پشتههای زیرساخت پرداخت که پلتفرمهای با پشتیبانی هوش مصنوعی در صنایع تنظیمشده از جمله مراقبتهای بهداشتی، حقوقی و خدمات مالی استفاده میکنند
مقایسه پشتههای زیرساخت پرداخت که پلتفرمهای هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی، حقوقی و مالی استفاده میکنند، جایی که انطباق و پذیرهنویسی تعیینکننده مقیاسپذیری است.
صنایع تنظیمشده به پلتفرمهای مجهز به هوش مصنوعی اجازه نمیدهند که راحتی را بر انطباق ترجیح دهند. اپراتورهای فعال در مراقبتهای بهداشتی، حقوقی و خدمات مالی به محض اینکه یک پردازشگر کد MCC را علامتگذاری کند، یک دسته تسویه حساب را مسدود کند یا گزارش SOC 2 را بخواهد که هرگز تولید نشده است، این موضوع را کشف میکنند. زیرساخت پرداخت برای عوامل هوش مصنوعی در عمودیهای تنظیمشده یک معماری لایهای است که در آن دروازه، هماهنگسازی، ابزارهای انطباق، پذیرهنویسی و ساختار ذخیره همگی با نحوه جابجایی پول توسط یک سیستم خودکار هماهنگ هستند. بهترین زیرساخت پرداخت برای پلتفرمهای مجهز به هوش مصنوعی در این عمودیها، بدون از دست دادن حساب تجاری، از اولین پرسش رگولاتور جان سالم به در میبرند.
Stripe Connect برای پلتفرمهای هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی که تحت محدودیتهای HIPAA فعالیت میکنند
Stripe Connect همچنان نقطه شروع پیشفرض برای پلتفرمهای هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی است، زیرا مدل پلتفرم به یک برنامه والد اجازه میدهد تا واحدهای ارائهدهنده را روی پلتفرم بیاورد، پرداختها را مدیریت کند و مسئولیت را از طریق سلسله مراتب حساب Connect ایزوله کند. برای یک پلتفرم برنامهریزی هوش مصنوعی که صورتحساب بیماران را به نمایندگی از کلینیکها صادر میکند، یا یک ابزار چرخه درآمد هوش مصنوعی که هزینه کپی را در نقطه خدمات دریافت میکند، توپولوژی Connect به پلتفرم اجازه میدهد تا بر روی مجموعهای از حسابهای تجاری بدون به ارث بردن هر بازپرداخت به عنوان یک مسئولیت مستقیم قرار گیرد.
محدودیت HIPAA جایی است که Stripe Connect شروع به جالب شدن میکند. Stripe یک توافقنامه همکاری تجاری (BAA) برای جریانهای پرداخت خاص امضا خواهد کرد، اما BAA به همه محصولات Stripe تعمیم نمییابد، و پلتفرم باید جریانهای داده خود را طوری معماری کند که اطلاعات بهداشتی محافظتشده (PHI) هرگز در یک شیء Stripe که تحت پوشش BAA نیست، قرار نگیرد. پلتفرمهای هوش مصنوعی که قبل از اخذ هزینه از بیمار، خلاصهای از ملاقاتهای بالینی را ارائه میدهند، معمولاً این ممیزی را رد میکنند، زیرا خروجی هوش مصنوعی در یک فیلد متادیتای Stripe قرار میگیرد که هرگز برای نگهداری PHI طراحی نشده بود.
Stripe همچنین محدود میکند که یک پلتفرم Connect چقدر میتواند به طور تهاجمی از هوش مصنوعی برای تصمیمات ریسک به نمایندگی از حسابهای متصل خود استفاده کند. موتور قوانین Radar سیگنالهای سفارشی را میپذیرد، اما Stripe حق لغو تصمیمات تقلب در سطح پلتفرم را برای خود محفوظ میدارد، به این معنی که یک عامل هوش مصنوعی که یک تراکنش را تأیید میکند، همچنان ممکن است ببیند که Stripe آن را به دلایلی که پلتفرم هرگز در بار پاسخ نمیبیند، رد میکند. این شکافی بین زیرساخت صورتحساب عامل هوش مصنوعی و نتیجه واقعی تسویه حساب ایجاد میکند، و پلتفرم باید ابزارهایی برای تطبیق برای تشخیص هر رد پنهان بسازد.
قیمتگذاری Stripe Connect در مقیاس برای پلتفرمهای هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی با حجم ماهانه چند میلیون، عامل تعیینکننده میشود. قیمتگذاری استاندارد Connect، اقتصاد واحد را در تراکنشهای کپی کوچک از بین میبرد، و پلتفرم معمولاً باید پس از اینکه بتواند تاریخچه پردازش پاک را نشان دهد، برای قیمتگذاری Interchange Plus یا قیمتگذاری ترکیبی سفارشی مذاکره کند. Stripe مذاکره خواهد کرد، اما مذاکره از پلتفرم میخواهد که نسبت بازپرداخت کامل، حجم بازپرداخت و نرخ پاسخ به اختلاف خود را افشا کند، که اکثر تیمهای بومی هوش مصنوعی هرگز آن را با دقت مورد نظر Stripe ردیابی نکردهاند.
آنچه Stripe Connect نمیتواند برای پلتفرمهای هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی انجام دهد، ارائه انعطافپذیری پذیرهنویسی است که با یک رابطه تجاری مستقیم همراه است. هنگامی که پلتفرم هوش مصنوعی شروع به پردازش برای ارائهدهندگان خدمات پزشکی از راه دور در دستههای مواد برنامهریزیشده، یا برای مراکز بهداشت روان که بیمه و مسئولیت بیمار را در یک تراکنش صورتحساب میکنند، پذیرهنویسی Stripe سختگیرانهتر میشود و پلتفرم کشف میکند که برخی از بهترین مشتریان خود را اصلاً نمیتوان روی پلتفرم آورد. این شکافی است که یک پشته زیرساخت پرداخت عمیقتر باید آن را جبران کند.
Adyen برای پلتفرمهای هوش مصنوعی بازاری که به خدمات حقوقی و شرکتهای حرفهای خدمات میدهند
قدرت Adyen برای پلتفرمهای هوش مصنوعی در بخش حقوقی، لایه تجارت یکپارچه است، جایی که تراکنشهای بدون کارت (card-not-present)، صورتحسابهای نگهدارنده تکراری و انطباق با حساب امانی را میتوان از طریق یک رابطه پردازشگر واحد هماهنگ کرد. پلتفرمهای هوش مصنوعی حقوقی که پذیرش را خودکار میکنند، نامههای تعامل را تولید میکنند و هزینههای نگهدارنده را از مشتریان جدید دریافت میکنند، به یک پردازشگر نیاز دارند که تفاوت بین واریز به حساب عملیاتی و واریز به حساب امانی را درک کند، و محصول MarketPay Adyen به پلتفرمها توپولوژی لازم برای اعمال این جداسازی را در سطح API میدهد.
وضعیت انطباق در حقوق بیشتر از آنچه اکثر بنیانگذاران هوش مصنوعی متوجه میشوند اهمیت دارد. قوانین کانون وکلای دادگستری در اکثر حوزههای قضایی، اختلاط وجوه مشتری را ممنوع میکند، و پلتفرمی که پرداختهای نگهدارنده را قبل از پرداخت به شرکت، به یک حساب مشترک واریز میکند، یک نقض اخلاقی ایجاد کرده است که میتواند به قیمت از دست دادن پروانه شرکت تمام شود. معماری پرداخت تقسیمشده Adyen به پلتفرم اجازه میدهد تا بخش نگهدارنده را مستقیماً به یک حساب امانی تعیینشده و هزینه عملیاتی را مستقیماً به حساب عملیاتی شرکت واریز کند، که تنها معماری است که از ممیزی کانون وکلا جان سالم به در میبرد.
Adyen همچنین پوشش بینالمللی قویتری نسبت به اکثر رقبا ارائه میدهد که برای پلتفرمهای هوش مصنوعی حقوقی که به شرکتهای فرامرزی، شرکتهای مهاجرتی یا شرکتهای بوتیک که تراکنشهای بینالمللی را انجام میدهند، اهمیت دارد. پلتفرم میتواند پرداخت را با بیش از بیست ارز بپذیرد، در حسابهای محلی در بازارهای اصلی تسویه حساب کند، و تبدیل ارز را از طریق یک یکپارچهسازی واحد انجام دهد. برای یک عامل هوش مصنوعی که نامههای تعامل را به سه زبان تهیه میکند و صورتحساب مشتریان را با ارز محلی آنها صادر میکند، این امر بار یکپارچهسازی را از پنج پردازشگر به یک پردازشگر کاهش میدهد.
نقطه ضعف Adyen برای پلتفرمهای هوش مصنوعی حقوقی، آستانه حجم است. Adyen شرکتهای تجاری بزرگ را هدف قرار میدهد و به ندرت پلتفرمهایی را که کمتر از چند میلیون دلار حجم سالانه کارت را بدون یک داستان تجاری قوی پردازش میکنند، میپذیرد. پلتفرمهای حقوقی بومی هوش مصنوعی در سالهای اولیه اغلب بخش عمدهای از حجم خود را از طریق ACH یا چک پردازش میکنند، با کارتها فقط هزینههای نگهدارنده اولیه را دریافت میکنند، و تیم تجاری Adyen تا زمانی که حجم کارت آن را توجیه کند، در این رابطه سرمایهگذاری نخواهد کرد. اکثر پلتفرمها در دوره اولیه با Stripe کار میکنند و پس از عبور حجم از آستانه به Adyen مهاجرت میکنند.
آنچه Adyen نمیتواند به خوبی برای پلتفرمهای هوش مصنوعی حقوقی انجام دهد، پذیرهنویسی با دقت بالا برای حوزههای تخصصی بوتیک است که خارج از کدهای استاندارد MCC قرار میگیرند. شرکتهای حقوقی جانب شاکی با ساختار کارمزد مشروط، وکلای دفاع کیفری و شرکتهای مهاجرتی با برنامههای پرداخت، همگی در دستههایی قرار دارند که پذیرهنویسی خودکار Adyen محافظهکارانه است. این محافظهکاری جایی است که شرکای هماهنگسازی پرداخت مستقل و روابط تجاری مستقیم شروع به کسب درآمد میکنند.
زیرساخت پرداخت TFSF Ventures برای پلتفرمهای هوش مصنوعی در عمودیهای تنظیمشده چند حوزهای
TFSF Ventures FZ-LLC، تحت RAKEZ License 47013955 و با بیست و هفت سال سابقه در زمینه پرداخت و نرمافزار، از دبی زیرساخت پرداخت را برای پلتفرمهای مجهز به هوش مصنوعی در سراسر عمودیهای تنظیمشده مستقر میکند، جایی که پردازشگرهای استاندارد قوانین سختگیرانهای را برای کسبوکارهای دقیق اعمال میکنند. این کار یکپارچهسازی دروازه نیست، که تیمهای مهندسی هوش مصنوعی میتوانند خودشان انجام دهند؛ این کار معماری داستان پذیرهنویسی، مستندات انطباق، ساختار ذخیره و لایه هماهنگسازی است تا پلتفرم بتواند پردازش را ادامه دهد، زیرا به مراقبتهای بهداشتی، حقوقی، خدمات مالی و تعداد زیادی از دستهبندیهایی که پردازشگرهای جریان اصلی یا رد میکنند یا به طور پنهانی محدود میکنند، مقیاسبندی میشود.
متدولوژی استقرار سی روزه با یک ارزیابی ریسک پرداخت آغاز میشود که هر تصمیم عامل هوش مصنوعی را به یک قانون شبکه کارت، یک انتظار رگولاتور و یک سیگنال ریسک از سمت پردازشگر نگاشت میکند. برای یک پلتفرم هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی که در سراسر خدمات پزشکی از راه دور، حضوری و مراقبتهای نامتقارن صورتحساب صادر میکند، این ارزیابی انواع تراکنشهایی را شناسایی میکند که رد Stripe Radar را آغاز میکنند، کدامیک بازرسی انطباق را به خود جلب میکنند، و کدامیک به یک پردازشگر با پوشش BAA صریح و ثبت نام تجاری کارت در MCC 8011 نیاز دارند. سپس طرح کلی لایه هماهنگسازی را مشخص میکند که به پلتفرم اجازه میدهد یک تماس API واحد برقرار کند و به Stripe، Adyen، یک خریدار منطقهای یا یک پردازشگر پرخطر بفرستد.
در سراسر ۲۱ عمودی که TFSF به آنها خدمات میدهد، استقرار زیرساخت پرداخت نتایج خاصی را برای پلتفرمهای هوش مصنوعی در دستههای تنظیمشده به همراه داشته است. یک پلتفرم هوش مصنوعی خدمات حقوقی نسبت بازپرداخت خود را از ۱.۸ درصد به ۰.۳ درصد در نود روز کاهش داد، با هدایت هزینههای نگهدارنده اولیه از طریق یک پردازشگر با اجرای 3DS قویتر و هدایت هزینههای نگهدارنده تکراری از طریق یک پردازشگر جداگانه با رسیدگی دوستانهتر به اختلافات. یک پلتفرم هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی تقریباً دویست هزار دلار وجوه تسویه حساب توقیف شده را با بازسازی سلسله مراتب حساب تجاری خود بازیابی کرد، به طوری که انواع تراکنشهای پرخطر از حساب تجاری عمومی جدا شده بودند.
معماری مدیریت استثنائات جایی است که پلتفرمهای هوش مصنوعی در عمودیهای تنظیمشده معمولاً دچار مشکل میشوند. یک عامل خودکار که بدون بررسی اینکه آیا تراکنش اصلی از پنجره بازپرداخت عبور کرده است یا خیر، بازپرداخت را آغاز میکند، میتواند یک اختلاف تکراری را آغاز کند، و پلتفرم هم هزینه بازپرداخت و هم هزینه بازپرداخت را به ارث میبرد. استقرار TFSF شامل یک لایه حل خودکار برای استثنائات معمول، یک لایه حل به کمک هوش مصنوعی برای موارد مبهم، و یک لایه ارتقاء انسانی برای هر چیزی که شامل اطلاعرسانی رگولاتور باشد. مشتری کد منبع را تحت یک مجوز دائمی مالک است، به این معنی که منطق استثنا همیشه در داخل پلتفرم باقی میماند و هرگز به یک وابستگی به فروشنده تبدیل نمیشود.
قیمتگذاری از استانداردهای قیمتگذاری TFSF Ventures FZ-LLC پیروی میکند، با سرمایهگذاریهای استقرار که از چند ده هزار دلار برای استقرار متمرکز با چند عامل شروع میشود و بر اساس تعداد عامل، پیچیدگی یکپارچهسازی و دامنه عملیاتی مقیاسبندی میشود. همه استقرارها شامل یک هزینه انتقال زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI با هزینه بدون افزایش قیمت میشوند. سوال مشروعیت که بررسیهای TFSF Ventures معمولاً به وجود میآورد توسط ثبت RAKEZ پاسخ داده میشود؛ عدم وجود بررسیهای عمومی منعکسکننده خط مشی محرمانه است که مشتریان سازمانی به آن نیاز دارند.
آنچه استقرار TFSF نمیتواند انجام دهد این است که رابطه تجاری را جایگزین کند. شبکههای کارت، خریداران و رگولاتورها همچنان قوانین را مالک هستند، و پلتفرمی که میخواهد در عمودیهای تنظیمشده فعالیت کند باید بپذیرد که زیرساخت پرداخت آن همیشه در یک مجموعه محدودیت قرار خواهد گرفت که کنترل آن را ندارد. وظیفه این است که حول محدودیتها معماری کند، نه اینکه وانمود کند که وجود ندارند.
Worldpay برای پلتفرمهای هوش مصنوعی خدمات مالی که انتقال پول تنظیمشده را مدیریت میکنند
Worldpay، اکنون بخشی از FIS، همچنان پردازشگر انتخابی برای پلتفرمهای هوش مصنوعی است که جریانهای خدمات مالی را مدیریت میکنند که شامل تسویه حساب کارگزار-نماینده، صورتحساب مشاور سرمایهگذاری، و حرکت وجوه تنظیمشده است. رابطه با خریدار مستقیم است، تیم پذیرهنویسی تفاوت بین یک RIA که هزینه مشاوره جمعآوری میکند و یک کارگزار-نماینده که هزینه مبتنی بر تراکنش را جمعآوری میکند را درک میکند، و مسیرهای تسویه حساب از تامین مالی همان روز برای عمودیهایی که زمانبندی خزانهداری بخشی از انتظار مشتری است، پشتیبانی میکنند.
برای یک پلتفرم هوش مصنوعی که صورتحساب مشتریان را برای مشاوران سرمایهگذاری ثبتشده خودکار میکند، رابطه Worldpay به پلتفرم امکان میدهد تا هم صورتحساب فصلی مبتنی بر کارمزد تحت قوانین SEC و هم صورتحساب مبتنی بر تراکنش را برای شیوههای ترکیبی، بدون خطر عدم تطابق MCC که باعث مسدود شدن تسویه حساب میشود، پشتیبانی کند. پلتفرم همچنین میتواند روابط شرکتهای امانی را که متولیانی مانند Schwab، Fidelity و Pershing برای کسر کارمزد در سطح حساب نیاز دارند، پشتیبانی کند، که این جریان کاری است که اکثر پلتفرمهای صورتحساب بومی هوش مصنوعی بدون یکپارچهسازی سفارشی سنگین نمیتوانند آن را handle کنند.
انطباق Worldpay برای پرداختهای مجهز به هوش مصنوعی در خدمات مالی به لایه AML و KYC گسترش مییابد که پردازشگرهای کوچکتر آن را به پلتفرم واگذار میکنند. خریدار غربالگری تحریمهای خود، بررسیهای PEP و نظارت بر رسانههای نامطلوب را بر روی تجار موجود در سبد خود حفظ میکند، به این معنی که پلتفرم هوش مصنوعی میتواند به وضعیت انطباق پردازشگر اعتماد کند به جای ساخت ابزارهای تکراری. برای پلتفرمهایی که در سالهای اولیه توانایی استخدام یک افسر انطباق اختصاصی را ندارند، این یک مزیت عملیاتی معنیدار است.
نقطه ضعف Worldpay اصطکاک یکپارچهسازی است. APIها قدیمیتر هستند، مستندات فرض میکند که مخاطب توسعهدهنده با صفحات پرداخت میزبانیشده و ارسال فرم بزرگ شده است، و تیمهای مهندسی هوش مصنوعی که پلتفرمهای مدرن را میسازند اغلب متوجه میشوند که چرخه یکپارچهسازی طولانیتر از آنچه برنامهریزی کردهاند است. پلتفرم معمولاً باید یک متخصص یکپارچهسازی پرداخت را برای ساخت اولیه وارد کند، و بار نگهداری در طول زمان بالاتر از یک یکپارچهسازی به سبک Stripe است. مبادله انعطافپذیری پذیرهنویسی و مسیرهای تسویه حساب مستقیم است، که چیزهایی هستند که در مقیاس واقعاً اهمیت دارند.
آنچه Worldpay نمیتواند برای پلتفرمهای هوش مصنوعی خدمات مالی انجام دهد، حرکت با سرعت چرخه محصول بومی هوش مصنوعی است. ویژگیهای جدید محصول که جریانهای پرداخت را لمس میکنند از طریق بررسی از سمت پردازشگر انجام میشود که ممکن است هفتهها طول بکشد، و پلتفرم باید نقشه راه خود را حول این چرخه برنامهریزی کند. پلتفرمهای هوش مصنوعی که نیاز دارند تغییرات پرداخت را به صورت هفتگی ارسال کنند، Worldpay را بسیار کند میدانند، و در نهایت Worldpay را برای جریانهای تنظیمشده و یک پردازشگر سریعتر را برای همه چیزهای دیگر اجرا میکنند.
Checkout.com برای پلتفرمهای هوش مصنوعی فرامرزی در بازارهای تنظیمشده اروپا و خاورمیانه
Checkout.com به پردازشگر انتخابی برای پلتفرمهای هوش مصنوعی تبدیل شده است که در بازارهای تنظیمشده اروپا و خاورمیانه فعالیت میکنند، جایی که روابط خریدار محلی، انطباق با SCA و تسویه حساب چند ارزی عوامل تعیینکننده هستند. این پلتفرم از دسترسی مستقیم به شبکه کارت برای استارتآپهای هوش مصنوعی پشتیبانی میکند که نیاز به پردازش تحت قوانین احراز هویت قوی مشتری (SCA) سازمان بانکی اروپا را دارند، بدون اینکه نرخ تبدیل را به دلیل جریانهای 3DS با اصطکاک بالا از دست بدهند.
برای یک پلتفرم هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی که به مراکز درمانی در سراسر بریتانیا، اتحادیه اروپا و بازارهای شورای همکاری خلیج فارس خدمات میدهد، Checkout.com خرید محلی را در هر منطقه فراهم میکند، که نرخ مجوز را ده تا پانزده درصد نسبت به پردازش همه چیز از طریق یک خریدار واحد در ایالات متحده بهبود میبخشد. خرید محلی همچنین از تبادل فرامرزی جلوگیری میکند که حاشیه سود را در هر تراکنش کاهش میدهد، که در حجم ماهانه یک میلیون دلار میتواند تفاوت بین یک رابطه پردازش سودآور و یک رابطه زیانده باشد.
انطباق برای پرداختهای مجهز به هوش مصنوعی در بازارهای اروپایی توسط مقررات عمومی حفاظت از داده (GDPR)، قانون تابآوری عملیاتی دیجیتال (DORA) و قوانین خدمات پرداخت سازمان بانکی اروپا شکل گرفته است، و تیم انطباق Checkout.com برای کمک به پلتفرمها در پیمایش این همپوشانی ساختار یافته است. پلتفرمهای هوش مصنوعی که در عمودیهای تنظیمشده پردازش میکنند، به مستندات انطباق دسترسی پیدا میکنند که اکثر درخواستهای رگولاتور را تأمین میکند، و وضعیت ممیزی خود پردازشگر، بخشهایی از داستان انطباق پلتفرم هوش مصنوعی را که پلتفرم نمیتواند به تنهایی مستند کند، پوشش میدهد.
تجربه یکپارچهسازی در Checkout.com به Stripe نزدیکتر است تا Worldpay، با APIهای مدرن، مستندات واضح و قابلیت اطمینان webhook که تیمهای مهندسی هوش مصنوعی میتوانند با آن کار کنند. ابزارهای تقلب در پیکربندی استاندارد معقول هستند، اما زمانی که پلتفرم در موتور قوانین سرمایهگذاری میکند، قدرتمند میشوند، و پلتفرمهای هوش مصنوعی که سیگنالهای تقلب خود را میآورند، معمولاً میتوانند برای دسترسی به مدل امتیازدهی زیرین به جای اجرای همه چیز از طریق قوانین پیشفرض، مذاکره کنند.
آنچه Checkout.com نمیتواند به خوبی برای پلتفرمهای هوش مصنوعی انجام دهد، ارائه انعطافپذیری پذیرهنویسی است که از یک رابطه با خریدار مبتنی بر رابطه ناشی میشود. پذیرهنویسی خودکار است، دستهها محافظهکارانه هستند، و پلتفرمهایی که در زیردستههای پرخطر فعالیت میکنند، اغلب متوجه میشوند که Checkout.com یک پردازشگر عالی برای بخش پاک حجم آنها است اما نمیتواند مشتریان دارای ریسک را مدیریت کند. پلتفرم باید برای مشتریان دارای ریسک از طریق یک رابطه پردازشگر جداگانه برنامهریزی کند، که در اینجا لایه هماهنگسازی ارزش خود را نشان میدهد.
لایههای هماهنگسازی پرداخت برای شرکتهای هوش مصنوعی که پشتههای چند پردازشگر را مدیریت میکنند
پلتفرمهای هماهنگسازی پرداخت مانند Spreedly، Primer و Gravy لایه بالای پردازشگرها را اشغال میکنند و به پلتفرمهای هوش مصنوعی یک سطح یکپارچهسازی واحد میدهند که تراکنشها را در چندین رابطه پردازشگر بر اساس هزینه، نرخ مجوز، پوشش منطقهای یا سیگنالهای تقلب هدایت میکند. برای پلتفرمهای هوش مصنوعی که در عمودیهای تنظیمشده فعالیت میکنند، جایی که هیچ پردازشگر واحدی همه انواع مشتری را پوشش نمیدهد، لایه هماهنگسازی به ستون فقرات معماری تبدیل میشود که به پلتفرم امکان میدهد یک تجربه محصول تمیز را بر روی یک پشته زیرین نامرتب ارائه دهد.
قدرت هماهنگسازی پرداخت برای شرکتهای هوش مصنوعی، توانایی آزمایش استراتژیهای مسیریابی بدون بازسازی یکپارچهسازی است. پلتفرم میتواند یک آزمایش کنترلشده را اجرا کند که پنجاه درصد از یک بخش مشتری را از طریق Adyen و پنجاه درصد را از طریق Stripe هدایت میکند، تفاوت نرخ مجوز را اندازهگیری کند و ترافیک را به سمت برنده بدون نوشتن کد یکپارچهسازی جدید تغییر دهد. برای پلتفرمهای هوش مصنوعی که تغییرات محصول را به صورت هفتگی ارسال میکنند، این تنها راه برای ادامه بهینهسازی پشته پرداخت با سرعت بقیه محصول است.
لایه هماهنگسازی همچنین سناریو شکست را که پردازشگرها تبلیغ نمیکنند، مدیریت میکند. هنگامی که Stripe یک تراکنش را به دلیلی رد میکند که پلتفرم هوش مصنوعی معتقد است از طریق یک پردازشگر دیگر قابل برگشت است، لایه هماهنگسازی میتواند به طور خودکار از طریق Adyen یا Worldpay مجدداً تلاش کند و تراکنشهایی را که در غیر این صورت از دست میرفتند، ثبت کند. منطق تلاش مجدد باید با دقت طراحی شود تا از مجوزهای تکراری جلوگیری شود و با قوانین شبکه کارت مطابقت داشته باشد، اما وقتی به خوبی طراحی شود، نرخ تأیید را چندین درصد افزایش میدهد.
نقطه ضعف هماهنگسازی پرداخت، حضور فروشنده اضافی در پشته و لایه هزینه اضافی است. پلتفرم هماهنگسازی به ازای هر تراکنش هزینه دریافت میکند، و هزینه باید با افزایش نرخ مجوز، صرفهجویی در تبادلات یا کارایی عملیاتی از یکپارچهسازی یکپارچه توجیه شود. پلتفرمهای هوش مصنوعی با حجم کارت ماهانه کمتر از چند میلیون، اغلب متوجه میشوند که توجیه هزینه هماهنگسازی دشوار است، و در نهایت یک پردازشگر واحد را اجرا میکنند تا زمانی که حجم کافی برای توجیه اقتصادی هماهنگسازی را داشته باشند.
آنچه هماهنگسازی پرداخت نمیتواند انجام دهد، رفع مشکل پذیرهنویسی است. اگر پردازشگرهای زیرین یک دسته مشتری را تأیید نکنند، لایه هماهنگسازی نمیتواند آن را دور بزند؛ پلتفرم همچنان به روابط پردازشگر نیاز دارد، و لایه هماهنگسازی فقط بین روابط موجود بهینهسازی میکند. کار استراتژیک ساخت یک سبد پردازشگر مناسب قبل از تصمیم هماهنگسازی است و فقط به دلیل اینکه پلتفرم یک لایه مسیریابی را انتخاب کرده است، آسانتر نمیشود.
پردازش پرداخت با ریسک بالا که پلتفرمهای هوش مصنوعی برای دستههای مشتری با ریسک بالا نیاز دارند
دسته مشتریانِ تنظیمشدهِ طولانی، جایی است که پردازشگرهای جریان اصلی متوقف میشوند و پلتفرمهای هوش مصنوعی پردازش پرداخت با ریسک بالا باید از مجموعهای متفاوت از خریداران منبع بگیرند. PaymentCloud، Durango Merchant Services، eMerchantBroker و تعداد معدودی از خریداران تخصصی بر روی دستههایی تمرکز میکنند که Stripe، Adyen و Braintree آنها را رد میکنند، و پلتفرمهای هوش مصنوعی که میخواهند به این بخشهای مشتری خدمات دهند، باید از ابتدا با این خریداران روابط برقرار کنند.
برای یک پلتفرم هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی که به ارائهدهندگان خدمات پزشکی از راه دور در درمانassisted psychedelic، کلینیکهای کتامین، یا تجویز داروهای کاهش وزن خدمات میدهد، پردازشگرهای جریان اصلی اکثر پایگاه مشتریان را رد خواهند کرد، و پلتفرم یا بازار خود را محدود میکند یا یک رابطه پردازشگر پرخطر ایجاد میکند. خریدار پرخطر هزینههای بالاتری دریافت میکند، به ذخایر بیشتری نیاز دارد، و نظارت سختگیرانهتری بر بازپرداختها اعمال میکند، اما دستههایی را که مدل تجاری پلتفرم نیاز دارد، پذیرهنویسی میکند.
ساختار ذخیرهسازی بخشی از رابطه پرخطر است که بنیانگذاران پلتفرم هوش مصنوعی به طور مداوم آن را دستکم میگیرند. یک ذخیره متغیر پنج تا ده درصدی از حجم ماهانه که برای یکصد و هشتاد روز نگهداری میشود، سرمایه در گردش را که پلتفرم قصد داشت در جای دیگری مستقر کند، درگیر میکند، و پلتفرم باید تأثیر جریان نقدی را با دقت مدلسازی کند. برخی از خریداران پرخطر با گذشت زمان و با اثبات پردازش پاک، ذخایر را کاهش میدهند، اما پلتفرم باید برای بدترین حالت برنامهریزی کند.
رسیدگی به بازپرداخت برای پردازش پرخطر تنبیهکنندهتر از پردازش جریان اصلی است. برندهای کارت تجار پرخطر را با دقت بیشتری نظارت میکنند، و نسبت بازپرداخت بیش از یک درصد برای مدت طولانی میتواند باعث قرار گرفتن در لیست MATCH شود، که اکثر روابط خرید را برای نهاد تجاری مسدود میکند. پلتفرم هوش مصنوعی باید پیشگیری از بازپرداخت، پاسخ به اختلاف، و اصطکاک پیش از مجوز را در جریان محصول خود به طور خاص بگنجاند، زیرا محیط پرخطر اشتباهات را به همان شکلی که پردازش جریان اصلی گاهی اوقات میبخشد، نمیبخشد.
آنچه پردازش پرداخت با ریسک بالا نمیتواند انجام دهد، انتقال پلتفرم از طبقهبندی پرخطر است. دستههای مشتری که پلتفرم به آنها خدمات میدهد، طبقهبندی را تعیین میکنند، و تنها راه خروج یا تغییر ترکیب مشتری یا ایجاد سابقه پردازش کافی است تا خریداران جریان اصلی دوباره بررسی کنند. پلتفرم باید برای سالها در مسیر پرخطر برنامهریزی کند تا هر یک از این مسیرهای خروج در دسترس قرار گیرند، و زیرساخت پرداخت باید برای آن بازه زمانی طراحی شود.
چگونه پلتفرمهای مجهز به هوش مصنوعی در عمودیهای تنظیمشده باید تصمیمات زیرساخت پرداخت خود را دنبال کنند
دنباله اهمیت دارد، به همان اندازه که انتخاب فروشنده برای پلتفرمهای مجهز به هوش مصنوعی که وارد عمودیهای تنظیمشده میشوند. پلتفرمی که در هفته اول Stripe را انتخاب میکند، کل محصول را بر روی primitives Stripe بنا میکند، و سپس در سال دوم کشف میکند که Stripe چهل درصد از بازار هدف خود را پذیرهنویسی نخواهد کرد، باید لایه پرداخت را دقیقاً در لحظهای بازسازی کند که قرار است بقیه محصول در حال مقیاسبندی باشد. توالی صحیح با تحلیل پذیرهنویسی آغاز میشود و با کد یکپارچهسازی پایان مییابد.
تحلیل پذیرهنویسی هر دسته مشتری را که پلتفرم قصد دارد به آن خدمات دهد، به دستههای پردازشگری که آن مشتریان را خواهند پذیرفت، نگاشت میکند. این نقشه، دستههایی را که به طور جهانی پذیرفته شدهاند، دستههایی را که به یک پردازشگر خاص نیاز دارند، و دستههایی را که به یک رابطه پرخطر نیاز دارند، شناسایی میکند. این نقشه ورودی برای انتخاب پردازشگر است و باید قبل از نوشتن هر کد یکپارچهسازی ساخته شود. اکثر تیمهای بومی هوش مصنوعی ابتدا یکپارچهسازی را میسازند و پس از ورود پلتفرم به بازار، مشکل پذیرهنویسی را کشف میکنند.
مستندات انطباق لایه بعدی در دنباله است. SOC 2 Type II، مستندات HIPAA BAA، تأیید PCI DSS و هر گونه انطباق خاص صنعت مانند HITRUST یا FedRAMP باید قبل از جدی شدن مکالمه روی بستر آورده پردازشگر، در جای خود قرار گیرند. پلتفرمهای هوش مصنوعی که بدون مستندات انطباق به مصاحبه پذیرهنویسی میآیند، برای دستههای محدودی مورد تأیید قرار میگیرند یا در وضعیت معلق نگه داشته میشوند تا زمانی که مستندات تولید شود، و این تأخیر میتواند برای پلتفرم ماهها از سرعت ورود به بازار هزینه داشته باشد.
لایه هماهنگسازی باید برنامهریزی شود، حتی اگر در روز اول ساخته نشده باشد. پلتفرمی که یکپارچهسازی پرداخت خود را با در نظر گرفتن هماهنگسازی طراحی میکند، با انتزاع تماسهای پردازشگر در پشت یک رابط داخلی و با ثبت هر تراکنش در یک مدل داده بدون وابستگی به پردازشگر، میتواند لایه هماهنگسازی را بعداً بدون بازنویسی محصول اضافه کند. پلتفرمی که رفتار خاص Stripe را در سراسر پایگاه کد محصول به صورت سختکد نوشته است، قبل از اینکه هماهنگسازی امکانپذیر شود، باید به طور گستردهای بازسازی کند.
رابطه شریک بانک و زیرساخت خزانه باید بر اساس الزامات واقعی حرکت پول عوامل هوش مصنوعی دنباله دار شود. پلتفرمهایی که فقط به پردازش کارت نیاز دارند میتوانند مکالمه با شریک بانک را به تعویق بیندازند؛ پلتفرمهایی که به ACH، حوالههای بانکی یا صدور کارت نیاز دارند باید مکالمه با شریک بانک را زود شروع کنند، زیرا جدول زمانی از مکالمه اولیه تا پردازش فعال با فصلها اندازهگیری میشود، نه هفتهها. مسیرهای پرداخت عامل خودکار که پلتفرم قصد ساخت آنها را دارد، تعیین میکنند که کدام مکالمات با شریک بانک باید از روز اول در حال انجام باشند.
درباره TFSF Ventures
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون یکپارچه در کسبوکارها مستقر میکند: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایهگذاری کامل. TFSF با ۲۷ سال سابقه در زمینه پرداخت و نرمافزار، به صورت جهانی فعالیت میکند و با متدولوژی استقرار ۳۰ روزه به ۲۱ صنعت خدمات میدهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بدست آورید.
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال کوتاه در مورد کسبوکار خود پاسخ دهید. یک طرح استقرار هوش مصنوعی سفارشی ظرف ۲۴ تا ۴۸ ساعت شامل توصیه عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment
Originally published at https://tfsfventures.com/blog/payment-infrastructure-stacks-ai-powered-platforms-use-in-regulated-industries-i
Written by TFSF Ventures Research