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5 Trends, von denen diese KI-Experten glauben, dass sie Zahlungen und Handel verändern könnten

Neuauflage von Plato
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5 Trends, von denen diese KI-Experten glauben, dass sie Zahlungen und Handel verändern könnten
Für Unternehmen an der Spitze ihrer Branche ist künstliche Intelligenz (KI) unumgänglich geworden. 
An unvermeidliche Gewissheit, das ist. 
Aus diesem Grund hat sich PYMNTS in den letzten fünf Monaten jede Woche mit verschiedenen KI-Experten, Innovatoren und Unternehmern zusammengesetzt, um ihre Gedanken über die Auswirkungen der Technologie auf die Säulen der KI zu besprechen Vernetzte Wirtschaft – sowie das, was sie am Horizont sehen, wenn die Innovation sowohl den Zahlungsverkehr als auch den Handel weiter durchdringt und sukzessive verändert. 
Was wir aus über einem Dutzend Gesprächen gelernt haben PYMNTS „AI Effect“-Serie ist, dass es für diese Experten, die alle aus verschiedenen Bereichen kommen, fünf Gemeinsamkeiten rund um die einzigartig leistungsstarken Anwendungen von KI im Unternehmen gibt.
Erstens haben generative KI-Funktionen (GenAI) die Art und Weise, wie Einzelpersonen und Unternehmen mit Computern und Informationen interagieren können, grundlegend verändert. 

KI und digitale Schnittstellen: Ein neues Informationszeitalter 

Der Aufstieg des Computers und der digitalen Technologie hat die Art und Weise, wie wir leben und Geschäfte abwickeln, verändert. Und dieser Wandel wurde durch eine Verhaltensänderung in Bezug auf die Art und Weise vorangetrieben, wie Verbraucher und Unternehmen Informationen erstellen, speichern und darauf zugreifen – was Menschen größtenteils dazu zwingt, sich wie Computer zu verhalten, um produktiv mit ihnen zu interagieren. 
Aber die Fähigkeiten von GenAI bieten das Potenzial, dies zu ändern. 
„Computer können es jetzt sich wie Menschen verhalten. Sie können sich artikulieren, sie können schreiben und kommunizieren, genau wie ein Mensch es kann.“ Beerud Sheth, CEO der Conversational AI Platform Gupshup, sagte PYMNTS. „Niemand hätte jemals gedacht, dass sich ein Bulldozer wie ein Mensch oder ein Feuer oder eine der früheren Erfindungen der Geschichte verhalten könnte. KI hat die Gesellschaft auf eine Weise belebt, wie es keine andere Technologie zuvor getan hat.“
„Große Sprachmodelle sind im Allgemeinen extrem gut darin Interaktion mit Menschen, Daten sammeln und Wissen und Daten zugänglich machen“, Pecannuss CEO und Mitgründer Zohar Bronfmann erzählte PYMNTS während eines Gesprächs für die Serie den „KI-Effekt“. „Sie sind die beste Technologie, die die Menschheit jemals entwickelt hat und die dabei hilft, Wissen zugänglich zu machen.“
„Generative KI ist so mächtig, weil sie es ist KI für alle zugänglich machen … Vor Ford-Autos hatte niemand ein Auto, und dann hatte plötzlich jeder ein Auto – und wir bekamen Autobahnen, Mechaniker, das löste so viele weitere Innovationen aus.“ Akli Adjaoute, Gründer und Komplementär eines Risikokapitalfonds Ausstellung, sagte PYMNTS.
Zweitens waren sich die Experten einig, dass KI-Systeme Unternehmen eine beispiellose Möglichkeit bieten, neue Effizienzsteigerungen zu erzielen und bestehende Arbeitsabläufe zu optimieren. 

KI und Aufgabenerledigung: Ein Vorstoß für langwierige Arbeitsabläufe

Während die aktuelle Explosion des Interesses an KI neu erscheinen mag, haben frühere Generationen von Vorhersagealgorithmen und maschinellen Lernsystemen jahrelang mühsame, hochwertige Aufgaben im Stillen ausgeführt.
Und während die heutige KI auch wiederkehrende Aufgaben automatisieren und Daten nutzen kann, um bessere Entscheidungen zu treffen, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und Kosten zu senken, sprengt das gesamte Spektrum der GenAI-Anwendungen und die schiere Geschwindigkeit ihrer Aufgabenerledigung die Fähigkeiten früherer Systeme in den Schatten. 
„Wir überschätzen immer die ersten drei Jahre einer Technologie, und stark unterschätzen der 10-Jahres-Zeithorizont“, Jake Joraanstad, CEO bei Scheffel, sagte PYMNTS.
"The ChatGPT „In allen Köpfen ging die Glühbirne an und es brachte künstliche Intelligenz und hochmodernes Deep Learning in den öffentlichen Diskurs.“ Andy Hock, Senior Vice President für Produkt und Strategie bei Großhirn, sagte PYMNTS.
„Und von einem Unternehmensstandpunkt„Auch in den Köpfen vieler Fortune-1000-CIOs und CTOs ging ein Licht auf“, fügte Hock hinzu. „Diese generativen Modelle simulieren beispielsweise Zeitreihendaten. Sie können die Sprachen und Dokumente für Bewerbungen, beispielsweise im Finanz- und Rechtsbereich, klassifizieren. Sie können auch in weiten Bereichen eingesetzt werden, um beispielsweise Forschern bei der Entwicklung neuer pharmazeutischer Therapien zu helfen oder elektronische Gesundheitsakten besser zu verstehen und gesundheitliche Ergebnisse bestimmter Behandlungen vorherzusagen.“
„Wenn Sie in einen Bereich vordringen, in dem die Daten real sind, insbesondere in der Zahlungsbranche, sei es das Kreditrisiko, ob es sich um Zahlungsverzug handelt, ob es sich um AML [Anti-Geldwäsche] handelt, ob es um Betrugsprävention geht, egal, was mit Zahlungen zu tun hat … KI kann das bringen viele Vorteile“, sagte Adjaoute von Exponion gegenüber PYMNTS. 
Vereinfacht ausgedrückt: als James Clough, Chief Technology Officer und Mitbegründer von Robin KI, sagte er zu PYMNTS: „Anwälte die KI nutzen Wir werden Anwälte ersetzen, die dies nicht tun, anstatt alle Anwälte durch KI zu ersetzen.“
Aber obwohl KI einfach ist, ist sie es nicht zur Verbesserung der Gesundheitsgerechtigkeit einfach. Drittens betonten die Experten gegenüber PYMNTS, dass nicht jedes Unternehmen die perfekte 10 auf der Skala „Bereit für die Einführung von KI“ erreicht und dass Talent- und Ressourcenlücken im Zusammenhang mit dem Einsatz der Technologie geschlossen werden müssen. 

Vorbereitungen für die KI-Einführung: Den ersten Schritt machen 

Es gibt viele, viele Unternehmen da draußen. Und einige Unternehmen verfügen möglicherweise über ausgereifte Datenpraktiken und hochentwickelte Engineering-Teams, die es ihnen ermöglichen, KI-Ausgaben mit minimaler Reibung in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren. Bei der überwiegenden Mehrheit der Unternehmen ist dies jedoch nicht der Fall – und um KI-Systeme effektiv und verantwortungsvoll zum Nutzen ihres Unternehmens einzusetzen, müssen sie diese Lücke schließen, bevor sie zu klaffen beginnt. 
„Viele große Unternehmen verfügen über außergewöhnliche Datenbestände, aber Daten, die bereit sind, zum Trainieren eines dieser Modelle verwendet zu werden – Dinge wie, ob sie sauber und dedupliziert sind und ob sie wissen, wie sie sie tokenisieren und für die Einspeisung in eines vorbereiten können.“ dieser KI-Modelle – das ist eine andere Sache“, sagte Cerebras. Sprunggelenk sagte PYMNTS und stellte fest, dass der Prozentsatz der Menschen auf der ganzen Welt, die wissen, wie man ein KI-System aufbaut, gering ist.
As Adrian Auun, CEO bei vorwärts, sagte er zu PYMNTS: „Die Dinge müssen so sein Gebaut für eine Welt der KI damit diese KI funktioniert und skaliert.“
„Ich bin jetzt seit mehr als 20 Jahren im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (ML) tätig.“ Yoav Amiel, Chief Information Officer bei einer Frachtvermittlungsplattform und einem externen Logistikunternehmen RXO, sagte PYMNTS. „Wenn wir Technologie bauen, dann bauen wir sie nicht nur um ihrer selbst willen, wir bauen Technologie um dem Geschäft zu helfen,"  Aber da wir „der Technologie immer mehr Entscheidungsbefugnis geben … müssen wir sicherstellen, dass wir nicht ohne Funktionsfähigkeit dastehen, wenn die Maschinen aus irgendeinem Grund nicht in der Lage sind, diese Entscheidungen zu treffen.“
Diese Bedenken fließen in das nächste große Thema ein, auf das die Experten hingewiesen haben: die Notwendigkeit, Compliance- und Governance-Programme rund um die KI-Systeme von Unternehmen zu entwickeln und gleichzeitig deren Sicherheit zu gewährleisten. 

Den nächsten Schritt machen: Gewährleistung der Datensicherheit und Erstellung eines Governance-Programms

Selbst wenn man KI außer Acht lässt, können viele Unternehmen bei der Integration anspruchsvoller Softwarelösungen mit Problemen wie Qualitätskontrolle, Governance, Compliance und Cybersicherheit kämpfen. 
KI verstärkt diese Bedürfnisse. 
„Traditionelles ML war normalerweise die Domäne von Doktoranden oder gut ausgebildeten Datenwissenschaftlern, aber jeder kann mit der Nutzung generativer KI beginnen, indem er sich einfach anmeldet.“ Kojin Oshiba, Mitbegründer der End-to-End-KI-Sicherheitsplattform Robuste Intelligenz, sagte PYMNTS und erklärte, dass diese Situation von Natur aus ein Risiko mit sich bringt. 
„Wir sehen einen Unterschied zwischen Cybersicherheit und KI-Sicherheit“, fügte Oshiba hinzu. „CISOs kennen die verschiedenen Komponenten der Cybersicherheit, wie Datenbanksicherheit, Netzwerksicherheit, E-Mail-Sicherheit usw., und können für jede eine Lösung finden. Aber mit KI, den Komponenten der KI-Sicherheit und was für jede getan werden muss ist nicht allgemein bekannt. Die Landschaft der Risiken und benötigten Lösungen ist unklar.“
Die Integration von KI ist nur die halbe Miete. Die andere Seite des Puzzles besteht darin, sicherzustellen, dass das KI-System auf ein echtes Geschäftsproblem angewendet wird – und dass seine Ergebnisse nutzbar und umsetzbar sind. 
„Ein Modell ist nur so gut wie das Problem, das es löst“, sagte Bronfman von Pecan gegenüber PYMNTS. „Und um das Modell mit dem Geschäftsproblem zu verknüpfen, muss man nicht nur die Genauigkeit verstehen, die sehr technisch ist, sondern auch die Wirksamkeit, also wie gut das KI-Modell ist Lösung des Problemsund wie es in den Geschäftsprozess integriert werden sollte, was eine komplexere Frage ist.“
Aber wenn diese Hürden überwunden sind, sind sich die Experten einig, dass die Dinge sehr, sehr spannend werden – denn sie alle sehen in der Zukunft die Entstehung von KI-Systemen, die ein Eigenleben führen und nur minimale menschliche Eingriffe erfordern. 

Der Aufstieg agentischer KI-Systeme 

Heather Wilson, Vorstandsvorsitzende des CLARA Analytics, sagte PYMNTS, dass sie es sieht Agentische KI Anwendungen als die nächste große Innovation in diesem Bereich. Diese Agenten-KI-Systeme würden Entscheidungsunterstützung bieten und Routineaufgaben erledigenDadurch können sich menschliche Mitarbeiter auf komplexere Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren.
Dies ist eine Zukunftsvision, die von vielen geteilt wird. Bronfman von Pecan prognostiziert, dass die Zukunft der KI in der Automatisierung von Entscheidungsprozessen und der Optimierung von Geschäftsabläufen durch unbeaufsichtigte Maßnahmen liegt. 
Robin KI  Clough prognostizierte außerdem eine Verlagerung von chatbasierten Schnittstellen hin zu agentenbasierteren KI-Modellen, die über die Bereitstellung von Antworten auf die Ausführung von Aufgaben hinausgehen.  
„Es wird nicht etwas sein, was man fragt und eine Antwort bekommt, sondern ein System, das man bitten kann, Dinge für einen zu erledigen“, sagte er. „…Anstatt nur diese E-Mail zu verfassen, könnte es die E-Mail verfassen, den Anhang abrufen, ihn in Ihren Postausgang legen und dann ebenfalls auf Senden klicken. Ich denke, dass der Wechsel von Chats zu Agenten eines der aufregendsten Dinge ist, die wir im nächsten Jahr sehen werden.“

Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/5-trends-these-ai-experts-think-could-change-zahlungen-and-commerce/

Quelle: https://www.pymnts.com

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