應對人工智能新趨勢

1. 人工智能作為業務增長的驅動力：人工智能正日益成為業務運作不可或缺的一部分。它支撐著行業重大的變革，例如人工智能的生物識別技術可以簡化結帳流程，增強性應用程式介面(API) 可以提高效率, 從而提高詐騙偵測的精準度。
2. 嵌入式支付的興起：嵌入式支付在包括醫療保健和房地產在內的各行業中越來越受歡迎， 通過將支付方法融合到他們的網絡平台中，企業可以打造一站式的支付通道，有助於減少付款失敗和簡化對賬流程，令嵌入式支付成為今年的主要趨勢。
3. 加強針對不斷發展的威脅的安全措施：隨著新的安全威脅出現，先進的措施對於保護消費者和企業至關重要。數碼、流動和社交商務渠道旨在減少消費者的摩擦，但它們同時也為詐騙、身份盜竊和其他犯罪活動提供更多機會，但企業可以利用新技術來保護自己，而行業領導者正積極推出這些工具來加強安全。
4. 直播營銷走向全球：從中國開始的直播帶貨在國際上越來越受歡迎，購物者能與現場主持人互動並進行實時購買，有助解決購物車棄置的問題，亦推動了更高的銷售額和顧客參與度。
5. 下一代數碼體驗：自動結帳、非接觸式支付和遊戲化支付等新技術正在改變付款體驗。這些創新不僅可以減少交易摩擦，還可以提高客戶參與度和享受度，為未來的銷售鋪路。

從人工智能到生成式人工智能，我們見證了一個新時代的開始。雖然包括全球支付在內的企業多年來一直使用人工智能，但生成式人工智能是全新的技術。生成式人工智能會為支付行業同時帶來機遇和風險, 這項革新性技術可以提高系統效率，增強客戶支援，並以更少的摩擦提供個人化服務, 企業亦可以通過先進的數據分析和預測功能，利用人工智能改良詐騙偵測。然而，網路犯罪分子也可以利用該技術來實施複雜的計劃，令詐騙偵測變得更具挑戰性。該行業應利用人工智能的優勢來創造更安全的環境，同時防範潛在風險，最終減少交易詐騙的可能性和影響。

為了把握機遇，同時減低人工智能的風險，企業應採取多方面的方法：

• 反詐騙解決方案： 支付行業可以利用機器學習來改良詐騙偵測及預防的技術。通過將機器學習與消費者行為數據結合，公司能夠開發預測模型，重點關注典型購買行為並識別異常模式，使企業能夠學習詐騙行為，並採取積極主動的方法對抗網絡攻擊。

• 持續監察和更新： 企業應定期監察和更新其基礎設施系統，以應對新型詐騙，並確保它們的系統能適應不斷變化的數據洩露和網路攻擊威脅。

• 實踐道德人工智能： 如果系統管理不當或人工智能模型存在偏見，過度依賴人工智能或會導致漏洞。企業應制定和執行道德準則，以確保他們妥善地運用技術，最大程度地減少偏見並確保決策過程的透明度。

• 人類與人工智能的合作： 人工智能與人類監督結合可以實現兩全其美, 我們的洞察力可以支援驗證對人工智能生成的結果，並提供人工智能可能缺乏的理解能力, 所以人類的專業知識不應被忽視。

• 教育和培訓： 企業可以投資於培訓課程，讓員工有效地理解和管理人工智能工具，並識別人工智能生成的欺詐企圖。

• 合規性： 隨著規管收緊，企業必須充分瞭解監管發展，並確保人工智能的運用符合相關法律和標準，以保護客戶數據並維持信任。

操作複雜的支付詐騙環境一直具挑戰性，尤其是隨著人工智能等新興技術的出現。人工智能的監管一直是全球領導者和科技巨頭之間關注的熱門話題之一，透過政策、實踐和框架能讓人工智能合乎道德地使用。與此同時，不受這些規則約束的詐騙者正肆無忌憚地利用人工智能的優勢進行惡意目的。鑒於現時的「間諜與間諜」世界，剝削工具進步，而商業風險更高，我們鼓勵企業採取積極主動的方法來打擊詐騙, 並利用工具來保護自己。

• 多重要素身份驗證: 要求消費者使用多於一項的身份驗證來準確驗證其身份，能有效地阻止大多數自動化網路攻擊。

• 加密： 在資訊從一個系統或設備傳送到另一個系統或設備時對其進行加密，企業可以防止詐騙者接近數據或破壞檔案。

• 網路代幣化：此過程用代幣取代敏感的信用卡資訊，以增強數碼支付的安全性。代幣化不僅可以保護信用卡數據，還可以改善付款流程，提高批准率並降低交易成本，從而帶來更高的轉化率和更高的收入。

• 行為生物識別：行為分析可以幫助企業理解正常用戶行為，並快速識別可能表明欺詐的偏差。