1. Wstęp

Obecnie płatności w czasie rzeczywistym są rewolucjonizowane przez sztuczną inteligencję. To znacząca zmiana na lepsze, gdyż dotychczasowe sposoby dokonywania płatności były coraz bardziej problematyczne. Oszustwa, podobnie jak obecnie, stanowią coraz większy problem w ostatnich latach
Metody wykrywania oszustw skupiają się na wyszukiwaniu znanych zagrożeń i identyfikowaniu trendów związanych z danymi historycznymi. Jednak moc sztucznej inteligencji można wykorzystać nie tylko do wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym, zanim do nich dojdzie, ale także do usprawnienia całego procesu płatności; dokonywanie płatności
szybsze, łatwiejsze i bezpieczniejsze dla wszystkich zaangażowanych osób. Niedawny rozwój GenAl był głównym katalizatorem tej rewolucji płatniczej. Dzięki zastosowaniu tej najnowocześniejszej technologii opracowano rozwiązania, które są w stanie przekształcić
sposób przetwarzania transakcji w czasie rzeczywistym. Dzięki zrozumieniu wzorców zachowań i skomplikowanych szczegółów występujących w transakcjach płatniczych, zbyt skomplikowanych do analizy przez człowieka, te rozwiązania AI eliminują czasochłonną potrzebę zaangażowania człowieka w
uwierzytelniać transakcje. GenAl może nie tylko zapewnić ochronę przed fałszerstwami i zapobiegać oszustwom, ale także przyspieszyć sam proces płatności znacznie wykraczający poza wszystko, co jest obecnie możliwe przy użyciu tradycyjnych metod. Korzyści te są widoczne w zastosowaniach
takie jak globalna innowacja w zakresie płatności SWIFT (GPI), która jest stosowana od 2017 r.; platforma do realizacji transakcji w czasie rzeczywistym w ponad 40 krajach świata. Rzeczywiście, biorąc pod uwagę powszechny charakter rozwiązań opartych na GenAl w czasie rzeczywistym, w połączeniu ze wzrostem
masowego przyjęcia przez przemysł i instytucje finansowe, era rewolucji w zakresie płatności w czasie rzeczywistym wydaje się być nieuchronna. Jak zostanie szczegółowo opisane w kolejnych sekcjach, integracja sztucznej inteligencji w krajobrazie płatności również może znacznie się poprawić
osobiste doświadczenia konsumentów wykraczające poza zwykłe oferowanie zwiększonego bezpieczeństwa. Dzięki w pełni cyfrowemu, kompleksowemu procesowi płatności praktyka polegania na fizycznych formach płatności lub transakcjach – wraz z całą nieefektywnością i problemami, jakie się z tym wiążą – może
stać się przeszłością. Dodatkowo, umożliwiając natychmiastową weryfikację i uwierzytelnienie transakcji, klienci nie muszą czekać na zakończenie przetwarzania płatności i ręcznego kolejkowania. Wszystkie aspekty zarządzania transakcjami
z perspektywy klienta, w tym decyzji o zakupie, dostępności środków i wpływów cyfrowych, można wspierać w jednolitym środowisku cyfrowym.

1.1. Znaczenie płatności w czasie rzeczywistym

Współczesny świat staje się coraz bardziej zależny od natychmiastowej gratyfikacji, dlatego dane w czasie rzeczywistym i natychmiastowe metody płatności są ważniejsze niż kiedykolwiek. To właśnie z powodu tych oczekiwań dotyczących natychmiastowych danych i płatności np. w Wielkiej Brytanii
zaprojektowano system płatności w czasie rzeczywistym. System taki zapewnia możliwość przekazania pieniędzy oraz możliwość wykorzystania przez odbiorcę otrzymanych środków w czasie rzeczywistym, czyli natychmiast po dokonaniu przelewu. Argumentów jest wiele
korzyści płynące z płatności w czasie rzeczywistym. W przypadku przedsiębiorstw takie systemy mogą umożliwić łatwiejsze i szybsze dokonywanie i otrzymywanie płatności, co może prowadzić do poprawy przepływu środków pieniężnych. Firmy mogą również pomyśleć o wykorzystaniu zebranych danych transakcyjnych do
zapewniać swoim klientom bardziej spersonalizowane usługi; jedną z głównych zalet szybkości płatności w czasie rzeczywistym jest już możliwość oferowania przez firmy ulepszonych i dostosowanych usług. Umożliwi także błyskawiczne wpłaty na konto bankowe
i płatności, co oznacza, że ​​klienci będą czuli się bezpieczniej, wiedząc, że można uzyskać dostęp do ich środków i natychmiastowo zakończyć transakcje. System ostatecznie ułatwi i zabezpieczy społeczeństwo bezgotówkowe, co ma obie bezpośrednie zalety
zmniejszenia kosztów związanych z produkcją i przechowywaniem waluty krajowej oraz szerszą korzyścią polegającą na utrudnieniu łączenia pieniędzy w grupy. Dzięki pojawieniu się Internetu i coraz bardziej globalnemu światu pojawiła się możliwość handlu cyfrowego
a płatności transgraniczne mają coraz większe znaczenie dla przedsiębiorstw i klientów. Zapewniając niemal natychmiastowy odbiór środków, odbiorcy będą mogli szybciej podejmować decyzje i czuć się bezpiecznie co do legalności transakcji.

1.2. Wyzwania w obecnym krajobrazie płatniczym

Pośpiech w dokonywaniu płatności w czasie rzeczywistym stawał się technicznie skomplikowany w związku z postępującym krajobrazem płatności w czasie rzeczywistym i uznaniem na całym świecie. Obecne konwencjonalne systemy płatności zostały dobrze zaprojektowane, aby finalizować umowy w ciągu dni lub godzin.
Z drugiej strony, innowacyjne, najlepiej sugerowane możliwości płatności w czasie rzeczywistym, umożliwiające zakończenie płatności w ciągu kilku sekund lub być może mniejszą rekompensatę marki w czasie rzeczywistym, nadal stanowią wyzwanie, co wymaga bardzo wysokiego poziomu przedsięwzięć technologicznych, a zatem testowania
podstawowy proces biznesowy, poziomy konserwacji, odpowiedzialność i siła biznesowa stowarzyszenia oraz praca nad przesyłaniem płatności w czasie rzeczywistym. Wiele systemów płatniczych zostało zorganizowanych w celu lub ewentualnie kontrolowania procesów obserwacji rynku finansowego
zamieszanie na wyróżniającym się rynku z zamiarem najlepszego opisania licznych lub miarodajnych startów w celu osiągnięcia tego kształtu płatności. Praktyczne stawki, które zostały wyrażone w ramach zalecanych innowacyjnych systemów, szczególnie w zarządzaniu ryzykiem
i proces, kontrola i zgodność. Obfitość płatności i wzorce, którymi należy się zająć, spowodowały wzrost przeszkód w realizacji sugerowanych zysków z płatności w czasie rzeczywistym, które są w większości rozliczane. Płatności w czasie rzeczywistym nie powinny być źle rozumiane.
Aby móc skorzystać z nowoczesnych napędów technologicznych, wszyscy posiadacze ryzyka powinni wziąć pod uwagę koncepcję i związane z nią niebezpieczeństwo. Oczekiwano szybkich i zaawansowanych baz danych, które pomogą w przechowywaniu i wyszukiwaniu istotnych informacji
do płatności. Konieczny był skrupulatny plan zmian w zakresie zmian w systemie płatności. Metoda przenoszenia dla dowolnego rodzaju większych organizacji finansowych, która była uproszczoną metodą, która być może nie wymagała żadnych wysiłków modernizacyjnych, mechanizm
zostały zasugerowane i zmienione w prezentacji, w przypadku gdyby płatności można było przekierować lub ominąć określony środek operacyjny. Rozpocznij żywą akceptację, w której zbadane zostanie opóźnienie, które powinno się pojawiać i zmniejszać w rzeczywistym trybie działania. Jest taki bałagan
Być może wiedza zmienia się w dzisiejszym systemie płatności, gdy w grę wchodzą konsekwentne i kapryśne wybory klientów. Klienci nie mają możliwości zapobiegania płatnościom, gdy zasady i procedury zostaną dostosowane do dotychczasowej praktyki technologa
pragnienie, aby móc za nimi podążać. Na przyszłość można by wskazać, że prawdziwego operatora można uznać za niemal identyczny z każdym innym najlepszym sposobem realizacji płatności. Można korzystnie zastosować mechanizm i dziedzinę doskonalenia
opisać, ale zostało to uczynione w tych pięciu dyspensacjach. Technologia szybko się rozwija, a wraz z nią wyzwania związane z jej stosowaniem. Technologia, którą pokolenie obecnie akceptuje jako nowoczesny, zręczny i najlepiej sugerowany standard, będzie zmuszona uciec w obliczu jej odejścia
jeszcze w przyszłości.

2. Zrozumienie GenAI

Kiedy zaczynamy rewolucjonizować nasze zadania, aby wykorzystać zaawansowane technologie, ważne jest, abyśmy zrozumieli, jak działają te technologie. W tej części serii zagłębimy się w GenAI i sposób, w jaki jego użytkownik w oparciu o portale czasu rzeczywistego
przetwarzanie płatności może zrewolucjonizować nasze metody. Myślę, że najlepszym sposobem na opisanie samego GenAI byłoby określenie zbioru technologii, które są używane ze sobą w celu analizy i zrozumienia świata w czasie rzeczywistym. Ta koncepcja
Zdolność technologii nie tylko do oddzielnego gromadzenia i przetwarzania danych, ale także do ciągłej aktualności i świadomości danych, z którymi współpracuje, na podstawie ludzkiej oceny, nazywa się sztuczną inteligencją ogólną. Sztuczna inteligencja ogólna,
lub nawet AGI, odnosi się do szeroko zakrojonej inteligencji maszynowej, która teoretycznie może pozwolić sobie na zdolności poznawcze znacznie przekraczające zakres potencjału obecnej technologii sztucznej inteligencji. AGI jest raczej nowatorskie w dziedzinie badań nad sztuczną inteligencją, choć tak nie jest
szeroko rozpowszechnione w zastosowaniach w świecie rzeczywistym. Ups, nie ten. AGI ma możliwość posiadania i rozumienia znacznie bardziej zaawansowanych funkcji w technologiach, ponieważ ma potencjał wolności myśli i świadomości w połączeniu z
tak zwana „zdolność uczenia się”.

2.1. Co to jest GenAI?

GenAI to forma sztucznej inteligencji zaprojektowana do przetwarzania danych z dużą szybkością, uczenia się zarówno na podstawie danych historycznych, jak i interakcji użytkowników w czasie rzeczywistym oraz podejmowania decyzji na podstawie tych informacji. Struktura GenAl opiera się na sieciach neuronowych – algorytmach
które są w stanie wykrywać i przetwarzać wzorce w dużych zbiorach danych. Sieci te zaprojektowano tak, aby naśladować sposób, w jaki ludzki układ nerwowy przetwarza informacje: każdy pojedynczy węzeł jest połączony z wieloma innymi, a każde z tych połączeń ma
zdolność do zmiany siły sygnału przekazywanego z jednego węzła do drugiego o pewien stopień. Wykorzystując warstwy wzajemnie połączonych węzłów i przepuszczając dane wejściowe przez pierwszą warstwę, następnie do środkowych warstw przetwarzających dane i na końcu do
warstwie wyjściowej sieci neuronowe mogą przetwarzać dane w złożony sposób, identyfikować trendy i wzorce oraz podejmować „decyzje” na podstawie wyników sieci. GenAI wykorzystuje formę sieci neuronowej znaną jako sieć głębokiego uczenia się. Tego typu algorytmy mogą przetwarzać
danych bardzo wydajnie i stanowią podstawę technologii stojącej za rewolucją sztucznej inteligencji, której obecnie doświadczamy. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych systemów, takich jak struktura GenAI, świat płatności w czasie rzeczywistym może przezwyciężyć wiele tradycyjnych problemów
ogranicza ogólne możliwości i skuteczność. Wraz z wprowadzeniem bardziej zaawansowanych technologii płatności, które eliminują potrzebę lub poleganie na tych pośrednikach, płatności mogą odbywać się wyłącznie pomiędzy nadawcą a odbiorcą w
proces znany jako rozliczanie płatności peer-to-peer (P2P). Takie rozliczenia są bardzo poszukiwane w branży płatniczej, ponieważ oferują wyjątkowo krótki czas przetwarzania: w większości przypadków płatność może zostać zainicjowana i zostanie zakończona w ciągu zaledwie
sekundy. Dzięki tej transformacji w kierunku płatności w czasie rzeczywistym GenAI może zacząć rewolucjonizować sposób dokonywania płatności i zarządzania nimi.

2.2. Jak GenAI może przekształcić płatności w czasie rzeczywistym

Głównym sposobem, w jaki GenAI może przekształcić płatności w czasie rzeczywistym, jest dostarczanie większej ilości informacji i dokładniejszych analiz predykcyjnych, które mogą potencjalnie zrewolucjonizować proces zapobiegania oszustwom. Płatności w czasie rzeczywistym, a zwłaszcza wdrożenie w Wielkiej Brytanii
z nich skupiało się na płatnościach „push”. Jest to przelew bankowy z jednego rachunku na drugi, w przypadku którego przepływ pieniędzy inicjowany jest przez płatnika. Korzyści z takiego systemu są oczywiste, a główną zaletą jest szybkość transakcji
zarówno przedsiębiorców, jak i konsumentów. Jednakże, jak w przypadku każdej transakcji finansowej, istnieją osoby, które starają się wykorzystać system i technologię płatności, kradnąc pieniądze w drodze oszukańczych działań. Przede wszystkim środki zapobiegania oszustwom polegające na płatnościach w czasie rzeczywistym
skupiły się na osobie dokonującej płatności, zwanej „odbiorcą”. To właśnie te informacje są wykorzystywane w procesie decyzyjnym w przypadku kontroli nadużyć finansowych. Chociaż jest to istotne w momencie transakcji, szczególnie z punktu widzenia zapobiegania oszustwom, przez
wykorzystując GenAI do przetwarzania dodatkowych danych udostępnianych w przypadku wniosków o zgodę na usługę dotyczącą oszustw oraz do zapewnienia szczegółowej analizy danych, samo pojęcie zgody odbiorcy może ulec zmianie. Inaczej mówiąc, GenAI w płatnościach w czasie rzeczywistym
mogą wykorzystać dodatkowe dane i zwiększyć skuteczność zapobiegania oszustwom, zapewniając im władzę i możliwość utrudniania oszustom wykorzystania transakcji. Łatwo jest zobaczyć, jak wykorzystać GenAI do świadczenia usługi i szczegółowych danych odbiorcy
mogłyby dać brytyjskiej branży płatniczej swobodę w odchodzeniu od tego elementu zapobiegania oszustwom. Usługa mogłaby wymagać szczegółowych danych w ramach świadczenia usług zapobiegania oszustwom – co nie jest przewidziane w obecnych systemach płatności.
Wykorzystanie GenAI do analizy danych mogłoby zwiększyć skuteczność tego działania, sprawiając, że wyrażenie zgody przez odbiorcę stałoby się mniej ważne i być może stałoby się nieaktualne. Konsekwencje regulacyjne zarówno nadzoru nad usługami zapobiegania oszustwom, jak i nad klientem
praw to coś, co może się zmienić, jeśli branża wykorzysta postępy wprowadzone dzięki GenAI do płatności w czasie rzeczywistym. Biorąc pod uwagę, że najnowsze dane mogą być natychmiast przetwarzane przez GenAI, prośba o ich wykorzystanie i zatwierdzenie
kontroli oszustw przez płatnika, mogłoby przenieść nacisk na zgodę na płatność i zapobieganie oszustwom. To ekscytujące czasy i kto wie, dokąd zaprowadzi nas technologia. Jednak możliwości GenAI są tak duże, że ma potencjał, aby naprawdę zrewolucjonizować
płatności w czasie rzeczywistym.

2.3. Korzyści z wdrożenia GenAI w systemach płatniczych

Biorąc pod uwagę, że większość klientów nadal wybiera portfele mobilne zamiast tradycyjnych metod płatności, niezwykle ważne jest, aby firma korzystała z najnowocześniejszych technologii, aby móc oferować takie opcje płatności w czasie rzeczywistym. Starsze systemy, takie jak tradycyjne
Karty przetwarzają transakcję w ciągu kilku dni, a kiedy ktoś płaci, pieniądze trafiają do sprzedawcy przynajmniej następnego dnia roboczego. Kiedy klient dokonuje płatności, dane transakcji są wysyłane do zaangażowanej bramki płatniczej. Te bramy
kieruj transakcje do odpowiednich stowarzyszeń, następnie do banku wydającego i z powrotem do stowarzyszenia, a następnie do banku przejmującego i sprzedawcy. Każdy z tych podmiotów wstrzymuje transakcję przez pewien czas (płatności ACH tego samego dnia), zanim ostatecznie otrzyma pieniądze
trafia do zamierzonej osoby. To jest powód, dla którego na koniec płatności klient otrzymuje na początku powiadomienie o transakcji, które zawsze jest księgowane jako oczekujące, a następnego dnia otrzyma kolejne powiadomienie, że transakcja
zostało wyczyszczone. Tradycyjnie tego typu transakcje starszego typu były dopuszczalne i rzeczywiście niektórzy handlowcy prosperowali na rynku. Jednak wraz z wprowadzeniem płatności w czasie rzeczywistym byliśmy świadkami bezprecedensowego wzrostu i faktu, że pieniądze naprawdę się przemieszczają
szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, a korzyści, jakie można uzyskać w trakcie transakcji biznesowych, są ogromne. W związku z tym nadszedł najwyższy czas, aby podmioty przetwarzające płatności i firmy z branży technologii finansowych zaczęły rozważać opcję migracji do znacznie wydajnego systemu
i super przyspieszone rozwiązanie do płatności. Daje im to gwarancję, że będą w stanie nadążać za szybko zmieniającymi się wymaganiami zarówno sprzedawców, jak i klientów. Dzięki ogromnym udoskonaleniom, jakie GenAI może wprowadzić do systemów płatności, przyszłość
firmy w tej branży byłoby całkiem ekscytujące. Wykorzystując korzyści, jakie dają płatności w czasie rzeczywistym, można wprowadzić na rynek wiele innowacyjnych produktów i usług. Przykładem jest to, że od razu klient
dokonuje transakcji, można wysłać mu powiadomienie o zaoferowanym rabacie lub propozycję znacznie tańszego i lepszego alternatywnego produktu, za który płaci w innym, preferowanym od sprzedawcy sklepie. Także z
dane transakcyjne i klientów są przetwarzane i generowane w czasie rzeczywistym, akceptantom można zaoferować wiele usług i rozwiązań analitycznych i opartych na sztucznej inteligencji, co z kolei pomoże im skutecznie zrozumieć swoich klientów i
dostosować swoje działania marketingowe pod kątem efektywności.

3. Wdrażanie GenAI w systemach płatności w czasie rzeczywistym

Projektując technologię, która musi działać w środowiskach infrastruktury krytycznej, ważne jest, aby zrozumieć, że standardy niezawodności, przełączania awaryjnego i wsparcia będą wyższe niż w wielu innych branżach. Standard
dla dostępności infrastruktury płatności w czasie rzeczywistym Pay.UK wynosi „cztery dziewiątki” – 99.99%. Aby osiągnąć tego rodzaju statystyki dotyczące czasu sprawności, cała usługa została zaprojektowana tak, aby była wyjątkowo odporna w takim stopniu, że awaria całego centrum danych nie powinna mieć wpływu
Serwis. Sekcja „Lngenico Payments”[^lngenico] usługi Pay.UK akceptuje i przetwarza transakcje Faster Payment. Są to płatności o dużej wartości realizowane w czasie rzeczywistym; dla kontekstu, we wrześniu 2019 r. przy użyciu tej metody wysłano łącznie ponad 646 miliardów funtów.[^pricefx]
Ponieważ konsumenci oczekują, że będą mogli dokonywać tych płatności 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, usługa działa w trybie „przesunięcia”, w którym każda transakcja jest albo przetwarzana od razu, albo tymczasowo przechowywana do czasu, gdy przetwarzanie będzie mogło być kontynuowane – na przykład podczas prac konserwacyjnych.
System, który został opracowany w celu akceptowania żądań, a następnie określania, która z dwóch dostępnych opcji (przetwarzaj teraz lub przetwarzaj później), jest aplikacją C++. W związku z tym proces konfigurowania ciągłej integracji i wdrażania (Cl/CD) dla
ten projekt będzie się nieco różnił od kroków, które musieliśmy wykonać, patrząc na inne projekty napisane w językach takich jak Python czy JavaScript. Jednak metoda tworzenia oprogramowania, w której programiści łączą zmiany w kodzie w formacie
centralna gałąź nadrzędna tak często, jak jest to potrzebne, jest uniwersalna. Ale w przypadku takich projektów Cl/CD, w których będziemy automatycznie uruchamiać kompilacje i różne testy, ważniejsze jest upewnienie się, że główna gałąź jest zawsze w dobrym stanie po każdym
zmiany. Jenkins Continuous Integration (Cl) Build Monitor przechowuje aktualny zapis wyników każdego etapu procesu tworzenia i wdrażania oprogramowania, a także podaje informacje o tym, kto wykonał każdy etap i kiedy praca została podjęta.
Umożliwia to nie tylko szybką identyfikację i naprawę mogących wystąpić problemów; ale także dostarcza przydatnych informacji audytowych. Należy jednak pamiętać, że Jenkins nie jest całkiem skonfigurowany od razu po wyjęciu z pudełka, aby można było natychmiast przesyłać pliki do pilota
serwer przy użyciu metody „publikowania w Internecie” po pomyślnym wykonaniu kompilacji Jenkins Cl. Podczas naszych procesów konfiguracji będziemy musieli przekazać informacje o naszej maszynie docelowej zarówno do Jenkinsa, jak i do Visual Studio, aby umożliwić automatyczne publikowanie.

3.1. Kluczowe kwestie dotyczące integracji

Od określania zakresu projektu i planowania po integrację i wdrożenie, dokładne zrozumienie różnych kwestii związanych z wdrażaniem i wymagań technicznych niezbędnych do pomyślnego wdrożenia GenAI jest kluczowe. W kontekście czasu rzeczywistego
systemu płatności, wiele z tych czynników nabiera dodatkowego znaczenia. Poniżej omówimy kilka kluczowych kwestii, które należy wziąć pod uwagę w całym cyklu wdrażania. Po pierwsze, wydajność rozwiązania jest absolutnie
krytyczny. Branżowe standardy dotyczące systemów płatności w czasie rzeczywistym wymagają, aby czas przetwarzania płatności nie przekraczał określonego progu. Na przykład w Wielkiej Brytanii standard branżowy dotyczący „szybszej płatności”, czyli usługi płatności międzybankowych w czasie zbliżonym do rzeczywistego,
jest realizacja 95% płatności w ciągu 15 sekund. Dlatego też należy dokładnie rozważyć wpływ integracji GenAI z istniejącą architekturą płatności na wydajność i opóźnienia. Co najważniejsze, rozważania te będą nie tylko istotne
na początkowym etapie „uruchomienia” AWS, ale przez cały okres istnienia usługi. Nowoczesne tworzenie oprogramowania podkreśla znaczenie iteracyjnych procesów programistycznych, takich jak sprinty ograniczone czasowo w „zwinnych” metodologiach. W związku z tym ważne będzie
zapewnij GenAI w płatnościach w czasie rzeczywistym – w białej księdze dostępne są możliwości ciągłego monitorowania wydajności i rejestrowania danych dla wszystkich różnych środowisk – od rozwoju po produkcję. Większość specjalistów technicznych jest coraz bardziej świadoma potrzeby
solidne, najlepsze praktyki w zakresie cyberbezpieczeństwa. Ponieważ tempo cyberataków stale rośnie, a oszustwa płatnicze stają się coraz częstsze i bardziej wyrafinowane, zapewnienie bezpieczeństwa i odporności systemu płatności jest dla branży najwyższym priorytetem. Biorąc pod uwagę krytyczne
charakter systemów płatności w czasie rzeczywistym prawdopodobne jest, że przyszłe rozpowszechnianie rozwiązań AI będzie spotykało się z dokładną analizą ze strony organów regulacyjnych i audytorów na całym świecie. Nowoczesne, branżowe standardy zgodności, takie jak „Bezpieczeństwo danych branży kart płatniczych”.
Norma” i „ISO/IEC 27001” dotyczące zarządzania bezpieczeństwem informacji mają na celu rozwiązanie tej kwestii, kładąc znaczny nacisk na potrzebę ochrony wrażliwych danych osobowych przez cały cykl życia płatności. Zawsze konsultuj się z zaufanym zespołem doradców.
Każdy system płatności w czasie rzeczywistym jest naprawdę wyjątkowy – środowiska będą się różnić nie tylko pod względem skali, ale także niuansów tworzonych przez istniejące technologie, integracji ze stronami trzecimi i dziedzictwa historycznych wyborów projektowych. Te mogą produkować
nieprzewidziane komplikacje i powiązane ze sobą wyzwania na dowolnym etapie cyklu wdrożenia, a nawet na każdym etapie, gdy pracujesz nad pomyślnym wdrożeniem GenAI w usłudze. Bardzo ważne jest, aby zadbać o utrzymanie tej relacji przez cały czas
realizacji projektu i polegaj na wiedzy i doświadczeniu, jakie mogą zaoferować wybrani przez Ciebie specjaliści.

3.2. Pokonywanie wyzwań wdrożeniowych

Początkowa konfrontacja z istniejącą architekturą systemu płatności polega na określeniu, w jaki sposób działają odpowiednie typy komunikatów płatniczych i schematy identyfikacji powiązane z systemem oraz w jaki sposób można zmusić system do reagowania w sposób zgodny z wymaganiami
z wymogami dyrektywy o usługach płatniczych i przepisami, o których mowa zarówno w dyrektywie, jak i w wytycznych EUNB. Chociaż ostatecznym celem może być spowodowanie, aby system wykonał jakąś czynność po otrzymaniu komunikatu o płatności, często pomocna może być praca
z powrotem od rzeczywistych danych widocznych w komunikacie, poprzez niezbędny przepływ komunikatów i sekwencji niezbędnych do zainicjowania płatności, a następnie do odpowiedzi systemu. Dzieląc proces na etapy i rozróżniając, gdzie dane
pochodzi i wymaga wkładu użytkownika, może pomóc w określeniu, która technologia lub pole danych działa na każdym etapie oraz w jaki sposób dane wyjściowe z poprzednich przepływów komunikatów mogą prowadzić do późniejszych procesów. Tak naprawdę niektórzy operatorzy usług płatniczych już to zaprojektowali
systemu płatności i włączone do ich wniosków i formularzy rejestracyjnych, zobowiązania klientów oraz wyraża zgodę na określone metody płatności, zwykle w odniesieniu do rodzaju strategii uwierzytelniania płatnika, która może zostać zastosowana. Jednak z perspektywy
stosownych przepisów dotyczących poleceń przelewu i poleceń zapłaty, konieczne jest zapewnienie, że system i jego działanie w praktyce rzeczywiście będą zgodne z instrukcjami płatnika lub upoważnieniami wydanymi przez płatnika w odniesieniu do polecenia zapłaty.
Dopiero po pełnym zrozumieniu działania istniejącego systemu płatności można rozpocząć prace rozwojowe mające na celu dostosowanie systemu w celu zapewnienia nowych możliwości i poziomu bezpiecznej łączności, jaki musi zapewniać nowo wprowadzony interfejs technologiczny
wszystkie zabezpieczenia wymagane na mocy dyrektywy o usługach płatniczych i wytycznych EUNB.

3.3. Najlepsze praktyki dotyczące pomyślnego wdrożenia

Jak więc najlepiej skonfigurować platformę płatności w czasie rzeczywistym GenAI, aby odnieść sukces? Jak stwierdzono w abstrakcie informacyjnym i co stało się jeszcze wyraźniejsze na podstawie dogłębnych badań i analiz, które przeczytałem, właściwe podejście technologiczne nic nie znaczy bez
odpowiednie regulacje. To właśnie są „najlepsze praktyki”: nie rozwiązania czy skróty, ale to, co jest napisane na puszce. Są to techniki i strategie będące standardami branżowymi, opracowane w wyniku obserwacji rynku i często wnikliwych wysiłków, które wykonują profesjonaliści
będą optymalnie wykorzystane w danym układzie technologicznym lub organizacyjnym. Zgodnie z dojrzałym tematem modernizacji infrastruktury, ale przy użyciu sprawdzonych metod, nieprzypadkowo w streszczeniu wymieniono trzy sprawdzone przykłady potencjalnych najlepszych praktyk (lub
przynajmniej wstępne porady dotyczące późniejszego rozwoju badania): określenie najlepszego środowiska, – Przeczytaj najnowszą aktualizację i bieżące zarządzanie. W skrócie moich badań wspominam na przykład o przestrzeganiu różnic dialektalnych w celu maksymalizacji
nawyki słuchowe w głosowych systemach transakcyjnych. Jest to bardzo jasny sposób określenia, wokół kogo należy zbudować GenAI i gdzie najlepiej wdrożyć je w systemach płatności: krótko mówiąc, z jakim środowiskiem współpracuje. IDG – międzynarodowy wywiad rynkowy
i firma doradcza – sugeruje, że nawet w środku kryzysu i powszechnego stosowania systemów płatności w czasie rzeczywistym, takich jak Covid-19, nadal istnieje i prawdopodobnie będzie rosnąć zapotrzebowanie na dojrzałe rozwiązania cyfrowe.

3.4. Studia przypadków: rzeczywiste przykłady GenAI w działaniu

Aby zaprezentować niektóre rzeczywiste korzyści, jakie GenAI może zapewnić dla systemów płatności w czasie rzeczywistym, zestawiono tutaj szereg przypadków użycia. Różnią się one pod względem tego, do którego z trzech ogólnych typów płatności w czasie rzeczywistym należy dana instancja (P2P,
P2B lub B2B), a także ilustrują wiele różnych obszarów procesu płatności, które GenAI może usprawnić lub zoptymalizować. Rozumiejąc wnioski, jakie można wyciągnąć z tych przykładów, dostawcy usług płatniczych i banki docenią to nie tylko swoją branżę
jest rewolucjonizowany, ale także dowiedz się, jak sami mogą skorzystać z GenAI. To ma kluczowe znaczenie; ponieważ wdrożenie nowego elementu infrastruktury jest ostatecznie tylko jednym krokiem na długiej drodze postępu i ewolucji. Tym lepiej, że wszystkie strony
mogą współpracować na rzecz konsolidacji i propagowania nauki, tym szybciej korzyści z GenAI odczuje dana osoba lub organizacja. Zatem bez zbędnych ceregieli przejdźmy do studiów przypadków!

4. Przyszłość płatności w czasie rzeczywistym z GenAI

Płatności w czasie rzeczywistym działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i przez cały rok, bez przerwy. Dzięki technologii GenAI w przyszłości płatności w czasie rzeczywistym będą dokonywane płatności oparte na zachętach za zasoby takie jak energia elektryczna i woda. Na przykład płatności za energię elektryczną w czasie rzeczywistym
będzie oznaczać lepsze zarządzanie energią elektryczną, ponieważ zachęty finansowe związane z GenAI będą modyfikować zachowania konsumentów. Promując efektywność energetyczną na skalę populacyjną i reakcję na popyt, GenAI i technologia czasu rzeczywistego zapewnią środki umożliwiające ograniczenie emisji gazów cieplarnianych
emisji gazów i ogólnego zanieczyszczenia środowiska. Tym bardziej, że równolegle z rozwojem Internetu Rzeczy i Inteligentnych Miast. Miasta te otrzymają możliwość wykorzystania technologii zarządzania wodą w czasie rzeczywistym do wykrywania
lokalizować wycieki wody i oszczędzać zasoby wody. GenAI stworzy zachęty finansowe dla konsumentów w inteligentnych miastach, aby bardziej efektywnie wykorzystywać wodę. GenAI może gromadzić ogromne i nieporęczne dane dotyczące wody, a analizując je w czasie rzeczywistym,
Władze inteligentnego miasta mogą natychmiast reagować na zmiany w zachowaniu wody. Moc GenAI zapewni lepszą jakość życia w przyszłych inteligentnych miastach. Promując efektywność energetyczną na skalę populacyjną i reakcję na popyt, GenAI i w czasie rzeczywistym
zapewni środki na redukcję emisji gazów cieplarnianych i ogólnego zanieczyszczenia środowiska. Tym bardziej, że równolegle z rozwojem Internetu Rzeczy i Inteligentnych Miast. Miasta te otrzymają możliwość wykorzystania informacji w czasie rzeczywistym
technologię zarządzania wodą umożliwiającą wykrywanie i lokalizowanie wycieków wody oraz oszczędzanie zasobów wody. GenAI zapewni dużą moc predykcyjną w zakresie gospodarki wodnej. Analizując i interpretując zużycie wody w czasie rzeczywistym, urządzenia takie jak mycie
maszyny i zmywarki do naczyń, można projektować i instalować w zależności od tego, kiedy i w jakich ilościach woda jest najbardziej potrzebna. GenAI w czasie rzeczywistym przyniesie rewolucyjny rozwój w zakresie zaopatrzenia w wodę oraz rozwiąże problemy kosztowe i infrastrukturalne
zarządzanie w branży wodno-kanalizacyjnej. Przyszłość płatności w czasie rzeczywistym z GenAI z wykorzystaniem najnowocześniejszych technologii i rewolucji rysuje się w jasnych barwach. Poprzez badania rynku i analizę danych administracyjnych, pełny potencjał konsumentów
cieszyć się dostosowanymi do indywidualnych potrzeb i dobrze zlokalizowanymi produktami finansowymi w czasie rzeczywistym dla gospodarstw domowych. Niewątpliwe korzyści dla organów regulacyjnych, gospodarki i konsumentów wynikające z wykorzystania GenAI w płatnościach w czasie rzeczywistym zapewnią długoterminową zachętę do innowacyjnych rozwiązań
rozwiązań i zmian w branży płatniczej.

4.1. Pojawiające się trendy i możliwości

Obecnie, w porównaniu z bardziej tradycyjnymi usługami, duże systemy płatności w czasie rzeczywistym oferują usługi transferu przy użyciu innego podejścia. Kluczem jest zapewnienie bankowości na żądanie, aby klienci mieli lepszą, bardziej kompleksową i coraz bardziej intuicyjną obsługę
i, co najważniejsze, dostępne w razie potrzeby. To właśnie nadanie priorytetu obsłudze klienta i branży finansowej czasu rzeczywistego otworzyło drzwi dla wielu nowoczesnych metod płatności. Na przykład ze względu na sukces platform płatności w czasie rzeczywistym
i dostępności usługi 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, na rynku zajęli nowi wschodzący dostawcy usług płatniczych (PSP), tacy jak ShieldPay. Zapewniając, że wszystkie transakcje są zabezpieczone i zweryfikowane poprzez usługę wstrzymania i zwolnienia środków, oferowana jest odpowiednia ochrona
zarówno dla rachunku bankowego, jak i pieniędzy podczas procesu kupna i sprzedaży. Daje to klientom kolejny powód, aby rozważyć korzystanie z płatności w czasie rzeczywistym przy wszelkiego rodzaju transakcjach – coś, co posłuży jedynie wzmocnieniu rynków wschodzących. Również,
wprowadzenie i sukces Apple Pay jeszcze bardziej podkreśla, w jaki sposób płatności mobilne opierają się na wsparciu systemów płatności w czasie rzeczywistym, co z kolei pomogło wzmocnić ten cykl rozwoju i użytkowania. Po dołączeniu ważnej karty debetowej do
Apple Wallet użytkownicy mogą natychmiast realizować transakcje za pomocą swoich telefonów komórkowych, ponieważ każda płatność zostanie potwierdzona i przetworzona za pośrednictwem systemu płatności w czasie rzeczywistym. Oprócz nadania dodatkowego wymiaru przydatności transakcji płatniczych w czasie rzeczywistym,
wskazuje to na zdolność adaptacji, która pojawiła się w obecnych czasach, gdy rozważa się płatności w czasie rzeczywistym.

4.2. Potencjalny wpływ na instytucje finansowe i konsumentów

Na przykład podejmując decyzje kredytowe, finansiści mogą być zmuszeni uwzględnić w obliczeniach współczynniki dokładności predykcyjnej sztucznej inteligencji. Dzieje się tak dlatego, że chociaż pojedyncze osoby mogą próbować ukryć zasoby i zobowiązania, obliczenia maszynowe mogą to wykryć
i mapuj te zasoby z dużą precyzją. Pokazuje, że sztuczna inteligencja ma potencjał ułatwienia i usprawnienia procedury udzielania kredytów. Prawdopodobnie także procesy kredytowe będą szybsze i bardziej ekonomiczne. Oznacza to, że z biegiem czasu może to zrobić więcej konsumentów
zdecydować się na wykorzystanie sztucznej inteligencji, zapewniając dostęp do swojego cyfrowego życia, aby ułatwić ocenę wiarygodności i ryzyka. W związku z tym możliwe jest, że systemy scoringu kredytowego opierające się na zdolności danej osoby do podjęcia określonej decyzji finansowej mogłyby
zacząć ustępować systemom, które opierają się wyłącznie na danych o zachowaniach konsumentów. Ponadto w branży kredytowej może nastąpić przejście od czystej statystyki prawdopodobieństwa do złożonych systemów, które obejmują połączenie parametrów zachowania i różnych obliczeń
modele – jak widać w przypadku AI. Może to ostatecznie usprawnić koszty, czas i formalności związane z konwencjonalną branżą kredytową w tym sensie, że obecne, akceptowane systemy ratingów kredytowych staną się mniej zależne. Konsekwencje przyjęcia
Sztuczna inteligencja w sektorze kredytowym ma istotne znaczenie nie tylko dla samej branży, ale także dla konsumentów i prawa. Wprowadzenie i wykorzystanie maszyn przyznających kredyty opartych na sztucznej inteligencji prawdopodobnie skomplikuje kwestię tego, kto powinien ponosić odpowiedzialność – a w konsekwencji –
w sytuacji, gdy pożyczka zostanie nieprawidłowo udzielona i w rezultacie niektóre strony poniosą straty. Jest to szczególnie istotne w przypadkach, gdy decyzja o przyznaniu kredytu została podjęta wyłącznie przez algorytm i bez żadnego udziału człowieka. The
kwestia zobowiązań prawnych i odpowiedzialności prawnej nie została jeszcze rozwiązana w aktualnej analizie prawnej. Jednakże nadrzędne uzasadnienie i zasada wszelkiej odpowiedzialności obciążającej kredytodawcę, pracodawcę lub producenta skupiają się wokół
okoliczności towarzyszące każdemu indywidualnemu przypadku, których analiza ogólnie dotyczy zrozumienia zasadniczego znaczenia wkładu człowieka w działanie technologii. Jest to zgodne z przepisami obowiązującymi w Wielkiej Brytanii, które wymagają uzupełnienia
przejrzystość funkcjonowania sztucznej inteligencji i jej zdolności do „wpływania” na konsumentów – na przykład w zakresie udzielania kredytów. Można przewidzieć, że takie przepisy będą ponadto wymagać od sztucznej inteligencji „przedstawienia wyjaśnień” w związku ze swoją decyzją. Jednak taki wymóg
prawdopodobnie nie będzie wykonalne, a być może nawet paradoksalne, biorąc pod uwagę obecne technologie w najprawdziwszym tego słowa znaczeniu. Idealnie byłoby jednak, gdyby sztuczna inteligencja miała potencjał transformacyjny we wzmacnianiu i udoskonalaniu decyzji podejmowanych w sektorze, począwszy od wykrywania oszustw,
ocena i weryfikacja wniosków o badanie legalności danych osobowych i zdrowotnych.

4.3. Zalecenia dotyczące wykorzystania GenAI w branży płatniczej

Pomimo wysokiego potencjału i możliwości, jakie zarówno AI, jak i GenAI oferują przestrzeni płatniczej – szybsze, działające w czasie rzeczywistym, opłacalne i inteligentne systemy do walki z przestępstwami finansowymi – nasze badania rynkowe wykazały, że większość specjalistów z branży postrzega
zastosowania AI i GenAI jako zagrożenie dla tradycyjnych rozwiązań i zabezpieczeń miejsc pracy. Dlatego w okresie przejściowym, w którym w kierunku większej liczby AI i GenAI na rynku, szczególnie ważne jest podjęcie aktywnych działań w celu stworzenia wspólnego
zrozumienie i wspieranie środowiska, w którym zarówno zwolennicy sztucznej inteligencji, jak i zwolennicy niebędący zwolennikami sztucznej inteligencji są przygotowani i zaangażowani do odgrywania pozytywnej i produktywnej roli w ekosystemach płatności opartych na technologii cyfrowej. Przede wszystkim instytucje finansowe muszą dokonać ponownej oceny
ich obecnych systemów i operacji, aby zidentyfikować obszary, w których można włączyć sztuczną inteligencję i genAI. Czyniąc to, należy nam przypomnieć, że strategicznym celem końcowym wykorzystania sztucznej inteligencji i GenAI jest wniesienie wartości dodanej dla firmy i oferowanie konkurencyjnych produktów
i usług, a nie tylko zreformować to, co obecnie istnieje i co dobrze się sprawdza. Po drugie, należy utworzyć platformy współpracy oraz wymiany wiedzy i doświadczeń, które będą zarządzane i sponsorowane przez organizacje zawodowe w celu promowania świadomości i adopcji
AI i GenAI. Może to przybierać formę finansowania nagród za innowacje, mianowania liderów myśli do prowadzenia warsztatów i forów internetowych lub opracowywania nowego, odpowiedniego programu nauczania w ramach programów ciągłego rozwoju zawodowego. Niezbędne jest także tworzenie
kulturę zmian wewnętrznych, która obejmuje innowacje i wspiera wykorzystanie sztucznej inteligencji. Można to osiągnąć poprzez dostosowane do potrzeb programy szkoleniowe mające na celu ciągłe aktualizowanie wiedzy technicznej i wiedzy dotyczącej sztucznej inteligencji. Co nie mniej ważne, nasze badanie sugeruje, że w celu kolektywu
wywierania wpływu i promowania płynnego przejścia do branży bardziej dostosowanej do sztucznej inteligencji i GenAI, przy opracowywaniu wytycznych dotyczących pozyskiwania i uwzględniania zbiorowych informacji zwrotnych na temat takich ram należy przyjąć podejście odgórne – od instytucji, od
dostawców technologii, a także od użytkowników rozwiązań biznesowych.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.finextra.com/blogposting/25716/revolutionizing-real-time-payments-with-genai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs