Abecs (신용 카드 및 서비스 회사의 브라질 협회) 의 자료에 따르면, R$ 4.1 조는 2024 년에 신용 카드, 직불 카드 및 선불 카드로 이루어진 구매에 등록되었으며, 전년 대비 10.9%의 성장, 이러한 움직임은 기업의 금융 프로세스를 구조화하는 솔루션을 요청해 왔으며, 이는 인공 지능 (AI) 을 기반으로 한 지원을 통해 가격 책정, 지불 및 운영 간의 통합에서 중요한 발전을 촉진하기위한 것입니다.
의 CEO인 Ligia Lopes에 따르면 테로스, 전통적으로 데이터를 결과로 변환하는 지능형 자동화 회사인 는 캡처, 판매, 온보딩, 수집, 충성도 및 가격 책정 프로세스가 뚜렷하고 의사소통이 불가능한 영역에서 운영되었습니다. 이러한 단편화로 인해 비효율성이 발생하고 비용이 증가하며 전략적 의사 결정이 어려워졌습니다.
이제 AI 와 자동화를 통해 이러한 결정을 실시간으로 생산적인 흐름에 직접 통합하여 더 많은 효율성,병목 현상 감소 및보다 유동적 인 소비 경험을 보장 할 수 있습니다. “오래된 논리는 지불을 금융 여정의 마지막 단계로 취급했습니다. 우리는 이러한 생각을 뒤집었습니다. 오늘날 지불과 가격 책정은 운영의 중심에 있어야하며 처음부터 프로세스를 알려야합니다. 이러한 사고 방식의 변화는 기업을보다 효율적이고 개인화하며 경쟁력있게 만드는 것입니다.”라고 Ligia 는 말합니다.
전문가는 이러한 변화가 기업의 기술 인프라 진화와 직접적으로 연관되어 있다고 설명합니다. 금융 및 보건 분야가 이미 해왔던 것처럼 다른 부문의 기업들도 자체 데이터 및 통합 플랫폼에 투자하기 시작하는 추세입니다. 이러한 맥락에서 특히 내부 및 외부 데이터 소스의 증가에 직면하여 API 및 정보 흐름의 효율적인 관리가 필수적입니다.
이러한 통합 가능성에 대해 전문가가 인용한 실제 사례는 Uber입니다. Uber에서는 결제가 여행의 끝이 아닌 여행의 시작 부분에서 발생합니다.“se 모델은 임베디드 기술 덕분에 완전히 유동적이고 통합된 프로세스를 허용하고 결제 방법을 보여줍니다. 생산적인 여정 내에서 재배치되어 소비자에게 보다 효율적이고 만족스러운 경험을 제공할 수 있습니다”.
또 다른 핵심은 핵심 기술로서의 Open Finance 의 역할입니다. 은행 데이터 공유 이니셔티브 외에도 Open Finance 는 안전하고 확장 가능한 방식으로 다양한 기관 및 시스템을 상호 연결할 수있는 기술 표준을 나타냅니다.이 표준은 전문가가 이미 부르는 것으로 확장되고 있습니다 오픈X, 다양한 유형의 데이터와 서비스를 통합하기 위한 개방적이고 표준화된 접근 방식입니다.
“이러한 표준화는 실제 운영 흐름 내에서 작동하는 자동화된 의사 결정 규칙을 생성할 수 있게 해줍니다. 기업은 고립되고 단절된 의사 결정 대신 내장된 인텔리전스로 운영하기 시작하여 주요 요구 사항 없이 레거시 시스템을 새로운 자동화 계층과 연결합니다.” 구조 조정, Ligia 추가.
그녀는 또한 모듈식 모델의 채택으로 인해 기업이 생산 프로세스를 중단하지 않고 솔루션의 구성 요소를 업데이트하거나 교체할 수 있게 되었으며, 이는 확장성과 시장의 새로운 규제 또는 행동 요구 사항에 대한 지속적인 적응을 선호하므로 신용 부여, 지불 승인 또는 가격 정의와 같은 결정은 구매 여정이 끝날 때뿐만 아니라 프로세스 중간에 내려집니다.
“인공 지능의 발전은 이러한 결정은 곧 자동 최적화 제안과 함께 훈련 된 모델에 의해 검증 자연 언어로 작성된 규칙에 따라 만들어 질 수 있습니다.이것은 거대한 기술 도약을 나타냅니다, 뿐만 아니라 운영 및 전략”조직, CEO를 결론 지었다.
