document.write('
')
数字化观察网 - 信息化观察网 - 引领行业改革
菜单导航

人工智能在电子支付领域的应用

作者: 数字化观察网 发布时间: 2021年09月15日 10:36:18

人工智能作为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,在电子支付领域有广泛的应用。

人工智能在电子支付领域的应用


一是支付用户身份识别应用。

用户的身份识别是支付起点,通用的介质安全认证+密码认证方式,随着人工智能发展,已开始出现用生物识别进行替代的趋势。包括指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,指静脉识别、掌纹识别等等,已开始进入支付领域,大大方便用户。进一步通过对人“无意识”行为举止(如行走步态、打字节奏等)、“更自然”交互方式(如语音交互、脑机结合)进行特征采集,最终让人可以借助更少甚至无附属物体的情况下完成身份识别,实现“人即载体”的便利,达到无感识别。

二是智能支付账户应用。

账户体系是支付业务基础。通过人工智能的图谱计算技术,将用户各种账户进行聚类和关联分析,给出用户画像,实现从信息平台用户体系到交易平台交易账户与支付账户分离,再到交易平台交易账户与支付账户关联。通过将银行Ⅱ、Ⅲ类账户与互联网账户绑定,利于银行和平台金融在获客、活客、资金运营、交易金融、价值创造等方面发力,并助推银行和平台金融互联网化、场景化和平台化经营。

人工智能在电子支付领域的应用


三是创新支付场景应用。

随着人工智能技术的持续进步,与物联网等新技术融合,不仅对零售、餐饮等传统支付场景进行改造,未来还将诞生出更多全新的支付场景,如汽车、家居、医疗等,而新的应用场景需要匹配新的支付解决方案,如家居支付、汽车支付等,实现人对随时(Anytime)、随地(Anywhere)进行交易的需求满足。

四是挖掘支付大数据应用。

支付作为人的基本经济行为,在社会系统中产生了大量的基础数据,但一直以来与其他行为数据孤立存在,形成一个个信息孤岛。随着人工智能技术进步,第一个应用就是根据智能化处理用户ID,将各类数据形成单一的关系数据库,建立起数据仓库,不再成为各自独立的信息源。基于数据仓库的形成,人工智能的第二个应用就是对数据进行数据挖掘和知识发现。随着人工智能的发展,通过智能化手段,由系统对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘、个性化推荐、预测等,基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为数据推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像,从而让支付数据商业价值得到突显。

五是智能风险管理应用。

人工智能技术的高速发展使支付业形成了基于大数据为基础的分析和决策机制,"互联网+大数据+人工智能+金融风控"是未来支付风控的主要形式.神经网络、专家系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型在支付风险管理领域的应用,能够提高数据处理速度、加深数据分析深度、降低人工成本,从而提升金融风险控制的效能。

热门标签