Den Wert von KI für Zahlungen nutzen

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Die Statistiken rund um digitale Zahlungen lügen nicht. Angetrieben von Beschränkungen für Bargeld und persönliche Bankgeschäfte während der Pandemie, sind Experten prognostizieren, dass der globale Gesamttransaktionswert im Segment Digital Payments im Jahr 2022 könnte mehr als 8.5 Mrd. USD erreichen. Auch wenn sich die Welt weiter öffnet, wird sich dieses Wachstum voraussichtlich nicht verlangsamen. Dieselbe Prognose deutet auf eine jährliche Wachstumsrate des Transaktionswerts bis 2026 von 12.76 % hin, was einem prognostizierten Betrag von über 13.8 Mrd. USD in den nächsten vier Jahren entspricht. eCommerce, das größte Segment dieses Zahlungsvolumens, wird voraussichtlich im Jahr 5.45 auf einen prognostizierten Gesamttransaktionswert von über 2022 Mrd. USD anwachsen.

Während die Popularität des E-Commerce Wachstumschancen für Unternehmen bietet, hat die Zunahme digitaler Zahlungen auch einen neuen Weg für betrügerische Aktivitäten geschaffen. Laut Juniper Research, werden die Verluste durch Online-Zahlungsbetrug zwischen 206 und 2021 2025 Milliarden US-Dollar übersteigen. Allein diese Zahl, die fast das Zehnfache des Nettogewinns von Amazon im Geschäftsjahr 2020 beträgt, zeigt, warum Unternehmen der Betrugsbekämpfung Priorität einräumen müssen. Ein Weg, dies zu erreichen, könnte der Einsatz von Plattformen zur Betrugsprävention auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) sein.

Durch die Nutzung intelligenter Lösungen wie KI können betrügerische Zahlungen erheblich reduziert werden, da sie eine Fülle von Daten analysieren und erkennbare Muster und umsetzbare Erkenntnisse liefern können.

Die Vorteile der Implementierung von KI zur Betrugserkennung

Obwohl viele Finanzinstitute überwiegend digital werden, stützen sich einige Prozesse stark auf manuelle Vorgänge, die arbeitsintensiv sein können und die Gefahr von Fehlern aufgrund menschlicher Fehler bergen. Darüber hinaus müssen Menschen in Schichten arbeiten, was zu erheblichen Kosten für Unternehmen führen kann, während digitale Zahlungen rund um die Uhr, sieben Tage die Woche und 24 Tage im Jahr erfolgen können. Durch die Automatisierung dieser Arbeitsabläufe kann KI helfen, Zahlungsvorgänge zu optimieren, Fehler zu reduzieren und Zeit und Ressourcen zu sparen.

Dies wird in erster Linie durch ML erreicht, eine Teilmenge der KI, die aus wiederholten Experimenten lernt, um die Gesamtleistung zu verbessern. ML tut dies, indem es eine bestimmte mathematische Funktion von Daten mithilfe einer Reihe vordefinierter Regeln und Kriterien anpasst, die ein Zahlungsdienstleister (PSP) normalerweise auf verschiedenen Onboarding-Plattformen implementieren würde. Es kann dann verwendet werden, um die Sicherheit von Zahlungen zu erhöhen und gleichzeitig die Effizienz von Zahlungsbetrugsteams zu steigern. Einige Beispiele sind:

1. Auffinden von Anomalien in großen Datensätzen

Die schiere Datenmenge, die durch digitale Zahlungen entsteht, ist selbst für ein engagiertes Team eine Mammutaufgabe. Für ML gilt jedoch: Je mehr Daten verarbeitet werden können, desto effektiver wird es. Indem es sich selbst durch die Analyse von Datensätzen trainiert, wird ML genauer, was bedeutet, dass sein Vorhersagewert steigt.

Dies gilt insbesondere für die Erkennung von Zahlungsbetrug, bei der ML-Algorithmen erkennen können, was legitime und betrügerische Transaktionen vom Standpunkt der Kontextintelligenz aus unterscheidet. Das Datennetzwerk umfasst eine breite Palette von Metriken, darunter Transaktionskomplexitäten, Branchen und Regionen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es, maschinelle Lernmodelle richtig zu trainieren, um Risiken genau vorherzusagen.

2. Verbesserung der betrieblichen Effizienz

KI wird nicht von menschlichen Vorurteilen beeinflusst und kann kontinuierlich arbeiten. Bei guter Programmierung durch umfangreiches ML in Verbindung mit Robotic Process Automation (RPA) ermöglichen Zahlungssysteme eine erhebliche Reduzierung der Fehlerquoten, ohne die Komplexität oder die Kosten erhöhen zu müssen. Darüber hinaus kann ML zusammen mit anderen kritischen Elementen wie fortgeschrittenen Risikomanagementregeln, Tools und Prozessen rund um die Uhr arbeiten, was bedeutet, dass Unternehmen die Kundentransaktionen weiterhin kontinuierlich verarbeiten lassen können, ohne dass zusätzliche Kosten für die Verarbeitung von Transaktionen durch Menschen während unkonventioneller Zeiten entstehen Arbeitszeit.

Infolgedessen können Unternehmen weniger Zeit damit verbringen, sich Gedanken über die Logistik des Zahlungseingangs zu machen, und sich stattdessen auf das Wachstum ihres Geschäfts konzentrieren – etwas, das besonders wichtig ist, wenn sie versuchen, einen weltweiten Kundenstamm zu erreichen.

3. Priorisierung weiterer Untersuchungen

KI hat zwar keine menschliche Voreingenommenheit, kann menschliche Arbeitskräfte jedoch nicht vollständig ersetzen. Es wird Fälle geben, in denen die menschliche Logik die Schwarz-Weiß-Entscheidungsfindung der KI außer Kraft setzen sollte.

KI kann jedoch eine große Rolle spielen, wenn es darum geht, herauszufinden, wo die Zeit eines Mitarbeiters für die Untersuchung eines potenziellen Betrugs aufgewendet werden sollte. Die Untersuchung eines Problems kann kostspielig und zeitaufwändig sein, daher können die Datenanalysefunktionen von KI ein wichtiger Faktor für die Priorisierung dessen sein, was beachtet werden sollte. Es kann helfen, Anomalien zu identifizieren, um Betrug zu beseitigen, menschliche Fehler zu beheben, wiederholbare Aufgaben zu automatisieren und Zeit und Kosten zu sparen.

Durch die Analyse der Elemente historischer betrügerischer Zahlungen kann ML neu verarbeitete Transaktionen kennzeichnen, die dieselben oder ähnliche Elemente kombinieren. Wenn etwas Unkonventionelles festgestellt wird, wird eine Warnung zur weiteren Untersuchung an das Betrugsteam gesendet. Die Transaktion wird dann von diesen Experten bestätigt oder abgelehnt, wodurch sie betrügerische Aktivitäten schnell erkennen und blockieren können.

Innovation wächst im gleichen Tempo wie die Ausgaben

Aus gutem Grund setzt die Zahlungsbranche auf KI, um den ständig wachsenden Wert digitaler Transaktionen zu verarbeiten. KI bietet Unternehmen die Möglichkeit, Zahlungsabwicklungszeiten zu verkürzen, riesige Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig die Investitionen in Legacy-Prozesse zu reduzieren. Es verspricht Effizienz beim Umgang mit prognostizierten zukünftigen Erhöhungen des Zahlungsvolumens.

Automatisierung und Verbesserung sind für Unternehmen kein „nice-to-have“ mehr. KI bietet eine Lösung für die betriebliche Effizienz, und Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie neben den für den Zahlungssektor verfügbaren Technologien innovativ sind.

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Georg Ralchev

George Ralchev, Risikoleiter bei emerchantpay

George Ralchev ist ein Risikoexperte mit über 13 Jahren Erfahrung in der Online-Zahlungsbranche. Als Head of Risk bei emerchantpay leitet George mit seiner Expertise in den Bereichen Betrugsprävention und Rückbuchungsmanagement die Risikomanagementabteilung. Darüber hinaus ist er seit 2010 beim Bulgarischen Verband für sichere Kartenzahlungen tätig. Er hat auf seinem Gebiet Spitzenleistungen bewiesen und ermöglicht mit seinen einzigartigen und umfassenden Einblicken in die Branche weiterhin den Partnern und Händlern von emerchantpay, über die Grenzen hinaus erfolgreich zu sein und zu wachsen.