4个场景深度解析品牌如何利用人工智能GenAI优化运营并提升客户收益

生成式人工智能(GenAI)是近代科技史上最重要的进步之一。它是一套算法，能从现有数据中生成新的、逼真的内容，如文本、图像或音频，以惊人的精度模仿人类输出。

GenAI作为传统人工智能和机器学习 (ML)模型的补充，已被积极用于诸如预防欺诈等领域，它将适应性和创造性提升到了一个新的高度。

GenAI的快速应用，加上市场的高度期望以及早期实施中生产率的显著提高，标志着其在技术领域的可扩展性和运营化潜力。

在在线业务和支付处理方面，GenAI的影响尤为深远。它不仅重塑了消费者的在线互动和交易方式，而还改进了支付背后的运营流程。

「现在的关键问题是，各企业如何有效掌握GenAI，使其运营和客户受益。」

请继续阅读，了解GenAI与创新支付技术相结合可加速业务增长的4 种方式。

「场景1」

预防欺诈和风险管理

— 从预测到前瞻

94% 的支付专业人士将改进的预防欺诈视为人工智能快速增长的用例

电子商务领域的预防欺诈长期以来一直依赖于传统人工智能和机器学习技术。这些方法使用预测模型，通过学习过去的数据来识别潜在的欺诈性活动。但这种方法有其局限性。依赖历史数据的成本会很高，这既包括处理大型数据集所必须具备计算资源，也包括为跟上不断发展的欺诈策略而要不断更新的需求。此外，传统人工智能系统可能是反应式的，而非前瞻式的，从而通常只能在欺诈发生后才能识别其模式。

生成式人工智能不仅能从过去的数据中学习，而且还能主动生成新的、现实场景和数据模型，从而增强了这种方法。

与传统人工智能不同，GenAI模拟潜在未来欺诈策略的能力可在欺诈检测中采取更加主动的姿态。这意味着，GenAI可以在新出现的欺诈方法在现实世界的交易中实现之前，对其进行预判并做好准备。

「场景2」

支付流程的高度个性化可实现更高的转化率

擅长个性化的品牌可实现比行业平均水平高40% 的收入

按照购物者支付偏好而定制的方法对于减少购物车放弃至关重要。尽管消费者越来越倾向于所有事物均数字化，但70% 的消费者仍然希望从品牌那里获得个性化的互动。

GenAI可以通过分析客户交易历程各个阶段的大量实时客户数据，以根据个人偏好和情况定制支付方式、动态定价选项和BNPL计划，从而提供高度个性化的服务。这还可包括通过智能聊天机器人提供个性化产品推荐，并在聊天界面中嵌入支付选项，以实现无缝购物体验，从而实现对话式商务的整合。

「场景3」

使用GenAI提高支付效率和生产力

GenAI可以将支付效率提升高达30% ， 从而节省高达15% 的费用。

各在线企业面临的关键挑战之一，尤其是在企业发展和多样化的过程中，是高效处理大量交易。

我们的研究发现，支付复杂性是全球74% 的企业面临的挑战。传统系统往往难以应对交易的的复杂性和多样性，从而导致支付路由效率低下，以及在匹配支付与订单时造成延迟和错误。这会导致客户不满、收入损失和运营瓶颈。

GenAI可以通过自动化和完善交易匹配、支付路由甚至资源分配来显著提高效率。

例如，通过分析历史和实时交易数据，GenAI可以确定最有效的路由路径。它会考虑各种因素，比如交易类型、成功率以及与不同支付网关或网络相关的处理费用等。根据这种分析结果动态调整路由决策，GenAI可确保交易通过最具成本效益和最快捷的渠道予以处理。

通过学习和适应新的交易模式，即使交易类型变得更加复杂，GenAI也能迅速匹配付款和相应订单。它可以分析大量交易数据，以识别可能指示差异的模式和异常情况。然后，它会将这些信息与客户订单和付款详情进行交叉比对，从而确保准确、快速的交易匹配。这交易可简化对账流程并降低出错的可能性。与此同时，它还能释放人力资源，让其从事价值更高的任务，从而提高生产率。

「场景4」

利用智能协助建立更牢固的业务关系

在生成式人工智能的协助下，知识工作的完成速度提高了37%

在支付技术领域，与客户建立牢固的关系至关重要。

当支付服务提供商之间的竞争差异化因素变得越来越小时，各企业最看重的是以人为主导的定制支持。

为了最大限度地提高互动效率和支付技术提供商为客户提供的指导质量，GenAI可用于自动化和精简不依赖于面对面沟通的任务。这包括处理大量数据以帮助回答技术集成问询、搜索大型开发人员文档库或知识门户以立即获得答案。

GenAI赋能的虚拟助理可以作为一种创新工具，以通过提供智能、 数据驱动的支持来增强业务关系，同时最大限度地利用资源来开展需要真正人类洞察力和专业知识的战略合作。

注：文/龚作仁，文章来源：Laborer，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。