生成式AI整合彻底改变支付格局

生成式AI是一项开创性技术，正在重塑人工智能（AI）及其应用的格局。Billtrust数据分析和AI高级副总裁Ahsan Shah强调了大型语言模型（LLM），如OpenAI的ChatGPT，在这一变革旅程中的关键作用。自然语言处理（NLP）与传统AI功能的融合正在创造一个新的范式，特别是在支付领域。

支付领域生成式AI的兴起

Ahsan Shah强调了生成式AI的重大影响，强调其编写、沟通和生成内容的能力。这种以人为中心的界面，无缝集成NLP和传统AI，在技术角度上被证明是互补的。欺诈检测、预测、异常检测和推荐等应用已经存在多年，但生成式AI通过理解语言多模态性引入了一个全新的维度。Shah认为这是支付领域创新的催化剂，为金融交易带来效率、准确性和安全性。

从预测性AI到生成式AI：一种互补的方法

虽然包括机器学习在内的AI多年来一直是后端系统不可或缺的一部分，但Shah警告不要在不适当考虑的情况下匆忙进入新生态系统。他指出，AI模型了解世界，但缺乏特定于业务的见解。解决安全参数、基础设施以及向语言模型提供数据的细微差别变得至关重要。Shah的建议是首先关注已知问题和容易取得的成果。在客户支持、销售、营销和支付中的异常检测方面可以立即取得成果，简化流程并减少人工开销。

为支付领域的AI构建技术基础设施

Shah将AI应用的普遍性比作可以普遍利用的“新电力”。尽管应用广泛，但他预计会出现针对支付领域特定用例微调的领域特定AI应用。值得注意的是，他强调数据组织的重要性，并建议有意解决数据碎片化问题，这是一个早于AI存在的问题。Shah预见了一个未来，领域特定的AI系统，特别是在支付领域，将使用自己的数据进行训练。这种转变需要仔细考虑第三方之间的数据共享，特别是因为基础模型可能只能由OpenAI、Anthropic和Google等大型公司构建。

支付领域AI的未来

在Shah看来，不采取行动是最不可取的选项，但他建议不要对AI采用采取仓促的方法。承认AI的对话元素，他预测由于通过自然语言界面实现的显著流程改进，AI将被迅速采用。与AI提供的巨大效率提升相比，手动提交和数据筛选可能变得过时，特别是在支付领域。

在支付领域探索人工智能前沿

随着生成式人工智能重塑支付格局，企业必须谨慎行事，使员工具备为人工智能模型提供上下文的能力。Shah 的务实方法建议首先解决已知问题，在已验证的成功中建立信心，然后逐步扩展到更复杂的工作流程。人工智能代理演变为多代理生态系统的前景已近在咫尺，在仔细考虑必要的安全护栏后，这为跨领域和跨功能的应用打开了可能性。