Remiantis Abecs (Brazilijos kredito kortelių ir paslaugų įmonių asociacijos) duomenimis, 2024 m. pirkimuose, atliktuose kredito, debeto ir išankstinio mokėjimo kortelėmis, buvo užregistruota 4,1 trilijono R$, o tai, palyginti su ankstesniais metais, išaugo 10,9%. Toks judėjimas prašė sprendimų, struktūrizuojančių finansinius procesus įmonėse, siekiant skatinti svarbią pažangą integruojant kainodarą, mokėjimus ir operacijas, remiant dirbtiniu intelektu (AI).
Pasak Ligia Lopes, generalinės direktorės Teros„išmanioji automatizavimo įmonė, kuri tradiciškai duomenis paverčia rezultatais, fiksavimo, pardavimo, įtraukimo, rinkimo, lojalumo ir kainodaros procesus vykdė atskiros ir nebendraujančios sritys. Šis susiskaidymas sukėlė neefektyvumą, padidino išlaidas ir apsunkino strateginių sprendimų priėmimą.
Dabar, naudojant dirbtinį intelektą ir automatizavimą, galima integruoti šiuos sprendimus tiesiogiai į produktyvius srautus realiuoju laiku, užtikrinant didesnį efektyvumą, kliūčių mažinimą ir sklandesnę vartojimo patirtį. “ Sena logika mokėjimą traktavo kaip paskutinį finansinės kelionės žingsnį. mes pakeitėme šį mąstymą Šiandien mokėjimas ir kainodara turėtų būti operacijos esmė, informuojant procesą nuo pat pradžių. Šis mentaliteto pasikeitimas yra tai, kas daro įmones efektyvesnes, individualizuotas ir konkurencingesnes”, - sako Ligia.
Ekspertas aiškina, kad ši transformacija yra tiesiogiai susijusi su technologinės infrastruktūros raida įmonėse Tendencija yra tokia, kad, kaip jau darė finansų ir sveikatos sektoriai, kitų segmentų įmonės pradeda investuoti į savo duomenų ir integracijos platformas Šiame kontekste efektyvus API ir informacijos srautų valdymas tampa esminis, ypač vidinių ir išorinių duomenų šaltinių gausėjimo akivaizdoje.
Praktinis pavyzdys, kurį ekspertas cituoja dėl šios integracijos galimybės, yra Uber, kuriame mokėjimas vyksta kelionės pradžioje, o ne pabaigoje. “šis modelis leidžia visiškai sklandų ir integruotą procesą dėl įterptųjų technologijų ir iliustruoja, kaip mokėjimas gali būti perkeltas į produktyvią kelionę, sukuriant efektyvesnę ir labiau patenkinančią patirtį vartotojui”.
Kitas svarbus dalykas yra Open Finance, kaip pagrindinės technologijos, vaidmuo. Be banko dalijimosi duomenimis iniciatyvos, Open Finance taip pat yra techninis standartas, leidžiantis saugiai ir keičiamo dydžio sujungti skirtingas institucijas ir sistemas. Šis standartas plečiamas iki to, ką ekspertai jau vadina OpenXatviras, standartizuotas požiūris į įvairių tipų duomenų ir paslaugų integravimą.
Šis standartizavimas yra tai, kas leidžia sukurti automatizuotas sprendimų taisykles, kurios veikia realiame operacijų sraute. Vietoj izoliuotų ir atjungtų sprendimų įmonės pradeda veikti su įterptuoju intelektu, sujungdamos savo senąsias sistemas su naujais automatizavimo sluoksniais, nereikalaujant didelių” restruktūrizacijų, priduria Ligia.
Ji taip pat atkreipia dėmesį, kad modulinių modelių priėmimas leidžia įmonėms atnaujinti arba pakeisti savo sprendimų komponentus nenutraukiant gamybos procesų, o tai skatina mastelį ir nuolatinį prisitaikymą prie naujų rinkos reguliavimo ar elgesio reikalavimų. taigi tokie sprendimai kaip kredito suteikimas, mokėjimo patvirtinimas ar kainos apibrėžimas priimami proceso viduryje, o ne tik pirkimo kelionės pabaigoje.
Dirbtinio intelekto pažanga leidžia šiuos sprendimus netrukus priimti remiantis taisyklėmis, parašytomis natūralia kalba, patvirtintomis apmokytais modeliais, su automatinio optimizavimo pasiūlymais. Tai yra didžiulis technologinis šuolis, taip pat veiklos ir strateginis organizacijoms, daro išvadą generalinis direktorius.
