2024利用人工智能在支付领域的优势报告.docx

CELENT

利用AI在支付领域的

优势

解锁一系列工作流程和产品增强功能

KieranHines

01February2024

本报告由MongoDB和IconSolutions委托编写，Celent应其要求开展了这项研究。分析、结论和意见仅属于Celent。MongoDB和IconSolutions对报告内容没有编辑控制权。

利用AI在支付领域的优势

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目录

AI在当今银行业的应用 3

当今银行业的人工智能技术 3

AI和高级分析引领技术投资议程 4

业内对生成式人工智能的积极探索 5

AI在支付领域的新兴使用案例 7

释放AI在无卡支付领域的潜力 7

重点1使用案例：以数据为主导的增值服务 10

重点2使用案例：提高开发者效率 13

前进之路 16

没有灵丹妙药 16

成功需要坚实的基础 16

确定优先顺序的重要性 17

利用Celent的专业知识 18

对金融机构的支持 18

对供应商的支持 18

相关Celent研究 19

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AI在当今银行业的应用

人工智能(AI)技术是银行业不可或缺的一部分。例如，在风险、欺诈和合规等领域，AI的使用已普及多年，且在不断深化中。不仅如此，在其他应用场景下，银行利用AI技术的案例还有一长串（而且还在不断增加）。

这些实践的成功，以及AI技术释放更多效益的潜力，推动了2024年在这一领域的进一步投资，其中生成式人工智能尤其引人关注。

当今银行业的人工智能技术

人工智能技术已深入银行业。虽然目前人们非常关注生成式人工智能(GenAI)和大型语言模型(LLM)，但机器学习、自然语言处理(NLP)、机器人技术和计算机视觉的使用已经广泛应用于一系列不同的使用案例和程序，并且已经存在很多年。事实上，在欺诈、风险和合规等领域，早在神经网络等技术被普遍认为是AI之前，银行就一直在使用AI技术。

要定义人工智能这个术语的含义，将这个问题交给技术本身似乎是完全合适的。OliverWyman集团（Celent隶属于该集团）对其专有的LLM进行了投

资，该模型提供了以下定义。

定义银行业的

定义银行业的人工智能

人工智能(AI)是指在机器中模拟人类智能，这些机器通过编程可以像人一样思考和学习。它涉及使用机器学习、自然语言处理、数据分析和其他AI工具来分析大量数据、进行预测、检测模式并为客户提供个性化推荐和解决方案。

有几种技术被认为是不同类型的人工智能。其中最常见的类型包括机器

学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、专家系统和神经网络。

如今，AI技术被用于解决各种不同的工作流程和面向客户的服务。除了上述案例外，还包括中后台的流程自动化和优化，以及实时风险和流动性管理、现金流预测和前台服务的个性化等领域。虚拟助手和机器人也已成为客户支持过程中的重要组成部分。

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AI和高级分析引领技术投资议程

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