B2B買家越來越多地尋求更多的財務控制和自助服務替代方案。
人工智慧(AI)在傳統銀行、貸款和金融機構的投資越來越積極，這些機構也樂於將其整合到其技術基礎設施中。
支付技術中的人工智慧可以幫助金融科技新創公司、銀行和社群媒體支付系統提高發現詐欺的能力，並幫助人們在線上支付。
點對點借貸(P2P)和進入B2C市場的新參與者已經充分證明了數位支付領域的革命性轉變，這種轉變目前也正在順利進行!
今年早些時候，知名分析平台CBInsight預測，B2B支付產業將成長到20兆美元。
PayPal和許多其他金融科技公司只是少數支付服務供應商，他們已經試圖減輕B2B支付的壓力和繁瑣的程序。 B2B支付為何花了這麼長時間才進入數位時代，這是本案的關鍵所在。
所有年齡層的客戶都知道，優先考慮數位優先的B2B互動反映了他們今天習慣的B2C購買。 B2B買家越來越多地尋求更多的財務控制和自助服務的替代方案。
因此，B2B公司現在反過來也在加速人工智慧驅動的B2B支付流程——透過利用機器人流程自動化(RPA)來降低成本，減少錯誤等等。由於授權的各種複雜程度和涉及的眾多支付條款，B2B支付仍有許多需要追趕的地方。
RPA是一種軟體技術，透過自動化部分工作來幫助人們更好地完成工作。今天的會計使用的工具和流程依賴計算機，涉及大量的手動步驟和按鍵操作。 RPA可以透過將不同的任務整合到單一的、流暢的、自動化的流程中來改變會計工作的方式。
由於冗長的、勞動密集的手動方法和過時的技術，直到最近，這些都是支付的標準，企業承受著很大的壓力。另一方面，人工智慧最近已成為金融體係不可分割的一部分。
人工智慧(AI)在傳統銀行、貸款和金融機構中的投資越來越積極，這些機構也樂於將人工智慧整合到其技術基礎設施中。如果以目前的發展速度，到2025年，全球金融科技市場對人工智慧的投資將達到222.6億美元，複合年增長率為23.37%!
透過利用資訊管理，人工智慧驅動的RPA可以提高會計效率。
發送採購訂單、追蹤發票、談判付款和價格條款是B2B交易中的標準程序，傳統上是勞動密集型的，基本上是重複的。從溝通的角度來看，各個財務內部部門也需要無縫協調。所有這一切都是一個複雜的過程，由於過時、孤立和單一的系統，時間框架甚至進一步拉長。
企業必須改善B2B支付流程，以便在日益數位化的世界中更好地為客戶服務。為了減少時間和擺脫人為錯誤，B2B支付中的人工智慧可以幫助自動化支付作業。他們正在加快進程，確保所有相關利益攸關方滿意。
以下是利用人工智慧幫助企業簡化B2B支付的一些主要方式:
人工智慧信用評分使得評估企業的成本比其他方法要低多!此外，當傳統的金融資訊缺失時，人工智慧系統可以消除偏見，並使用當前和歷史數據來做出信貸選擇。
人工智慧已廣泛應用於詐欺預防技術，以加密或保護客戶和供應商資料。機器學習(ML)現在被用於更先進的系統，以幫助發現人們可能忽略的可疑行為或漏洞，以及發現和評估潛在的風險因素。
由於自動化消除了各種無意義的元件，處理和處理付款所需的時間和金錢大大減少。
儘管B2C支付技術在過去幾年中發展迅速，但B2B支付創新卻明顯放緩。涉及各方的數量、交易的數量以及較長的支付週期都導致了B2B支付的流程逐漸被打亂。
由於自動清算所(ACH)和交易所交易基金(EFT)轉帳等數位替代品的廣泛使用，這一數字正在逐漸下降。
金融科技公司也在尋找新的方法，以人工智慧技術為標準，提高B2B交易的效率。
人工智慧有巨大的潛力來改變B2B支付格局，並將其引入數位時代，從即時評估公司的信譽到確保防止詐欺。因此，透過消除限制企業發展的大量人工支付流程，中小企業可以為更關鍵的任務騰出時間和資源。
金融機構和B2B金融科技公司正在加強合作，以開發符合監管要求的尖端產品。 ?
以上是人工智慧在B2B交易中的作用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
