B2B买家越来越多地寻求更多的财务控制和自助服务替代方案。
人工智能(AI)在传统银行、贷款和金融机构的投资越来越积极，这些机构也乐于将其整合到其技术基础设施中。
支付技术中的人工智能可以帮助金融科技初创公司、银行和社交媒体支付系统提高发现欺诈的能力，并帮助人们在线支付。
点对点借贷(P2P)和进入B2C市场的新参与者已经充分证明了数字支付领域的革命性转变，这种转变目前也正在顺利进行!
今年早些时候，知名分析平台CBInsight预测，B2B支付行业将增长到20万亿美元。
PayPal和许多其他金融科技公司只是少数几个支付服务提供商，他们已经试图减轻B2B支付的压力和繁琐的程序。B2B支付为何花了这么长时间才进入数字时代，这是本案的关键所在。
所有年龄段的客户都知道，优先考虑数字优先的B2B互动反映了他们今天习惯的B2C购买。B2B买家越来越多地寻求更多的财务控制和自助服务的替代方案。
因此，B2B公司现在反过来也在加速人工智能驱动的B2B支付流程——通过利用机器人流程自动化(RPA)来降低成本，减少错误等等。由于授权的各种复杂程度和涉及的众多支付条款，B2B支付仍有许多需要追赶的地方。
RPA是一种软件技术，通过自动化部分工作来帮助人们更好地完成工作。今天的会计使用的工具和流程依赖于计算机，涉及大量的手工步骤和按键操作。RPA可以通过将不同的任务整合到一个单一的、流畅的、自动化的流程中来改变会计工作的方式。
由于冗长的、劳动密集型的手工方法和过时的技术，直到最近，这些都是支付的标准，企业承受着很大的压力。另一方面，人工智能最近已成为金融体系不可分割的一部分。
人工智能(AI)在传统银行、贷款和金融机构中的投资越来越积极，这些机构也乐于将人工智能集成到其技术基础设施中。如果按照目前的发展速度，到2025年，全球金融科技市场对人工智能的投资将达到222.6亿美元，复合年增长率为23.37%!
通过利用信息管理，人工智能驱动的RPA可以提高会计效率。
发送采购订单、跟踪发票、谈判付款和价格条款是B2B交易中的标准程序，传统上是劳动密集型的，基本上是重复的。从沟通的角度来看，各个财务内部部门也需要无缝协调。所有这一切都是一个复杂的过程，由于过时、孤立和单一的系统，时间框架甚至进一步拉长。
企业必须改进B2B支付流程，以便在日益数字化的世界中更好地为客户服务。为了减少时间和摆脱人为错误，B2B支付中的人工智能可以帮助自动化支付操作。他们正在加快进程，确保所有有关利益攸关方满意。
以下是利用人工智能帮助企业简化B2B支付的一些主要方式:
人工智能信用评分使得评估企业的成本比其他方法要低得多!此外，当传统的金融信息缺失时，人工智能系统可以消除偏见，并使用当前和历史数据来做出信贷选择。
人工智能已经广泛应用于欺诈预防技术，以加密或保护客户和供应商数据。机器学习(ML)现在被用于更先进的系统，以帮助发现人们可能忽略的可疑行为或漏洞，以及发现和评估潜在的风险因素。
由于自动化消除了各种无意义的组件，处理和处理支付所需的时间和金钱大大减少。
尽管B2C支付技术在过去几年中发展迅速，但B2B支付创新却明显放缓。涉及各方的数量、交易的数量以及较长的支付周期都导致了B2B支付的流程逐渐被打乱。
由于自动清算所(ACH)和交易所交易基金(EFT)转账等数字替代品的广泛使用，这一数字正在逐渐下降。
金融科技公司也在寻找新的方法，以人工智能技术为标准，提高B2B交易的效率。
人工智能有巨大的潜力来改变B2B支付格局，并将其引入数字时代，从即时评估公司的信誉到确保防止欺诈。因此，通过消除限制企业发展的大量人工支付流程，中小企业可以为更关键的任务腾出时间和资源。
金融机构和B2B金融科技公司正在加强合作，以开发符合监管要求的尖端产品。?
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