن إعادة توجيه المدفوعات أو تجاوز بعض الإجراء التشغيلي. ابدأ بالموافقة الحية التي سيتم فيها فحص التأخير، الذي يجب وضعه وتقليله في الوضع الحقيقي للتشغيل. هناك فوضى ذلك
قد تكون المعرفة في نظام الدفع اليوم تتغير عندما يتم تشغيل اختيار العملاء التبعي والمتقلب. ليس لدى العملاء أي وسيلة لمنع المدفوعات بمجرد مواءمة القواعد والإجراءات مع الممارسة المتقدمة حتى يتمكن التقني
الرغبة تكون قادرة على متابعتهم. يمكن الإشارة إلى نقطة بالنسبة للمستقبل وهي أن العامل الحقيقي يمكن اعتباره مطابقًا تقريبًا لأي طريقة أفضل أخرى لتنفيذ الدفع. قد تكون آلية ومجال فن التحسين الذي شارك فيه بشكل مفيد
وصف ولكن تم ذلك في هذا التدبير الخمسة. تتقدم التكنولوجيا بسرعة وكذلك تحديات تطبيقها. التكنولوجيا التي يقبلها الجيل الآن باعتبارها المعيار الحديث والبارع وأفضل المعايير المقترحة سوف تضطر إلى الهروب من رحيلها
في المستقبل حتى الآن.
2. فهم GenAI
عندما نبدأ في إحداث ثورة في مهامنا للاستفادة من التقنيات المتقدمة، من المهم بالنسبة لنا أن نفهم كيفية عمل هذه التقنيات. سنتعمق في هذا الجزء من السلسلة في GenAI وكيفية استخدامه في الوقت الفعلي المستند إلى البوابة
معالجة الدفع يمكن أن تحدث ثورة في أساليبنا. أعتقد أن أفضل طريقة لوصف GenAI بمفردها هي أنها عبارة عن مجموعة من التقنيات التي يتم استخدامها مع بعضها البعض من أجل تحليل العالم وفهمه في الوقت الفعلي. هذا المفهوم لل
قدرة التكنولوجيا ليس فقط على جمع البيانات ومعالجتها بشكل منفصل، ولكن على أن تكون محدثة باستمرار وعلى دراية بالبيانات التي تعمل معها بسبب الحكم البشري يشار إليها بالذكاء العام الاصطناعي. الذكاء العام الاصطناعي,
أو حتى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، يشير إلى ذكاء آلي واسع النطاق يمكنه، من الناحية النظرية، توفير قدرة معرفية تتجاوز بكثير النطاق المحتمل في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية. يعد الذكاء الاصطناعي العام (AGI) متطورًا إلى حد ما في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي، وهو ليس كذلك
التي تنتشر على نطاق واسع في تطبيقات العالم الحقيقي. عفوًا، ليس هذا. يتمتع الذكاء الاصطناعي العام بالقدرة على امتلاك وفهم وظائف أكثر تقدمًا في التقنيات، نظرًا لامتلاكه القدرة على حرية الفكر والوعي جنبًا إلى جنب مع
ما يسمى "القدرة على التعلم".
2.1. ما هو جيناي؟
GenAI هو أحد أشكال الذكاء الاصطناعي المصمم لمعالجة البيانات بسرعات عالية، والتعلم من البيانات التاريخية وتفاعلات المستخدم في الوقت الفعلي، واتخاذ القرارات بناءً على تلك المعلومات. يعتمد هيكل GenAl على الشبكات العصبية – الخوارزميات
القادرة على اكتشاف ومعالجة الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. تم تصميم هذه الشبكات لتقليد الطريقة التي يعالج بها الجهاز العصبي البشري المعلومات: كل عقدة على حدة متصلة بالعديد من العقد الأخرى، وكل واحدة من هذه الوصلات لها
القدرة على تغيير قوة الإشارة التي يتم تمريرها من عقدة إلى أخرى بدرجة معينة. عن طريق استخدام طبقات من العقد المترابطة وتمرير المدخلات عبر الطبقة الأولى، ثم إلى طبقات معالجة البيانات الوسطى وأخيراً إلى طبقة معالجة البيانات.
طبقة الإخراج، يمكن للشبكات العصبية معالجة البيانات بطرق معقدة، وتحديد الاتجاهات والأنماط واتخاذ "القرارات" بناءً على مخرجات الشبكة. يستخدم GenAI أحد أشكال الشبكات العصبية المعروفة باسم شبكة التعلم العميق. يمكن معالجة هذه الأنواع من الخوارزميات
البيانات بكفاءة عالية وهي التكنولوجيا الأساسية وراء ثورة الذكاء الاصطناعي التي نشهدها حاليًا. باستخدام أنظمة متقدمة مثل بنية GenAI، يمكن لعالم المدفوعات في الوقت الفعلي التغلب على العديد من المشكلات التقليدية التي واجهتها
تقييد القدرات والفعالية الشاملة. ومع إدخال تكنولوجيا مدفوعات أكثر تقدما تلغي الحاجة إلى هؤلاء الوسطاء أو الاعتماد عليهم، أصبح من الممكن إجراء المدفوعات فقط بين المرسل والمتلقي بطريقة
العملية المعروفة باسم تسوية الدفع من نظير إلى نظير (P2P). إن مثل هذه التسويات مطلوبة بشدة في صناعة المدفوعات لأنها توفر أوقات معالجة منخفضة للغاية: في معظم الحالات، يمكن بدء الدفع وسيتم إكماله خلال مجرد
ثواني. هذه القدرة التحويلية نحو المدفوعات في الوقت الفعلي هي بالضبط كيف يمكن لـ GenAI أن تبدأ في إحداث ثورة في طريقة إجراء المدفوعات وإدارتها.
2.2. كيف يمكن لـ GenAI تحويل المدفوعات في الوقت الفعلي
الطريقة الرئيسية التي يمكن لـ GenAI من خلالها تحويل المدفوعات في الوقت الفعلي هي توفير المزيد من المعلومات والتحليل التنبؤي الأكبر الذي يمكن أن يحدث ثورة في عملية منع الاحتيال. المدفوعات في الوقت الحقيقي وعلى الأخص التنفيذ في المملكة المتحدة
وقد ركزت منها على الدفع "الدفعي". هذا هو تحويل الائتمان من حساب إلى آخر، حيث يبدأ الدافع حركة الأموال. فوائد مثل هذا النظام واضحة، مع كون سرعة المعاملة هي الميزة الرئيسية له
كل من الشركات والمستهلكين. ومع ذلك، كما هو الحال مع أي معاملة مالية، هناك من يسعى إلى استغلال النظام وتكنولوجيا المدفوعات عن طريق سرقة الأموال من خلال نشاط احتيالي. في الغالب، يتم اتخاذ تدابير لمنع الاحتيال من خلال الدفع في الوقت الفعلي
ركزت على الشخص الذي يقوم بالدفع، والمعروف باسم "المدفوع له". يتم استخدام هذه المعلومات في عملية اتخاذ القرار للتحقق من الاحتيال. على الرغم من أهميته في وقت المعاملة، خاصة من منظور منع الاحتيال، من خلال
من خلال الاستفادة من GenAI لمعالجة البيانات الإضافية التي يتم توفيرها لطلبات الموافقة على خدمة الاحتيال ولتقديم تحليل مفصل للبيانات، يمكن أن تتغير فكرة الموافقات من قبل المستفيد. وبعبارة أخرى، GenAI في المدفوعات في الوقت الحقيقي
يمكنهم الاستفادة من البيانات الإضافية وجعل منع الاحتيال أكثر فعالية من خلال تزويدهم بالقوة والقدرة على جعل من الصعب على المحتالين استخدام المعاملة. من السهل معرفة كيفية الاستفادة من GenAI لتقديم الخدمة والبيانات التفصيلية للمدفوع لأمره
يمكن للقدرات أن تعطي مجالاً لصناعة المدفوعات في المملكة المتحدة للابتعاد عن عنصر منع الاحتيال هذا. يمكن أن تطلب الخدمة بيانات تفصيلية في تقديم خدمات منع الاحتيال - وهو أمر غير متصور في ظل أنظمة الدفع الحالية.
إن استخدام GenAI لتحليل البيانات يمكن أن يمنح القدرة على القيام بذلك بشكل أكثر فعالية ويجعل توفير الموافقة من قبل المستفيد أقل أهمية وربما عفا عليه الزمن. الآثار التنظيمية لكل من الرقابة على خدمات منع الاحتيال والعملاء
الحقوق هي شيء يمكن أن يتغير إذا استخدمت الصناعة التطورات التي تم إحرازها مع GenAI للمدفوعات في الوقت الفعلي. نظرًا لأنه يمكن معالجة أحدث البيانات بشكل فوري بواسطة GenAI، فإن هذا طلب يمكن الاستفادة منه والتحقق من صحته
من خلال عمليات التحقق من الاحتيال من قبل الدافع، يمكن أن يحول التركيز على الموافقة على الدفع ومنع الاحتيال. هذه أوقات مثيرة ومن يدري إلى أين ستأخذنا التكنولوجيا بعد ذلك. لكن قدرات GenAI تتمتع بالقدرة على إحداث ثورة حقيقية
المدفوعات في الوقت الحقيقي.
2.3. فوائد تطبيق GenAI في أنظمة الدفع
وبالنظر إلى أن غالبية العملاء يستمرون في اختيار محافظ الهاتف المحمول بدلاً من طرق الدفع التقليدية، فمن الأهمية بمكان أن تعمل الشركة باستخدام أحدث التقنيات لتكون قادرة على تقديم خيارات الدفع في الوقت الفعلي. الأنظمة القديمة مثل التقليدية
تقوم البطاقات بمعالجة المعاملة في عدد من الأيام، وعندما يدفع الشخص، تذهب الأموال إلى التاجر في يوم العمل التالي، على أقل تقدير. عندما يقوم العميل بالدفع، يتم إرسال بيانات المعاملة إلى بوابة الدفع المعنية. هذه البوابات
توجيه المعاملات إلى المؤسسات المعنية ثم إلى البنك المصدر والعودة إلى المؤسسة ثم إلى البنك المستفيد والتاجر. تحتفظ كل من هذه الكيانات بالمعاملة لبعض الوقت (مدفوعات ACH في نفس اليوم) قبل الأموال أخيرًا
يصل إلى الشخص المقصود. وهذا هو السبب وراء تلقي العميل في نهاية الدفع إشعارًا بالمعاملة في البداية والتي يتم نشرها دائمًا على أنها معلقة ثم في اليوم التالي، سيتلقى إشعارًا آخر بأن المعاملة
تم تطهيرها. تقليديا، كانت مثل هذه المعاملات من النوع القديم مقبولة، وبالفعل ازدهر بعض التجار في السوق. ومع ذلك، مع إدخال المدفوعات في الوقت الحقيقي، شهدنا نموًا غير مسبوق وحقيقة أن الأموال تتحرك بالفعل
بسرعة أكبر من أي وقت مضى، والفوائد التي يمكن للمرء الحصول عليها أثناء المعاملات التجارية هائلة. على هذا النحو، فقد حان الوقت لمعالجي الدفع وشركات التكنولوجيا المالية للبدء في النظر في خيار الانتقال إلى بيئة أكثر كفاءة.
وحل فائق السرعة للمدفوعات. وهذا يضمن لهم أنهم سيكونون قادرين على مواكبة المتطلبات سريعة التطور لكل من التجار والعملاء. مع التحسينات الهائلة التي يمكن أن تقدمها GenAI لأنظمة المدفوعات، المستقبل
شركة في هذا القطاع سيكون مثيرا للغاية. ومن خلال الاستفادة من الفوائد التي يمكن تحقيقها في المدفوعات في الوقت الحقيقي، يمكن تقديم الكثير من المنتجات والخدمات المبتكرة إلى السوق. مثال على ذلك هو أن العميل على الفور
إذا أجرى معاملة، يمكن للمرء أن يرسل له إشعارًا إما بشأن الخصم المعروض أو اقتراح منتج بديل أرخص وأفضل بكثير يدفع ثمنه في متجر آخر يفضله التاجر. أيضا مع
تتم معالجة بيانات المعاملات والعملاء وإنشاؤها في الوقت الفعلي، ويمكن تقديم العديد من الخدمات والحلول التحليلية والذكاء الاصطناعي للتجار، والتي بدورها ستساعدهم على فهم عملائهم بشكل فعال و
تصميم جهودهم التسويقية لتحقيق الكفاءة.
3. تنفيذ GenAI في أنظمة الدفع في الوقت الحقيقي
عندما تقوم بتصميم تقنية تحتاج إلى العمل في بيئات البنية التحتية الحيوية، فمن المهم أن تفهم أن معايير الموثوقية وتجاوز الفشل والدعم ستكون أعلى مما هي عليه في العديد من الصناعات الأخرى. المعيار
لوقت التشغيل في البنية التحتية للمدفوعات في الوقت الفعلي لـ Pay.UK هو "أربع تسعات" - 99.99%. ولتحقيق هذه الأنواع من إحصائيات وقت التشغيل، تم تصميم الخدمة بأكملها لتكون مرنة للغاية، إلى الحد الذي لا يؤثر فيه فشل مركز البيانات بالكامل
الخدمة. يقبل قسم "lngenico Payments" [^lngenico] في خدمة Pay.UK معاملات الدفع الأسرع ويعالجها. وهي عبارة عن مدفوعات عالية القيمة في الوقت الفعلي؛ للسياق، في سبتمبر 2019، تم إرسال ما يزيد عن 646 مليار جنيه إسترليني باستخدام هذه الطريقة.[^pricefx]
ولأن المستهلكين يتوقعون أن يكونوا قادرين على إجراء هذه المدفوعات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، فإن الخدمة تعمل بنظام "تحويل" حيث تتم معالجة كل معاملة الآن، أو تخزينها مؤقتًا حتى الوقت الذي يمكن فيه مواصلة المعالجة - على سبيل المثال، أثناء الصيانة.
النظام الذي تم تطويره لقبول الطلبات ومن ثم تحديد أي من الخيارين المتاحين (المعالجة الآن، أو المعالجة لاحقًا) هو تطبيق C++. على هذا النحو، فإن عملية إعداد التكامل والنشر المستمر (Cl/CD) لـ
سيكون هذا المشروع مختلفًا قليلاً عن الخطوات التي نحتاج إلى تنفيذها عند النظر إلى مشاريع أخرى مكتوبة بلغات مثل Python أو JavaScript. ومع ذلك، فإن أسلوب تطوير البرمجيات، حيث يقوم المطورون بدمج تغييرات التعليمات البرمجية الخاصة بهم في ملف
الفرع الرئيسي المركزي كلما دعت الحاجة، هو عالمي. ولكن بالنسبة لمشاريع Cl/CD مثل هذه، حيث سنقوم تلقائيًا بتشغيل الإصدارات والاختبارات المختلفة، فمن المهم التأكد من أن الفرع الرئيسي دائمًا في حالة صحية بعد أي
التغييرات. يحتفظ مراقب إنشاء التكامل المستمر (Cl) لـ Jenkins بسجل محدث لنتائج كل مرحلة ضمن عملية إنشاء البرنامج ونشره، بالإضافة إلى تقديم معلومات حول من قام بكل مرحلة ومتى تم تنفيذ العمل.
وهذا لا يتيح فقط التعرف السريع على المشكلات التي قد تحدث وتصحيحها؛ ولكنه يوفر أيضًا معلومات تدقيق مفيدة. ولكن من المهم ملاحظة أن Jenkins لم يتم إعداده بشكل كامل بمجرد إخراجه من الصندوق للتحميل على الفور إلى جهاز التحكم عن بعد
الخادم باستخدام طريقة "النشر على الويب" بمجرد نجاح إنشاء Jenkins Cl. أثناء إطلاعنا على العمليات، سنحتاج إلى تقديم معلومات حول الجهاز المستهدف إلى كل من Jenkins وVisual Studio لتمكين النشر التلقائي.
3.1. الاعتبارات الرئيسية للتكامل
بدءًا من تحديد نطاق المشروع وتخطيطه وحتى التكامل والنشر، يعد الفهم الشامل لاعتبارات التنفيذ المختلفة والمتطلبات الفنية الضرورية لتنفيذ GenAI بنجاح أمرًا أساسيًا. في سياق الوقت الحقيقي
نظام الدفع، فإن العديد من هذه العوامل تأخذ أهمية إضافية. فيما يلي، سنناقش بعض الاعتبارات الأساسية التي ستحتاج إلى أخذها في الاعتبار طوال دورة حياة التنفيذ. أولا، أداء الحل على الاطلاق
شديد الأهمية. تتطلب معايير الصناعة لأنظمة الدفع في الوقت الفعلي ألا تتجاوز أوقات معالجة الدفع حدًا معينًا. على سبيل المثال، في المملكة المتحدة، معيار الصناعة لـ "الدفع الأسرع"، وهي خدمة الدفع بين البنوك في الوقت الفعلي تقريبًا،
هو معالجة 95% من المدفوعات خلال 15 ثانية. لذلك، يجب إيلاء اهتمام وثيق للأداء وتأثيرات زمن الوصول لدمج GenAI مع بنية الدفع الحالية. ومن الأهمية بمكان أن هذه الاعتبارات لن تكون ذات صلة فحسب
في مرحلة "البدء المباشر" الأولية لـ AWS، ولكن طوال عمر الخدمة. يؤكد تطوير البرمجيات الحديثة على أهمية عمليات التطوير التكرارية مثل سباقات السرعة "المحددة بالوقت" في المنهجيات "الرشيقة". على هذا النحو، سيكون من المهم أن
ضمان GenAI في المدفوعات في الوقت الفعلي - تتوفر إمكانات المراقبة المستمرة للأداء والتسجيل في الورقة البيضاء لجميع البيئات المختلفة - من التطوير إلى الإنتاج. يدرك معظم المهنيين التقنيين بشكل متزايد الحاجة إلى ذلك
أفضل ممارسات الأمن السيبراني القوية. مع استمرار نمو وتيرة الهجمات السيبرانية، وازدياد عمليات الاحتيال في الدفع بشكل متكرر ومتطور، فإن ضمان أمن ومرونة نظام الدفع يمثل أولوية قصوى لهذه الصناعة. نظرا الحرجة
ونظرًا لطبيعة أنظمة الدفع في الوقت الفعلي، فمن المرجح أن يواجه الانتشار المستقبلي لحلول الذكاء الاصطناعي تدقيقًا وثيقًا من جانب الهيئات التنظيمية والمدققين في جميع أنحاء العالم. معايير الامتثال الحديثة الخاصة بالصناعة مثل "أمن بيانات صناعة بطاقات الدفع".
Standard" و"ISO/IEC 27001" لإدارة أمن المعلومات يتطلعان إلى معالجة هذه النقطة، مع التركيز بشكل كبير على الحاجة إلى حماية هذه البيانات الشخصية الحساسة طوال دورة حياة الدفع. استشر دائمًا مع فريقك الاستشاري الموثوق به.
يعتبر كل نظام دفع في الوقت الفعلي فريدًا من نوعه حقًا - ولن تختلف البيئات من حيث الحجم فحسب، بل أيضًا من حيث الفروق الدقيقة التي تخلقها التقنيات الحالية، والتكامل مع أطراف ثالثة، وإرث خيارات التصميم التاريخية. هذه يمكن أن تنتج
التعقيدات غير المتوقعة والتحديات المترابطة في أي مرحلة من دورة حياة التنفيذ، أو في كل مرحلة منها، أثناء عملك على نشر GenAI بنجاح في الخدمة. من المهم جدًا التأكد من الحفاظ على هذه العلاقة طوال الوقت
تسليم المشروع والاعتماد على الخبرة والخبرة التي يمكن للمتخصصين الذين اخترتهم تقديمها.
3.2. التغلب على تحديات التنفيذ
تتمثل المواجهة الأولية مع بنية نظام الدفع الحالي في تحديد كيفية عمل أنواع رسائل الدفع ذات الصلة ومخططات التعريف المرتبطة بالنظام، وكيف يمكن جعل النظام يستجيب بطريقة متوافقة
مع متطلبات توجيه خدمات المدفوعات والقواعد، كما هو مشار إليه في كل من التوجيه وإرشادات EBA. على الرغم من أن الهدف النهائي قد يكون جعل النظام يفعل شيئًا ما عند استلام رسالة الدفع، إلا أنه غالبًا ما يكون من المفيد العمل
العودة من البيانات الفعلية التي يمكن رؤيتها في الرسالة، من خلال التدفق اللازم للرسائل والتسلسلات المطلوبة لبدء الدفع ثم إلى استجابة النظام. من خلال تقسيم العملية إلى خطوات والتمييز بين مكان البيانات
من أي مدخلات مستخدم مطلوبة، يمكن أن يساعد ذلك في تحديد التكنولوجيا أو مجال البيانات الذي يعمل في كل مرحلة وكيف يمكن أن يؤدي الناتج من تدفقات الرسائل السابقة إلى عمليات لاحقة. في الواقع، قام بعض مشغلي خدمات الدفع بتصميمها بالفعل
نظام دفع ويتم دمجه في نموذج الطلب والتسجيل الخاص بهم وتعهدات العملاء وموافقتهم على طرق معينة للدفع، عادةً ما يكون ذلك بالإشارة إلى نوع استراتيجية مصادقة الدافع التي يمكن استخدامها. ومع ذلك، من وجهة النظر
من قواعد نظام تحويل الائتمان والخصم المباشر ذات الصلة، من الضروري التأكد من أن النظام وتشغيله في الممارسة العملية يمكن أن يتوافق فعليًا مع تعليمات الدافع أو التفويضات الصادرة عن الدافع فيما يتعلق بالخصم المباشر.
فقط عندما يتم فهم تشغيل نظام الدفع الحالي بشكل كامل، يمكن أن تبدأ أعمال التطوير في تكييف النظام لتوفير إمكانات جديدة ولتقديم مستوى الاتصال الآمن الذي تحتاج الواجهة التكنولوجية المقدمة حديثًا إلى توفيره
جميع وسائل الحماية التي يتطلبها توجيه خدمات المدفوعات وتوجيهات EBA.
3.3. أفضل الممارسات للنشر الناجح
إذًا – كيف يمكنك إعداد منصة GenAI للدفع في الوقت الفعلي بشكل أفضل لتحقيق النجاح؟ كما هو مذكور في الملخص الإعلامي، وكما أصبح أكثر وضوحًا من خلال البحث والتحليل المتعمق الذي قرأته، فإن النهج التكنولوجي الصحيح لا يعني شيئًا بدون
التعديلات الصحيحة. هذا هو بالضبط ما تعنيه "أفضل الممارسات": ليس الحلول أو الاختصارات، ولكن فقط ما هو مكتوب على العلبة. إنها تقنيات واستراتيجيات متوافقة مع معايير الصناعة، تم تطويرها من خلال مراقبة السوق والجهد الدؤوب في كثير من الأحيان، والتي يقوم بها المحترفون
سيتم استخدامها على النحو الأمثل في إعداد تكنولوجي أو تنظيمي معين. تماشيًا مع الموضوع الناضج المتمثل في تحديث البنية التحتية ولكن باستخدام أساليب تم اختبارها، فليس من قبيل الصدفة أن يسرد الملخص ثلاثة أمثلة مثبتة لأفضل الممارسات المحتملة (أو
على أقل تقدير، نصيحة أولية للتطوير اللاحق في الدراسة): تحديد البيئة الأفضل، – قراءة آخر تحديث، والإدارة المستمرة. في ملخص بحثي، على سبيل المثال، أذكر الامتثال للاختلافات في اللهجة من أجل تحقيق أقصى قدر من الاهتمام
عادات الاستماع في أنظمة المعاملات الصوتية. هذه طريقة واضحة للغاية لتحديد من يجب أن يتم بناء GenAI حوله، والمكان الأفضل لنشره في أنظمة الدفع: باختصار، ما نوع البيئة التي تتوافق معها. IDG – استخبارات السوق الدولية
والشركة الاستشارية - يشير إلى أنه حتى في خضم الأزمة والاعتماد الواسع النطاق لأنظمة الدفع في الوقت الفعلي، مثل Covid-19، لا تزال هناك حاجة متزايدة إلى حلول رقمية ناضجة ومن المرجح أن تكون كذلك.
3.4. دراسات الحالة: أمثلة واقعية لتطبيق GenAI أثناء العمل
لعرض بعض المزايا الواقعية التي يمكن أن توفرها GenAI لأنظمة الدفع في الوقت الفعلي، تم تجميع عدد من حالات الاستخدام هنا. وتختلف هذه من حيث أي من الأنواع الثلاثة العامة للدفع في الوقت الفعلي يندرج مثيل معين ضمنها (P2P،
P2B أو B2B)، ويوضح أيضًا المجالات العديدة المختلفة لعملية الدفع التي يمكن لـ GenAI تبسيطها أو تحسينها. ومن خلال فهم الدروس التي يمكن تعلمها من هذه الأمثلة، فإن مقدمي خدمات الدفع والبنوك لن يقدروا صناعتهم فحسب
يتم إحداث ثورة ولكنهم يتعلمون أيضًا كيف يمكنهم الاستفادة من GenAI بأنفسهم. وهذا أمر بالغ الأهمية؛ حيث أن تنفيذ جزء جديد من البنية التحتية هو في النهاية مجرد خطوة واحدة في رحلة طويلة من التقدم والتطور. كلما كان ذلك أفضل لجميع الأطراف
يمكن أن نعمل معًا لتعزيز التعلم ونشره، وكلما زادت سرعة شعور أي فرد أو منظمة بفوائد GenAI. لذلك دون مزيد من اللغط، انتقل إلى دراسات الحالة!
4. مستقبل المدفوعات في الوقت الحقيقي مع GenAI
يتم تشغيل الدفعات في الوقت الفعلي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع دون أي انقطاع. وبدعم من GenAI، سيشهد مستقبل الدفع في الوقت الفعلي مدفوعات قائمة على الحوافز لموارد مثل الكهرباء والمياه. على سبيل المثال، مدفوعات الكهرباء في الوقت الحقيقي
سيعني إدارة أفضل للكهرباء لأن الحوافز المالية المرتبطة بـ GenAI ستعدل سلوكيات المستهلك. من خلال تعزيز كفاءة الطاقة على مستوى السكان والاستجابة للطلب، سيوفر GenAI والوقت الحقيقي وسائل لتقليل الاحتباس الحراري
انبعاثات الغازات، والتلوث العام في البيئة. وأكثر من ذلك، بالتوازي مع تطور إنترنت الأشياء والمدن الذكية. وسيتم تزويد هذه المدن بالقدرة على استخدام تكنولوجيا إدارة المياه في الوقت الحقيقي للكشف
وتوطين تسربات المياه والحفاظ على إمدادات المياه. سوف يقوم GenAI بإنشاء حوافز مالية للمستهلكين في المدن الذكية لاستخدام المياه بشكل أكثر كفاءة. يمكن لـ GenAI تجميع بيانات هائلة وغير عملية عن المياه، ومن خلال تحليلها في الوقت الفعلي،
يمكن لسلطات المدينة الذكية الاستجابة للتغيرات في سلوكيات المياه على الفور. ستعمل قوة GenAI على خلق نوعية حياة أفضل في المدن الذكية المستقبلية. من خلال تعزيز كفاءة استخدام الطاقة على مستوى السكان والاستجابة للطلب، وGenAI، وفي الوقت الفعلي
وسوف توفر وسائل للحد من انبعاثات الغازات الدفيئة، والتلوث العام في البيئة. وأكثر من ذلك، بالتوازي مع تطور إنترنت الأشياء والمدن الذكية. وسيتم تزويد هذه المدن بالقدرة على الاستفادة من الوقت الحقيقي
تكنولوجيا إدارة المياه للكشف عن تسربات المياه وتحديد مواقعها والحفاظ على إمدادات المياه. سيوفر GenAI الكثير من القوة التنبؤية في إدارة المياه. من خلال تحليل وتفسير استهلاك المياه في الوقت الحقيقي، والأجهزة، مثل الغسيل
يمكن تطوير الآلات وغسالات الأطباق وتركيبها على أساس متى تشتد الحاجة إلى المياه وبأي كميات. سيؤدي تطبيق GenAI في الوقت الفعلي إلى إحداث تطورات ثورية في مجال إمدادات المياه ومعالجة مشكلات التكلفة بالإضافة إلى البنية التحتية
الإدارة في صناعة المياه. إن مستقبل المدفوعات في الوقت الفعلي مع GenAI باستخدام هذه التقنيات والثورة الحديثة والمتطورة هو مستقبل مشرق. من خلال أبحاث السوق وتحليل البيانات الإدارية، الإمكانات الكاملة للمستهلكين
يمكن تحقيق المنتجات المالية المصممة خصيصًا والموضعة بشكل جيد في الوقت الفعلي للأسر. إن الفوائد التي لا شك فيها التي تعود على المنظمين والاقتصاد والمستهلكين في تبني GenAI في الدفع في الوقت الفعلي ستوفر حوافز طويلة الأجل للابتكار.
الحلول والتطورات في صناعة الدفع.
4.1. الاتجاهات والفرص الناشئة
والآن، مقارنة بالخدمات التقليدية، تقدم أنظمة الدفع الكبيرة في الوقت الفعلي خدمات تحويل باستخدام نهج مختلف. والمفتاح هو توفير الخدمات المصرفية عند الطلب بحيث يحصل العملاء على خدمة أفضل وأكثر شمولاً والتي أصبحت بديهية بشكل متزايد
والأهم من ذلك أنها متاحة عند الحاجة. إن إعطاء الأولوية لخدمة العملاء والصناعة المالية في الوقت الفعلي هو الذي فتح الأبواب أمام العديد من طرق الدفع الحديثة. على سبيل المثال، بسبب نجاح منصات الدفع في الوقت الحقيقي
والخدمة المتاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، احتل مقدمو خدمات الدفع الناشئون (PSPs) السوق، مثل ShieldPay. من خلال ضمان تأمين جميع المعاملات والتحقق منها من خلال خدمة حجز الأموال والإفراج عنها، يتم توفير الحماية المناسبة
لكل من الحساب البنكي والمال أثناء عملية البيع والشراء. وهذا يمنح العملاء سببًا إضافيًا للتفكير في استخدام المدفوعات في الوقت الفعلي لأي وجميع أنواع المعاملات - وهو الأمر الذي لن يؤدي إلا إلى تعزيز الأسواق الناشئة. أيضا،
إن تقديم خدمة Apple Pay ونجاحها يسلط الضوء أيضًا على كيفية اعتماد المدفوعات المستندة إلى الهاتف المحمول على دفع أنظمة الدفع في الوقت الفعلي، وساعدت بدورها في تعزيز دورة التطوير والاستخدام هذه. مع إرفاق بطاقة خصم سارية المفعول
Apple Wallet، يستطيع المستخدمون إكمال المعاملات فورًا باستخدام هواتفهم المحمولة، حيث سيتم تأكيد أي دفعة ومعالجتها من خلال نظام الدفع في الوقت الفعلي. فضلا عن إضافة بعد إضافي لملاءمة معاملات الدفع في الوقت الحقيقي،
إنه يدل على القدرة على التكيف التي قدمت نفسها في الأوقات الحالية عند النظر في المدفوعات في الوقت الحقيقي.
4.2. التأثير المحتمل على المؤسسات المالية والمستهلكين
على سبيل المثال، عند اتخاذ قرارات الائتمان، قد يتعين على الممولين أن يأخذوا في الاعتبار معدلات الدقة التنبؤية للذكاء الاصطناعي في الحسابات. وذلك لأنه بينما قد يحاول الأفراد إخفاء الموارد والالتزامات، يمكن لحسابات التعلم الآلي اكتشاف ذلك
ورسم خريطة لهذه الموارد بدقة كبيرة. ويظهر أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تسهيل وتعزيز إجراءات منح الائتمان. ومن المحتمل أيضًا أن تكون عمليات الائتمان أسرع وأكثر اقتصادا. وهذا يعني أنه بمرور الوقت، قد يتزايد عدد المستهلكين
اختاروا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من خلال توفير الوصول إلى حياتهم الرقمية لتسهيل المصداقية وتقييم المخاطر. وبالتالي، من الممكن أن تكون أنظمة التصنيف الائتماني التي تعتمد على قدرة الشخص على اتخاذ قرار مالي محدد
البدء بإفساح المجال للأنظمة التي تعتمد حصريًا على بيانات سلوك المستهلك. كما يمكن لصناعة الائتمان أن تبدأ في رؤية التحول من الإحصائيات الاحتمالية البحتة إلى الأنظمة المعقدة التي تنطوي على دمج معلمات السلوك والحوسبة المختلفة
النماذج - كما رأينا مع الذكاء الاصطناعي. وهذا يمكن أن يؤدي في نهاية المطاف إلى تبسيط التكلفة والوقت والأعمال الورقية المتعلقة بصناعة الائتمان التقليدية، بمعنى أن الأنظمة الحالية المقبولة للتصنيفات الائتمانية ستصبح أقل اعتمادًا عليها. الآثار المترتبة على اعتماد
إن الذكاء الاصطناعي في قطاع الائتمان مهم ليس فقط للصناعة نفسها، ولكن أيضًا للمستهلك والقانون. من المرجح أن يؤدي إدخال واستخدام آلات منح الائتمان المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إلى تعقيد السؤال حول من يجب أن يكون مسؤولاً - وبالتالي مسؤولاً -
في الظروف التي يتم فيها منح القرض بشكل غير صحيح وتكبد بعض الأطراف خسائر نتيجة لذلك. وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في الحالات التي يتم فيها اتخاذ قرار منح الائتمان فقط من خلال الخوارزمية ودون أي نوع من المدخلات البشرية. ال
إن مسألة الالتزام القانوني والمسؤولية القانونية في القانون لم تتم معالجتها بشكل مباشر في التحليل القانوني الحالي. ومع ذلك، فإن الأساس المنطقي والمبدأ الشامل لأي مسؤولية تقع على عاتق مقدم الائتمان أو صاحب العمل أو الشركة المصنعة يدور حول
الظروف المحيطة بكل حالة على حدة، والتي يتطرق تحليلها بشكل عام إلى فهم الأهمية الأساسية للمدخلات البشرية عندما تكون التكنولوجيا قيد التشغيل. وهذا يتوافق مع القوانين في المملكة المتحدة، والتي تتطلب استكمالها
الشفافية في عمل الذكاء الاصطناعي وقدرته على "التأثير" على المستهلكين - على سبيل المثال، في منح الائتمان. ومن الممكن توقع أن مثل هذه القوانين ستتطلب أيضًا من منظمة العفو الدولية "تقديم تفسير" فيما يتعلق بقرارها. ومع ذلك، فإن مثل هذا الشرط
ربما لن يكون ذلك ممكنًا وربما حتى متناقضًا في ضوء التقنيات الحالية بالمعنى الحقيقي للمصطلحات. ولكن من الناحية المثالية، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانات تحويلية في زيادة وتحسين القرارات المتخذة في هذا القطاع، بدءًا من اكتشاف الاحتيال،
تقييم والتحقق من صحة المطالبات للتدقيق في شرعية البيانات الشخصية والصحية.
4.3. توصيات لتبني GenAI في صناعة الدفع
على الرغم من الإمكانات والفرص العالية التي يقدمها كل من الذكاء الاصطناعي وGenAI لمجال المدفوعات - أنظمة أسرع وفي الوقت الفعلي وفعالة من حيث التكلفة وذكية لمكافحة الجرائم المالية - كشفت أبحاث السوق التي أجريناها أن معظم المتخصصين في الصناعة يدركون
تطبيقات الذكاء الاصطناعي و GenAI كتهديد للترتيبات التقليدية والضمانات الوظيفية. لذلك، في هذه الفترة الانتقالية للتحرك نحو المزيد من الذكاء الاصطناعي وGenAI في السوق، من المهم بشكل خاص أن يتم اتخاذ تدابير فعالة لإنشاء مجتمع مشترك.
الفهم وتعزيز بيئة يكون فيها مؤيدو الذكاء الاصطناعي وغير مؤيدي الذكاء الاصطناعي مستعدين وملتزمين بلعب دور إيجابي ومثمر في أنظمة الدفع الرقمية. أولاً وقبل كل شيء، تحتاج المؤسسات المالية إلى إعادة التقييم
أنظمتها وعملياتها الحالية لتحديد المجالات التي يمكن دمج الذكاء الاصطناعي فيها وGenAI. أثناء القيام بذلك، يجب أن نتذكر أن الهدف الاستراتيجي النهائي لاستخدام الذكاء الاصطناعي وGenAI هو إضافة قيمة إلى الأعمال التجارية وتقديم منتجات تنافسية
والخدمات، وليس فقط لإصلاح ما هو قائم حاليا وما يعمل بشكل جيد. ثانياً، ينبغي إنشاء منصات للتعاون وتبادل المعرفة والخبرة وإدارتها ورعايتها من قبل الهيئات المهنية لتعزيز الوعي واعتمادها
من الذكاء الاصطناعي وGenAI. ويمكن أن يكون ذلك في شكل جوائز تمويل للابتكار، أو تعيين قادة الفكر لإدارة ورش العمل والمنتديات عبر الإنترنت، أو تصميم مناهج جديدة وذات صلة ببرامج التطوير المهني المستمر. ومن الضروري أيضًا إنشاء
ثقافة التغيير الداخلي التي تحتضن الابتكار وتؤيد استخدام الذكاء الاصطناعي. ويمكن القيام بذلك من خلال برامج تدريبية مصممة خصيصًا لتحديث المعرفة التقنية والمعرفة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بشكل مستمر. أخيرًا وليس آخرًا، تشير دراستنا إلى أنه من أجل القيام بذلك بشكل جماعي
التأثير على الانتقال السلس وتعزيزه إلى صناعة أكثر استعدادًا للذكاء الاصطناعي وGenAI، يجب اعتماد نهج من أعلى إلى أسفل في تطوير إطار توجيهي لالتماس ومعالجة ردود الفعل الجماعية لمثل هذه الأطر - من المؤسسات، من
مقدمي التكنولوجيا وأيضا من مستخدمي حلول الأعمال.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.finextra.com/blogposting/25716/revolutionizing-real-time-payments-with-genai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
