长期以来，“人工智能”在我们这个技术快速创新的时代是一个无所不在的术语。然而，对于支付技术行业而言，该术语意味着是一种先进的分析技术，该技术具有巨大的潜力，可以改善银行、支付处理器、商家和消费者的支付生态系统。

事实上，根据调研机构IDC的分析，金融服务公司将在2020年花费110亿美元用于人工智能，这比其他任何行业的投资都要多。

普华永道公司估计，这些公司也将为自己的投资带来可观的回报。仅在北美，由于生产力和消费的增长，人工智能预计到2030年将使金融和专业服务业的国内生产总值增加10％。

没有哪个行业比支付行业更了解人工智能的影响。英国咨询机构Consultancy．uk在2017年的调查报告称，在所有接受调查的银行机构中，支付技术公司最有可能在其业务中使用人工智能技术。支付部门中84％的受访者在2017年报告表示使用人工智能，这比第二大热门行业IT高出近20％，比金融和会计第三个热门行业领域高出44％。

从支付公司和技术公司到银行、零售商等，这个行业的增长潜力是惊人的。全球人工智能市场预计今年将实现同比增长超过150％，并将继续增长，预计到2025年将达到127％。

人们对支付技术和其他众多行业的技术抱有如此高的期望，那么人工智能对消费者和商家的实际意义是什么？支付技术公司和金融机构希望通过部署人工智能和其他类似技术来解决哪些类型的问题？

明智地打击欺诈

支付业的永恒斗争是保护其生态系统，使用户免受那些企图通过盗窃和欺诈指控造成经济损失的犯罪分子的侵害。没有哪个行业比支付公司更希望赢得这场斗争。

根据瞻博网络研究公司的调查数据，在未来几年，支付行业将在先进的欺诈检测和预防技术上投入更多的资金。毕竟，如果消费者通过电子支付成为欺诈的受害者，支付公司可能会承担相应的责任，因此在打击欺诈行为方面他们需要保持积极和警惕，以减少损失，这符合其行业的最佳利益。

根据全球性的支付技术商Visa公司的数据，继EMV卡（众所周知的“芯片卡”）推出之后，实体零售店的伪造卡欺诈行为下降了80％，全球卡片支付的整体欺诈量在2018年也比2017年有所下降。

尽管如此，随着人们的零售体验转向电子商务（即不再采用实体卡的环境），打击欺诈变得更加复杂，欺诈者的发展趋势更加明显。2015年至2018年期间，无卡欺诈行为同比增长41％，从2015年的27％增加到2018年的76％。相比之下，2018年信用卡欺诈案件仅占19％，低于2015年的70％。

人工智能和机器学习正迅速成为支付公司和金融机构减少所有环境中欺诈的有效工具，尤其是在保护电子商务交易安全方面。

通过机器学习算法，支付公司能够以创新的方式分析更多数据，以识别欺诈活动。每个消费者交易都包含大量数据，通过人工智能和机器学习，支付公司可以快速有效地搜索超出标准时间、速度和数量等因素的数据。例如，人工智能可以开始考虑多因素逻辑回归的综合网格，以便在考虑事务时为每个数据点创建新的动态权重。

最关键的是，系统可以从每次交易中学习，不断改进并变得更有效——这是机器学习和人工智能所独有的能力。简而言之，使用人工智能可以让支付公司以新的、更有效的方式查看交易数据，增加成功的合法交易的数量，同时减少非法交易的数量。

根据瞻博网络研究公司的数据显示，由于信用卡欺诈构成了1300亿美元的威胁，由人工智能支持的复杂的防欺诈和检测技术将成为支付公司不断增长的投资领域。

此外，人工智能和机器学习技术在保险领域具有更好的应用。移动支付、无现金结账和增值解决方案对于支付公司行业人士来说都是一些很好的有效措施。

人工智能可以帮助支付公司通过创建一个不断适应的实时生活，并根据每次退款和欺诈实例进行调整的标准来为用户承保。这不仅可以创建一个更安全的生态系统，还可以帮助支付公司保护自己免受欺诈商家造成的损失，而这是人工审查无法做到的。

在支付行业的保险商手中，人工智能和机器学习可以成为打击欺诈的非常有用的工具。这是支付专业人士的关注点。

最重要的是，针对欺诈的人工智能解决方案位于支付业务后端，因此支付体验对于支付行业的客户（消费者和商家）来说变得无障碍、方便和更安全。