Die Rolle künstlicher Intelligenz bei B2B-Transaktionen

B2B-Käufer suchen zunehmend nach mehr Finanzkontrolle und Self-Service-Alternativen.

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in traditionelle Banken, Kredit- und Finanzinstitute investiert, die sie auch gerne in ihre Technologieinfrastruktur integrieren möchten.

Künstliche Intelligenz in der Zahlungstechnologie kann Fintech-Startups, Banken und Social-Media-Zahlungssystemen dabei helfen, ihre Fähigkeit zur Betrugserkennung zu verbessern und Menschen bei der Online-Zahlung zu unterstützen.

Peer-to-Peer-Kredite (P2P) und der Eintritt neuer Akteure in den B2C-Markt haben den revolutionären Wandel im digitalen Zahlungsverkehr deutlich gemacht, der jetzt bereits in vollem Gange ist! In diesem Jahr prognostizierte die bekannte Analyseplattform CBInsight, dass die B2B-Zahlungsbranche auf 20 Billionen US-Dollar wachsen würde.

PayPal und viele andere Fintech-Unternehmen sind nur einige Zahlungsdienstleister, die versucht haben, B2B-Zahlungen stressfreier und umständlicher zu gestalten. Warum B2B-Zahlungen so lange brauchten, um in das digitale Zeitalter einzutreten, ist der Schlüssel zu diesem Fall.

Kunden jeden Alters wissen, dass die Priorisierung digitaler B2B-Interaktionen den B2C-Käufen entspricht, an die sie heute gewöhnt sind. B2B-Käufer suchen zunehmend nach mehr Finanzkontrolle und Self-Service-Alternativen.

Infolgedessen beschleunigen B2B-Unternehmen nun wiederum KI-gesteuerte B2B-Zahlungsprozesse – durch den Einsatz von Robotic Process Automation (RPA), um Kosten zu senken, Fehler zu reduzieren und mehr. Bei B2B-Zahlungen besteht aufgrund der unterschiedlichen Komplexität der Autorisierungen und der zahlreichen Zahlungsbedingungen noch Nachholbedarf.

RPA ist eine Softwaretechnologie, die Menschen dabei hilft, ihre Arbeit besser zu erledigen, indem sie einen Teil ihrer Arbeit automatisiert. Heutige Buchhalter verwenden Tools und Prozesse, die computerabhängig sind und zahlreiche manuelle Schritte und Tastenanschläge erfordern. RPA kann die Funktionsweise der Buchhaltung verändern, indem es verschiedene Aufgaben in einen einzigen, reibungslosen, automatisierten Prozess integriert.

B2B-Zahlungen und Entwicklung künstlicher Intelligenz

Unternehmen leiden unter langwierigen, arbeitsintensiven manuellen Methoden und veralteter Technologie, die bis vor Kurzem der Standard für Zahlungen waren Druck. Andererseits ist künstliche Intelligenz seit Kurzem ein fester Bestandteil des Finanzsystems.

Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) werden bei traditionellen Banken, Kreditinstituten und Finanzinstituten immer aktiver, die ebenfalls daran interessiert sind, KI in ihre Technologieinfrastruktur zu integrieren. Wenn das aktuelle Entwicklungstempo beibehalten wird, werden die Investitionen des globalen Finanztechnologiemarkts in künstliche Intelligenz bis 2025 22,26 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,37 %! treibt RPA voran und kann die Buchhaltungseffizienz verbessern.

Das Versenden von Bestellungen, das Verfolgen von Rechnungen sowie das Aushandeln von Zahlungs- und Preisbedingungen sind Standardvorgänge bei B2B-Transaktionen, die traditionell arbeitsintensiv und größtenteils repetitiv sind. Auch aus kommunikativer Sicht müssen die verschiedenen internen Finanzabteilungen reibungslos aufeinander abgestimmt sein. All dies ist ein komplexer Prozess, dessen Zeitrahmen aufgrund veralteter, isolierter und monolithischer Systeme noch länger ist.

Wie kann künstliche Intelligenz B2B-Zahlungen vereinfachen?

Unternehmen müssen ihre B2B-Zahlungsprozesse verbessern, um ihre Kunden in einer zunehmend digitalen Welt besser bedienen zu können. Um Zeit zu sparen und menschliche Fehler zu vermeiden, kann künstliche Intelligenz bei B2B-Zahlungen dabei helfen, Zahlungsvorgänge zu automatisieren. Sie beschleunigen den Prozess, um die Zufriedenheit aller relevanten Interessengruppen sicherzustellen.

Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie KI eingesetzt wird, um Unternehmen bei der Rationalisierung von B2B-Zahlungen zu unterstützen:

Zugang zu Krediten verbessern

KI-Kreditbewertung ermöglicht Es ist möglich, die Kosten eines Unternehmens zu bewerten. Die Kosten sind viel geringer als bei anderen Methoden. Wenn herkömmliche Finanzinformationen fehlen, können KI-Systeme außerdem Verzerrungen beseitigen und aktuelle und historische Daten verwenden, um Kreditentscheidungen zu treffen.

Betrug identifizieren und verhindern

Künstliche Intelligenz wird häufig in Technologien zur Betrugsprävention eingesetzt, um Kunden- und Lieferantendaten zu verschlüsseln oder zu schützen. Maschinelles Lernen (ML) wird heute in fortschrittlicheren Systemen eingesetzt, um verdächtiges Verhalten oder Schwachstellen zu erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen, sowie potenzielle Risikofaktoren zu entdecken und zu bewerten.

AUTOMATISIERTER ZAHLUNGSPROZESS

Der Zeit- und Geldaufwand für die Abwicklung und Verarbeitung von Zahlungen wird erheblich reduziert, da durch die Automatisierung verschiedene bedeutungslose Komponenten eliminiert werden.

Die sich verändernde B2B-Zahlungsumgebung

Während die B2C-Zahlungstechnologie in den letzten Jahren schnell gewachsen ist, hat sich die B2B-Zahlungsinnovation deutlich verlangsamt. Die Anzahl der beteiligten Parteien, das Transaktionsvolumen und lange Zahlungszyklen haben zu einer allmählichen Störung des B2B-Zahlungsprozesses geführt.

Diese Zahl geht aufgrund der weit verbreiteten Nutzung digitaler Alternativen wie Automated Clearing House (ACH) und Exchange Traded Fund (EFT)-Überweisungen allmählich zurück.

Fintech-Unternehmen suchen auch nach neuen Wegen, um die Effizienz von B2B-Transaktionen zu verbessern, indem sie künstliche Intelligenz als Standard einsetzen.

Fazit

Künstliche Intelligenz hat ein enormes Potenzial, die B2B-Zahlungslandschaft zu verändern und in das digitale Zeitalter zu überführen, von der sofortigen Beurteilung der Kreditwürdigkeit eines Unternehmens bis zur Gewährleistung der Betrugsprävention. Durch den Wegfall der umfangreichen manuellen Zahlungsprozesse, die das Geschäftswachstum einschränken, können KMUs daher Zeit und Ressourcen für wichtigere Aufgaben freisetzen.

Finanzinstitute und B2B-Fintech-Unternehmen verstärken die Zusammenarbeit, um hochmoderne Produkte zu entwickeln, die den regulatorischen Anforderungen entsprechen. ?

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