Is AI het antwoord op het vereenvoudigen van internationale betalingen? AI heeft geholpen om andere arbeidsintensieve, tijdrovende handmatige processen makkelijker te maken en het zou wel eens de oplossing kunnen worden voor knelpunten in wereldwijde betalingen.
Kun je tegenwoordig nog over een onderwerp praten zonder dat het gesprek over AI gaat? Kunstmatige intelligentie verandert in hoog tempo de manier waarop we over business denken en wereldwijde betalingen vormen daarop zeker geen uitzondering.
Internationale betalingen zijn altijd al een ingewikkeld en traag proces geweest. Je krijgt te maken met ingewikkelde procedures van banken en wisselkoersen en zou waarschijnlijk willen dat er minder stops waren tussen de betaling van je klant en jouw bankrekening.
AI heeft het potentieel om betalingen op verschillende manieren te verbeteren, waardoor wereldwijd zaken doen gemakkelijker wordt. En voor mensen die aarzelen om internationale betalingen te accepteren omdat ze denken dat het proces te omslachtig is, kan AI een reden zijn om een heroverweging te maken en het bereik van hun bedrijf te vergroten.
Internationale betalingen hebben vaak te maken met uitdagingen op het gebied van fraude, omdat betalingen onderweg naar hun eindbestemming verschillende 'tussenstops' maken. Frauduleuze activiteiten kunnen lastig te detecteren zijn, maar AI kan een grote rol spelen bij het opsporen en voorkomen van fraude.
AI kan enorme hoeveelheden gegevens analyseren, op zoek naar patronen die kunnen wijzen op frauduleus gedrag. SWIFT, het wereldwijde communicatienetwerk voor financiële instellingen, heeft bijvoorbeeld aangekondigd dat een van zijn eerste doelstellingen is om AI te gebruiken om een sterker model te ontwikkelen voor het herkennen van afwijkingen. Indien geïdentificeerd, kunnen frauduleuze transacties in realtime worden voorkomen.
Het voordeel van door AI aangestuurde fraudedetectie is dat de modellen zich kunnen aanpassen aan nieuwe tactieken van fraudeurs. Door voortdurend te leren, kan AI het risico van wereldwijde betalingen voor bedrijven verlagen en financieel verlies voorkomen.
Bedrijven die wereldwijde betalingen overmaken en ontvangen, hebben vaak te maken met veel handmatige processen. Denk aan gegevensinvoer en reconciliatie, mogelijk tussen meerdere systemen, wat allemaal tijdrovend is. En op elk moment kunnen er menselijke fouten optreden, die lastig te achterhalen zijn vanwege de complexiteit van wereldwijde betalingen.
AI kan repetitieve taken automatiseren zodat bedrijven hun inspanningen op het gebied van accounts receivable ergens anders op kunnen richten. Dit verkort niet alleen de verwerkingstijd van wereldwijde betalingen, maar stelt bedrijven ook in staat om te schalen als ze een groot volume aan wereldwijde transacties verwerken.
En hoewel je natuurlijk hoopt dat je internationale klanten betalen binnen de gestelde termijn, kan AI ook een positieve invloed hebben op je inspanningen op het vlak van debiteurenbeheer. AI kan de waarschijnlijkheid van een betaling voorspellen, zodat jij je activiteiten kunt richten op accounts waar de kans op betaling het grootst is.
Op een bepaald moment in het traject krijgt een internationale betaling te maken met een valutaconversie. Omdat deze betalingen vaak traag verlopen, zijn de wisselkoersen niet altijd gunstig voor de verzender of de ontvanger. De verwachte wisselkoers kan veranderen tussen het moment dat de betaling wordt uitgevoerd en het moment dat de valutaconversie daadwerkelijk plaatsvindt.
Hoewel AI de operationele efficiëntie kan verhogen en directe internationale betalingen in het verschiet liggen, kan AI ook een andere rol spelen. Financiële instellingen kunnen AI gebruiken om voorspellende prijzen aan te bieden, gebaseerd op een combinatie van historische en realtime gegevens.
Naarmate dit op grotere schaal wordt toegepast, kunnen wereldwijde betalingen worden uitgevoerd op een manier die zorgt voor lagere kosten, die voorheen de winstmarge verlaagden.
De krachtigste toepassingen van AI zijn voorspellingen en forecasting. Deze modellen bestonden al lang voordat generatieve AI (zoals ChatGPT) eind 2022 zijn intrede deed. Voorspellende analyses zijn gebaseerd op miljoenen datapunten, vaak een combinatie van historische gegevens uit de hele branche en specifieke data van je bedrijf.
"We stappen af van een retrospectieve kijk zoals 'Wat is er de afgelopen drie maanden gebeurd?' en stellen je in staat om trends te spotten," zegt Ahsan Shah, SVP of Engineering bij Billtrust. "Vervolgens voegen we daaraan toe wat we denken dat er in de toekomst kan gebeuren."
Historische gegevens, zoals het betalingsgedrag van je klanten in het verleden, zijn de basis. En met AI en voorspellende analyses kun je in realtime betere zakelijke beslissingen nemen.
