B2B買家越來越多地尋求更多的財(cái)務(wù)控制和自助服務(wù)替代方案。

人工智能(AI)在傳統(tǒng)銀行、貸款和金融機(jī)構(gòu)的投資越來越積極，這些機(jī)構(gòu)也樂于將其整合到其技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施中。

支付技術(shù)中的人工智能可以幫助金融科技初創(chuàng)公司、銀行和社交媒體支付系統(tǒng)提高發(fā)現(xiàn)欺詐的能力，并幫助人們?cè)诰€支付。

點(diǎn)對(duì)點(diǎn)借貸(P2P)和進(jìn)入B2C市場(chǎng)的新參與者已經(jīng)充分證明了數(shù)字支付領(lǐng)域的革命性轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變目前也正在順利進(jìn)行!

今年早些時(shí)候，知名分析平臺(tái)CBInsight預(yù)測(cè)，B2B支付行業(yè)將增長(zhǎng)到20萬億美元。

PayPal和許多其他金融科技公司只是少數(shù)幾個(gè)支付服務(wù)提供商，他們已經(jīng)試圖減輕B2B支付的壓力和繁瑣的程序。B2B支付為何花了這么長(zhǎng)時(shí)間才進(jìn)入數(shù)字時(shí)代，這是本案的關(guān)鍵所在。

所有年齡段的客戶都知道，優(yōu)先考慮數(shù)字優(yōu)先的B2B互動(dòng)反映了他們今天習(xí)慣的B2C購(gòu)買。B2B買家越來越多地尋求更多的財(cái)務(wù)控制和自助服務(wù)的替代方案。

因此，B2B公司現(xiàn)在反過來也在加速人工智能驅(qū)動(dòng)的B2B支付流程——通過利用機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)來降低成本，減少錯(cuò)誤等等。由于授權(quán)的各種復(fù)雜程度和涉及的眾多支付條款，B2B支付仍有許多需要追趕的地方。

RPA是一種軟件技術(shù)，通過自動(dòng)化部分工作來幫助人們更好地完成工作。今天的會(huì)計(jì)使用的工具和流程依賴于計(jì)算機(jī)，涉及大量的手工步驟和按鍵操作。RPA可以通過將不同的任務(wù)整合到一個(gè)單一的、流暢的、自動(dòng)化的流程中來改變會(huì)計(jì)工作的方式。

B2B支付和人工智能發(fā)展

由于冗長(zhǎng)的、勞動(dòng)密集型的手工方法和過時(shí)的技術(shù)，直到最近，這些都是支付的標(biāo)準(zhǔn)，企業(yè)承受著很大的壓力。另一方面，人工智能最近已成為金融體系不可分割的一部分。

人工智能(AI)在傳統(tǒng)銀行、貸款和金融機(jī)構(gòu)中的投資越來越積極，這些機(jī)構(gòu)也樂于將人工智能集成到其技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施中。如果按照目前的發(fā)展速度，到2025年，全球金融科技市場(chǎng)對(duì)人工智能的投資將達(dá)到222.6億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為23.37%!

通過利用信息管理，人工智能驅(qū)動(dòng)的RPA可以提高會(huì)計(jì)效率。

發(fā)送采購(gòu)訂單、跟蹤發(fā)票、談判付款和價(jià)格條款是B2B交易中的標(biāo)準(zhǔn)程序，傳統(tǒng)上是勞動(dòng)密集型的，基本上是重復(fù)的。從溝通的角度來看，各個(gè)財(cái)務(wù)內(nèi)部部門也需要無縫協(xié)調(diào)。所有這一切都是一個(gè)復(fù)雜的過程，由于過時(shí)、孤立和單一的系統(tǒng)，時(shí)間框架甚至進(jìn)一步拉長(zhǎng)。

人工智能能在哪些方面簡(jiǎn)化B2B支付?

企業(yè)必須改進(jìn)B2B支付流程，以便在日益數(shù)字化的世界中更好地為客戶服務(wù)。為了減少時(shí)間和擺脫人為錯(cuò)誤，B2B支付中的人工智能可以幫助自動(dòng)化支付操作。他們正在加快進(jìn)程，確保所有有關(guān)利益攸關(guān)方滿意。

以下是利用人工智能幫助企業(yè)簡(jiǎn)化B2B支付的一些主要方式:

改善信貸渠道

人工智能信用評(píng)分使得評(píng)估企業(yè)的成本比其他方法要低得多!此外，當(dāng)傳統(tǒng)的金融信息缺失時(shí)，人工智能系統(tǒng)可以消除偏見，并使用當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)來做出信貸選擇。

識(shí)別和預(yù)防欺詐

人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于欺詐預(yù)防技術(shù)，以加密或保護(hù)客戶和供應(yīng)商數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)現(xiàn)在被用于更先進(jìn)的系統(tǒng)，以幫助發(fā)現(xiàn)人們可能忽略的可疑行為或漏洞，以及發(fā)現(xiàn)和評(píng)估潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。

自動(dòng)化支付流程

由于自動(dòng)化消除了各種無意義的組件，處理和處理支付所需的時(shí)間和金錢大大減少。

不斷變化的B2B支付環(huán)境

盡管B2C支付技術(shù)在過去幾年中發(fā)展迅速，但B2B支付創(chuàng)新卻明顯放緩。涉及各方的數(shù)量、交易的數(shù)量以及較長(zhǎng)的支付周期都導(dǎo)致了B2B支付的流程逐漸被打亂。

由于自動(dòng)清算所(ACH)和交易所交易基金(EFT)轉(zhuǎn)賬等數(shù)字替代品的廣泛使用，這一數(shù)字正在逐漸下降。

金融科技公司也在尋找新的方法，以人工智能技術(shù)為標(biāo)準(zhǔn)，提高B2B交易的效率。

結(jié)語

人工智能有巨大的潛力來改變B2B支付格局，并將其引入數(shù)字時(shí)代，從即時(shí)評(píng)估公司的信譽(yù)到確保防止欺詐。因此，通過消除限制企業(yè)發(fā)展的大量人工支付流程，中小企業(yè)可以為更關(guān)鍵的任務(wù)騰出時(shí)間和資源。

金融機(jī)構(gòu)和B2B金融科技公司正在加強(qiáng)合作，以開發(fā)符合監(jiān)管要求的尖端產(chǎn)品。?