B2B 거래에서 인공지능의 역할
B2B 구매자는 점점 더 많은 금융 관리 및 셀프 서비스 대안을 찾고 있습니다.
인공 지능(AI)은 기존 은행, 대출 및 금융 기관에 점점 더 많은 투자를 하고 있으며, 이들 기관도 이를 기술 인프라에 통합하려고 합니다.
결제 기술의 인공 지능은 핀테크 스타트업, 은행 및 소셜 미디어 결제 시스템이 사기를 감지하는 능력을 향상하고 사람들이 온라인으로 결제할 수 있도록 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.
P2P(Peer-to-Peer 대출)와 B2C 시장에 진입하는 새로운 플레이어는 현재 진행 중인 디지털 결제의 혁명적인 변화를 충분히 보여주었습니다.
올해 초, 유명 분석 플랫폼인 CBInsight는 B2B가 결제 산업은 20조 달러 규모로 성장할 것입니다.
PayPal 및 기타 여러 핀테크 회사는 B2B 결제를 덜 스트레스 받고 번거롭게 만들기 위해 노력한 소수의 결제 서비스 제공업체일 뿐입니다. B2B 결제가 디지털 시대로 진입하는 데 오랜 시간이 걸린 이유가 이번 사건의 핵심이다.
모든 연령대의 고객은 디지털 우선 B2B 상호작용의 우선순위가 오늘날 익숙한 B2C 구매와 동일하다는 것을 알고 있습니다. B2B 구매자는 점점 더 많은 재무 관리 및 셀프 서비스 대안을 찾고 있습니다.
결과적으로 B2B 기업은 이제 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 활용하여 비용 절감, 오류 감소 등을 통해 AI 기반 B2B 결제 프로세스를 가속화하고 있습니다. B2B 결제는 다양한 수준의 인증 복잡성과 관련된 수많은 결제 조건으로 인해 아직 따라잡아야 할 부분이 많습니다.
RPA는 업무의 일부를 자동화하여 사람들이 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 돕는 소프트웨어 기술입니다. 오늘날의 회계사는 컴퓨터에 의존하고 수많은 수동 단계와 키 입력이 필요한 도구와 프로세스를 사용합니다. RPA는 다양한 작업을 하나의 원활하고 자동화된 프로세스로 통합하여 회계 작업 방식을 바꿀 수 있습니다.
B2B 결제 및 인공 지능 개발
기업은 최근까지 결제의 표준이었던 오래되고 노동 집약적인 수작업 방식과 구식 기술로 인해 많은 압박을 받고 있습니다. 반면, 인공지능은 최근 금융 시스템의 필수적인 부분이 되었습니다.
AI(인공 지능) 투자는 AI를 기술 인프라에 통합하려는 기존 은행, 대출 및 금융 기관에서 점점 더 활발해지고 있습니다. 현재의 발전 속도가 유지된다면, 인공지능에 대한 글로벌 핀테크 시장의 투자액은 2025년까지 연평균 성장률 23.37%로 222억6천만 달러에 달할 것입니다.
인공지능 기반 RPA는 정보 관리를 활용하여 회계 효율성을 향상시킬 수 있습니다. .
구매 주문 보내기, 송장 추적, 지불 및 가격 조건 협상은 전통적으로 노동 집약적이고 반복적이었던 B2B 거래의 표준 절차입니다. 커뮤니케이션 관점에서 볼 때 다양한 내부 재무 부서도 원활하게 조율해야 합니다. 이 모든 것은 구식의 사일로화된 모놀리식 시스템으로 인해 시간 프레임이 훨씬 더 늘어나는 복잡한 프로세스입니다.
인공지능은 어떤 방법으로 B2B 결제를 단순화할 수 있나요?
기업은 점점 더 디지털화되는 세상에서 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 B2B 결제 프로세스를 개선해야 합니다. 시간을 줄이고 인적 오류를 없애기 위해 B2B 결제의 인공 지능은 결제 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들은 모든 관련 이해관계자의 만족을 보장하기 위해 프로세스를 가속화하고 있습니다.
다음은 기업이 B2B 결제를 간소화하는 데 AI를 사용하는 몇 가지 주요 방법입니다.
신용 접근성 향상
AI 신용 점수를 사용하면 다른 방법보다 비즈니스를 평가하는 것이 훨씬 저렴합니다! 누락된 경우 AI 시스템은 편견을 제거하고 현재 및 과거 데이터를 사용하여 신용 선택을 할 수 있습니다.
사기 식별 및 방지
인공 지능은 고객 및 공급업체 데이터를 암호화하거나 보호하기 위해 사기 방지 기술에 널리 사용되었습니다. 기계 학습(ML)은 이제 사람들이 간과할 수 있는 의심스러운 행동이나 취약점을 발견하고 잠재적인 위험 요소를 발견 및 평가하는 데 도움이 되는 고급 시스템에서 사용되고 있습니다.
자동화된 결제 프로세스
자동화로 여러 가지 무의미한 구성 요소가 제거되므로 결제를 처리하고 처리하는 데 필요한 시간과 비용이 크게 줄어듭니다.
변화하는 B2B 결제 환경
B2C 결제 기술은 지난 몇 년간 급속도로 성장한 반면, B2B 결제 혁신은 크게 둔화되었습니다. 관련된 당사자 수, 거래량 및 긴 지불 주기로 인해 B2B 지불 프로세스가 점진적으로 중단되었습니다.
자동 청산소(ACH) 및 상장지수펀드(EFT) 이체와 같은 디지털 대안의 광범위한 사용으로 인해 이 숫자는 점차 감소하고 있습니다.
핀테크 기업들도 B2B 거래의 효율성을 높이기 위해 인공지능 기술을 표준으로 활용하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다.
결론
인공 지능은 회사의 신용도를 즉시 평가하는 것부터 사기 예방에 이르기까지 B2B 결제 환경을 변화시키고 디지털 시대로 가져올 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 비즈니스 성장을 제한하는 광범위한 수동 결제 프로세스를 제거함으로써 SMB는 더 중요한 작업에 시간과 리소스를 확보할 수 있습니다.
금융 기관과 B2B 핀테크 기업은 규제 요구 사항을 준수하는 최첨단 제품을 개발하기 위해 협력을 강화하고 있습니다. ?
위 내용은 B2B 거래에서 인공지능의 역할의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G

언제나 집중은 미덕이다. 저자 | 편집자 Tang Yitao | Jing Yu 인공지능의 부활은 하드웨어 혁신의 새로운 물결을 불러일으켰습니다. 가장 인기 있는 AIPin은 전례 없는 부정적인 평가를 받았습니다. Marques Brownlee(MKBHD)는 이 제품을 자신이 리뷰한 제품 중 최악이라고 말했습니다. The Verge 편집자 David Pierce는 누구에게도 이 장치를 구입하지 말라고 말했습니다. 경쟁사인 RabbitR1도 그다지 좋지 않습니다. 이 AI 장치에 대한 가장 큰 의심은 그것이 분명히 단순한 앱이지만 Rabbit은 200달러짜리 하드웨어를 만들었다는 것입니다. 많은 사람들은 AI 하드웨어 혁신을 스마트폰 시대를 전복하고 이에 전념할 수 있는 기회로 보고 있습니다.

Editor | ScienceAI 1년 전, Google Transformer 논문의 마지막 저자인 Llion Jones는 사업을 시작하기 위해 회사를 떠나 전 Google 연구원 David Ha와 함께 인공지능 회사 SakanaAI를 공동 설립했습니다. SakanaAI는 자연에서 영감을 받은 지능을 기반으로 새로운 기본 모델을 만든다고 주장합니다! 이제 SakanaAI가 답안지를 제출했습니다. SakanaAI는 자동화된 과학 연구 및 공개 발견을 위한 세계 최초의 AI 시스템인 AIScientist의 출시를 발표합니다! AIScientist는 구상, 코드 작성, 실험 실행 및 결과 요약부터 전체 논문 작성 및 동료 검토 수행에 이르기까지 AI 기반 과학 연구 및 가속화를 실현합니다.

Editor | ScienceAI 최근 '머신러닝의 아버지'로 알려진 카네기멜론대학교 교수 톰 M. 미첼(Tom M. Mitchell)은 '인공지능은 어떻게 과학 발전을 가속화하는가? 미국 정부가 이 목표를 달성하도록 도와주세요.”라는 주제입니다. ScienceAI는 원래의 의미를 변경하지 않고 원본 백서의 전문을 편집했습니다. 인공지능 분야는 최근 GPT, Claude, Gemini 등 대규모 언어 모델을 포함하여 상당한 발전을 이루었으며, 인공지능의 매우 긍정적인 영향이 크게 가속화될 가능성이 제기되고 있습니다.
