Implementing AI Use Cases in Payment Transactions
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Implementing AI Use Cases in Payment Transactions
Artificial intelligence (AI) can be applied in various areas of payment transactions—from onboarding and creditworthiness assessment to fraud detection, marketing, service and support, as well as identifying compromised cards or reducing false positives.
According to Fabian Meyer, Managing Partner, CORE, an EPAM Company, and Muskaan Multani, Transformation Associate, CORE, an EPAM Company, AI surpasses the accuracy of existing systems. Furthermore, in the instant payment environment, AI can optimize liquidity management for payment service providers. However, implementing such use cases is no small feat due to complex regulatory requirements.
A Changing Payments Landscape
The shift towards cashless and digital payment methods continues to grow, with forecasts predicting that the global volume of digital payments will reach €14.1 trillion by 2027. Meanwhile, the global payments landscape is undergoing a profound transformation:
- Scale-Based Business Model: Payment transactions have traditionally been a scale business. These developments benefit dominant payment methods better, enabling them to achieve unprecedented efficiencies and generating substantial profits.
- Critical Infrastructure: Many now recognize that payment systems are critical infrastructure. As a result, policymakers and regulators are increasingly stepping in, turning parts of the payment ecosystem into quasi-public infrastructure. Consequently, new account-to-account-based ecosystems, such as UPI (Unified Payments Interface) in India and Pix in Brazil, are emerging. Similar trends can be observed in Europe.
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KI-Anwendungsfälle im Zahlungsverkehr realisieren
Künstliche Intelligenz (KI) kann in verschiedenen Bereichen des Zahlungsverkehrs eingesetzt werden – von der Kundenbindung und Bonitätsprüfung über die Betrugserkennung, das Marketing, den Service und Support bis hin zur Identifizierung kompromittierter Karten oder der Reduzierung von Fehlalarmen.
Laut Fabian Meyer, Managing Partner, und Muskaan Multani, Transformation Associate bei CORE, einem EPAM Unternehmen übertrifft KI die Genauigkeit bestehender Systeme. Darüber hinaus kann KI im Umfeld der Sofortzahlung das Liquiditätsmanagement für Zahlungsdienstleister optimieren. Die Umsetzung solcher Anwendungsfälle ist jedoch aufgrund komplexer regulatorischer Anforderungen keine leichte Aufgabe.
Die Zahlungslandschaft im Wandel
Der Trend zu bargeldlosen und digitalen Zahlungsmethoden nimmt weiter zu. Prognosen zufolge wird das weltweite Volumen digitaler Zahlungen bis 2027 14,1 Billionen Euro erreichen. In der Zwischenzeit befindet sich die globale Zahlungslandschaft in einem tiefgreifenden Wandel:
- Skalierbares Geschäftsmodell: Zahlungsvorgänge waren schon immer ein Massengeschäft. Diese Entwicklungen kommen den dominierenden Zahlungsmethoden zugute, da sie eine beispiellose Effizienz erzielen und erhebliche Gewinne erwirtschaften können.
- Kritische Infrastruktur: Viele erkennen inzwischen, dass Zahlungssysteme eine kritische Infrastruktur darstellen. Infolgedessen greifen politische Entscheidungsträger und Regulierungsbehörden zunehmend ein und machen Teile des Zahlungsökosystems zu einer quasi-öffentlichen Infrastruktur. Infolgedessen entstehen neue, auf Konten basierende Ökosysteme wie UPI (Unified Payments Interface) in Indien und Pix in Brasilien. Ähnliche Trends sind in Europa zu beobachten.
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