결제에 대화형 AI를 사용하여 거래를 재정의

결제 산업이 디지털화 채택에 대한 압력이 커지는 추세를 따라잡았지만 최신 기술 채택 측면에서는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.

NFC 기술을 사용하거나 간단한 바코드 스캔을 통해 비접촉식 결제가 가능한 시대가 도래한 후에도 업계를 혁신의 현미경으로 바라보면 최고의 순간은 아직 오지 않았습니다.

이 기사에서는 인공 지능 기능을 사용하여 고객 경험을 향상하고 판매자와 은행의 결제 과정을 원활하게 하는 혁신 중 하나를 설명하겠습니다. 대화형 결제.

청구서 세부 사항을 문의하기 위해 채팅 지원을 통해 인터넷 서비스 제공업체와 상호 작용하고 청구서 결제를 위한 채팅 옵션을 얻는 상황을 상상해 보십시오. 이를 위해 은행이나 다른 핀테크 앱을 거치지 않는 것이 얼마나 편리한지 생각해 보세요.

이제 우리는 이미 가상의 경로에 있는 동안 인증 번호를 입력할 필요 없이 Alexa 장치로 영화 티켓을 예약하도록 요청한다고 상상해 보십시오. 핀테크 공간은 결제용 대화형 AI의 도움으로 이러한 상황을 현실화하고 주류로 만드는 데 뒤처진 몇 가지 애플리케이션에 불과합니다. 그리고 오늘 그 개념을 자세히 다루면서 그 여정의 속도를 높이겠습니다.

음성 및 텍스트: 두 가지 기본 블록

현재 디지털 시나리오에서는 고객이 사람의 개입을 덜 하면서 기업과 상호 작용할 수 있는 방법에는 텍스트와 음성이라는 두 가지 방법이 있습니다. 결제 업계의 대화형 AI는 결제 주기를 단축하고 고객 경험을 더욱 원활하고 편리하게 만드는 방식으로 두 부문을 모두 대상으로 합니다.

업계에서는 플랫폼이 결제 모듈 이상의 역할을 하기 때문에 전통적인 결제 메커니즘 대신 결제에서 대화형 AI 사용 사례를 탐색하고 채택하는 방향으로 나아가고 있습니다. 금융 자문가(AI 기반 예산 관리 앱 구축에 대한 사례 연구 읽기), 계좌 잔고 확인, 은행 제안 받기 등의 모드로 구축될 수 있습니다.

결제 분야의 대화형 AI 애플리케이션 전체 생태계를 이해하려면 두 가지 형태의 차세대 결제 시스템을 별도로 살펴보는 것이 중요합니다.

음성을 통한 대화형 결제

주니퍼(Juniper) 보고서에 따르면 음성 상거래 영역은 2023년까지 800억 달러에 이를 것으로 추산됩니다. 그리고 스마트 홈 장치를 통해 이루어진 거래는 2025년까지 1,640억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

음성 결제가 작동하는 방식은 지갑이나 기타 디지털 결제 소스를 통해 결제하는 것과 매우 유사합니다. 유일한 차이점은 사용자가 음성 내장 애플리케이션을 통해 결제를 시작하라는 메시지를 표시하고 다음 여정은 결제에 대화형 AI를 사용하여 시작된다는 것입니다.

• 사용자는 거래 확인을 요청하는 앱 화면을 보게 되며 지문 스캔이나 비밀번호를 통해 승인해야 합니다. 이후 결제가 이루어집니다.
• 반대로, 수신자는 수신 금액에 대한 문자, 이메일 또는 인앱 알림을 통해 확인 메시지를 받게 됩니다.

음성 결제 기능은 Siri, Google, Alexa가 시작한 음성 지원 혁명을 직접적으로 확장합니다. 장치에 날씨에 대해 질문하고, 예약하고, 노래를 재생한 후 음성 기반 사용자 기반은 이동 중에도 거래를 할 수 있는 기능으로 천천히 이동하고 있습니다.

여러 은행과 핀테크가 결제에서 대화형 AI의 이점을 모색해 왔지만 이제서야 마침내 가상 음성을 채택하기 시작했습니다. 예를 들어,

• Kasisto 대화형 AI 플랫폼인 KAI는 Mastercard, JP Morgan, Wells Fargo 등이 사용하고 있습니다.
• 2017년 Barclays, Royal Bank of Canada 및 Santander는 Siri를 통한 음성 인식 결제를 도입했습니다.
• Ally Bank는 Ally AssistSM을 통해 고객과 대화하는 동시에 음성을 식별하고 정확한 답변을 제공하기 위해 플랫폼을 지속적으로 개선해 왔습니다.

원활한 도입을 위한 과제

전자상거래 결제, P2P 전송, 공과금 결제와 같은 분야에서의 채택이 약속되는 가운데 결제 분야의 음성 기반 대화형 AI 사례조차 아직 주류가 아니라는 사실은 AI의 진정한 역량에 의문을 제기합니다.

Appinventiv에서는 가설 테스트를 실행하고 업계 전반의 솔루션을 도출하기 위해 이러한 현상의 가능한 원인에 대해 몇 가지 관찰을 수행했습니다. 우리가 찾은 것은 다음과 같습니다.

보안 문제 – 디지털 결제에서 음성 기반 인공 지능의 채택이 낮은 가장 큰 이유 중 하나는 보안이 부족하기 때문입니다. 생체정보를 두 번 입력한 후 OTP를 추가하는 일반적인 경로를 거치지 않고 사용자가 애플리케이션에 결제하라고 지시하기 때문에 인공지능 결제 사기의 위험성이 인지된다.

악센트 인식 부족 – 대화형 AI가 결제에 미치는 영향을 눈에 띄지 못하게 하는 또 다른 요인은 악센트와 음성 기술에 대한 이해가 부족하다는 것입니다. AI는 느린 속도로 말하거나 거칠게 꽥꽥거리는 소리와 같은 말하기 기술의 상황 차이를 이해하기 위해 계속 개발 중입니다.

IoT 통합 – 음성 구동 장치의 일반적인 사용 사례는 다중 플랫폼 액세스에 있습니다. 사용자는 휴대폰, 웨어러블 기기, 스마트 홈 기기 등 다양한 기기와 상호작용하여 거래를 수행합니다. 침해 방지 보안을 보장하면서 이러한 통합을 추가하는 것은 어려운 일이 됩니다.

결제를 위한 텍스트 기반 대화형 AI

결제 분야에서 텍스트 기반 인공 지능의 세부 사항을 살펴보기 전에 이미 널리 퍼져 있는 개념인 기존 챗봇과 유사한(종종 혼동되는) 개념을 살펴보는 것이 중요합니다.

전통적인 챗봇은 대화에 대한 제한된 이해와 선택된 응답 집합을 갖춘 규칙을 기반으로 구축되었습니다. 이에 비해 결제 업계의 대화형 AI는 고급 기계 학습, 자연어 처리 및 상황별 이해를 사용하여 보다 개인화되고 인간과 유사한 상호 작용을 제공합니다.

따라서 챗봇의 장점은 빠른 응답 시간, 단순성, 개발 노력 감소에 있지만 대화형 결제는 복잡한 쿼리에 응답하고 확장성, 지속적인 학습 및 다른 시스템과의 손쉬운 통합을 제공하여 고객 경험을 향상시킵니다.

여러 가지 방법으로 훈련되지 않고 구조화되지 않은 데이터에서 실행되는 레거시 챗봇을 기반으로 구축된 고객 경험 문제를 해결하기 위해 여기에 있습니다.

대화형 AI를 결제에 사용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

사전 예방적 지원: 결제에 인공 지능을 사용하면 요구 사항을 더 빠르고 효과적으로 예측하는 데 도움이 됩니다. 사용자의 탐색, 구매 내역 및 선호도를 기반으로 실시간 맞춤형 추천 및 솔루션을 제공하여 충성도와 만족도를 높입니다.

판매 기회: 3세 아이에게 선물을 줄 것을 제안하는 전자상거래 챗봇을 상상해보세요. 챗봇은 단순히 여러 제품을 제안하는 데 그치지 않고 아이의 선호도, 활동 등을 묻습니다. 또한, 결제를 위해 챗봇 내 결제 링크를 공유하는 동안. 이 모든 것은 결제에 대화형 AI를 사용하면 가능해집니다.

계정 관리: 결제에 대화형 AI를 사용하는 것은 맞춤형 상호 작용에서도 볼 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 실수로 잘못된 계좌로 돈을 보낸 경우 대화형 결제 플랫폼은 보다 인간과 유사한 상호 작용을 통해 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

사기 탐지: 결제용 대화형 AI는 다단계 인증과 실시간 모니터링을 사용하여 잠재적인 사기 활동을 탐지합니다. NLP와 기계 학습이 모두 포함되어 있어 사용자가 채팅 기록과 다른 패턴으로 채팅할 때 이 기술을 쉽게 표시할 수 있으며 사용자 프로필에서 비정상적인 거래 활동을 보고/차단할 수 있습니다.

자세한 내용은 금융 분야의 머신러닝: 금융 사기 탐지를 위한 기술 활용에 관한 심층 기사를 읽어보세요.

원활한 도입을 위한 과제

이제 플랫폼이 특히 고객 경험 영역에서 일련의 진정한 혁명적인 이점을 약속하더라도 결제에 대한 대화형 AI의 영향은 대량 채택을 목격하기 전에 몇 가지 장애물에 직면해야 합니다.

• 회사 데이터에 대한 의존 – 인간과 유사한 솔루션과 교차 판매 제안을 제공하려면 결제에 인공 지능을 사용하는 도구가 지속적인 학습 노력의 일환으로 회사의 민감한 데이터를 활용해야 합니다. 이를 모니터링하지 않으면 수백만 개의 고객 데이터와 구매 패턴을 보유하고 있는 핀테크 산업에 매우 심각한 문제가 될 수 있습니다.
• 규정 준수 문제 - 사용자 데이터가 정확히 어떻게 추적되는지, 어디에 저장되어 있는지, 대화형 결제 도구가 액세스할 수 있는 정확한 정보 등의 질문은 규정 준수 및 규정 측면에서 심각한 문제를 야기하여 문제를 일으킬 수 있습니다. 디지털 결제에 인공지능을 완전히 도입하는 것입니다.

결제 분야의 대화형 AI 애플리케이션 개발에 어떻게 접근하나요?

결제를 위한 대화형 AI의 역할은 필수가 되는 길에 있습니다. 결제 분야에서 보다 데이터 집약적인 인공 지능을 생성하는 데 도움이 되는 머신 러닝과 사용자와 공감할 수 있는 능력을 제공하는 자연어 처리와 같은 기술을 통해 결제 분야에서 대화형 AI의 미래는 매우 밝습니다. 그러나 이러한 약속에는 결제용 AI 소프트웨어 개발을 깊이 이해하고 있는 회사와 협력하여 업계가 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다.

결제를 위한 대화형 AI 플랫폼 구축을 위해 Appinventiv에 연락하신 경우, 저희가 프로젝트를 관리하는 방법은 다음과 같습니다.

먼저, 우리는 귀하의 최종 목표에 대한 이해와 귀하의 목표와 사용자의 시장 요구 사항 간의 연관성을 수집할 것입니다. 그 후에는 프로젝트 로드맵을 작성하겠습니다. 다음으로, 우리의 AI 개발자 팀은 모델의 기반이 될 데이터와 대화형 결제 인프라를 기반으로 개념 증명을 만드는 작업을 수행할 것입니다. 마지막으로, 플랫폼의 효율성을 이해하기 위해 실제 사용자를 대상으로 비공개 시장에서 도구를 테스트할 것입니다. 그런 다음 이를 귀하의 현재 인프라나 새로운 애플리케이션 소프트웨어에 배포해 드립니다.

이는 개발 측면인 반면 비즈니스 측면에서는 추가해야 할 기능, 규정 준수에 접근하는 방법, 고객 데이터 보안 보장 등에 대한 제안을 제공합니다.

다음은 고객이 결제에서 대화형 AI 사용 사례를 구축하려고 할 때 추가하도록 제안하는 몇 가지 기능입니다.

• 결제 분야의 생성적 AI: 대화형 결제의 본질은 사용자의 요구 사항에 대한 공감과 깊은 이해에 있습니다. 이는 인간처럼 반응하도록 설계된 지속적인 학습 기술을 통합함으로써 완벽하게 달성될 수 있으며, 이는 우리가 생성 AI 개발 서비스를 통해 약속하는 것입니다.
• 결제 그 이상: 모든 비즈니스의 최종 목표는 수익을 얻는 것이지만 사용자의 패턴과 문제점을 이해하여 관계를 구축하는 시스템을 구축하는 것이 좋습니다. 사용자와 공감하는 단계에 도달해야만 플랫폼은 자문 플랫폼으로 전환되고, 귀하의 비즈니스는 결제 분야 대화형 AI의 모범 사례가 될 것입니다.
• IoT를 고려하세요. 주차 지점, 주유소, 웨어러블 휴대폰, 스마트 TV 등 다양한 장치 간에 디지털 결제가 이루어지고 있습니다. 결제에서 대화형 AI의 이점을 실제로 살펴보려면 플랫폼을 충분히 확장 가능하게 만드는 것이 중요합니다. 이러한 장치 간에 원활하게 연결됩니다.

이는 빙산의 일각에 불과한 몇 가지 제안입니다. 브레인스토밍과 관련하여 AI 개발 회사에서 기대할 수 있는 사항을 엿볼 수 있습니다. 결제 플랫폼을 위한 대화형 AI를 구축하기 위해 당사와 협력하면, 파괴자 목록에서 귀하의 자리를 보장하기 위한 엔드 투 엔드 아이디어 및 개발 지원을 받을 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

지금 바로 저희에게 연락하여 가능성을 알아보세요.

자주 묻는 질문

Q. 결제용 대화형 AI란?

A. 결제 분야의 대화형 AI는 소프트웨어 사용자가 브라우저에서 구매자로 이동할 때 인간과 유사한 상호 작용을 수행할 수 있는 기술을 정의합니다. 이에 대한 예는 어린이의 선호도에 따라 어린이를 위한 구매자 선물 아이디어를 제안하는 전자상거래 챗봇에서 볼 수 있으며, 챗봇은 채팅 창 내에서 구매할 수 있는 결제 링크를 어린이에게 보냅니다.

Q. 결제용 대화형 AI는 어떻게 작동하나요?

A. 대화형 결제 플랫폼을 통해 고객은 챗봇, IVA(지능형 가상 비서/에이전트) 및 보이스봇을 통해 AI 기반 대화 도구 내에서 원활하게 결제할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법은 NLP 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 통합하는 것입니다.

Q. 결제에 대화형 AI를 활용하면 어떤 이점이 있나요?

A. 결제에서 대화형 AI의 역할을 정의하는 몇 가지 이점에는 고객 만족도 향상, 교차 판매 및 상향 판매 기회 향상, 즉각적인 사기 탐지, 고객에 대한 심층적인 이해, 직원 업무 자동화 등이 있습니다.

Q. 대화형 AI가 결제에 활용되는 모습은 어디서 볼 수 있나요?

A. 결제 분야의 대화형 AI 사용 사례는 P2P 결제 플랫폼, 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트, eLearning 플랫폼 등 모든 산업에서 볼 수 있습니다. 모든 부문은 기술의 역량을 활용하여 고객과 탄탄한 관계를 구축하고 경험에 대한 비용을 기꺼이 지불할 충성도 높은 사용자 기반으로 전환할 수 있습니다.