人工智慧如何塑造信用卡交易與處理的未來？

(本文為專家投稿，作者為Jackel。Jackel 擔任連宇股份有限公司策略長一職，在商業策略、市場業務行銷、產品方案規劃、和經營治理有超過20年的豐富經驗，主要負責公司的併購(M&A)與合作夥伴策略，同時協助集團發展業務的未來性，與評估組織在全球市場的機會。《T客邦》歡迎各路好手針對擅長主題投稿或是針對數位議題發表自身意見，詳情以及方式請見徵稿頁面。）

人工智慧（Artificial Intelligence）一直在各個領域掀起波濤洶湧並用來提高應用價值，從自動駕駛汽車到醫療保健裝置比比皆是，在利用人工智慧技術的好處方面，支付行業也不例外。透過人工智慧解決方案，支付產業更容易最佳化信用卡處理、更優質的客戶評分模型、以及欺詐檢測與風險管理，使信用卡支付處理變得高效、無縫和容易。

在多樣且複雜的網路環境中，讓交易體驗更滑順

藉助機器學習演算法，人們可以確保無縫的信用卡交易處理，而無需依賴銀行傳統網路。例如，Visa受益於深度學習神經網路，使他們能夠與使用者串連並確定其歷史記錄，來快速分析任何可疑活動。Visa利用這種先進的演算法，模擬銀行批准或拒絕任何信用卡交易的快速決定，甚至當特定銀行的網路狀態不佳時，讓獲得交易批准變得更加容易。

其次，AI在信用評分模型中的應用為銀行提供了更為精準的風險評估工具。傳統的信用評分主要基於歷史數據和統計模型，但這種方法無法全面考慮個別用戶的獨特情境。AI通過分析大量的數據，包括用戶的消費習慣、社交行為和財務狀況等，建立更為個性化的信用評分體系。這有助於銀行更全面、準確地評估每位用戶的信用風險，進而提供更適合的信用卡產品和額度。

在現今快節奏的世界需要快速且高效的支付解決方案。藉由人工智慧得在以下方面發揮著關鍵作用：

加快付款流程。由人工智慧驅動的自動支付系統確保快速交易處理，這對客戶滿意度極其重要。
減少金融運營瓶頸。人工智慧可以自動執行重複性任務，釋放人力資源並減少出錯的機會。

強化支付交易系統的安全

除了在風險評估控管和客戶信用評分方面外，支付行業最大的挑戰之一是確保交易安全。在金融科技行業，即使是信用卡公司和使用者也面臨惡意攻擊。網路攻擊駭客利用薄弱環節，在沒有立即通知的情況下侵入系統、竊取資產。因此，對於支付行業來說，確保其信用卡處理平台的安全性和認證關卡至關重要。這就是人工智慧發揮作用的地方。

利用人工智慧的幫忙，協助金融體系建立一個牢固的信用卡安全系統，透過持續監控和實時分析，人工智慧可以識別不尋常的交易模式並採取預防措施，藉以減輕欺詐和威脅的風險。同時，更可採用欺詐檢測功能，對任何異常活動進行即時警報，以確保更好的支付系統體驗。此外，強化身份驗證流程機制，透過實施由人工智慧驅動的生物識別和多重認證，間接強化支付系統安全性的可行性。

個性化客戶服務

人工智慧在客戶服務方面的應用不僅體現在虛擬助手的普及，還表現在自動化的爭議解決系統上。當用戶遇到支付問題或爭議時，AI系統能夠迅速分析情況，提供客觀的解釋和解決方案，減少了糾紛處理的時間和成本。這不僅提高了客戶滿意度，還有助於維護信用卡支付平台的聲譽。

另外，AI在市場推廣和個性化服務方面也扮演了關鍵角色。透過大數據分析，AI能夠更好地了解用戶的消費習慣和喜好，從而提供個性化的推薦和優惠。這種個性化服務不僅提升了用戶體驗，還有助於提高用戶參與度和忠誠度。

同時，許多行業使用機器人流程自動化（RPA）來降低成本和提高生產力，信用卡支付產業亦不例外。RPA不僅有助於減少重複性任務，而且在為現有流程增加自動化機會方面也發揮著關鍵作用。藉助這項技術，金融機構可以自動執行各種平凡、耗時的任務，加快整個過程，並減少漫長的等待時間，此外，更可以與多個系統通訊，實現KYC流程自動化，進行背景調查，並管理文件和工作流程。

挑戰

AI在信用卡支付產業的應用帶來了許多優勢，但同時也面臨著一些挑戰，特別是在技術、隱私、安全性和法規合規性等方面。儘管人工智慧提供了自動化和效率，但對人類監督的需求對於確保準確性、道德實踐和管理不可預見的問題仍然有著需要正視並解決的課題，這就是為什麼在人工智慧驅動的支付生態系統中，在自動化和人工干預之間找到正確的平衡很重要。

支出產業一直是駭客攻擊的目標之一，而AI系統的應用可能成為潛在的攻擊面，駭客侵入可能試圖破解AI算法、竄改數據或利用系統漏洞進行入侵。因此，信用卡支付系統需要不斷升級資安措施，包括加密技術、多層次身份驗證等，以確保支付數據的安全性。與此同時，信用卡支付行業受到嚴格的法規和合規性要求。使用AI系統可能涉及用戶隱私、歧視性算法、透明度等問題。當法規環境變動時，業者需要適應新的法規要求，同時確保AI應用符合法規標準。這可能需要不斷調整和更新系統，以確保其合規性。

在現今複雜且大量的數據匯集時代，AI算法的建立可能受到部分數據集合的偏見影響，進而導致歧視性結果。例如，如果訓練數據中存在特定族群的偏差，AI模型可能在評估信用風險時產生不公平的結果，這可能引發法律問題和用戶不滿，因此使用AI在信用卡支付的環節中，需要採取措施來減輕這種潛在的公平性風險。

展望未來，AI如何改變信用卡支付的市場格局

隨著人工智慧（AI）技術不斷發展和應用的深化，AI將繼續在信用卡支付領域扮演著重要的角色，並對市場格局產生深遠影響。同時透過無縫數位交易平台，來獲得效率最佳化、安全性、可靠性、真實性和增強的客戶體驗。

更智能的詐騙檢測和安全性提升：未來，AI在詐騙檢測方面將變得更加智能和靈活。隨著欺詐方式的不斷發展，機器學習和深度學習將被用於持續優化詐騙模型，以更準確地識別異常交易和可能的欺詐行為。這將進一步提升信用卡支付的安全性，減少詐騙風險，確保企業和消費者都有一個更安全的交易環境。
個性化的金融服務和產品推薦： AI將進一步深化對用戶行為和喜好的理解，提供更個性化的金融服務和信用卡產品推薦。基於大數據分析和機器學習，AI將能夠預測用戶的需求，為其提供更符合個人需求的信用卡方案，從而提高用戶滿意度和參與度。
即時客戶服務與虛擬助手升級：未來，虛擬助手將變得更加智能和人性化，能夠更自然地理解用戶的需求並提供即時幫助。AI將擁有更多的語言處理和情感分析的能力，使得客戶服務體驗更加順暢，能夠更有效地解決用戶的問題。
區塊鏈技術應用：區塊鏈技術可能成為未來信用卡支付領域的一個關鍵因素。區塊鏈能夠提供更加安全、透明和去中心化的支付環境，同時減少交易的時間和成本。AI與區塊鏈的結合可能帶來更高效、安全的信用卡支付環境。
更優化的風險評估和信用評分： AI將持續改進風險評估和信用評分模型，利用更多的數據源和先進的分析技術，以更準確地評估個人和企業的信用風險。這將有助於銀行和支付機構更好地管理風險，同時提供更具競爭力的信用卡產品。

這些趨勢將深刻改變信用卡支付的市場格局。銀行和支付機構需要積極適應這些技術變革，不僅提高支付系統的效率和安全性，還需要創新金融產品和服務以滿足用戶不斷增長的需求。同時，新興科技公司和金融科技（FinTech）企業可能進一步挑戰傳統業者，推動市場競爭的激烈程度。總的來說，AI將在信用卡支付領域帶來更多的創新和改變，這將對整個行業產生深遠的影響。