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無形支付的未來

2020-02-04 08:24 物聯(lián)之家網(wǎng)

導讀:在不遠的將來,隨著我們的財務流程變得更加復雜和無摩擦,預計支付將或多或少地變得無形。

在不遠的將來,隨著我們的財務流程變得更加復雜和無摩擦,預計支付將或多或少地變得無形。無形支付完全擺脫了現(xiàn)金、借記卡、信用卡和可穿戴設備等實物支付方式,創(chuàng)造了方便快捷的用戶體驗。我們已經(jīng)看到了一些例子,其中“結賬”已經(jīng)過時了——例如,Amazon Go允許顧客直接走出商店,而他們的移動設備會自動處理付款。

對于B2B和B2C客戶而言,支付通常是一個關鍵痛點,因此這無疑是一個進步。但金融業(yè)需要借鑒Uber和Delivero等公司的經(jīng)驗,這些公司推動了無形支付的更廣泛應用。

無形支付如何成為我們日常生活的一部分?

隨著對人工智能(AI)的關注度越來越高,我們將繼續(xù)看到更智能支付方式的出現(xiàn)。亞馬遜(Amazon Go)和繽果(Bingobox)等創(chuàng)新產(chǎn)品就是這種轉變的一個例子——利用面部識別和物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術,使商店能夠識別顧客是誰以及他們買了什么。毫不奇怪,支付寶站在了無形/無摩擦支付的最前沿,部分原因是其“微笑支付”的推出和升級。

日常解決方案,如直接借記,也將隨著人工智能的成熟而發(fā)展,以了解和利用更多關于個人客戶財務行為的信息,而財富科技解決方案將能夠根據(jù)日趨完善的算法自動交易用戶資金。隨著這些交易變得更加智能化和適應性,將需要用于無形支付的安全且無摩擦的基礎設施來支持它們。

無形支付的繁榮需要什么?

人工智能和機器學習是過去幾年的熱門話題,與許多新趨勢一樣,如果無形支付要發(fā)揮其潛力,就需要對它們加以利用。許多人工智能和機器學習系統(tǒng)已經(jīng)存在,用來分析大型數(shù)據(jù)集和做出決策,以滿足我們的財務需求,但是要將此提升到一個新的水平,則需要將多種人工智能和機器學習算法結合在一起的混合系統(tǒng)。

過去十年的另一個流行詞是物聯(lián)網(wǎng),它帶來了許多希望。其中一些功能(例如可以接聽電話的智能手表)已經(jīng)實現(xiàn);而另一些功能,例如智能冰箱,當您某個食物即將用完時,它可以檢測到并下訂單,但目前尚未普及。網(wǎng)絡連接只會繼續(xù)增長,因此,如果公司希望提供真正無摩擦的體驗,則需要充分利用此類資源。

與此同時,令牌和生物識別等安全解決方案需要放在議程的首位,以解決在信任這些先進技術方面的猶豫。這種缺乏信任并非沒有根源,因為金融機構每年都會因欺詐而損失數(shù)十億美元。

隨著安全和防欺詐被提上日程,支付提供商已經(jīng)開始尋求生物識別技術和令牌化來解決這一問題。生物識別技術可用于處理個人的身體特征,從而高度成功地驗證交易。(來源物聯(lián)之家網(wǎng))事實上,NIST發(fā)現(xiàn),在2660萬張照片的數(shù)據(jù)庫中,只有0.2%的面部識別搜索無法匹配正確的圖像。

盡管實物支付流程始終存在,但無形支付只會在未來繼續(xù)增長——這是不可阻擋的。然而,這種增長的方式仍然是未知的。不過,如果公司充分利用智能、安全和無縫系統(tǒng)的潛力,那么未來的支付前景將是不可估量的。