Früher wurden Zahlungen danach beurteilt, ob sie das Geld schnell bewegten. Jetzt werden sie daran gemessen, wie intestine sie Entscheidungen vor, während und nach einer Transaktion treffen.
Der PYMNTS-Geheimdienst Bericht “Wo Zahlungsentscheidungen getroffen werden: Wie Emittentendaten die nächste Ära des Handels vorantreiben„, eine Zusammenarbeit mit FISfanden heraus, dass sich die Emittentenverarbeitung von einem Again-Finish-Dienstprogramm zu einer Quelle für Echtzeitinformationen entwickelt. Emittenten sind nah an den Daten, die die Zahlungsergebnisse beeinflussen, einschließlich Kreditprofilen, Transaktionsverläufen, Risikosignalen, Belohnungsstrukturen und Kundenverhalten. Da der Handel immer digitaler und automatisierter wird, können diese Daten Banken und anderen Finanzinstituten dabei helfen, Genehmigungen zu verbessern, Betrug zu reduzieren und ein reibungsloseres Kundenerlebnis zu schaffen.
Emittenten verfügen bereits über viele der Informationen, die für einen besseren Zahlungsverkehr erforderlich sind. Die Herausforderung besteht darin, diese Informationen bei einer Transaktion in etwas Nützliches umzuwandeln. Wie ein Fluglotse muss der moderne Emittentenprozessor mehr als ein Flugzeug auf dem Radar sehen. Es muss das gesamte Aktivitätsmuster verstehen, Risiken schnell erkennen und legitime Transaktionen am Laufen halten.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen des Berichts gehören:
- Der Anteil der Organisationen, die mit Daten schlechter Qualität zu kämpfen hatten, die die Wirksamkeit KI-gestützter Entscheidungsfindung einschränkten, betrug 47 %. Zahlungsinformationen sind auf saubere, vernetzte Daten angewiesen, einschließlich Transaktionsverläufen, Verhaltenssignalen und Risikoprofilen.
- Etwa 15 % der legitimen E-Commerce-Transaktionen wurden von Emittenten fälschlicherweise abgelehnt, was jedes Jahr zu geschätzten 430 Milliarden US-Greenback an Umsatzeinbußen weltweit weltweit beitrug. Besonders akut ist das Downside im Handel ohne Karte, wo es den Ausstellern an physischen Signalen wie dem Einstecken von Chips, dem kontaktlosen Tippen oder der PIN-Eingabe mangelt.
- Obwohl Emittenten durchschnittliche Betrugsverluste in Höhe von etwa 239 Millionen US-Greenback während des gesamten Zahlungsvorgangs meldeten, gaben 42 % an, dass KI ihnen in den letzten Jahren dabei geholfen habe, mehr als 5 Millionen US-Greenback durch Betrugsversuche einzusparen.
Herkömmliche Emittentenverarbeitungssysteme wurden für Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Genauigkeit entwickelt und nicht für die Artwork dynamischer Entscheidungsfindung, die heute im digitalen Handel erforderlich ist. Dieser Unterschied wird immer wichtiger, da Transaktionen auf kontextbezogenen Signalen wie Geräteerkennung, aktualisierten Anmeldeinformationen, Ausgabeverhalten und früherer Kaufhistorie basieren.
Auch die Datenaggregation wird zu einer wettbewerbsentscheidenden Trennlinie. Der Bericht ergab, dass 55 % der Unternehmen angaben, mehr als die Hälfte ihrer Daten vereinheitlicht zu haben, die Datenqualität hält jedoch viele Unternehmen immer noch zurück. Das Sammeln von Daten reicht nicht mehr aus. Emittenten benötigen Plattformen, die diese Daten in Echtzeit aktivieren können.
Der Maßstab ist ein weiterer Teil der Geschichte. Im Anschluss daran TSYS-ÜbernahmeFIS verarbeitet jährlich mehr als 73 Milliarden Transaktionen in mehr als 75 Ländern und verfügt damit über eine breite Foundation an Emittentendaten, die Analysen, Betrugserkennung und Autorisierungsentscheidungen unterstützen können.
Emittentenprozessoren werden zu Orchestratoren von Echtzeitzahlungen. In aufstrebenden Bereichen wie dem Agentenhandel, in dem KI-Systeme Käufe im Namen von Benutzern einleiten können, müssen Emittentensysteme Anmeldeinformationen validieren, Kontrollen anwenden und Transaktionen autorisieren, ohne dass es zu zusätzlichen Reibungsverlusten kommt. Für Finanzinstitute besteht die Probability, die Verarbeitung von einem Aufzeichnungssystem in ein Aktionssystem umzuwandeln.
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