AI beginnt zu Beginn der Zahlungsreise mit der Integration von Prozessen im Finanzsektor

Nach Angaben der Abecs (Associação Brasileira das Empresas de Cartões de Crédito e Serviços) wurden 2024 R$ 4,1 Billionen an Käufen mit Kredit-, Debit- und Prepaidkarten verzeichnet, ein Plus von 10,9% im Vergleich zum Vorjahr. Diese Transaktionsvolumen erfordern Lösungen, die die Finanzprozesse in Unternehmen strukturieren, um wichtige Fortschritte bei der Integration von Preisgestaltung, Zahlungen und Operationen zu erzielen, unterstützt durch künstliche Intelligenz (KI).

Letzten Endes nach Lígia Lopes, CEO von There's no context provided for "Teros". It could be a name, a place, a product, or something else entirely. Please provide the surrounding text or more context...., ein Unternehmen für intelligente Automatisierung, das Daten in Ergebnisse verwandelt, waren die Prozesse der Akquise, des Verkaufs, des Onboardings, der Inkasso, der Kundenbindung und der Preisgestaltung traditionell in voneinander getrennten Abteilungen organisiert. Diese Fragmentierung führte zu Ineffizienz, erhöhten Kosten und erschwerte strategische Entscheidungen.

Jetzt, mit KI und Automatisierung, ist es möglich, diese Entscheidungen direkt in die Produktionsabläufe in Echtzeit zu integrieren, was mehr Effizienz, die Reduzierung von Engpässen und ein flüssigeres Konsumerlebnis garantiert. „Die alte Logik behandelte die Zahlung als letzten Schritt der Finanzreise. Wir haben diese Denkweise umgekehrt. Heute müssen Zahlung und Preisgestaltung im Zentrum des Betriebs stehen und den Prozess von Beginn an beeinflussen. Diese mentalitätsverändernde Umstellung macht Unternehmen effizienter, personalisierter und wettbewerbsfähiger“, sagt Lígia.

Die Expertin erklärt, dass diese Transformation direkt mit der Weiterentwicklung der technologischen Infrastruktur in den Unternehmen verbunden ist. Die Tendenz ist, dass Unternehmen anderer Branchen, so wie es bereits im Finanz- und Gesundheitswesen der Fall ist, beginnen, in eigene Datenplattformen und -integrationen zu investieren. In diesem Zusammenhang wird die effiziente Verwaltung von APIs und Informationsflüssen essentiell, insbesondere angesichts der Vervielfachung interner und externer Datenquellen.

Ein praktisches Beispiel, das die Expertin für die Möglichkeit dieser Integration nennt, ist Uber, bei dem die Zahlung zu Beginn der Fahrt und nicht am Ende erfolgt. „Dieses Modell ermöglicht einen völlig flüssigen und integrierten Prozess dank der integrierten Technologie und veranschaulicht, wie die Zahlung innerhalb des Produktivitätsprozesses neu positioniert werden kann, um eine effizientere und zufriedenstellendere Erfahrung für den Verbraucher zu schaffen.“

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Rolle von Open Finance als Basistechnologie. Neben der Initiative zum Datenaustausch zwischen Banken stellt Open Finance auch einen technischen Standard dar, der unterschiedliche Institutionen und Systeme sicher und skalierbar miteinander vernetzt. Dieser Standard wird auf das erweitert, was Experten bereits als OpenXeine offene und standardisierte Methode zur Integration verschiedener Datentypen und Services.

Diese Standardisierung ermöglicht die Erstellung automatisierter Entscheidungsregeln, die im realen Betriebsablauf funktionieren. Anstatt isolierter und voneinander getrennter Entscheidungen arbeiten Unternehmen nun mit eingebetteter Intelligenz, indem sie ihre Legacy-Systeme mit neuen Automatisierungs-Schichten verbinden, ohne größere Umstrukturierungen. Das ergänzt Lígia.

Sie betont außerdem, dass die Einführung modularer Modelle es Unternehmen ermöglicht, Komponenten ihrer Lösungen zu aktualisieren oder auszutauschen, ohne die Produktionsabläufe zu unterbrechen. Dies fördert die Skalierbarkeit und die ständige Anpassung an neue regulatorische oder verhaltensbezogene Marktbedürfnisse. Entscheidungen wie die Kreditvergabe, die Genehmigung von Zahlungen oder die Preisfestlegung können dadurch mitten im Prozess getroffen werden und nicht erst am Ende des Kaufs.

Der Fortschritt der künstlichen Intelligenz ermöglicht es, dass diese Entscheidungen in Zukunft auf Regeln basieren, die in natürlicher Sprache formuliert und von trainierten Modellen validiert werden, mit automatischen Optimierungsvorschlägen. Dies stellt einen riesigen technologischen, aber auch operativen und strategischen Sprung für die Organisationen dar", schließt die CEO.