決済に会話型 AI を使用してトランザクションを再定義する

決済業界は、デジタル化を導入するという高まる圧力になんとか対応してきましたが、最新テクノロジーの導入という点では、まだ初期段階にあります。

NFC テクノロジーを使用したり、単純なバーコード スキャンを通じて非接触型決済ができる時代に到達した後でも、業界をイノベーションの顕微鏡下に置くと、最良の状態はまだ到来していません。

この記事では、人工知能の機能を使用して顧客エクスペリエンスを向上させ、販売者や銀行の支払い手続きをスムーズにする、そのようなイノベーションの 1 つを解明します。 会話による支払い。

チャット サポートを通じてインターネット サービス プロバイダーとやり取りして請求書の詳細を問い合わせているときに、チャット内で請求書の支払いを行うオプションが表示される状況を想像してください。 これを行うために銀行やその他のフィンテック アプリを経由しないことがどれほど便利かを考えてみましょう。

さて、私たちはすでに想像上のルートを進んでいますが、認証番号を入力することなく、Alexa デバイスに映画のチケットを予約するよう依頼することを想像してください。 フィンテック分野は、決済用の会話型 AI の助けを借りて、これらの状況を現実化し、主流にする上で、ほんの数アプリケーション遅れています。 今日はそのコンセプトを詳しく説明することで、その旅を加速していきます。

音声とテキスト: 2 つの基礎ブロック

現在のデジタル シナリオでは、顧客が人間の介入を減らして企業とやり取りする方法は 2 つあります。テキストと音声です。 決済業界の会話型 AI は、支払いサイクルを短縮し、顧客エクスペリエンスをよりシームレスで便利にする方法で両方のセグメントをターゲットにしています。

業界は、プラットフォームが単なる支払いモジュール以上に機能するため、従来の支払いメカニズムではなく、支払いにおける会話型 AI のユースケースの探索と導入に向けて動いています。 これは、ファイナンシャル アドバイザー (AI を活用した予算管理アプリの構築に関する事例紹介をご覧ください)、口座残高を確認したり、銀行のオファーを取得したりするモードとして構築できます。

決済における会話型 AI アプリケーションのエコシステム全体を理解するには、新世代の決済システムの両方の形式を個別に検討することが重要です。

音声による会話型支払い

ジュニパーのレポートでは、音声コマース領域は 2023 年までに 800 億ドルに達すると推定されています。また、スマート ホーム デバイスを介して行われる取引は 2025 年までに 1,640 億ドルに達すると予想されています。

音声支払いの仕組みは、ウォレットやその他のデジタル支払い源を介した支払いと非常に似ています。 唯一の違いは、ユーザーが音声で構築されたアプリケーションを通じて支払いを開始するようデバイスに促すことと、支払いにおける会話型 AI の使用を通じて次のプロセスが開始されることです。

• ユーザーには、取引確認を求めるアプリ画面が表示され、指紋スキャンまたはパスワードを通じて承認する必要があります。 この後、支払いが行われます
• 逆に、受信者はテキスト、電子メール、またはアプリ内通知を通じて、受信した金額の確認メッセージを受け取ります。

音声支払い機能は、Siri、Google、Alexa が始めた音声アシスタント革命を直接拡張します。 デバイスに天気についての質問をしたり、予約をしたり、曲を再生したりした後、音声を利用するユーザー ベースは、外出先でも取引を行う機能に徐々に移行しています。

いくつかの銀行やフィンテック企業が決済における会話型 AI の利点を模索してきましたが、ようやく仮想音声の採用を開始したのは今になって初めてです。 例えば、

• Kasisto の会話型 AI プラットフォームである KAI は、Mastercard、JP Morgan、Wells Fargo などで使用されています。
• 2017 年、バークレイズ、ロイヤル バンク オブ カナダ、サンタンデールは Siri による音声認識決済を導入しました。
• Ally Bank は、音声を識別して正確な回答を提供するためにプラットフォームを継続的に改善しながら、Ally AssistSM を通じて顧客と会話してきました。

スムーズな導入のための課題

eコマース決済、ピアツーピア送金、公共料金支払いなどの分野での採用が約束されている中、決済における対話型AIのこれらの音声ベースの例ですらまだ主流になっていないという事実は、その真の能力に疑問符を付けています。

Appinventiv では、仮説テストを実行し、業界全体の解決策を導き出すために、この出来事の背後にある考えられる理由についていくつかの観察を行いました。 これが私たちが見つけたものです。

セキュリティ上の懸念 –デジタル決済における音声ベースの人工知能の導入が進まない最大の理由の 1 つは、セキュリティの欠如です。 ユーザーは、生体認証データを 2 回入力してから OTP を追加するという通常のルートではなく、アプリケーションに支払いを指示するため、人工知能による支払い詐欺のリスクが認識されています。

アクセント認識の欠如 –会話型 AI が支払いに与える影響が目に見えないようにしているもう 1 つの要因は、アクセントと音声技術の理解の欠如です。 AI は、ゆっくりと話したり、耳障りな鳴き声などの話し方の文脈の違いを理解できるようにまだ開発中です。

IoT 統合 –音声駆動デバイスの一般的な使用例は、マルチプラットフォーム アクセスにあります。 ユーザーは、電話、ウェアラブル デバイス、スマート ホーム デバイスなどの多くのデバイスと対話してトランザクションを実行します。 侵害を防止するセキュリティを確保しながら、これらの統合を追加することが課題となります。

決済用のテキストベースの会話型AI

決済におけるテキストベースの人工知能の詳細を検討する前に、すでに普及している同様の (そしてしばしば混同される) 概念である従来のチャットボットについて検討することが重要です。

従来のチャットボットは、会話の理解が限定的で、選択された一連の応答を含むルールに基づいて構築されています。 比較すると、決済業界の会話型 AI は、高度な機械学習、自然言語処理、コンテキスト理解を使用して、よりパーソナライズされた人間のような対話を提供します。

したがって、チャットボットの利点は応答時間の速さ、シンプルさ、開発労力の軽減にありますが、会話型決済は複雑なクエリに答え、拡張性、継続的な学習、他のシステムとの簡単な統合を提供することで顧客エクスペリエンスを向上させます。

彼らは、トレーニングされていない非構造化データで実行される従来のチャットボットに基づいて構築されたカスタマー エクスペリエンスの問題をさまざまな方法で解決するためにここにいます。

会話型 AI を決済に活用する方法は次のとおりです

プロアクティブなサポート:支払いに人工知能を使用すると、ニーズをより迅速かつ適切に予測できます。 ユーザーの閲覧、購入履歴、好みに基づいてリアルタイムのカスタム推奨事項とソリューションを提供し、ロイヤルティと満足度の向上につながります。

販売機会: e コマースのチャットボットを想像してください。3 歳の子供に何かを贈る提案を求めると、チャットボットは複数の製品の提案を提供するだけでなく、子供の好みやアクティビティなどについても尋ねます。支払いを行うためのチャットボット内の支払いリンクを共有します。 これらすべては、支払いに会話型 AI を使用することで可能になります。

アカウント管理:支払いにおける会話型 AI の使用は、カスタマイズされた対話にも見られます。 たとえば、ユーザーが誤って間違ったアカウントに送金してしまった場合、会話型決済プラットフォームは、より人間らしいやり取りで問題を修正するのに役立ちます。

不正行為の検出:決済用の会話型 AI は、多要素認証とリアルタイム監視を使用して、潜在的な不正行為を検出します。 NLP と機械学習の両方を組み込むことで、このテクノロジーは、ユーザーがチャット履歴とは異なるパターンでチャットしているときに簡単にフラグを立て、ユーザーのプロフィールから異常なトランザクション アクティビティを報告/ブロックできます。

詳細については、金融における機械学習に関する詳細な記事をお読みください: 金融詐欺検出のためのテクノロジーの活用

スムーズな導入のための課題

このプラットフォームは、特に顧客エクスペリエンスの分野において、一連の真に革命的なメリットを約束していますが、会話型 AI が決済に与える影響は、大量に導入されるまでにいくつかの障害に直面する必要があります。

• 企業のデータへの依存 –人間のようなソリューションやクロスセルのオファーを提供するには、決済に人工知能を使用するツールが継続的な学習の一環として企業の機密データを利用する必要があります。 これを監視しないと、何百万もの顧客データと購買パターンを保持するフィンテック業界にとって、非常に深刻な懸念事項となる可能性があります。
• コンプライアンスの問題 –ユーザーのデータがどのように正確に追跡されるのか、データがどこに保存されるのか、会話型決済ツールがどの正確な情報にアクセスできるのかなどの問題は、コンプライアンスと規制の面で深刻な問題を引き起こし、凹みにつながる可能性があります。デジタル決済における人工知能の完全な導入。

決済における会話型 AI アプリケーションの開発にどのようにアプローチすればよいでしょうか?

決済における会話型 AI の役割は、必須のものになりつつあります。 機械学習などのテクノロジーは、決済におけるよりデータ集約型の人工知能の作成に役立ち、自然言語処理によりユーザーに共感する能力が得られるため、決済における会話型 AI の将来は非常に有望です。 ただし、この約束には、決済用の AI ソフトウェア開発を深く理解している企業と提携することで業界が対処しなければならないいくつかの課題が伴います。

決済用の会話型 AI プラットフォームを構築するために Appinventiv に問い合わせがあった場合、私たちは次のようにプロジェクトを管理します。

まず、お客様の最終目標と、その目標とユーザーの市場要件との関係を理解し​​ます。 その後、プロジェクトのロードマップを作成します。 次に、当社の AI 開発者チームは、モデルのベースとなるデータと会話型決済インフラストラクチャに基づいた概念実証の作成に取り組みます。 最後に、プラットフォームの有効性を理解するために、実際のユーザーを使用して閉鎖市場でツールをテストします。 その後、それを現在のインフラストラクチャまたは新しいアプリケーション ソフトウェアに導入します。

これは開発側の話ですが、ビジネス側では、追加すべき機能、コンプライアンスへの取り組み方、顧客データのセキュリティの確保などについて提案をさせていただきます。

ここでは、決済における会話型 AI のユースケースを構築しようとしているクライアントに追加をお勧めする機能をいくつか紹介します。

• 決済における生成 AI:会話型決済の本質は、ユーザーのニーズへの共感と深い理解にあります。 これは、人間のように反応するように設計された継続学習テクノロジーを統合することによって完全に達成できます。これは、当社の生成 AI 開発サービスで約束していることです。
• 支払いを超えてください:どのビジネスの最終目標も収益を得ることでありますが、ユーザーのパターンと問題点を理解して関係を築くシステムを構築することをお勧めします。 ユーザーに共感する段階に到達して初めて、あなたのプラットフォームは頼りになるアドバイザリー プラットフォームに変わり、あなたのビジネスは決済における会話型 AI の最良の例となるでしょう。
• IoT を考慮に入れる:デジタル決済は、パーキング ポイント、ガソリン スタンド、ウェアラブル電話、スマート TV など、さまざまなデバイス間で行われています。決済における会話型 AI のメリットを真に探求するには、プラットフォームを十分にスケーラブルにすることが重要です。これらのデバイス間をシームレスに接続します。

これらは氷山の一角レベルの提案のほんの一部であり、ブレーンストーミングに関して AI 開発会社に期待できることを垣間見ることができます。 弊社と提携して決済プラットフォーム用の会話型 AI を構築すると、ディスラプターのリストに確実に入るために、エンドツーエンドのアイデア出しと開発サポートを受けることができますので、ご安心ください。

可能性を探るには、今すぐお問い合わせください。

よくある質問

Q. 決済用会話型AIとは何ですか？

A.決済における会話型 AI は、ソフトウェア ユーザーがブラウザから購入者に移動する際に、ソフトウェア ユーザーと人間のようなやり取りを実行できるテクノロジーを定義します。 この例としては、e コマース チャットボットが、子供の好みに基づいて購入者に子供へのギフトのアイデアを提案し、チャット ウィンドウ内から購入するための支払いリンクをチャットボットが送信する場面が見られます。

Q. 決済用会話型 AI はどのように機能しますか?

A.会話型支払いプラットフォームを使用すると、顧客はチャットボット、インテリジェント仮想アシスタント/エージェント (IVA)、およびボイスボットを通じて、AI を活用した会話ツール内でシームレスに支払いを行うことができます。 それを実現する方法は、NLP や機械学習などのハイエンド テクノロジーの統合です。

Q. 会話型 AI を決済に使用するメリットは何ですか?

A.決済における会話型 AI の役割を定義する利点には、顧客満足度の向上、クロスセルとアップセルの機会の向上、即時不正検出、顧客のより深い理解、従業員側のタスクの自動化などがあります。

Q. 決済における会話型 AI の使用はどこで見られますか?

A.決済における会話型 AI のユースケースは、P2P 決済プラットフォーム、e コマース、メディアとエンターテイメント、e ラーニング プラットフォームなど、あらゆる業界で見られます。 あらゆる分野がテクノロジーの機能を活用して、顧客と強固な関係を構築し、顧客をエクスペリエンスにお金を払う忠実なユーザー ベースに変えることができます。