2024年にクレジットカード、デビットカード、プリペイドカードによる購入額は4兆1000億レアルに達し、前年と比べて10.9％増加しました。 この動きは、企業の財務プロセスを構築するソリューションを求めており、価格設定、支払い、運営の統合を促進し、人工知能（AI）に基づく支援を提供する重要な進展をもたらしています。
リジア・ロペス、CEOによるとテロスデータを結果に変えるインテリジェントオートメーション企業は、従来、獲得、販売、オンボーディング、請求、ロイヤルティ、価格設定の各プロセスが異なる部門によって運営され、連携していませんでした。 この断片化は非効率を生み出し、コストを増加させ、戦略的意思決定を困難にしていた。
今や、AIと自動化を活用することで、これらの意思決定をリアルタイムで生産フローに直接統合でき、より効率的でボトルネックの削減や、よりスムーズな消費体験を実現しています。 「古い論理は支払いを財務の最終段階と考えていました。私たちはその考え方を逆転させました。今日では、支払いと価格設定が運営の中心にあり、最初からプロセスを導いています。この考え方の変化こそが、企業をより効率的に、パーソナライズされ、競争力のあるものにしているのです」とリジアは述べています。
専門家は、この変革が企業の技術インフラの進化に直接関連していると説明しています。 傾向として、金融や医療のセクターがすでに行っているように、他のセクターの企業も独自のデータプラットフォームや統合に投資し始めるだろう。 この文脈では、内部および外部のデータソースの増加に直面して、APIと情報フローの効率的な管理が不可欠となる。
専門家が挙げた具体的な例は、Uberであり、支払いは乗車の最初に行われ、終了時ではない。 このモデルは、搭載された技術のおかげで完全にスムーズで統合されたプロセスを可能にし、支払いが生産的な旅の中で再配置される方法を示しています。これにより、消費者にとってより効率的で満足のいく体験が生まれます。
もう一つの重要なポイントは、基盤技術としてのオープンファイナンスの役割です。 銀行データ共有の取り組みとともに、オープンファイナンスは、安全かつスケーラブルに異なる機関やシステムを相互接続することを可能にする技術標準も表しています。 このパターンは、専門家たちがすでに「と呼んでいる」ものへと拡大されていますOpenXさまざまな種類のデータやサービスの統合のためのオープンで標準化されたアプローチ。
この標準化により、実際の業務フロー内で機能する自動意思決定ルールの作成が可能になります。孤立した断片的な意思決定の代わりに、企業は組み込みのインテリジェンスを持って運営し、既存のシステムと新しい自動化層を連携させ、大規模な再構築を必要とせずに運用できるようになりますと、リジアは付け加えます。
彼女はまた、モジュール式モデルの採用により、企業は生産プロセスを中断することなくソリューションのコンポーネントを更新または置き換えることができると強調しており、これがスケーラビリティと新しい規制や市場の行動要件への絶え間ない適応を促進します。 これにより、信用の付与、支払いの承認、価格の設定などの意思決定が購入の途中で行われるようになり、単に購買の最後に行われるだけではなくなります。
「人工知能の進歩により、これらの意思決定はまもなく、自然言語で記述されたルールに基づいて行われ、訓練されたモデルによって検証され、自動的な最適化提案も行われるようになります。これは、組織にとって技術的、運用的、戦略的に大きな飛躍をもたらすものです」とCEOは締めくくった。
