沒有哪個行業比支付行業更了解人工智能的影響。英國咨詢機構Consultancy.uk在2017年的調查報告稱，在所有接受調查的銀行機構中，支付技術公司最有可能在其業務中使用人工智能技術。

長期以來，“人工智能”在我們這個技術快速創新的時代是一個無所不在的術語。然而，對于支付技術行業而言，該術語意味著是一種先進的分析技術，該技術具有巨大的潛力，可以改善銀行、支付處理器、商家和消費者的支付生態系統。

事實上，根據調研機構IDC的分析，金融服務公司將在2020年花費110億美元用于人工智能，這比其他任何行業的投資都要多。

普華永道公司估計，這些公司也將為自己的投資帶來可觀的回報。僅在北美，由于生產力和消費的增長，人工智能預計到2030年將使金融和專業服務業的國內生產總值增加10%。

沒有哪個行業比支付行業更了解人工智能的影響。英國咨詢機構Consultancy.uk在2017年的調查報告稱，在所有接受調查的銀行機構中，支付技術公司最有可能在其業務中使用人工智能技術。支付部門中84%的受訪者在2017年報告表示使用人工智能，這比第二大熱門行業IT高出近20%，比金融和會計第三個熱門行業領域高出44%。

從支付公司和技術公司到銀行、零售商等，這個行業的增長潛力是驚人的。全球人工智能市場預計今年將實現同比增長超過150%，并將繼續增長，預計到2025年將達到127%。

人們對支付技術和其他眾多行業的技術抱有如此高的期望，那么人工智能對消費者和商家的實際意義是什么?支付技術公司和金融機構希望通過部署人工智能和其他類似技術來解決哪些類型的問題?

明智地打擊欺詐

支付業的永恒斗爭是保護其生態系統，使用戶免受那些企圖通過盜竊和欺詐指控造成經濟損失的犯罪分子的侵害。沒有哪個行業比支付公司更希望贏得這場斗爭。

根據瞻博網絡研究公司的調查數據，在未來幾年，支付行業將在先進的欺詐檢測和預防技術上投入更多的資金。畢竟，如果消費者通過電子支付成為欺詐的受害者，支付公司可能會承擔相應的責任，因此在打擊欺詐行為方面他們需要保持積極和警惕，以減少損失，這符合其行業的最佳利益。

根據全球性的支付技術商Visa公司的數據，繼EMV卡(眾所周知的“芯片卡”)推出之后，實體零售店的偽造卡欺詐行為下降了80%，全球卡片支付的整體欺詐量在2018年也比2017年有所下降。

盡管如此，隨著人們的零售體驗轉向電子商務(即不再采用實體卡的環境)，打擊欺詐變得更加復雜，欺詐者的發展趨勢更加明顯。2015年至2018年期間，無卡欺詐行為同比增長41%，從2015年的27%增加到2018年的76%。相比之下，2018年信用卡欺詐案件僅占19%，低于2015年的70%。

人工智能和機器學習正迅速成為支付公司和金融機構減少所有環境中欺詐的有效工具，尤其是在保護電子商務交易安全方面。

通過機器學習算法，支付公司能夠以創新的方式分析更多數據，以識別欺詐活動。每個消費者交易都包含大量數據，通過人工智能和機器學習，支付公司可以快速有效地搜索超出標準時間、速度和數量等因素的數據。例如，人工智能可以開始考慮多因素邏輯回歸的綜合網格，以便在考慮事務時為每個數據點創建新的動態權重。

最關鍵的是，系統可以從每次交易中學習，不斷改進并變得更有效——這是機器學習和人工智能所獨有的能力。簡而言之，使用人工智能可以讓支付公司以新的、更有效的方式查看交易數據，增加成功的合法交易的數量，同時減少非法交易的數量。

根據瞻博網絡研究公司的數據顯示，由于信用卡欺詐構成了1300億美元的威脅，由人工智能支持的復雜的防欺詐和檢測技術將成為支付公司不斷增長的投資領域。

此外，人工智能和機器學習技術在保險領域具有更好的應用。移動支付、無現金結賬和增值解決方案對于支付公司行業人士來說都是一些很好的有效措施。

人工智能可以幫助支付公司通過創建一個不斷適應的實時生活，并根據每次退款和欺詐實例進行調整的標準來為用戶承保。這不僅可以創建一個更安全的生態系統，還可以幫助支付公司保護自己免受欺詐商家造成的損失，而這是人工審查無法做到的。

在支付行業的保險商手中，人工智能和機器學習可以成為打擊欺詐的非常有用的工具。這是支付專業人士的關注點。

最重要的是，針對欺詐的人工智能解決方案位于支付業務后端，因此支付體驗對于支付行業的客戶(消費者和商家)來說變得無障礙、方便和更安全。

提供更好、更便宜的客戶服務

人工智能可以改進的最大領域之一可能是支付公司和金融機構的客戶體驗。

聊天機器人可以使用自然語言處理技術進行對話的人工智能程序。應用于面向客戶的設置，這些程序有可能以高度自動化、高度可擴展的方式提供定制和個性化的服務，從而顛覆許多服務行業。

根據瞻博網絡研究分析，如果將聊天機器人技術應用于面向客戶的環境(如客戶服務和爭議解決)，將為銀行節省數十億美元的運營成本和數億個工時。研究顯示，到2023年，全球的這一數字為73億美元，高于2019年的2.09億美元，并將節省8.62億個工時。

對于支付技術公司和金融機構來說，人工智能很快就會成為解決退單、幫助他們的商戶客戶，以及以非常經濟有效的方式簡化商戶入職流程的寶貴工具。

推動數字化轉型

與許多行業一樣，支付技術生態系統也受到了經濟持續數字化轉型的根本影響。隨著金融服務和零售業越來越多地進入移動支付、語音商務、網上銀行等數字環境，人工智能將成為推動消費者數字交互的重要工具。

考慮到目前在美國銷售的大多數智能手機都配備了人工智能支持的虛擬助理。智能手機已經成為消費者生活中許多元素的無處不在的接觸點，包括個人理財。根據J.D.Power的調查，隨著手機銀行應用程序的激增，數億名消費者將支付和在線銀行業務轉移到智能手機上。

人工智能在這些移動銀行設置中的應用非常適合作為數字銀行便利的驅動因素。瞻博網絡公司對于聊天機器人研究發現，聊天機器人整合的主要渠道將是移動銀行業務，占到2023年成功整合的79%。在包括移動銀行應用程序在內的設置中采用聊天機器人技術，將促使2019年至2023年間銀行聊天機器人互動增加3150%。

以美國銀行的“Erica”智能助理為例。根據American Banker的調查，這個虛擬助理在2018年夏季推出后，僅三個月就為100萬用戶提供了服務。由于它有效地使用了人工智能技術，使得使用其應用程序的用戶能夠輕松地瀏覽他們的交易、管理個人財務，以及使用語音命令進行客戶服務查詢，因此它很受歡迎。這個功能使銀行與許多顛覆性金融科技公司或“挑戰者銀行”處于同一技術領域。最終，它推動了整個生態系統的數字化轉型。

同時，考慮到越來越多的家庭配備了智能音箱或其他人工智能輔助供電設備。據蘇格拉底技術公司(Socratic Technologies)稱，三分之一的聲控智能設備用戶已經購買并使用聲控設備。

根據行業組織的估計，語音商務預計近期將以兩位數增長。然后，人工智能開辟了一個新的商業渠道——支付公司可以利用這個渠道為消費者創造更多的數字接觸點，從而方便安全地進行購買。

最后，人工智能可以通過將支付數據提升到新的水平，為各種規模的商家推動數字化轉型。例如，機器學習算法可以分析事務數據以找到模式。例如，分析收入的季節性下降，并幫助業務所有者進行規劃和補償。此外，他們還可以提供有針對性的營銷功能，如獎勵計劃和分析儀表盤，以幫助企業所有者管理其庫存、獲取新的銷售，并為每個消費者優化其業務。

總體而言，人工智能作為一種提供更強大支付產品的寶貴工具，通過推動消費者和商家獲得更多的數字商務機會。而最重要的是，通過創建一個更安全的生態系統，將為支付技術公司提供更多希望。