使用對話式人工智能支付重新定義交易

儘管支付行業已經設法跟上數字化日益增長的壓力，但在採用最新技術方面，它仍處於初級階段。

在我們可以使用 NFC 技術或通過簡單的條形碼掃描進行非接觸式支付的時代到來之後，當我們將這個行業放在創新的顯微鏡下時，最好的時刻尚未到來。

在本文中，我們將揭秘這樣一項創新，即利用人工智能的功能來提升客戶體驗並簡化商戶和銀行的支付流程。 對話式支付。

想像一下這樣一種情況，您通過聊天支持與互聯網服務提供商交互以查詢賬單詳細信息，並且您可以在聊天中選擇進行賬單支付。 想像一下，如果不通過銀行或任何其他金融科技應用程序來實現這一點，會有多方便。

現在，雖然我們已經在想像的路線上，但想像一下讓您的 Alexa 設備預訂電影票而無需輸入任何身份驗證號碼。 在對話式人工智能支付的幫助下，金融科技領域僅落後於少數幾個應用程序，使這些情況成為現實並成為主流。 今天我們將通過詳細介紹這個概念來加快這一進程。

語音和文本：兩個基本模塊

在當前的數字場景中，客戶可以通過兩種方式與企業進行較少人為乾預的交互：文本和語音。 支付行業中的對話式人工智能以縮短支付週期並使客戶體驗更加無縫和便捷的方式瞄準了這兩個細分市場。

該行業正在探索和採用對話式人工智能支付用例，而不是傳統的支付機制，因為該平台的作用不僅僅是支付模塊。 它可以成為財務顧問（閱讀我們關於構建人工智能驅動的預算管理應用程序的案例研究），一種檢查賬戶餘額、獲取銀行優惠等的模式。

要了解支付中對話式人工智能應用的整個生態系統，重要的是要分別研究新一代支付系統的兩種形式。

通過語音進行對話式支付

Juniper 的一份報告估計，到 2023 年，語音商務領域將達到 800 億美元。到 2025 年，通過智能家居設備進行的交易預計將達到 1640 億美元。

語音支付的工作方式與通過錢包或任何其他數字支付來源進行支付非常相似。 唯一的區別是，用戶將通過語音構建的應用程序提示他們的設備發起支付，接下來的旅程將通過在支付中使用對話式 AI 來開始 –

• 用戶將看到一個應用程序屏幕，提示交易確認，他們必須通過指紋掃描或密碼進行授權。 此後，將進行付款
• 相反，接收者將通過短信、電子郵件或應用內通知收到已收到金額的確認消息。

語音支付功能直接擴展了 Siri、Google 和 Alexa 發起的語音助手革命。 在向設備詢問天氣、預訂和播放歌曲之後，語音驅動的用戶群正在慢慢走向移動交易的能力。

雖然多家銀行和金融科技公司一直在探索對話式人工智能在支付領域的優勢，但直到現在他們才終於開始採用虛擬語音。 例如，

• KAI 是 Kasisto 對話式人工智能平台，目前被萬事達卡、摩根大通、富國銀行等公司使用。
• 2017 年巴克萊銀行、加拿大皇家銀行和桑坦德銀行推出了通過 Siri 的語音識別支付。
• Ally Bank 一直通過 Ally AssistSM 與客戶對話，同時不斷改進該平台以識別語音並提供準確的答案。

順利採用的挑戰

儘管承諾在電子商務支付、點對點轉賬和公用事業支付等領域採用，但事實上，即使是這些基於語音的對話式人工智能支付示例也尚未成為主流，這讓人對其真正能力打上問號。

在 Appinventiv，我們對這種情況背後的可能原因進行了一些觀察，以進行假設檢驗並得出全行業的解決方案。 這是我們發現的。

安全問題——基於語音的人工智能在數字支付中採用率較低的最大原因之一是缺乏安全性。 由於用戶告訴應用程序進行支付，而不是通過輸入兩次生物識別數據然後添加 OTP 的通常途徑，因此存在人工智能支付欺詐的風險。

缺乏口音識別——對話式人工智能對支付的影響不明顯的另一個因素是缺乏對口音和語音技術的理解。 人工智能仍在不斷發展，以理解說話技巧中的上下文差異，例如緩慢的拖長音或刺耳的叫聲。

物聯網集成——語音驅動設備的典型用例在於多平台訪問。 用戶與許多設備（手機、可穿戴設備和智能家居設備）交互來執行交易。 在確保防破壞安全性的同時添加這些集成成為一項挑戰。

基於文本的對話式人工智能支付

在我們研究支付中文本驅動的人工智能的細節之前，重要的是要研究一個類似的（並且經常與之混淆的）已經流行的概念——傳統的聊天機器人。

傳統的聊天機器人是基於規則而構建的，對對話和一組選定的響應的理解有限。 相比之下，支付行業中的對話式人工智能使用高級機器學習、自然語言處理和上下文理解來提供更加個性化、類似人類的交互。

因此，雖然聊天機器人的優勢在於響應速度快、簡單性和更少的開發工作，但對話式支付通過回答複雜的查詢、提供可擴展性、持續學習以及與其他系統的輕鬆集成來增強客戶體驗。

在許多方面，他們的目的是解決基於在未經訓練和非結構化數據上運行的遺留聊天機器人構建的客戶體驗問題。

以下是對話式人工智能在支付中的應用方式

主動支持：在支付中使用人工智能有助於更快更好地預測需求。 他們根據用戶的瀏覽、購買歷史記錄和偏好提供實時、定制的建議和解決方案，從而提高忠誠度和滿意度。

銷售機會：想像一下，在一個電子商務聊天機器人中，您詢問如何給3 歲的孩子送禮物的建議，而聊天機器人不僅會為您提供多種產品建議，還會詢問孩子的喜好、活動等。此外，同時分享聊天機器人內的付款鏈接供您付款。 通過使用對話式人工智能進行支付，所有這一切都成為可能。

賬戶管理：對話式人工智能在支付中的使用也可以從其定制的交互中看到。 例如，如果用戶不小心將錢發送到錯誤的帳戶，對話式支付平台可以通過更人性化的交互來幫助他們糾正問題。

欺詐檢測：用於支付的對話式人工智能使用多因素身份驗證和實時監控來檢測潛在的欺詐活動。 通過包含 NLP 和機器學習，該技術可以輕鬆標記用戶何時以與聊天歷史記錄不同的模式進行聊天，並從用戶的個人資料中報告/阻止異常交易活動。

欲了解更多信息，請閱讀我們關於金融機器學習的深入文章：利用該技術進行金融欺詐檢測

順利採用的挑戰

現在，儘管該平台承諾提供一系列真正革命性的優勢，尤其是在客戶體驗領域，但對話式人工智能對支付的影響在大規模採用之前仍將面臨一些障礙。

• 對公司數據的依賴——為了提供類人的解決方案和交叉銷售優惠，在支付中使用人工智能的工具必須利用公司的敏感數據，作為持續學習工作的一部分。 如果不加以監控，這可能會成為金融科技行業的一個非常嚴重的問題，因為該行業擁有數百萬客戶數據和購買模式。
• 合規性問題——諸如用戶數據到底如何被跟踪、存儲在哪裡、對話式支付工具可以訪問哪些確切信息等問題，可能會在合規性和法規方面引發一些嚴重問題，從而導致影響在數字支付中完全採用人工智能。

我們如何開發對話式人工智能支付應用？

對話式人工智能在支付中的作用正在成為必備的功能。 機器學習等技術有助於在支付領域創建更多數據密集型人工智能，而自然語言處理則使他們能夠與用戶產生共鳴，對話式人工智能在支付領域的未來非常有希望。 然而，這一承諾也帶來了一些挑戰，行業必須與深入了解支付人工智能軟件開發的公司合作來解決。

如果您聯繫 Appinventiv 來構建您的對話式 AI 支付平台，我們將如何管理該項目。

首先，我們將了解您的最終目標以及您的目標與用戶市場需求之間的聯繫。 之後，我們將創建一個項目路線圖。 接下來，我們的人工智能開發團隊將致力於根據您的模型所基於的數據和對話式支付基礎設施創建概念驗證。 最後，我們將在封閉市場中與真實用戶一起測試該工具，以了解該平台的功效。 然後，我們會將其部署在您當前的基礎設施或新的應用程序軟件中。

雖然這是在開發方面，但在業務方面，我們會為您提供有關應添加的功能、如何實現合規性、確保客戶數據安全等方面的建議。

以下是我們建議客戶在支付領域構建對話式人工智能用例時添加的一些功能。

• 支付中的生成式人工智能：對話式支付的本質在於同理心和對用戶需求的深刻理解。 這可以通過集成旨在像人類一樣響應的持續學習技術來完美實現，這是我們在生成式人工智能開發服務中所承諾的。
• 超越支付：雖然任何企業的最終目標都是獲得收入，但我們建議您構建一個系統，通過了解用戶的模式和痛點來創建關係。 只有當你達到了與用戶共情的階段，你的平台才會轉變為首選諮詢平台，你的企業才會成為對話式人工智能支付的最佳範例。
• 考慮到物聯網：數字支付發生在各種設備之間——停車點、加油站、可穿戴手機、智能電視等。為了讓您真正探索對話式人工智能在支付方面的優勢，讓您的平台具有足夠的可擴展性至關重要這些設備之間無縫連接。

這些只是冰山一角的一些建議——讓您了解我們的人工智能開發公司在頭腦風暴方面的期望。 當您與我們合作構建對話式人工智能支付平台時，您可以放心，您將獲得端到端的構思和開發支持，以保證您在顛覆者名單中佔有一席之地。

請立即聯繫我們，探索各種可能性。

常見問題解答

問：什麼是對話式人工智能支付？

答：支付中的對話式人工智能定義了一種技術，可以在軟件用戶從瀏覽器轉向購買者時與他們進行類似人類的交互。 在電子商務聊天機器人中可以看到這樣的一個例子，它根據孩子的喜好建議買家為孩子贈送禮物，然後聊天機器人向他們發送付款鏈接以在聊天窗口內進行購買。

問：對話式人工智能支付如何運作？

答：對話式支付平台使客戶能夠通過聊天機器人、智能虛擬助理/代理 (IVA) 和語音機器人在人工智能驅動的對話工具中無縫付款。 它的實現方式是集成 NLP 和機器學習等高端技術。

問：使用對話式人工智能進行支付有哪些好處？

答：定義對話式人工智能在支付中的作用的一些好處包括——提高客戶滿意度、更好的交叉銷售和追加銷售機會、即時欺詐檢測、更深入地了解客戶以及員工端任務的自動化。

問：我們在哪裡可以看到對話式人工智能在支付中的應用？

答：對話式人工智能在支付領域的使用案例遍布各個行業——P2P 支付平台、電子商務、媒體和娛樂、電子學習平台等。 每個部門都可以利用該技術的功能與客戶建立牢固的關係，並將他們轉變為願意為體驗付費的忠實用戶群。