B2B取引における人工知能の役割

WBOY
リリース: 2023-04-12 16:46:09
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B2B 購入者は、財務管理の強化とセルフサービスの代替手段をますます求めています。

人工知能 (AI) への投資は、従来の銀行、金融機関、金融機関でますます増えており、自社のテクノロジー インフラストラクチャに人工知能 (AI) を統合することに熱心です。

決済テクノロジーにおける人工知能は、フィンテックの新興企業、銀行、ソーシャル メディア決済システムが詐欺を検出する能力を向上させ、人々のオンライン支払いを支援するのに役立ちます。

ピアツーピア融資 (P2P) と B2C 市場に参入する新規プレーヤーは、現在進行中のデジタル決済における革命的な変化をよく示しています!

今年の初めに、ウェル-有名な分析プラットフォーム CBInsight は、B2B 決済業界が 20 兆米ドルに成長すると予測しています。

PayPal や他の多くのフィンテック企業は、B2B 支払いのストレスや面倒さを軽減しようと試みている決済サービスプロバイダーのほんの一例です。なぜB2B決済がデジタル時代に入るまでにこれほど時間がかかったのかが、この事件の鍵となる。

あらゆる年齢層の顧客は、デジタル ファーストの B2B インタラクションを優先することが、今日慣れ親しんでいる B2C の購入と同じであることを知っています。 B2B バイヤーは、財務管理の強化とセルフサービスの代替手段をますます求めています。

その結果、B2B 企業は現在、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) を活用してコストの削減やエラーの削減などを行い、AI 主導の B2B 決済プロセスを加速しています。 B2B 決済には、承認の複雑さの変化と関連する支払い条件の多さのため、まだまだ多くの取り組みが必要です。

RPA は、作業の一部を自動化することで人々の仕事の効率化を支援するソフトウェア テクノロジです。今日の会計士は、コンピューターに依存し、多数の手動手順とキーストロークを伴うツールとプロセスを使用しています。 RPA は、さまざまなタスクを単一のスムーズな自動プロセスに統合することで、会計の仕組みを変えることができます。

B2B 決済と人工知能開発

企業は、最近まで支払いの標準であった、時間と労力を要する手作業による方法と時代遅れのテクノロジーにより、多大なプレッシャーにさらされています。一方で、人工知能は最近、金融システムに不可欠な部分となっています。

人工知能 (AI) への投資は、従来の銀行、貸し手、金融機関の間でますます活発になっており、これらの機関も自社のテクノロジー インフラストラクチャに AI を統合することに熱心です。現在の発展速度に従えば、世界の金融テクノロジー市場の人工知能への投資は、2025 年までに 222 億 6,000 万米ドルに達し、年平均成長率は 23.37% に達すると予想されます!

情報管理を活用することで、人工知能主導のRPA 会計効率を向上させることができます。

発注書の送信、請求書の追跡、支払いおよび価格条件の交渉は、B2B 取引の標準的な手順であり、従来は労働集約的で、ほとんどの場合反復作業でした。コミュニケーションの観点から見ると、社内のさまざまな財務部門がシームレスに連携する必要もあります。これらはすべて複雑なプロセスであり、時代遅れでサイロ化されたモノリシック システムのせいで、時間枠はさらに延びています。

人工知能はどのようにして B2B 決済を簡素化できるのでしょうか?

企業は、デジタル化が進む世界で顧客により良いサービスを提供するために、B2B 決済プロセスを改善する必要があります。時間を短縮し人的ミスを排除するために、B2B 決済における人工知能は決済業務の自動化に役立ちます。彼らは、すべての関係者が満足できるようプロセスを迅速化しています。

企業が B2B 支払いを合理化するために AI が使用されている主な方法の一部を以下に示します。

信用へのアクセスの改善

AI 信用スコアリングにより、ビジネスの評価が安価になります。他の方法よりもはるかに優れています! さらに、従来の財務情報が欠落している場合でも、AI システムはバイアスを排除し、現在および過去のデータを使用して信用の選択を行うことができます。

不正行為の特定と防止

人工知能は、顧客やサプライヤーのデータを暗号化または保護する不正行為防止テクノロジーに広く使用されています。機械学習 (ML) は現在、人々が見落とす可能性のある疑わしい動作や脆弱性を発見したり、潜在的なリスク要因を発見して評価したりするために、より高度なシステムで使用されています。

自動化された支払いプロセス

自動化によりさまざまな無意味なコンポーネントが排除されるため、支払いの処理に必要な時間と費用が大幅に削減されます。

変化する B2B 決済環境

B2C 決済テクノロジーは過去数年間で急速に成長しましたが、B2B 決済のイノベーションは大幅に減速しました。関係者の数、取引量、長い支払いサイクルにより、B2B 支払いプロセスは徐々に混乱してきました。

自動手形交換所 (ACH) や上場投資信託 (EFT) の送金などのデジタル代替手段の普及により、この数字は徐々に減少しています。

フィンテック企業は、B2B トランザクションの効率を向上させるために、人工知能テクノロジーを標準として使用する新しい方法も模索しています。

結論

人工知能には、企業の信用度の即時評価から不正防止の確保まで、B2B 決済の状況を変革し、デジタル時代に導く大きな可能性があります。したがって、ビジネスの成長を制限する大規模な手動支払いプロセスを排除することで、SMB はより重要なタスクに時間とリソースを解放できます。

金融機関と B2B フィンテック企業は、規制要件に準拠した最先端の製品を開発するために協力を強化しています。 ?

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ソース:51cto.com
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