はじめに
現在、リアルタイム決済は人工知能によって革命を起こしています。以前の支払い方法ではますます問題が発生しているため、これは大きな良い変化です。近年、詐欺が問題として深刻化しています。
不正行為検出方法は、既知の脅威を発見し、履歴データに関連する傾向を特定することに重点を置いています。しかし、AI の力を利用すれば、不正行為が発生する前にリアルタイムで特定できるだけでなく、支払いプロセス全体を合理化することもできます。支払いをする
関係者全員にとって、より迅速、簡単、そして安全です。最近の GenAl の開発は、この支払い革命の大きな触媒となっています。この最先端のテクノロジーの使用により、社会の変革を可能にするソリューションが開発されました。
リアルタイムのトランザクションが処理される方法。これらの AI ソリューションは、決済取引に存在する人間による分析には複雑すぎる行動パターンと複雑な詳細を理解することにより、時間のかかる人間の介入の必要性を排除します。
トランザクションを認証します。 GenAl は、偽造防止と詐欺防止を提供するだけでなく、従来の方法を使用して現在可能であるものをはるかに超えて支払いプロセス自体を迅速化することもできます。これらの利点はアプリケーションで例示されます
2017 年から使用されている SWIFT グローバル ペイメント イノベーション (GPI) など。世界 40 か国以上でリアルタイム取引を実行するためのプラットフォーム。実際、GenAl ベースのソリューションのリアルタイム性の普及と相まって、
業界や金融機関による大量の導入により、リアルタイム決済革命の時代が差し迫っているように見えます。次のセクションで詳しく説明するように、決済環境への AI の統合も大幅に改善する可能性があります。
単にセキュリティの強化を提供するだけではなく、消費者の個人的な体験を提供します。完全にデジタル化されたエンドツーエンドの支払いプロセスでは、物理的な形式の支払いや取引に依存する慣行、およびそれらに伴うあらゆる非効率性や煩雑さが解消されます。
過去のものになる。さらに、トランザクションの検証と認証を瞬時に行うことができるため、顧客は支払い処理や手動のキュー システムが完了するまで待たされることがなくなります。トランザクション管理のあらゆる側面
購入決定、資金の利用可能性、デジタル領収書など、顧客の視点からの情報をシームレスなデジタル環境でサポートできます。
1.1.リアルタイム支払いの重要性
現代世界は即時の満足感への依存度が高まっており、リアルタイムデータと即時支払い方法がこれまで以上に重要になっています。瞬時のデータと支払いに対するこうした期待があるため、たとえば英国では、
リアルタイム決済システムが設計されています。このようなシステムは、送金手段と、受取人が受け取った資金をリアルタイムで、つまり送金が行われるとすぐに利用する機会を提供します。多くの議論があります
リアルタイム支払いの利点のため。企業にとって、このようなシステムにより支払いと受け取りがより簡単かつ迅速に行えるようになり、キャッシュ フローの改善につながる可能性があります。企業は、収集した取引データを次の目的で使用することを検討することもできます。
顧客によりパーソナライズされたサービスを提供する。リアルタイム支払いの速度の主な利点の 1 つは、企業がこれらの改善されたカスタマイズされたサービスを提供できる可能性があることです。銀行口座への即時入金も可能になります
つまり、顧客は自分の資金にアクセスでき、取引がすぐに完了するということで、より安心感を得ることができます。また、このシステムは最終的にはキャッシュレス社会の促進と安全性を確保することにもなり、即時的なメリットが得られます。
国の通貨の製造と保管にかかるコストを削減し、資金をチーム化することがより困難になるという広範囲にわたる利益をもたらします。インターネットの出現と世界のグローバル化により、デジタル取引が可能になりました
そして国境を越えた支払いは企業や顧客にとってますます重要になっています。資金がほぼ瞬時に受け取られることを保証することで、受取人はより迅速な意思決定を行うことができ、取引の正当性について安心感を得ることができます。
1.2.現在の決済環境における課題
リアルタイム決済の状況が進歩し、世界中で認知されるようになったことで、リアルタイムで決済を急ぐことは技術的に複雑になってきました。現在の従来の支払いシステムは、数日または数時間以内に契約を完了できるようにうまく設計されています。
一方で、数秒で支払いを完了するための革新的なリアルタイム支払い機能や、おそらくブランドのリアルタイム報酬がそれほど高くないことは依然として課題であり、非常に高いレベルの技術的取り組みが必要であるため、テストが行われています。
主要なビジネス プロセス、メンテナンス レベル、責任とビジネスの強さ、およびリアルタイムの支払いを送信するための取り組み。多くの決済システムは、金融市場の観察プロセスや場合によっては審査するために組織されました。
独特の市場における混乱を、その形態の支払いを達成するための多数のまたは権威あるスタートを最もよく説明することを目的としています。特にリスク管理において、革新的なシステムを奨励することで具体化された実際的なリスク
そしてプロセス、精査、適合性。支払いの急増と取り組む必要があるパターンにより、主に決済されている提案されたリアルタイム支払い利益を獲得する際の障害が増加しました。リアルタイム支払いを誤解しないでください。
現代のテクノロジーの推進から利益を得るには、すべてのリスク保有者がその概念とそれに伴う危険を関連付けて考慮する必要があります。懸念される情報の保存と取得を支援するために、高速かつ高度なデータベースが期待されていました。
支払いに。決済システム変更を巡る綿密な変更計画が必要だった。あらゆる種類の大規模金融機関向けの移転方法は合理化されており、おそらく近代化の努力を必要としない実行可能なメカニズムです。
表示が提案され変更されたか、支払いがリダイレクトされるか、特定の有効な手段を回避できるか。実際の運用モードにおける遅延、配置すべき、縮小を検討する活発な承認を開始します。混乱があります
これは、顧客の結果的で気まぐれな選択によって変化する今日の支払いシステムに関する知識かもしれません。ルールと手順が事前の慣例に沿って導入されると、クライアントには支払いを阻止する手段がなくなり、技術者は
彼らに従うことができればと願っています。将来的には、実際のオペレーターは、支払いを実行する他の最良のモードとほぼ同一であると見なすことができるという点が指摘される可能性があります。有利に関与したメカニズムと改善技術の分野は次のとおりです。
説明していますが、それはこの5つの神権時代に作られました。テクノロジーは急速に進歩しており、それを適用する際の課題も同様に変化しています。現在、世代が現代的で巧みな最良の標準として受け入れているテクノロジーも、その出発によって逃亡せざるを得なくなるだろう
まだ将来的には。
2. GenAI を理解する
高度なテクノロジーを活用するためにタスクに革命を起こし始めるとき、これらのテクノロジーがどのように機能するかを理解することが重要です。シリーズのこのセグメントでは、GenAI とそのユーザーがリアルタイム ポータル ベースでどのように機能するかを詳しく説明します。
支払い処理は私たちの方法に革命をもたらす可能性があります。 GenAI を単独で説明する最良の方法は、リアルタイムで世界を分析し理解するために相互に使用されるテクノロジーの集合であると思います。このコンセプトは、
テクノロジーがデータを個別に収集して処理するだけでなく、人間の判断により連携しているデータを常に最新の状態に保ち、認識できる能力は、汎用人工知能と呼ばれます。汎用人工知能、
AGI または AGI は、理論上、現在の AI テクノロジーの潜在的な範囲をはるかに超える認知能力を備えた広範囲の機械知能を指します。 AGI は AI 研究分野において最先端であると同時に、そうではない
それは現実世界のアプリケーションで広く普及しています。おっと、これではありません。 AGI は、思考と意識の自由を組み合わせる可能性があるため、テクノロジーのより高度な機能を所有し、理解する能力を備えています。
いわゆる「学習能力」です。
2.1. GenAIとは何ですか？
GenAI は、データを高速で処理し、履歴データとリアルタイムのユーザー インタラクションの両方から学習し、その情報に基づいて意思決定を行うように設計された人工知能の一種です。 GenAl の構造はニューラル ネットワーク - アルゴリズムに基づいています
大規模なデータセット内のパターンを検出して処理できる機能です。これらのネットワークは、人間の神経系が情報を処理する方法を模倣するように設計されています。個々のノードは他の多くのノードに接続されており、これらの接続のそれぞれには、
あるノードから次のノードに渡される信号の強度をある程度変更する機能。相互接続されたノードの層を使用し、最初の層を介して入力を渡し、次に中間のデータ処理層、最後にデータ処理層に入力を渡します。
出力層では、ニューラル ネットワークは複雑な方法でデータを処理し、傾向とパターンを特定し、ネットワークの出力に基づいて「決定」を下すことができます。 GenAI は、深層学習ネットワークとして知られるニューラル ネットワークの形式を使用します。これらの種類のアルゴリズムで処理できるのは、
データは非常に効率的にデータ化され、現在私たちが経験している AI 革命の背後にある基盤となるテクノロジーです。 GenAI 構造などの高度なシステムを使用することで、リアルタイム決済の世界は、これまで抱えてきた多くの従来の問題を克服できます。
全体的な能力と有効性が制限されました。より高度な決済技術の導入により、これらの仲介業者の必要性や仲介業者への依存がなくなり、支払いは送金者と受取人の間でのみ行われるようになりました。
ピアツーピア (P2P) 支払い決済として知られるプロセス。このような決済は、処理時間が極めて短いため、決済業界で非常に人気があります。ほとんどの場合、支払いはわずか数時間以内に開始され、完了します。
秒。リアルタイム支払いに向けたこの革新的な機能は、まさに GenAI が支払いの実行と管理の方法に革命を起こす方法です。
2.2. GenAI がリアルタイム決済をどのように変革できるか
GenAI がリアルタイム決済を変革できる主な方法は、より多くの情報とより優れた予測分析を提供することにより、不正防止プロセスに革命を起こす可能性があります。リアルタイム支払い、特に英国の実装
そのうちの 1 つは「プッシュ」支払いに焦点を当てています。これは、ある口座から別の口座への信用移動であり、お金の移動は支払者によって開始されます。このようなシステムの利点は明らかであり、トランザクションの速度が主な利点です。
企業も消費者も。しかし、他の金融取引と同様に、詐欺行為によってお金を盗み、システムや決済テクノロジーを悪用しようとする者もいます。主にリアルタイム決済による不正防止対策
「受取人」として知られる支払いを行う人に焦点を当ててきました。この情報は、不正チェックの意思決定プロセスで使用されます。取引時には、特に詐欺防止の観点から重要ですが、
GenAI を活用して、詐欺サービスの同意リクエストに利用できる追加データを処理し、データの詳細な分析を提供することで、受取人による同意の概念そのものが変わる可能性があります。言い換えれば、リアルタイム決済における GenAI
追加のデータを利用し、詐欺師がトランザクションを使用することを困難にする権限と機能を提供することで、詐欺防止をより効果的にすることができます。 GenAIを活用してサービスと受取人の詳細データを提供する方法が簡単にわかります
この機能により、英国の決済業界は不正防止の要素から脱却する余地が得られる可能性があります。このサービスは、詐欺防止サービスを提供する際に詳細なデータを要求する可能性がありますが、これは現在の決済システムでは想定されていません。
GenAI を使用してデータを分析すると、分析をより効率的に行うことができ、受取人による同意の重要性が低下し、時代遅れになる可能性があります。不正防止サービスと顧客の両方の監視による規制上の影響
業界が GenAI で実現した進歩をリアルタイム決済に活用すれば、権利は大きく変わる可能性があります。 GenAIで最新のデータを瞬時に処理できることから、これを活用できればとの要望と検証
支払者による不正小切手の減少により、支払いの同意と不正行為の防止に重点が移る可能性があります。今はエキサイティングな時代であり、テクノロジーが次に私たちをどこへ連れて行ってくれるのかは誰にもわかりません。しかし、GenAI の機能は真に革命を起こす可能性を秘めています。
リアルタイムの支払い。
2.3.決済システムに GenAI を導入する利点
そして、顧客の大多数が従来の支払い方法ではなくモバイルウォレットを選択し続けていることを考えると、企業がそのようなリアルタイム支払いオプションを提供できるように最先端のテクノロジーを活用して運営することが最も重要です。従来のシステムなどの古いシステム
カードは取引を数日で処理し、支払いを行うと、少なくとも翌営業日にお金が販売者に送られます。顧客が支払いを行うと、取引データが関連する支払いゲートウェイに送信されます。これらのゲートウェイ
取引をそれぞれの協会にルーティングし、次に発行銀行にルーティングし、協会に戻り、次に取得銀行と販売者にルーティングします。これらの各エンティティは、最終的にお金が支払われるまで、しばらくの間トランザクションを保持します (同日の ACH 支払い)。
目的の人に届きます。これが、支払いの終了時に、顧客が開始時に常に保留中として転記されるトランザクションの通知を受け取り、その後、翌日にはトランザクションが完了したという別の通知を受け取る理由です。
クリアされました。従来、このような古いタイプの取引は許容されており、実際に一部の商人は市場で繁栄していました。しかし、リアルタイム決済の導入により、私たちは前例のない成長と、お金が実際に動くという事実を目の当たりにしました。
これまでにない速さで、ビジネス取引中に得られるメリットは計り知れません。そのため、決済処理業者や金融テクノロジー企業が、より効率的なシステムへの移行という選択肢を検討し始めるのはかなり早い時期に来ています。
支払いのための超高速ソリューション。これにより、販売者と顧客の両方の急速に進化する需要に対応できることが保証されます。 GenAI が決済システムに導入できる大幅な改善により、将来的には
この分野の企業が誕生することは非常にエキサイティングなことでしょう。リアルタイム決済で得られる利点を活用することで、多くの革新的な製品やサービスを市場に導入することができます。例としては、すぐに顧客が
が取引を実行すると、提供された割引に関する通知、または販売者にとって好ましい他の店舗で支払いを行っているはるかに安価でより優れた代替製品の提案に関する通知を送信することができます。また、
取引データと顧客データがリアルタイムで処理および生成されるため、多くの分析および人工知能ベースのサービスとソリューションを販売業者に提供できます。これにより、販売業者は顧客を効果的に理解し、
マーケティング活動を効率的に調整します。
3. リアルタイム決済システムへの GenAI の実装
重要なインフラストラクチャ環境で機能する必要があるテクノロジーを設計する場合、信頼性、フェイルオーバー、サポートの基準が他の多くの業界よりも高くなるということを理解することが重要です。標準
Pay.UK リアルタイム決済インフラストラクチャの稼働時間は「フォー ナイン」、つまり 99.99% です。このような稼働時間の統計を達成するために、データセンター全体の障害が影響を及ぼさない程度に、サービス全体が非常に回復力が高くなるように設計されています。
サービス。 Pay.UK サービスの「lgenico Payments」[^lngenico] セクションは、Faster Payment トランザクションを受け入れて処理します。これらは高額のリアルタイム支払いです。ちなみに、2019 年 646 月には、この方法を使用して総額 XNUMX 億ポンド以上が送金されました。[^pricefx]
消費者はこれらの支払いを 24 時間年中無休で行えることを期待しているため、このサービスでは、すべてのトランザクションがその場で処理されるか、メンテナンス中など処理を継続できるときまで一時的に保存される「カットオーバー」システムが運用されています。
リクエストを受け入れ、利用可能な 2 つのオプション (今すぐ処理するか後で処理する) のどちらを使用するかを決定するために開発されたシステムは、C++ アプリケーションです。そのため、継続的インテグレーションとデプロイメント (Cl/CD) をセットアップするプロセスは、
このプロジェクトは、Python や JavaScript などの言語で書かれた他のプロジェクトを参照するときに実行する必要がある手順とは少し異なります。ただし、開発者がコードの変更をマージするソフトウェア開発方法は、
中央のマスター ブランチは必要に応じて何度でも使用でき、ユニバーサルです。しかし、このような Cl/CD プロジェクトでは、ビルドやさまざまなテストを自動的に実行することになるため、メイン ブランチが常に正常な状態であることを確認することがより重要です。
変化します。 Jenkins 継続的インテグレーション (Cl) ビルド モニターは、ソフトウェアのビルドおよび展開プロセス内の各段階の結果の最新の記録を保持するだけでなく、各段階を誰が実行したか、いつ作業が開始されたかについての情報も提供します。
これにより、発生する可能性のある問題を迅速に特定して修正できるだけでなく、だけでなく、役立つ監査情報も提供します。ただし、Jenkins は、すぐにリモートにアップロードできるようには設定されていないことに注意することが重要です。
Jenkins Cl のビルドが成功したら、「Web パブリッシュ」メソッドを使用してサーバーにアクセスします。構成プロセス中に、自動公開を有効にするために、ターゲット マシンに関する情報を Jenkins と Visual Studio の両方にフィードする必要があります。
3.1.統合に関する重要な考慮事項
プロジェクトの範囲設定と計画から統合と展開に至るまで、GenAI を正常に実装するために必要なさまざまな実装上の考慮事項と技術要件を完全に理解することが重要です。リアルタイムの文脈で
支払いシステムに応じて、これらの要素の多くがさらに重要になります。以下では、実装ライフサイクル全体を通じて考慮する必要があるいくつかの重要な考慮事項について説明します。まず、ソリューションのパフォーマンスは絶対的に優れています。
致命的。リアルタイム決済システムの業界ベンチマークでは、決済処理時間が一定のしきい値を超えないことが求められています。たとえば、英国では、ほぼリアルタイムの銀行間決済サービスである「Faster Payment」の業界標準が採用されています。
支払いの 95% を 15 秒以内に処理することです。したがって、GenAI を既存の決済アーキテクチャと統合することによるパフォーマンスと遅延への影響については、綿密に考慮する必要があります。重要なのは、これらの考慮事項は単に関連性があるだけではありません。
AWS の初期の「稼働」段階だけでなく、サービスの存続期間中も同様です。現代のソフトウェア開発では、「アジャイル」手法における「タイムボックス化された」スプリントなどの反復的な開発プロセスの重要性が強調されています。したがって、次のことが重要になります。
GenAI のリアルタイム決済を保証 – ホワイトペーパー 継続的なパフォーマンス監視とロギング機能は、開発から運用まで、あらゆる異なる環境に導入されています。ほとんどの技術専門家は、その必要性をますます認識しています。
堅牢なサイバーセキュリティのベストプラクティス。サイバー攻撃のペースが加速し続け、決済詐欺がますます頻繁かつ巧妙になる中、決済システムのセキュリティと回復力を確保することが業界にとって最優先事項となっています。重要なことを考えると、
リアルタイム決済システムの性質上、AI ソリューションの今後の普及は、世界中の規制当局や監査人から厳しい監視を受けることになると考えられます。 「ペイメントカード業界のデータセキュリティ」などの最新の業界固有のコンプライアンス標準
情報セキュリティ管理に関する「ISO/IEC 27001」および「ISO/IEC XNUMX」はこの点に対処することを目的としており、支払いライフサイクル全体を通じてこの機密性の高い個人データを保護する必要性に重点を置いています。常に信頼できる顧問チームに相談してください。
すべてのリアルタイム決済システムは真にユニークであり、環境は規模の点だけでなく、既存のテクノロジー、サードパーティとの統合、歴史的な設計選択の遺産によって生み出されるニュアンスの点でも異なります。これらは生成できます
GenAI をサービスに正常にデプロイすることに取り組む際、実装ライフサイクルのどの段階でも、あるいは実際にはすべての段階で、予期せぬ複雑さと相互に関連した課題が発生します。この関係をずっと維持することが非常に重要です
プロジェクトの遂行にあたり、選択したスペシャリストが提供できる専門知識と経験を頼りにします。
3.2.導入の課題を克服する
既存の支払いシステム アーキテクチャとの最初の対立は、システムに関連付けられた関連する支払いメッセージ タイプと識別スキームがどのように動作するか、およびシステムがどのように準拠する方法で応答できるかを特定することです。
指令と EBA ガイダンスの両方で参照されている、決済サービス指令と規則の要件に準拠します。最終目標は、支払いメッセージの受信時にシステムに何かを実行させることかもしれませんが、多くの場合、作業に役立つ場合があります。
メッセージ内に表示される実際のデータから、支払いの開始に必要なメッセージとシーケンスの必要なフローを経て、システムの応答に戻ります。プロセスをステップに分割し、データがどこにあるかを区別することで、
メッセージの送信元と必要なユーザー入力を分析すると、各段階でどのテクノロジまたはデータ フィールドが動作しているか、および前のメッセージ フローからの出力が後のプロセスにどのようにつながるかを特定するのに役立ちます。実際、一部の決済サービス事業者はすでに設計を行っています。
支払いシステムであり、アプリケーションと登録フォームに顧客が約束し、通常は使用される支払者の認証戦略の種類を参照して、特定の支払い方法に同意することを約束します。ただし、観点から見ると、
関連する口座振替および口座振替スキームの規則に基づいて、実際のシステムとその運用が、口座振替に関して支払者の指示または支払者によって発行された義務のいずれかに実際に準拠できることを確認する必要があります。
既存の決済システムの動作が完全に理解されて初めて、システムを適応させて新しい機能を提供し、新しく導入されたテクノロジー インターフェイスが提供する必要がある安全な接続レベルを提供できる開発作業を開始できます。
決済サービス指令および EBA ガイダンスによって要求されるすべての保護。
3.3.導入を成功させるためのベスト プラクティス
では、成功のために GenAI リアルタイム決済プラットフォームを最適に設定するにはどうすればよいでしょうか?有益な要約に書かれているように、そして私が読んだ詳細な調査と分析からさらに明らかになったように、適切な技術的アプローチは、次のことがなければ意味がありません。
適切な調整。それがまさに「ベスト プラクティス」です。解決策や近道ではなく、文字通りの言葉に過ぎません。これらは業界標準の技術と戦略であり、市場観察としばしば勤勉な努力を通じて開発されました。
特定の技術的または組織的なセットアップで最適に使用されます。インフラストラクチャの最新化という成熟したテーマに沿って、テスト済みの方法を使用することで、要約に潜在的なベスト プラクティス (または
少なくとも、研究の後の開発のための最初のアドバイス): 最適な環境の特定、 – 最新の更新情報の確認、および継続的な管理。たとえば、私の研究の要約では、方言の違いを最大限に活用するために方言の違いを遵守することについて言及しています。
音声ベースのトランザクション システムでのリスニング習慣。これは、GenAI を誰を中心に構築すべきか、決済システムのどこに GenAI を導入するのが最適かを特定するための非常に明確な方法です。つまり、GenAI がどのような環境に適合するかを特定します。 IDG – 国際市場情報
と顧問会社は、新型コロナウイルス感染症などの危機やリアルタイム決済システムの普及の真っただ中にあっても、成熟したデジタルソリューションに対するニーズは依然として存在し、今後も高まる可能性が高いと示唆しています。
3.4.ケーススタディ: GenAI の実際の使用例
GenAI がリアルタイム決済システムに提供できる実際の利点の一部を紹介するために、ここでは多くの使用例をまとめました。これらは、特定のインスタンスが 2 つの広範なタイプのリアルタイム支払いのうちどれに該当するかによって異なります (PXNUMXP、
P2B または B2B)、また、GenAI が合理化または最適化できる支払いプロセスのさまざまな領域についても説明します。これらの例から学べる教訓を理解することで、決済プロバイダーや銀行は、自分たちの業界が
は革命を起こしていますが、GenAI を自分たちで活用する方法も学びましょう。これは非常に重要です。新しいインフラストラクチャの実装は、最終的には進歩と進化の長い旅路の 1 ステップにすぎないからです。すべての当事者がそうするほど良い
学習を統合し、広めるために協力することができれば、GenAI のメリットを特定の個人や組織がより早く実感できるようになります。それでは早速、ケーススタディに移りましょう。
4. GenAI によるリアルタイム決済の未来
リアルタイムの支払いは 24 時間年中無休で、中断することなく実行されます。 GenAI を活用したリアルタイム決済の未来では、電気や水などのリソースに対するインセンティブベースの支払いが実現します。たとえば、リアルタイムの電力支払い
GenAI に関連する金銭的インセンティブが消費者の行動を変えるため、電力管理が改善されることを意味します。人口規模のエネルギー効率とデマンドレスポンスを促進することにより、GenAI とリアルタイムは温室効果ガスを削減する手段を提供します。
ガスの排出と環境全体の汚染。モノのインターネットとスマートシティの開発と並行して、さらに重要です。これらの都市には、リアルタイムの水管理技術を活用して、
水漏れを局所的に特定し、水の供給を節約します。 GenAI は、スマートシティの消費者が水をより効率的に使用するための経済的インセンティブを創出します。 GenAIは膨大で手に負えない水データを蓄積し、リアルタイムに分析することで、
スマートシティ当局は水の挙動の変化に即座に対応できます。 GenAI の力は、将来のスマートシティでより良い生活の質を生み出すでしょう。人口規模のエネルギー効率とデマンドレスポンスを促進することで、GenAIとリアルタイム
温室効果ガスの排出と環境全体の汚染を削減する手段を提供します。モノのインターネットとスマートシティの開発と並行して、さらに重要です。これらの都市にはリアルタイムを活用する機能が提供されます。
水漏れを検出して位置を特定し、水の供給を節約する水管理技術。 GenAI は水管理において多くの予測力を提供します。水の消費量をリアルタイムに分析して解釈することで、洗濯などの家電製品の
洗濯機や食器洗い機などは、水が最も必要な時期とその量に基づいて開発および設置できます。リアルタイムの GenAI は給水方法に革命的な発展をもたらし、インフラだけでなくコストの問題も解決します
水道業界の経営。これらの最先端のテクノロジーと革命を利用した GenAI によるリアルタイム決済の未来は明るいです。市場調査と行政データ分析を通じて、消費者の可能性を最大限に引き出します。
家計に合わせたオーダーメイドの最適な金融商品をリアルタイムに享受することが実現できます。リアルタイム決済で GenAI を採用することは、規制当局、経済、消費者にとって疑いのない利点であり、革新的なビジネスに長期的なインセンティブをもたらすでしょう。
決済業界におけるソリューションと開発。
4.1.新しいトレンドと機会
現在、より伝統的なサービスと比較して、大手リアルタイム決済システムは異なるアプローチを使用して送金サービスを提供しています。重要なのは、顧客がより直感的でより優れた、より包括的なサービスを利用できるように、オンデマンド バンキングを提供することです。
そして最も重要なことは、必要なときに利用できることです。顧客サービスとリアルタイムの金融業界を優先することで、より多くの最新の支払い方法への扉が開かれました。たとえば、リアルタイム決済プラットフォームの成功により、
ShieldPay などの 24 時間 7 日利用可能なサービス、新興の決済サービス プロバイダー (PSP) が市場を占有しています。資金の保留と解除サービスを通じてすべての取引が安全に確保され、検証されることを保証することで、適切な保護が提供されます。
売買プロセス中の銀行口座とお金の両方に。これにより、顧客はあらゆる種類の取引にリアルタイム決済の使用を検討するさらなる理由が得られ、これは新興市場の強化にのみ役立つでしょう。また、
Apple Pay の導入と成功は、モバイルベースの決済がいかにリアルタイム決済システムの推進に依存してきたかをさらに浮き彫りにし、ひいてはこの開発と使用のサイクルの強化に役立ってきました。有効なデビットカードを添付すると、
Apple Wallet を使用すると、支払いはリアルタイム支払いシステムを通じて確認および処理されるため、ユーザーは携帯電話で即座に取引を完了できます。リアルタイム決済トランザクションの適合性をさらに高めるだけでなく、
これは、リアルタイム支払いを考慮した現在の時代における適応性を示しています。
4.2.金融機関と消費者への潜在的な影響
たとえば、金融業者は与信判断を行う際に、計算における AI の予測精度を考慮する必要があるかもしれません。これは、個人がリソースや負債を隠蔽しようとする一方で、機械学習の計算により検出できるためです。
これらのリソースを高い精度でマッピングします。これは、AI が信用付与手続きを促進し、強化する可能性があることを示しています。また、クレジット処理もおそらくより速く、より経済的になるでしょう。これは、時間の経過とともに、より多くの消費者が増える可能性があることを意味します。
信頼性とリスク評価を促進するために、デジタル ライフへのアクセスを提供することで AI を活用することを選択します。したがって、個人が特定の経済的決定を下す能力を前提とした信用スコアリング システムは、
消費者の行動データのみに依存するシステムに道を譲り始めます。また、クレジット業界では、純粋な確率統計から、行動パラメータとさまざまなコンピューティングの融合を含む複雑なシステムへの移行が見られる可能性があります。
モデル - AI で見られるように。これにより、現在広く受け入れられている信用格付けシステムへの依存度が低くなるという意味で、従来のクレジット業界に関わるコスト、時間、事務手続きが最終的に合理化される可能性がある。の採用による影響
クレジット分野における AI は、業界自体だけでなく、消費者や法律にとっても重要です。 AI 信用付与マシンの導入と使用は、誰が責任を負うのか、そしてその結果として責任を負うのかという問題を複雑にする可能性があります。
ローンが誤って承認され、その結果一部の当事者が損失を被る状況。これは、人間の入力が一切なく、アルゴリズムのみによってクレジットの付与が決定された場合に特に重要です。の
法的義務と法律上の責任に関する問題は、現在の法的分析ではまだ正面から取り組んでいません。ただし、クレジットプロバイダー、雇用主、または製造業者に課される責任の包括的な理論的根拠と原則は、以下を中心に展開します。
個々の事例の周囲の状況を分析し、その分析は一般に、テクノロジーの運用における人間の入力の本質的な重要性の理解に触れます。これは、完全性を要求する英国の法律と一致しています。
AI の機能と消費者に「影響を与える」AI の能力 (クレジットの付与など) に関する透明性。このような法律により、AI はその決定に関して「説明を行う」ことがさらに要求されることが予想されます。ただし、そのような要件は、
本当の意味での現在のテクノロジーを考慮すると、おそらく実現不可能であり、逆説的ですらあるでしょう。しかし理想的には、AI には、不正行為の検出から、
個人データと健康データの正当性を精査するための主張の評価と検証。
4.3.決済業界で GenAI を導入するための推奨事項
AI と GenAI の両方が決済分野にもたらす高い可能性と機会、つまり金融犯罪と戦うためのより高速でリアルタイム、コスト効率の高いインテリジェントなシステムであるにもかかわらず、当社の市場調査では、ほとんどの業界専門家が次のように認識していることが明らかになりました。
従来の仕組みや雇用保障に対する脅威としての AI と GenAI の応用。したがって、市場での AI と GenAI の普及が進むこの過渡期においては、共通のサービスを構築するために積極的な措置を講じることが特に重要です。
AI 推進派と非 AI 推進派の両方が、デジタル主導の決済エコシステムにおいて積極的かつ生産的な役割を果たすために準備を整え、コミットする環境を理解し、促進することです。何よりもまず金融機関は再評価する必要がある
AI と GenAI を組み込むことができる領域を特定するために、現在のシステムと運用を分析します。これを行う際、AI と GenAI を使用する戦略的な最終目標は、ビジネスに付加価値を与え、競争力のある製品を提供することであることを思い出さなければなりません。
現在行われているものやうまく機能しているものを改革するだけではありません。第二に、認識と導入を促進するために、コラボレーションと知識と経験の共有プラットフォームが専門機関によって設立、管理、後援される必要があります。
AIとGenAIのこれは、イノベーションのための賞に資金を提供したり、ワークショップやオンライン フォーラムを運営するソート リーダーを任命したり、継続的な専門能力開発プログラムに関連する新しいカリキュラムを設計したりする形で行われる可能性があります。また、作成することが不可欠です。
イノベーションを受け入れ、AI の使用を支持する社内の変革文化。これは、技術および AI の知識を継続的に更新するための、カスタマイズされたトレーニング プログラムを通じて行うことができます。最後になりましたが、私たちの研究は、集団的に行うには次のことを示唆しています。
よりAIおよびGenAIに対応した業界へのスムーズな移行に影響を与え、促進するためには、そのようなフレームワークに対する集合的なフィードバックを各機関から求め、それに対処するための指導的なフレームワークを開発する際に、トップツーボトムのアプローチを採用する必要があります。
テクノロジープロバイダーだけでなく、ビジネスソリューションユーザーからも。
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- 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/25716/revolutionizing-real-time-payments-with-genai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
