1. Esittely

Nykyään tekoäly mullistaa reaaliaikaiset maksut. Tämä on merkittävä muutos parempaan, sillä aiemmat maksutavat ovat olleet yhä ongelmallisempia. Petokset ovat olleet kasvava ongelma viime vuosina, kuten nykyäänkin
petosten havaitsemismenetelmät keskittyvät tunnettujen uhkien ja historiatietoihin liittyvien trendien tunnistamiseen. Mutta tekoälyn tehoa voidaan käyttää paitsi petosten tunnistamiseen reaaliajassa ennen kuin se tapahtuu, myös koko maksuprosessin virtaviivaistamiseen; maksujen suorittaminen
nopeampaa, helpompaa ja turvallisempaa kaikille osapuolille. GenAlin viimeaikainen kehitys on ollut merkittävä katalysaattori tälle maksuvallankumoukselle. Tämän huipputeknologian avulla on kehitetty ratkaisuja, jotka pystyvät muuttamaan
tapa, jolla reaaliaikaisia ​​tapahtumia käsitellään. Ymmärtämällä maksutapahtumissa esiintyvät käyttäytymismallit ja monimutkaiset yksityiskohdat, jotka ovat liian monimutkaisia ​​ihmisten analysointiin, nämä tekoälyratkaisut eliminoivat aikaa vievän tarpeen ihmisten osallistumiselle
todentaa liiketoimet. GenAl ei ainoastaan ​​tarjoa väärennössuojaa ja petostentorjuntaa, vaan myös nopeuttaa itse maksuprosessia paljon enemmän kuin mikä on tällä hetkellä mahdollista perinteisillä menetelmillä. Nämä edut ovat esimerkkejä sovelluksista
kuten SWIFT globaali maksuinnovaatio (GPI), joka on ollut käytössä vuodesta 2017; foorumi reaaliaikaisten transaktioiden suorittamiseen yli 40 maassa maailmanlaajuisesti. Itse asiassa GenAl-pohjaisten ratkaisujen vallitseva reaaliaikainen luonne yhdistettynä lisääntymiseen
teollisuuden ja rahoituslaitosten massakäyttöönotto, reaaliaikaisten maksujen vallankumouksen aika näyttää olevan tulossa. Kuten seuraavissa osioissa kuvataan yksityiskohtaisesti, tekoälyn integroiminen maksuympäristöön voi myös parantaa huomattavasti
kuluttajien henkilökohtainen kokemus ei pelkkä turvallisuuden tarjoaminen. Täysin digitaalisessa päästä päähän -maksuprosessissa fyysisiin maksutapoihin tai tapahtumiin luottaminen – ja kaikki niihin liittyvä tehottomuus ja vaiva – voi
tullut menneisyyteen. Lisäksi mahdollisten tapahtumien välittömän todentamisen ja todentamisen asiakkaat eivät joudu odottamaan maksujen käsittelyn ja manuaalisten jonotusjärjestelmien valmistumista. Kaikki tapahtumahallinnan osa-alueet
Asiakkaan näkökulmasta, mukaan lukien ostopäätökset, varojen saatavuus ja digitaaliset kuitit, voidaan tukea saumattomassa digitaalisessa ympäristössä.

1.1. Reaaliaikaisten maksujen merkitys

Nykymaailmassa on tullut yhä enemmän riippuvaiseksi välittömästä tyydytyksestä, ja siksi reaaliaikainen data ja välittömät maksutavat ovat tärkeämpiä kuin koskaan. Juuri näiden välitöntä dataa ja maksua koskevien odotusten vuoksi esimerkiksi Isossa-Britanniassa
reaaliaikainen maksujärjestelmä on suunniteltu. Tällainen järjestelmä tarjoaa tavan siirtää rahaa ja maksunsaajalle mahdollisuuden hyödyntää vastaanotetut varat reaaliajassa eli välittömästi, kun siirto on tapahtunut. Argumentteja on monia
reaaliaikaisten maksujen edut. Yrityksille tällaiset järjestelmät voivat mahdollistaa maksujen suorittamisen ja vastaanottamisen helpommin ja nopeammin, mikä voi parantaa kassavirtaa. Yritykset voivat myös miettiä kerättyjen tapahtumatietojen käyttöä
tarjota yksilöllisempiä palveluita asiakkailleen; Yksi reaaliaikaisten maksujen nopeuden tärkeimmistä eduista on jo nyt yritysten mahdollisuus tarjota näitä parannettuja ja räätälöityjä palveluita. Se mahdollistaa myös välittömät talletukset pankkitilille
ja maksut, mikä tarkoittaa, että asiakkaat tuntevat olonsa turvallisemmaksi, kun he tietävät, että heidän varat ovat saatavilla ja tapahtumat voidaan suorittaa välittömästi. Järjestelmä helpottaa ja turvaa viime kädessä myös käteisvapaata yhteiskuntaa, jolla on sekä välitön etu
kansallisen valuutan tuotantoon ja säilyttämiseen liittyvien kustannusten vähentäminen ja laajempi hyöty, joka vaikeuttaa rahan yhdistämistä. Internetin ja yhä globaalimman maailman ansiosta mahdollisuus käydä kauppaa digitaalisesti
ja rajat ylittävät maksut ovat yhä tärkeämpiä yrityksille ja asiakkaille. Varmistamalla, että varat saapuvat lähes välittömästi, maksunsaajat voivat tehdä nopeampia päätöksiä ja tuntea olonsa turvalliseksi tapahtuman laillisuudesta.

1.2. Haasteet nykyisessä maksumaisemassa

Kiire suorittaa maksuja reaaliajassa oli muuttumassa teknisesti monimutkaiseksi reaaliaikaisten maksujen kehittymisen ja tunnustamisen myötä kaikkialla maailmassa. Nykyiset perinteiset maksujärjestelmät olivat hyvin suunniteltuja, jotta sopimukset saataisiin päätökseen päivissä tai tunneissa.
Toisaalta innovatiiviset parhaat ehdotetut reaaliaikaiset maksukyvyt maksujen suorittamiseksi sekunneissa tai kenties pienemmässä brändin reaaliaikaisessa korvauksessa ovat edelleen haastavia, mikä edellyttää erittäin korkeatasoista teknistä työtä ja siksi testausta.
Ensisijainen liiketoimintaprosessi, ylläpitotasot, vastuullisuus ja yrityslujuus sekä työskentely reaaliaikaisten maksujen välittämiseksi. Monet maksujärjestelmät organisoitiin seulomaan rahoitusmarkkinoiden havainnointiprosesseja tai mahdollisesti
erottuvat markkinat, joiden tarkoituksena on kuvata parhaiten lukuisia tai arvovaltaisia ​​alkuja tämän maksumuodon suorittamiselle. Käytännön panokset, jotka kiteytyivät vaadittujen innovatiivisten järjestelmien kanssa, erityisesti riskienhallinnassa
ja prosessi, valvonta ja vaatimustenmukaisuus. Maksujen runsaus ja puuttuvat kaavat lisäsivät esteitä ehdotetun pääosin selvitettävän reaaliaikaisen maksuhyödyn ottamisessa. Reaaliaikaisia ​​maksuja ei pidä ymmärtää väärin.
Hyötyäkseen nykyaikaisista teknologisista syistä, kaikkien riskinhaltijoiden tulee ottaa konsepti ja siihen liittyvä vaara huomioon. Nopeita ja kehittyneitä tietokantoja odotettiin auttamaan huolta aiheuttavan tiedon tallentamisessa ja noutamisessa
maksuihin. Tarkka muutossuunnitelma maksujärjestelmän muutoksille oli tarpeen. Siirtomenetelmä kaikenlaisille suuremmille rahoitusorganisaatioille, joka oli virtaviivaistettu ja jotka eivät ehkä ole elinkelpoisia, vaativat modernisointiponnisteluja, mekanismi
ehdotettiin ja muutettiin esitystapaa, jos maksut voidaan suunnata uudelleen tai ohittaa tietyt operatiiviset toimenpiteet. Aloita vilkas hyväksyntä, jossa tarkastellaan todellisen toimintatavan viivettä, pitäisi laittaa ja pienentyä. Siinä on sotkua
voi olla tieto tämän päivän maksujärjestelmän muutoksissa, kun asiakaskunnan seurauksellinen ja oikukas valinta laitetaan peliin. Asiakkailla ei ole keinoja estää maksuja, kun sääntö ja menettelyt on saatettu yhdenmukaisiksi ennakkokäytännön kanssa niin, että teknikko
halua seurata niitä. Tulevaisuutta ajatellen voidaan huomauttaa, että todellista toimihenkilöä voidaan pitää lähes identtisenä minkä tahansa muun parhaan maksun suoritustavan kanssa. Edullisesti mukana olleet parannustekniikan mekanismit ja alat voivat olla
kuvata, mutta se tehtiin tällä viidellä taloudenhoitokaudella. Teknologia on kovaa vauhtia eteenpäin, samoin kuin sen soveltamisen haasteet. Teknologia, jonka sukupolvi on nyt hyväksynyt nykyaikaiseksi, näppäräksi ja parhaaksi ehdotetuksi standardiksi, on pakotettu pakenemaan sen poistumisen vuoksi
vielä tulevaisuudessa.

2. GenAI:n ymmärtäminen

Kun alamme mullistaa tehtäviämme hyödyntääksemme kehittyneitä teknologioita, meidän on tärkeää ymmärtää, miten nämä tekniikat toimivat. Tässä sarjan osassa sukeltamme syvälle GenAI:hen ja siihen, miten sen käyttäjä reaaliaikaisessa portaalissa
maksujen käsittely voi mullistaa menetelmämme. Mielestäni paras tapa kuvata GenAI yksinään olisi kokoelma teknologioita, joita käytetään keskenään analysoimaan ja ymmärtämään maailmaa reaaliajassa. Tämä käsite
Teknologian kykyä ei vain kerätä ja käsitellä tietoja erikseen, vaan olla jatkuvasti ajan tasalla ja tietoinen datasta, jonka kanssa se työskentelee ihmisen harkinnan ansiosta, kutsutaan tekoälyksi. Yleinen tekoäly,
tai jopa AGI, viittaa laaja-alaiseen koneälyyn, jolla on teoriassa varaa kognitiiviseen kapasiteettiin, joka ylittää nykyisen tekoälytekniikan potentiaalin. AGI on melko kärjessä tekoälytutkimuksen alalla, mutta se ei ole sitä
joka on laajalle levinnyt tosielämän sovelluksissa. Oho, ei tämä. AGI:lla on kyky hallussaan ja ymmärtää huomattavasti kehittyneempiä teknologioiden toimintoja, koska sillä on potentiaalia ajatuksenvapauteen ja tietoisuuteen yhdistettynä
niin sanottu "oppimiskyky".

2.1. Mikä on GenAI?

GenAI on tekoälyn muoto, joka on suunniteltu käsittelemään tietoja nopeasti, oppimaan sekä historiallisista tiedoista että reaaliaikaisista käyttäjien vuorovaikutuksista ja tekemään päätöksiä näiden tietojen perusteella. GenAlin rakenne perustuu hermoverkkoihin – algoritmeihin
jotka pystyvät havaitsemaan ja käsittelemään kuvioita suurissa tietojoukkoissa. Nämä verkot on suunniteltu jäljittelemään tapaa, jolla ihmisen hermosto käsittelee tietoa: jokainen yksittäinen solmu on yhteydessä moniin muihin, ja jokaisella näistä yhteyksistä on
kyky muuttaa solmusta toiseen siirrettävän signaalin voimakkuutta tietyssä määrin. Käyttämällä toisiinsa kytkettyjen solmujen kerroksia ja siirtämällä syötteet ensimmäisen kerroksen läpi, sitten keskimmäisiin tietojenkäsittelykerroksiin ja lopuksi
Lähtökerroksen ansiosta neuroverkot voivat käsitellä dataa monimutkaisilla tavoilla, tunnistaa trendejä ja malleja ja tehdä "päätöksiä" verkon tulosten perusteella. GenAI käyttää eräänlaista neuroverkkoa, joka tunnetaan syväoppimisverkona. Tämän tyyppiset algoritmit voivat käsitellä
dataa erittäin tehokkaasti ja ovat tällä hetkellä kokemamme tekoälyvallankumouksen taustalla oleva teknologia. Käyttämällä kehittyneitä järjestelmiä, kuten GenAI-rakennetta, reaaliaikaisten maksujen maailma voi voittaa monet perinteiset ongelmat, jotka ovat
rajoitti yleisiä valmiuksia ja tehokkuutta. Kehittyneemmän maksutekniikan käyttöönoton myötä näiden välittäjien tarve tai niihin luottaminen ei ole mahdollista, joten maksut voivat tapahtua yksinomaan lähettäjän ja vastaanottajan välillä.
prosessi, joka tunnetaan nimellä P2P (peer-to-peer) -maksun selvitys. Tällaiset maksut ovat erittäin haluttuja maksualalla, koska ne tarjoavat erittäin lyhyet käsittelyajat: useimmissa tapauksissa maksu voidaan aloittaa ja se suoritetaan vain
sekuntia. Tämä muutoskyky reaaliaikaisiin maksuihin on juuri se tapa, jolla GenAI voi alkaa mullistamaan maksujen suorittamista ja hallintaa.

2.2. Kuinka GenAI voi muuttaa reaaliaikaisia ​​maksuja

Pääasiallinen tapa, jolla GenAI voi muuttaa reaaliaikaisia ​​maksuja, on tarjota enemmän tietoa ja parempi ennakoiva analyysi, joka voi mahdollisesti mullistaa petostentorjuntaprosessin. Reaaliaikaiset maksut ja erityisesti Yhdistyneen kuningaskunnan toteutus
niistä on keskitytty "push"-maksuun. Tämä on tilisiirto tililtä toiselle, jossa maksaja aloittaa rahansiirron. Tällaisen järjestelmän edut ovat selvät, ja kaupankäynnin nopeus on tärkein etu
sekä yrityksille että kuluttajille. Kuitenkin, kuten kaikissa rahoitustapahtumissa, on niitä, jotka pyrkivät hyödyntämään järjestelmää ja maksutekniikkaa varastamalla rahaa vilpillisen toiminnan avulla. Pääasiassa petostentorjuntatoimenpiteet reaaliaikaisilla maksuilla
ovat keskittyneet maksajaan, joka tunnetaan nimellä "maksunsaaja". Juuri näitä tietoja käytetään päätöksentekoprosessissa petostarkastuksia varten. Vaikka se on merkittävää kaupantekohetkellä, erityisesti petostentorjunnan näkökulmasta, by
hyödyntämällä GenAI:ta käsittelemään lisätietoja, jotka on asetettu saataville petospalvelun suostumuspyyntöjä varten, ja tarjoamaan yksityiskohtaista analyysiä tiedoista, tämä käsitys maksunsaajan suostumuksista saattaa muuttua. Toisin sanoen GenAI reaaliaikaisissa maksuissa
voivat hyödyntää ylimääräisiä tietoja ja tehdä petostentorjunnasta tehokkaampaa tarjoamalla heille voimaa ja kykyä vaikeuttaa petosten käyttöä. On helppo nähdä, kuinka GenAI:ta hyödynnetään palvelun ja maksunsaajan yksityiskohtaisten tietojen tarjoamisessa
Valmiudet voisivat antaa Yhdistyneen kuningaskunnan maksualalle liikkumavaraa siirtyä pois tästä petostentorjunnan osatekijästä. Palvelu voisi pyytää yksityiskohtaisia ​​tietoja petostentorjuntapalveluiden tarjoamisesta – mitä ei ole suunniteltu nykyisten maksujärjestelmien mukaan.
GenAI:n käyttäminen tietojen analysointiin voisi antaa mahdollisuuden tehdä niin tehokkaammin ja tehdä maksunsaajan suostumuksen vähemmän tärkeäksi ja mahdollisesti vanhentuneeksi. Sekä petostentorjuntapalvelujen valvonnan että asiakkaiden sääntelyvaikutukset
oikeudet voivat hyvinkin muuttua, jos teollisuus hyödyntää GenAI:n kanssa tehtyjä edistysaskeleita reaaliaikaisissa maksuissa. Koska GenAI voi käsitellä uusimmat tiedot välittömästi, pyyntö, että tämä voitaisiin hyödyntää ja validointi
maksajan suorittamien petosten tarkastuksista, voisi keskittyä maksusuostumukseen ja petosten ehkäisyyn. Nämä ovat jännittäviä aikoja, ja kuka tietää, minne tekniikka meidät seuraavaksi vie. GenAI:n ominaisuudet ovat kuitenkin sellaiset, että sillä on potentiaalia todella mullistaa
reaaliaikaiset maksut.

2.3. GenAI:n käyttöönoton edut maksujärjestelmissä

Ja koska suurin osa asiakkaista valitsee edelleen mobiililompakkoja perinteisten maksutapojen sijaan, on ensiarvoisen tärkeää, että yritys toimii huipputeknologialla voidakseen tarjota tällaisia ​​reaaliaikaisia ​​maksuvaihtoehtoja. Vanhat järjestelmät, kuten perinteiset
Kortit käsittelevät tapahtuman useissa päivissä ja kun se maksetaan, rahat menevät kauppiaalle vähintään seuraavana arkipäivänä. Kun asiakas suorittaa maksun, tapahtumatiedot lähetetään siihen liittyvään maksuyhdyskäytävään. Nämä portit
reitittää liiketoimet vastaaville yhdistyksille, sitten liikkeeseenlaskijapankille ja takaisin yhdistykselle ja sitten vastaanottavalle pankille ja kauppiaalle. Kukin näistä kokonaisuuksista pitää tapahtumaa jonkin aikaa (sama päivä ACH-maksut) ennen kuin rahat lopulta toimitetaan
pääsee aiotulle henkilölle. Tästä syystä asiakas saa maksun lopussa ilmoituksen tapahtumasta alkaessa, joka kirjataan aina odottavaksi ja seuraavana päivänä hän saa uuden ilmoituksen tapahtumasta
on tyhjennetty. Perinteisesti tällaiset vanhemman tyyppiset liiketoimet olivat hyväksyttäviä, ja jotkin kauppiaat menestyivätkin markkinoilla. Reaaliaikaisten maksujen käyttöönoton myötä olemme kuitenkin todistaneet ennennäkemätöntä kasvua ja sitä, että raha liikkuu todella
nopeammin kuin koskaan ennen ja liiketoimien aikana saatavat hyödyt ovat valtavat. Näin ollen maksujen käsittelijöiden ja finanssiteknologiayritysten on korkea aika alkaa harkita vaihtoehtoa siirtyä tehokkaaseen.
ja erittäin nopea maksuratkaisu. Tämä takaa heille, että he pystyvät pysymään sekä kauppiaiden että asiakkaiden nopeasti muuttuvissa vaatimuksissa. Valtavilla parannuksilla, joita GenAI voi tuoda maksujärjestelmiin, tulevaisuus
Tämän alan yrityksen perustaminen olisi varsin jännittävää. Hyödyntämällä reaaliaikaisissa maksuissa saavutettavia etuja, markkinoille voidaan tuoda paljon innovatiivisia tuotteita ja palveluita. Esimerkkinä on, että heti asiakas
suorittaa tapahtuman, hänelle voidaan lähettää ilmoitus joko tarjotusta alennuksesta tai ehdotuksesta paljon halvemmasta ja paremmasta vaihtoehtoisesta tuotteesta, jonka hän on maksamassa jossain muussa kauppiasta edullisemmassa myymälässä. Myös kanssa
Reaaliajassa käsiteltävän ja syntyvän tapahtuma- ja asiakasdatan avulla kauppiaille voidaan tarjota monia analyyttisiin ja tekoälyyn perustuvia palveluita ja ratkaisuja, jotka puolestaan ​​auttavat heitä ymmärtämään asiakkaitaan tehokkaasti ja
räätälöidä markkinointitoimiaan tehokkuuden lisäämiseksi.

3. GenAI:n käyttöönotto reaaliaikaisissa maksujärjestelmissä

Kun suunnittelet teknologiaa, jonka on toimittava kriittisissä infrastruktuuriympäristöissä, on tärkeää ymmärtää, että luotettavuuden, vikasietoisuuden ja tuen standardit tulevat olemaan korkeammat kuin monilla muilla toimialoilla. Standardi
käytettävyys Pay.UK:n reaaliaikaisten maksujen infrastruktuurissa on "neljä yhdeksän" – 99.99%. Tällaisten käyttöaikatilastojen saavuttamiseksi koko palvelu on suunniteltu erittäin joustavaksi siinä määrin, että koko palvelinkeskuksen vian ei pitäisi vaikuttaa
palvelu. Pay.UK-palvelun "lngenico Payments"[^lngenico] -osio hyväksyy ja käsittelee nopeampia maksutapahtumia. Nämä ovat arvokkaita, reaaliaikaisia ​​maksuja; Syyskuussa 2019 yhteensä yli 646 miljardia puntaa lähetettiin tällä menetelmällä.[^pricefx]
Koska kuluttajat odottavat voivansa suorittaa nämä maksut 24/7, palvelussa on käytössä "katkaisu"-järjestelmä, jossa jokainen tapahtuma joko käsitellään juuri nyt tai tallennetaan väliaikaisesti siihen asti, kunnes käsittelyä voidaan jatkaa – esimerkiksi huollon aikana.
Järjestelmä, joka on kehitetty hyväksymään pyynnöt ja sitten määrittämään, kumpaa käytettävissä olevista vaihtoehdoista (käsittele nyt vai käsittele myöhemmin) käytetään, on C++-sovellus. Sellaisenaan jatkuvan integroinnin ja käyttöönoton (Cl/CD) käyttöönottoprosessi
tämä projekti tulee olemaan hieman erilainen kuin vaiheet, jotka meidän piti suorittaa, kun tarkastelemme muita projekteja, jotka on kirjoitettu kielillä, kuten Python tai JavaScript. Kuitenkin ohjelmistokehitysmenetelmä, jossa kehittäjät yhdistävät koodinsa a
keskuspäähaara niin usein kuin tarvitaan, on universaali. Mutta tämän kaltaisissa Cl/CD-projekteissa, joissa aiomme suorittaa automaattisesti koontiversioita ja erilaisia ​​testejä, on tärkeämpää varmistaa, että päähaara on aina terveessä tilassa minkä tahansa jälkeen.
muutoksia. Jenkins Continuous Integration (Cl) Build Monitor pitää ajantasaista kirjaa kunkin ohjelmiston rakennus- ja käyttöönottoprosessin vaiheen tuloksista sekä antaa tietoja siitä, kuka on suorittanut kunkin vaiheen ja milloin työ tehtiin.
Tämä ei ainoastaan ​​mahdollista mahdollisten ongelmien nopeaa tunnistamista ja korjaamista; mutta tarjoaa myös hyödyllistä tarkastustietoa. Mutta on tärkeää huomata, että Jenkins ei ole aivan konfiguroitu suoraan laatikosta heti lataamaan kaukosäätimeen
palvelimelle "web publish" -menetelmällä, kun Jenkins Cl -koonti on onnistunut. K e n t i t ä i t ä i t ä n e t ä n ä i t ä i s ä k ä i t ä t ä s ä n ä i t ä n e t ä k ä i t ä s t ä s ä k ä i t ä n aikana meidän on syötettävä tietoja kohdekoneestamme sekä Jenkinsille että Visual Studiolle, jotta automaattinen julkaisu voidaan mahdollistaa.

3.1. Integroinnin tärkeimmät näkökohdat

Hankkeen laajuudesta ja suunnittelusta integrointiin ja käyttöönottoon, GenAI:n onnistuneen käyttöönoton edellyttämien eri toteutusnäkökohtien ja teknisten vaatimusten perusteellinen ymmärtäminen on avainasemassa. Reaaliaikaisen tapahtuman yhteydessä
maksujärjestelmän, monet näistä tekijöistä saavat lisäarvoa. Seuraavassa käsittelemme joitakin keskeisiä näkökohtia, jotka sinun on otettava huomioon koko toteutuksen elinkaaren aikana. Ensinnäkin ratkaisun suorituskyky on ehdoton
kriittinen. Alan vertailuarvot reaaliaikaisille maksujärjestelmille edellyttävät, että maksujen käsittelyajat eivät ylitä tiettyä kynnystä. Esimerkiksi Isossa-Britanniassa alan standardi "Faster Payment", joka on lähes reaaliaikainen pankkien välinen maksupalvelu,
on käsitellä 95 % maksuista 15 sekunnissa. Siksi GenAI:n integroimisen nykyiseen maksuarkkitehtuuriin suorituskykyä ja latenssivaikutuksia on harkittava tarkasti. Ratkaisevaa on, että nämä näkökohdat eivät ole vain merkityksellisiä
AWS:n alkuvaiheessa, mutta koko palvelun käyttöiän ajan. Nykyaikainen ohjelmistokehitys korostaa iteratiivisten kehitysprosessien, kuten "time-boxed" -sprinttien, merkitystä "ketterissä" menetelmissä. Sellaisena se tulee olemaan tärkeää
varmistaa GenAI:n reaaliaikaisissa maksuissa – Valkoisessa kirjassa jatkuva suorituskyvyn seuranta ja kirjausominaisuudet ovat käytössä kaikissa eri ympäristöissä – kehityksestä tuotantoon. Useimmat tekniset ammattilaiset ovat yhä tietoisempia tarpeesta
vankat kyberturvallisuuden parhaat käytännöt. Kyberhyökkäysten vauhdin kasvaessa ja maksupetoksista tulee yhä yleisempiä ja kehittyneempiä, maksujärjestelmän turvallisuuden ja kestävyyden varmistaminen on alan ensisijainen tavoite. Kun otetaan huomioon kriittinen
Reaaliaikaisten maksujärjestelmien luonteesta johtuen on todennäköistä, että AI-ratkaisujen leviäminen tulevaisuudessa joutuu tiiviisti sääntelijöille ja tilintarkastajille ympäri maailmaa. Nykyaikaiset toimialakohtaiset vaatimustenmukaisuusstandardit, kuten maksukorttialan tietoturva
Standard" ja "ISO/IEC 27001" tietoturvan hallintaan pyrkivät käsittelemään tätä asiaa ja korostavat merkittävästi tarvetta suojata näitä arkaluonteisia henkilötietoja koko maksun elinkaaren ajan. Ota aina yhteyttä luotettavaan neuvontatiimiisi.
Jokainen reaaliaikainen maksujärjestelmä on todella ainutlaatuinen – ympäristöt eroavat paitsi mittakaavan, myös olemassa olevien teknologioiden luomien vivahteiden, kolmansien osapuolten integroinnin ja historiallisten suunnitteluvalintojen perinnön suhteen. Nämä voivat tuottaa
odottamattomia monimutkaisia ​​tekijöitä ja toisiinsa liittyviä haasteita missä tahansa tai jopa jokaisessa toteutuksen elinkaaren vaiheessa, kun pyrit ottamaan GenAI:n onnistuneesti käyttöön palvelussa. On erittäin tärkeää varmistaa, että säilytät tämän suhteen koko ajan
projektin toteuttamiseen ja luota siihen asiantuntemukseen ja kokemukseen, jota valitsemasi asiantuntijat voivat tarjota.

3.2. Käyttöönoton haasteiden voittaminen

Ensimmäinen vastakkainasettelu olemassa olevan maksujärjestelmän arkkitehtuurin kanssa on tunnistaa, kuinka asiaan liittyvät maksusanomatyypit ja järjestelmään liittyvät tunnistusjärjestelmät toimivat ja kuinka järjestelmä voidaan saada vastaamaan tavalla, joka noudattaa
maksupalveludirektiivin ja sääntöjen vaatimusten mukaisesti, joihin viitataan sekä direktiivissä että EBA:n ohjeissa. Vaikka perimmäisenä tavoitteena saattaa olla saada järjestelmä tekemään jotain maksuviestin saatuaan, voi usein olla hyödyllistä toimia
takaisin varsinaisista tiedoista, jotka näkyvät viestissä, maksun aloittamiseen tarvittavien viestien ja sekvenssien kautta ja sitten järjestelmän vastaukseen. Jakamalla prosessi vaiheisiin ja erottamalla missä tiedot
tulee ja mikä tahansa käyttäjän syöte, se voi auttaa tunnistamaan, mikä tekniikka tai tietokenttä kussakin vaiheessa toimii ja kuinka aiempien viestivirtojen tulos voi johtaa myöhempiin prosesseihin. Itse asiassa jotkut maksupalveluoperaattorit ovat jo suunnitelleet
maksujärjestelmän ja sisällytetty hakemukseensa ja ilmoittautumislomakkeeseen asiakassitoumuksia ja suostumuksia tiettyihin maksutapoihin, yleensä viittaamalla siihen, millaista maksajan todennusstrategiaa voidaan käyttää. Kuitenkin näkökulmasta
Tilisiirto- ja suoraveloitusjärjestelmää koskevien sääntöjen säännösten mukaisesti on tarpeen varmistaa, että järjestelmä ja sen toiminta käytännössä pystyvät noudattamaan joko maksajan ohjeita tai maksajan suoraveloitusta koskevia toimeksiantoja.
Vasta kun nykyisen maksujärjestelmän toiminta on täysin ymmärretty, voidaan aloittaa kehitystyö järjestelmän mukauttamiseksi tarjoamaan uusia ominaisuuksia ja tarjoamaan turvallisen liitettävyyden, joka äskettäin käyttöönotetun teknologiarajapinnan on tarjottava.
kaikki maksupalveludirektiivin ja EBA:n ohjeiden edellyttämät suojat.

3.3. Onnistuneen käyttöönoton parhaat käytännöt

Joten – kuinka voit parhaiten määrittää GenAI-reaaliaikaisen maksualustan menestykseen? Kuten informatiivisessa abstraktissa sanotaan, ja kuten lukemani perusteellisen tutkimuksen ja analyysin perusteella käy vielä selvemmäksi, oikea teknologinen lähestymistapa ei merkitse mitään ilman
oikeat säädöt. Juuri sitä "parhaat käytännöt" ovat: eivät ratkaisuja tai pikakuvakkeita, vaan vain mitä ne sanovat tölissä. Ne ovat alan standardinmukaisia ​​tekniikoita ja strategioita, jotka on kehitetty markkinoiden tarkkailun ja usein ahkerasti ammattilaisten toimesta
käyttää optimaalisesti tietyssä teknologisessa tai organisatorisessa asetelmassa. Uudistuvan infrastruktuurin kypsän teeman mukaisesti mutta testattuja menetelmiä käyttäen ei ole sattumaa, että tiivistelmässä luetellaan kolme todistettua esimerkkiä mahdollisista parhaista käytännöistä (tai
ainakin alustavat neuvot tutkimuksen myöhempää kehitystä varten): parhaan ympäristön tunnistaminen, – Lue viimeisin päivitys ja jatkuva hallinta. Mainitsen esimerkiksi tutkimuksessani abstraktissa murreerojen noudattamisen maksimoidakseni
kuuntelutottumukset äänipohjaisissa tapahtumajärjestelmissä. Tämä on erittäin selkeä tapa tunnistaa, kenen ympärille GenAI tulisi rakentaa ja missä se on parasta käyttää maksujärjestelmissä: lyhyesti sanottuna, minkälaiseen ympäristöön se sopii. IDG – kansainvälinen markkinatieto
ja neuvontayritys – viittaa siihen, että jopa keskellä kriisiä ja reaaliaikaisten maksujärjestelmien, kuten Covid-19:n, laajaa käyttöönottoa, kypsien digitaalisten ratkaisujen tarve on edelleen ja tulee olemaan kasvava.

3.4. Tapaustutkimukset: Tosimaailman esimerkkejä GenAI:sta toiminnassa

Esittelemään joitain todellisia etuja, joita GenAI voi tarjota reaaliaikaisille maksujärjestelmille, tähän on koottu useita käyttötapauksia. Nämä vaihtelevat sen mukaan, mihin kolmesta laajasta reaaliaikaisesta maksutyypistä tietty esiintymä kuuluu (P2P,
P2B tai B2B) ja havainnollistavat myös monia eri maksuprosessin alueita, joita GenAI voi virtaviivaistaa tai optimoida. Ymmärtämällä, mitä näistä esimerkeistä voidaan oppia, maksupalveluntarjoajat ja pankit eivät vain ymmärrä, että heidän toimialansa
on mullistava, mutta myös oppia kuinka he voivat itse hyödyntää GenAI:ta. Tämä on ratkaisevan tärkeää; koska uuden infrastruktuurin toteuttaminen on lopulta vain yksi askel pitkällä edistyksen ja kehityksen matkalla. Sen parempi, että kaikki osapuolet
voi työskennellä yhdessä lujittaakseen ja edistääkseen oppimista, sitä nopeammin jokainen henkilö tai organisaatio tuntee GenAI:n edut. Joten ilman pitkiä puheita, tapaustutkimuksiin!

4. Reaaliaikaisten maksujen tulevaisuus GenAI:n avulla

Reaaliaikaiset maksut toimivat 24/7 ja ympäri vuoden ilman taukoa. GenAI:n tehostamana reaaliaikaisten maksujen tulevaisuus tulee todistamaan kannustimiin perustuvia maksuja resursseista, kuten sähköstä ja vedestä. Esimerkiksi reaaliaikaiset sähkömaksut
tarkoittaa parempaa sähkönhallintaa, koska GenAI:hen liittyvät taloudelliset kannustimet muuttavat kuluttajien käyttäytymistä. Väestön mittakaavan energiatehokkuutta ja kysyntävastausta edistämällä GenAI ja reaaliaika tarjoavat keinoja vähentää kasvihuonekaasuja
kaasupäästöt ja ympäristön yleinen saastuminen. Enemmänkin rinnakkain esineiden internetin ja älykkäiden kaupunkien kehityksen kanssa. Näille kaupungeille tarjotaan kyky hyödyntää reaaliaikaista vesihuoltotekniikkaa havaitsemiseen
ja paikallistaa vesivuodot ja säästää vesivarantoja. GenAI luo taloudellisia kannustimia älykkäiden kaupunkien kuluttajille veden tehokkaampaan käyttöön. GenAI voi kerätä valtavia ja raskasta vesidataa ja analysoimalla reaaliajassa
älykkään kaupungin viranomaiset voivat reagoida vesikäyttäytymisen muutoksiin välittömästi. GenAI:n voima luo parempaa elämänlaatua tulevaisuuden älykkäissä kaupungeissa. Edistämällä väestön mittakaavan energiatehokkuutta ja kysyntävastausta, GenAI:ta ja reaaliaikaisuutta
tarjoaa keinoja vähentää kasvihuonekaasupäästöjä ja yleistä ympäristön saastumista. Enemmänkin rinnakkain esineiden internetin ja älykkäiden kaupunkien kehityksen kanssa. Näille kaupungeille tarjotaan kyky hyödyntää reaaliaikaa
vesihuoltotekniikka, joka havaitsee ja paikallistaa vesivuodot ja säästää vesivarantoja. GenAI tarjoaa paljon ennustusvoimaa vesihuollossa. Analysoimalla ja tulkitsemalla veden kulutusta reaaliajassa, kodinkoneet, kuten pesu
koneet ja astianpesukoneet, voidaan kehittää ja asentaa sen perusteella, milloin vettä eniten tarvitaan ja mitä määriä. GenAI reaaliajassa tuo vallankumouksellisia kehityskulkuja vesihuoltoon ja korjaa kustannus- ja infrastruktuuriin liittyviä ongelmia
vesialan hallintaan. Reaaliaikaisten maksujen tulevaisuus GenAI:lla käyttämällä näitä huipputeknologioita ja vallankumousta on valoisa. Markkinatutkimuksen ja hallinnollisten tietojen analysoinnin avulla kuluttajien täysi potentiaali
nauttia kotitalouksille räätälöidyistä ja hyvin sijoitetuista rahoitustuotteista reaaliajassa voidaan toteuttaa. Kiistattomat edut sääntelyviranomaisille, taloudelle ja kuluttajille GenAI:n omaksumisesta reaaliaikaisissa maksuissa tarjoavat pitkän aikavälin kannustimia innovatiivisille
maksualan ratkaisuja ja kehitystä.

4.1. Nousevat trendit ja mahdollisuudet

Nyt suuret reaaliaikaiset maksujärjestelmät tarjoavat siirtopalveluita perinteisempään palveluihin verrattuna eri tavalla. Tärkeintä on tarjota on-demand-pankkipalveluita, jotta asiakkailla on parempi, kattavampi palvelu, joka on yhä intuitiivisempi
ja mikä tärkeintä, saatavilla tarvittaessa. Juuri tämä asiakaspalvelun ja reaaliaikaisen rahoitusalan priorisointi on avannut ovet monille nykyaikaisemmille maksutapoille. Esimerkiksi reaaliaikaisten maksualustojen menestyksen vuoksi
ja 24/7 saatavilla oleva palvelu, uudet nousevat maksupalveluntarjoajat (PSP) ovat valloittaneet markkinat, kuten ShieldPay. Varmistamalla, että kaikki tapahtumat on suojattu ja varmistettu varojen pidätys- ja vapauttamispalvelun kautta, tarjotaan asianmukainen suoja
sekä pankkitilille että rahalle osto- ja myyntiprosessin aikana. Tämä antaa asiakkaille lisää syitä harkita reaaliaikaisten maksujen käyttöä kaikissa ja kaikenlaisissa tapahtumissa – mikä vain vahvistaa kehittyviä markkinoita. Myös,
Apple Payn käyttöönotto ja menestys korostaa entisestään sitä, kuinka mobiilipohjaiset maksut ovat riippuvaisia ​​reaaliaikaisista maksujärjestelmistä ja ovat puolestaan ​​auttaneet vahvistamaan tätä kehitys- ja käyttökiertoa. Kun liitteenä on voimassa oleva pankkikortti
Apple Wallet, käyttäjät voivat suorittaa tapahtumat välittömästi matkapuhelimillaan, koska kaikki maksut vahvistetaan ja käsitellään reaaliaikaisen maksujärjestelmän kautta. Sen lisäksi, että se lisää reaaliaikaisten maksutapahtumien soveltuvuuteen,
se on osoitus sopeutumiskyvystä, joka on tullut esille nykyaikana, kun harkitaan reaaliaikaisia ​​maksuja.

4.2. Mahdolliset vaikutukset rahoituslaitoksiin ja kuluttajiin

Esimerkiksi luottopäätöksiä tehdessään rahoittajat saattavat joutua huomioimaan tekoälyn ennustetarkkuuden laskelmissa. Tämä johtuu siitä, että vaikka yksilöt saattavat yrittää salata resursseja ja vastuita, koneoppimislaskelmat voivat havaita
ja kartoittaa nämä resurssit erittäin tarkasti. Se osoittaa, että tekoälyllä on potentiaalia helpottaa ja tehostaa luottojen myöntämismenettelyä. Myös luottoprosessit ovat todennäköisesti nopeampia ja taloudellisempia. Tämä tarkoittaa, että ajan myötä useampi kuluttaja voi
päättävät hyödyntää tekoälyä tarjoamalla pääsyn digitaaliseen elämäänsä helpottaakseen uskottavuutta ja riskinarviointia. Näin ollen on mahdollista, että luottopisteytysjärjestelmät, jotka perustuvat henkilön kykyyn tehdä tietty taloudellinen päätös, voivat
alkaa väistää järjestelmiä, jotka luottavat yksinomaan kuluttajakäyttäytymistietoihin. Lisäksi luottoteollisuus voisi alkaa nähdä siirtymisen puhtaasta todennäköisyystilastoista monimutkaisiin järjestelmiin, joissa yhdistetään käyttäytymisparametreja ja erilaisia ​​​​laskentamenetelmiä.
mallit - kuten tekoälyn kanssa nähdään. Tämä voisi viime kädessä keventää perinteisen luottoalan kustannuksia, aikaa ja paperityötä siinä mielessä, että nykyisistä hyväksytyistä luottoluokitusjärjestelmistä tulee vähemmän riippuvaisia. Adoption vaikutukset
Tekoäly luottosektorilla on tärkeä paitsi teollisuudelle itselleen, myös kuluttajille ja laille. Tekoälyn luottokoneiden käyttöönotto ja käyttö todennäköisesti mutkistaa kysymystä siitä, kenen pitäisi olla vastuussa ja siten vastuussa.
olosuhteissa, joissa laina on myönnetty väärin ja joillekin osapuolille aiheutuu sen seurauksena tappioita. Tämä on erityisen tärkeää tapauksissa, joissa päätös luoton myöntämisestä on tehty yksinomaan algoritmin avulla ja ilman minkäänlaista ihmisen panosta. The
Kysymys oikeudellisista velvoitteista ja laillisesta vastuusta ei ole vielä käsitelty päättäväisesti nykyisessä oikeudessa. Kaiken luotonantajalle, työnantajalle tai valmistajalle kuuluvan vastuun yleiset perusteet ja periaatteet pyörivät kuitenkin
kutakin yksittäistä tapausta ympäröivät olosuhteet, joista analyysi koskettaa yleisesti ihmisen panoksen oleellisen merkityksen ymmärtämistä tekniikan toiminnassa. Tämä on Yhdistyneen kuningaskunnan lakien mukainen, mikä edellyttää täydellistä
tekoälyn toiminnan avoimuus ja sen kyky "vaikuttaa" kuluttajiin esimerkiksi luottojen myöntämisessä. Voidaan ennakoida, että tällaiset lait edellyttävät edelleen tekoälyä "selvittämään" päätöstään. Tällainen vaatimus kuitenkin
ei luultavasti ole toteutettavissa ja mahdollisesti jopa paradoksaalista ottaen huomioon nykyiset teknologiat termien varsinaisessa merkityksessä. Mutta ihannetapauksessa tekoälyllä on muuttava potentiaali lisätä ja jalostaa alalla tehtyjä päätöksiä aina petosten havaitsemisesta,
henkilö- ja terveystietojen laillisuuden tarkastamiseen liittyvien väitteiden arviointi ja validointi.

4.3. Suosituksia GenAI:n omaksumiseen maksualalla

Huolimatta suurista mahdollisuuksista ja mahdollisuuksista, joita sekä tekoäly että GenAI tarjoavat maksualalle – nopeammat, reaaliaikaiset, kustannustehokkaat ja älykkäät järjestelmät talousrikosten torjuntaan – markkinatutkimuksemme paljasti, että useimmat alan ammattilaiset ymmärtävät
tekoälyn ja genAI:n sovellukset uhkana perinteisille järjestelyille ja työpaikkojen vakuuksille. Siksi tällä siirtymäkaudella, jolloin markkinoilla on enemmän tekoälyä ja genAI:ta, on erityisen tärkeää, että ryhdytään aktiivisiin toimiin yhteisen
ymmärtämään ja edistämään ympäristöä, jossa sekä tekoälyn kannattajat että muut kuin tekoälyn kannattajat ovat valmiita ja sitoutuneita toimimaan positiivisessa ja tuottavassa roolissa digitaalivetoisissa maksuekosysteemeissä. Ensinnäkin rahoituslaitosten on arvioitava uudelleen
nykyisten järjestelmiensä ja toimintojensa tunnistamiseksi alueet, joilla tekoäly ja GenAI voitaisiin sisällyttää. Tätä tehdessämme meidän on muistutettava, että tekoälyn ja GenAI:n käytön strateginen päätavoite on tuottaa lisäarvoa liiketoiminnalle ja tarjota kilpailukykyisiä tuotteita.
ja palveluita, ei vain uudistaa sitä, mikä tällä hetkellä on olemassa ja mikä toimii hyvin. Toiseksi ammatillisten elinten olisi perustettava, hallinnoitava ja sponsoroitava yhteistyö- ja tiedon ja kokemusten jakamisalustoja tietoisuuden ja omaksumisen edistämiseksi.
AI ja GenAI. Tämä voisi olla innovaatiorahoituspalkintojen muodossa, ajatusjohtajien nimittäminen työpajojen ja verkkofoorumien järjestämiseen tai uuden ja asiaankuuluvan opetussuunnitelman suunnittelu jatkuvaa ammatillista kehitystä varten. Myös luominen on välttämätöntä
sisäinen muutoskulttuuri, joka omaksuu innovaatioita ja puolustaa tekoälyn käyttöä. Tämä voitaisiin tehdä räätälöityjen koulutusohjelmien avulla, jotka päivittävät jatkuvasti teknistä ja tekoälyä. Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä, tutkimuksemme ehdottaa, että jotta kollektiivisesti
vaikuttamaan ja edistämään sujuvaa siirtymistä enemmän tekoälyä ja genAI:ta valmistavaan toimialaan, ylhäältä alas -lähestymistapaa tulisi omaksua kehitettäessä ohjaavia puitteita tällaisia ​​kehyksiä koskevan kollektiivisen palautteen pyytämiseksi ja käsittelemiseksi – instituutioista,
teknologian tarjoajilta ja myös yritysratkaisujen käyttäjiltä.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/25716/revolutionizing-real-time-payments-with-genai?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs