Die Fähigkeit zur Skalierbarkeit ist es, die eine Innovation als solche qualifiziert.
Während generative künstliche Intelligenz nach Aussage vieler Beobachter bereits auf breiter Ebene Innovationsstatus erreicht hat, bleibt die Frage bestehen: Kann KI im gesamten Zahlungsökosystem skaliert werden?
2024 könnte das Jahr sein, in dem wir es herausfinden.
„In der heutigen Welt, in der die Unterscheidungsmerkmale zwischen Unternehmen, insbesondere im Zahlungsökosystem, immer enger werden, müssen Sie ein Early Adopter und schnell auf den Beinen sein.“ Netanel Kabbala, Chief Data and Analytics Officer bei Du bist weg, sagte PYMNTS für die Serie „Was kommt als nächstes im Zahlungsverkehr – Zahlungen und GenAI: Was ist neu und was kommt als nächstes?“
Kabala betonte den komplementären Charakter der generativen KI und ihrer Cousine, der Predictive Analytics, und betonte das Potenzial der generativen KI zur Entwicklung neuer Produkte und zur Steigerung der Effizienz in der gesamten Zahlungslandschaft.
„Prädiktive KI lernt aus der Vergangenheit, und bei generativer KI geht es um etwas Neues“, erklärte er und wies darauf hin, dass eine der überzeugendsten bestehenden Anwendungen generativer KI im Zahlungsverkehr die Betrugsprävention ist, bei der generative KI dabei helfen kann, Daten in großem Maßstab zu kennzeichnen und Vorhersagen zu treffen Zukunftstrends.
Das Potenzial von KI, die Zahlungsbranche zu verändern, ist unbestreitbar, und Kabala hob vier einfache Erfolge hervor, die KI für Zahlungsunternehmen bringen kann, darunter die Verbesserung der internen Effizienz, die Rationalisierung von Abläufen, die Verbesserung des Kundenservice und die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.
„Ich bin begeistert von allem, was mit interner Effizienz zu tun hat, wie wir [mit KI] alle internen Abläufe eines Zahlungsunternehmens verbessern können, von der Abstimmung über den Kundenservice bis hin zu Integrationen und so weiter“, sagte er.
Das Potenzial generativer KI im Zahlungsverkehr
Generative KI ist besonders effektiv beim Parsen von Aufgaben, die große Text- und Kontextmengen in kurzer Zeit umfassen, und Kabala schlug vor, dass generative KI verwendet werden kann, um die Wissensdatenbanken von Organisationen zu verbessern und die Produktivität von Kundendienst-, Betriebs- und Risikoteams zu steigern, indem große Mengen zusammengefasst werden Mengen an Informationen, die Erkenntnisse liefern.
Mit Blick auf die Zukunft sagte Kabala, er stelle sich vor, dass generative KI eine Rolle bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen spielen wird, einschließlich der Verwendung von Echtzeitpreisen, um adaptive Preislösungen zu ermöglichen, die sowohl Händlern als auch Verbrauchern zugute kommen, sowie der Einsatz von KI zur Personalisierung von Finanzprodukten, wie z. B. Buy Now, Pay Later (BNPL)-Pläne und Kreditoptionen.
Aber wenn die Skalierung einfach wäre, würde es jeder tun.
Generative KI-Lösungen zur Verbesserung des Zahlungsökosystems müssen zunächst institutionelle Trägheit und andere Hindernisse überwinden.
„Erstens ist es ein mentales Hindernis, Vertrauen in diese neuen Systeme aufzubauen“, sagte Kabala. „Die Menschen müssen wirklich den Nutzen erkennen, den es ihnen im Alltag bringt. Es ist wirklich schön, dass Sie Ihre interne Effizienz um 7 % verbessert haben, aber das muss sichtbar und aussagekräftig gemacht werden.“
Neben der Aufklärung des Marktes über die Vorteile und die effektivsten Einsatzmöglichkeiten von KI-gesteuerten Lösungen ist laut Kabala die Verfügbarkeit von qualifiziertem Ingenieurpersonal, das sowohl mit traditioneller Datenanalyse als auch mit neuen KI-Technologien umgehen kann, für eine erfolgreiche Implementierung von entscheidender Bedeutung.
Die Zukunft der generativen KI im Zahlungsverkehr
Mit zunehmender Verbreitung generativer KI im Zahlungsökosystem habe sie das Potenzial, zur Entwicklung von Super-Apps beizutragen, die eine Reihe von Dienstleistungen anbieten, vom Bankwesen bis zur Vermögensverwaltung, sagte Kabala.
Er warnte jedoch davor, dass die Technologie auch von böswilligen Akteuren genutzt werden könne, was die Betrugsprävention zu einem entscheidenden Thema mache.
„Betrug war schon immer eine Herausforderung, aber jetzt sind Betrügereien einfach“, sagte er und wies darauf hin, dass Betrüger KI-generierte Inhalte ausnutzen können, indem sie die Technologie nutzen, um beispielsweise gefälschte Websites zu erstellen, Betrügereien mit einem Klick in verschiedene Sprachen zu übersetzen und viele andere Dinge zu betreiben bösartige Taktiken.
Wenn es um die Sicherheit der KI-Systeme selbst geht, ist eine transparente Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen von Verbrauchern, Händlern und internen Teams sicherzustellen.
Kabala betonte, dass es von entscheidender Bedeutung sein wird, die „Black Box“ der generativen KI für die Entscheidungsfindung zu prüfen, und dass Unternehmen jetzt damit beginnen müssen, die „richtigen Schritte und die richtigen Erklärbarkeitsmessungen“ zu entwickeln, um der Innovation einen Schritt voraus zu sein und zukünftige Herausforderungen zu meistern.
Wenn es um die Zukunft der generativen KI im Zahlungsverkehr geht, stellte Kabala fest, dass „wir vor einem Jahr noch nicht in der Lage gewesen wären, über generative KI zu diskutieren.“
Obwohl er sagte, er wisse nicht, was die Zukunft bringen könnte, weiß er doch, dass es darauf ankommt, „die richtigen Ressourcen, die richtigen Leute, die richtige Infrastruktur und die richtige Einstellung zu haben, um dort zu sein, wo die neue Technologie und die neuen Möglichkeiten auftauchen könnten“. entscheidend für den Erfolg in jeder Branche – insbesondere aber im Zahlungsverkehr.
Link: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-zahlungen-sector/
Quelle: https://www.pymnts.com
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- Quelle: https://www.fintechnews.org/the-4-easy-wins-genai-brings-to-the-payments-sector/
