从瓶颈到突破：AI如何重新定义支出：Aron Alexander

接受回扣，奖励或支付应该是一个令人兴奋的时刻。那么，为什么通常会觉得它是作为事后想法的呢？太多的金融科技仍然认为支出是必要的，这是一笔交易的平凡结论。但是AI正在重新定义这些收件人接触点。

当您缩小今天的财务流量（全球，按需，越来越分散的）时，支出不应再被视为乏味的后端运营。他们现在是品牌时刻，向接收者发出信号，无论是为了护理而建立的企业还是合规性。

AI使支出更聪明，更快，更相关。这将它们变成了竞争优势，可以在嘈杂，高选择的经济中建立信任，推动保留率并争取注意力。

这就是方法。

预测安全：预期，不要反应

预防反应性欺诈的旧模型是二进制：块或批准。通常，这很慢。延迟一切以保护一切。

但是数字支出负担不起延迟。它们必须立即产生最大的影响。

这就是机器学习真正有所不同的地方。 AI模型不是静态规则，而是评估实时行为。它有助于标记异常和隔离模式，以确保合适的人在没有摩擦的情况下获得支出。当金融骗子攻击时，AI会帮助发现并停止行为。 AI收到的数据越多，它获得的越智能和更快，因此随着网络攻击的发展，您的防御能力不会落后。

除了停止欺诈之外，AI驱动的安全性还可以减少误报的数量。这是一个改变游戏规则的企业，跨地区和货币扩展了大批量支出。这意味着他们可以在不增加人类评论的情况下更快地移动或增加瓶颈。

安全不必放慢速度。使用AI，它加快了您的速度。

智能支出的时代

我们已经建立了整个行业，以了解客户行为 – 他们在购买时浏览的内容，购买方式。在电子商务中，个性化实际上是第二天性。每次点击和滚动燃料燃料更智能建议。但是，当人们如何获得钱时，很少有企业采用相同水平的智力和关心。

如果将相同的默认支出发送给每个收件人，无论他们的偏好，地理或紧迫性如何，付款经验都是平坦的。这是一个主要的错过的机会，因为收到支出是旅途中最令人感动的时刻之一。

使用AI，支出流可以根据用户行为，位置，货币甚至一天中的时间动态调整。一些用户将速度优先于付款类型；其他人对获得他们首选的奖励或奖金的反应最佳。在AI的预测能力中，企业可以实时为每个用户提供量身定制的支付选项。

智能支出不仅仅是提供更多选择。现在，这是关于在正确的时机预测呈现正确的选择，而无需添加摩擦。这就是所接受的支出与建立忠诚度的支出之间的区别。

扩展而无需牺牲经验

传统上，个性化的扩展性不佳。您要么以量身定制的体验为一个受众服务，要么为所有人提供通用的观众。 AI破坏了损害。

假设您的奖励平台每天在50个国家 /地区发出成千上万的支出。每个收件人都有独特的偏好，法规因市场而异，货币价值不断波动。手动管理这种复杂性几乎是不可能的。 即使是资源良好的团队也很难跟上用户期望的速度的不断变化的期望。

但是，使用AI，支出流可以自动动态地容纳所有这些偏好。更智能的通用支付可以自动适应监管变化，汇率的因素，并根据用户历史记录和转换趋势建议首选的支付类型。

你会得到质量效率 和 一对一的相关性。大规模。

智能系统不仅可以使您的运营效果更好，还可以通过预测收件人想要的东西和交付它来增强品牌。

明智的支出说：我们不只是付钱。我们了解你。

AI将推动更聪明的钱运动

历史上将支出像负担一样，但要征收后端行动，这已经不是什么秘密了。但是，在平台，创作者，演出工人和分散金融服务的全球经济中，更智能的支出体验可能是一个差异化的人。

今天的支出收件人要求更多。他们是畅销书，忠实的购物者，品牌大使和高性能员工。每个人的期望都由他们最好的数字体验所影响。 AI使得在不牺牲规模，速度或安全性的情况下达到这些期望。

具有讽刺意味的是，人工智能正在帮助支出感觉更直观，反应灵敏和人类。