支付领域AI：Way4助你利润暴增35%，实时决策！

支付领域，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度融入核心业务，成为驱动行业变革的关键力量。从身份验证到个性化推荐，从无人收银到对话式商务，AI的应用无处不在。科技巨头们正将其深度嵌入支付流程，以优化用户体验并提升运营效率。

近期，美国科技巨头亚马逊便公开表示，其在支付与结账系统中的AI投入，是其利润实现35%显著增长的重要原因。与此同时，全球范围内的金融科技公司也在积极探索和应用代理式AI、实时推荐以及自动化客户服务。以欧洲首批AI驱动的数字银行bunq为例，其AI助手“Finn”目前已能独立处理高达40%的用户支持问题，并每日协助解决多达75%的查询请求，这充分展现了AI在提升服务效率方面的巨大潜力。

然而，对于众多一级、二级银行、支付处理商以及成熟的金融科技企业而言，当前的关键问题并非是否应该采用AI，而是如何在确保规模化、安全性以及合规性的前提下，有效地将AI技术集成到现有业务中。

阻碍AI在支付领域落地的核心挑战

深入分析当前阻碍金融机构大规模采用AI技术的因素，主要体现在三个核心障碍上：首先是缺乏清晰的AI发展战略；其次是核心技术与数据基础设施薄弱，难以支撑AI的深度应用；最后，许多机构的运营模式依然停留在数字化转型前的时代，无法适应AI时代对效率和实时性的高要求。

尽管清晰的战略规划和专业人才储备至关重要，但我们观察到，多数AI项目在推进过程中，往往在“高质量数据”这一关键环节陷入停滞。支付数据具有独特的复杂性、高度敏感性和海量交易特性。这些数据往往分散在不同的遗留系统中，格式不统一，清洗和整合的成本极高。特别是对于跨境支付业务，不同国家和地区的支付数据标准、格式差异以及监管要求，进一步加剧了数据整合的难度。

因此，简单地将AI模块“叠加”到旧有平台之上，并期望立即见效，这是不切实际的。AI的有效运行需要干净、结构化且能够实时获取的数据流。新媒网跨境了解到，许多先进的AI应用场景，都对系统解读AI输出并即时执行操作的能力提出了严苛要求。在支付领域，AI的价值在于交易发生时同步进行决策和响应，而非事后分析或洞察。例如，一个AI代理系统只有在能够实时授权交易、智能路由支付、即时更新限额、触发客户交互或动态调整支付流程时，才能真正体现其商业价值。缺乏这种实时响应能力，AI的潜力将大打折扣，尤其是在需要快速决策以降低欺诈风险或优化用户体验的跨境交易中。

OpenWay Way4与Way4 DMP：数据清洁度与实时AI核心的结合

正是在这样的行业背景下，全球知名的支付软件平台提供商OpenWay推出的Way4平台，以及与其紧密结合的Way4数据管理平台（DMP），展现出其独特的关键作用。Way4平台自设计之初，便定位于一个实时金融核心系统，具备共享实时数据并在线执行操作的强大能力。这一基础确保了支付流程的顺畅与高效，为AI的集成打下了坚实的地基。

以此为基础，Way4 DMP进一步赋能金融机构，使其能够将AI技术作为一种API服务，直接嵌入到支付流程的各个环节中。在支付领域，AI能否成功应用，关键在于数据的生成方式，以及这些数据转化为实际行动的速度。

Way4的实时支付核心系统能够大规模地授权和执行交易，并在决策发生时，即时生成干净、结构化且富含上下文的实时数据。这些数据是高质量AI模型训练和运行的基础。Way4 DMP则负责将这些实时数据转化为AI就绪的结构，让金融机构能够有效地分析用户行为，进行快速实验，并将AI驱动的逻辑部署到实时的支付流中，而非孤立的系统中。这种高度集成的模式，使得AI不再是“事后诸葛亮”，而是实时决策的“智慧大脑”。

通过Way4与Way4 DMP的协同作用，机构能够更迅速、更安全地将AI试点项目推向生产环境，实现实时解读与行动，同时保持企业级的管控。为满足不同机构的需求，Way4 DMP提供了三种灵活的部署模型：

• 数据即服务（Data as a Service）：提供实时、结构化的支付数据，专为各种AI应用场景而设计，这为机构的数据科学家和AI工程师提供了高质量的数据源，加速模型开发。
• 模型训练（Model Training）：利用Way4平台产生的数据，训练针对特定业务目标优化的AI模型，例如反欺诈模型、信用评分模型或个性化推荐模型。
• 训练与部署代理服务（Train-and-Deploy Agent Services）：直接部署AI代理，使其在支付流程中协同工作，实现自动化决策和响应，从而将AI的价值直接转化为运营效率的提升和风险的降低。

这些模型使得AI能力从理论构想转变为可操作的实际应用，将智能直接嵌入到支付业务中，促进了实验、规模化部署以及可量化的业务成果。

云优先设计，兼顾企业级要求

Way4 DMP的设计理念源于其云优先架构，这一架构是专为金融科技和数字支付领域量身定制的。它能够提供弹性的扩展能力，支持快速部署，并在不中断现有运营的前提下实现持续创新。在跨境支付等高并发场景下，这种弹性扩展能力尤为关键，能够轻松应对突发流量高峰，确保支付系统在大促、节假日等特殊时期的稳定性。

得益于容器编排、持续集成/持续部署（CI/CD）流水线、基础设施即代码（IaC）以及先进的可观测性工具，Way4 DMP能够实现快速迭代、自动化恢复以及实时数据管道的高效扩展。这对于快速适应不断变化的支付市场需求，尤其是新兴的跨境支付模式和不断升级的合规要求，提供了坚实的技术保障。

值得强调的是，Way4 DMP并非一个通用的数据平台。它对Way4的数据模型、交易语义以及执行逻辑拥有原生级的深度认知，并能够与Way4支付核心系统进行实时交互。这种紧密的集成确保了数据在同一交易生命周期内被捕获、分析并采取行动，从而支持实时决策、快速实验以及将AI驱动的逻辑嵌入支付流中。例如，在跨境交易中，AI可以实时分析交易方的历史行为、IP地址、设备指纹等多种信息，在毫秒级内判断欺诈风险，从而有效减少资损并提高交易成功率。

与此同时，该架构也充分考量了企业在实际运营中的合规性与数据主权需求。例如，在某些国家和地区，数据可能因主权或监管要求而必须保留在本地。Way4 DMP在提供云原生敏捷性的同时，亦能满足核心支付平台所必需的治理和可靠性标准，为全球范围内的金融机构提供了既灵活又安全的部署选项，尤其符合中国企业出海过程中对数据合规的严格要求。

支付领域AI：加速实验以抓住市场先机

人工智能的本质决定了其发展路径充满了探索与实验。对于银行和支付处理商而言，面临的挑战是如何在不干扰现有生产系统或产生过高成本的前提下，有效地开展这些实验。正是在此背景下，具备AI赋能能力的平台，作为快速创新的技术沙盒，显得尤为重要。

当实验能力被内置于平台之中时，AI项目的成本将变得可控，其成果亦可衡量，并且能够实现重复验证。这种“按需付费”的经济模式，进一步使得机构能够精确计算每个AI用例的投资回报率（ROI），从而增强了将试点项目推进至生产环境的信心。通过这种方式，机构可以在控制风险的同时，加速AI技术在支付领域的落地应用，不断优化其跨境支付、风险管理和客户服务等核心业务，快速响应市场变化。

从AI愿景到商业现实的转化

在人工智能时代取得成功的机构，将把AI视为一种持续演进的能力，而非一次性的项目投入。这意味着需要将智能深度嵌入到支付流程的各个环节，并对已验证有效的AI应用进行规模化推广。OpenWay通过其Way4 DMP平台，致力于帮助全球的银行、金融科技公司及支付处理商，超越孤立的AI试点阶段，真正实现AI技术的商业价值。

通过一系列集中的研讨会，各团队能够统一核心原则，明确高影响力的AI用例。随后，基于真实的支付数据，设计并发布最小可行产品（MVP），最终安全地将经过验证的AI能力推广到整个支付业务中。新媒网跨境认为，这种将AI从愿景转化为商业现实的路径，是未来支付行业保持竞争力的关键所在，尤其是在高度依赖技术创新和效率提升的跨境支付领域，能够帮助企业在全球市场中抢占先机。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/payments-ai-way4-boosts-35-profit-fast-ai.html