Parçalı ödeme altyapısının sorunu genellikle teknik borç olarak tanımlanır. Bugünün mali işler müdürleri için bu durum giderek finansal çoğaltıma dönüşüyor. Ayrı ödeme sistemleri ayrı kontroller, onay süreçleri, veri modelleri ve mutabakat iş akışları biriktiriyor. Bu da bir işletme genelinde nispeten temel finansal sorulara yanıt vermeyi şaşırtıcı derecede zorlaştırıyor.
Tungsten Automation Ödemeler ve Gömülü Finans Başkanı Andrew Ng, PYMNTS’e Eylül sayısındaki “What’s Next in Payments Series: The Fall Draft” için verdiği demeçte, “Tarihsel olarak pek çok kuruluş ödeme altyapısını tek tek kararlarla biriktirdi” dedi.
Parçalanma aynı zamanda finans organizasyonlarının ödeme yürütmesine büyük harcama yapmasına rağmen çalışanların bunun üzerindeki finansal tabloyu yeniden oluşturmak zorunda kalmasına yol açıyor.
“Ödeme yürütmesi tek başına giderek mallaşıyor. Bana göre bugün kalıcı değer, doğru ödeme kararlarını vermekte” dedi Ng.
Büyük şirketlerde çalışanların ödeme onayları için meslektaşlarına e-posta göndermeye veya Teams üzerinden mesaj atmaya devam ettiğini gördüğünü ekledi.
“Bu istek eksikliğinden değil” diyen Ng, “Zaman içinde oluşan bu birikimin bir sonucu” ifadelerini kullandı.
Bu nedenle CFO fırsatı, mevcut ödeme yığını üzerine yapay zeka bütçesi eklemek olmayabilir. Mevcut yığının hangi bölümlerinin ayrı altyapı, kontrol ve işletme giderini hak etmediğine karar vermek için yapay zekayı katalizör olarak kullanmak olabilir.
Yapay zekanın ödemelerdeki en büyük fırsatı ödemeden önceki her şey
AI’yi parçalı ödeme sistemlerine eklenen bir başka otomasyon katmanı olarak görmek yerine şirketler daha temel bir sorunla yüzleşiyor. Ödeme altyapıları yapay zekanın kullanışlı kararlar alması için ihtiyaç duyduğu yapılandırılmış, bağlamsal veriden genellikle yoksun.
Ng, karmaşık eski sistemlerin “Dört farklı sistem üzerinden işlenen ödemeler için tek bir karşı tarafa maruziyet nedir? Toplam nakit giriş-çıkış ne?” gibi temel sorulara bile yanıt vermekte zorlanabildiğini söyledi.
Ancak değişim için beklenmedik bir katalizör zaten vergi dairelerinden geliyor. Dünyanın dört bir yanındaki hükümetler elektronik fatura zorunluluklarını genişletiyor ve işletmelerin PDF gibi gevşek yapılandırılmış belgelerin yerini standart işlem verileriyle değiştirmesini istiyor. Bu zorunluluklar genellikle uyum baş ağrısı olarak görülse de Ng, bunların daha önemli bir şeyi temsil ettiğini söyledi.
“Elektronik faturalandırmanın ödemeler için bize gerçekten heyecan verici şekilde sağladığı şey, bir ağ üzerinden PDF yerine gelen, doğrulanmış karşı taraf kimliğiyle birlikte yapılandırılmış bir şema ve gerçek ölçekte işlem verisi” dedi ve bunun muhtemelen “ticari tarih boyunca B2B ödemeleri için en büyük gönülsüz veri temizleme çalışması” anlamına geldiğini ekledi.
Şirketler normalde bu temeli oluşturmanın maliyetini belirsiz bir gelecekteki yapay zeka getirisine karşı haklı çıkarmak zorunda kalırdı. Bir zorunluluk, yatırımın zaten yapılması gerektiği için hesaplamayı değiştiriyor.
Ödemeleri modernleştirmenin amacı özerklik değil
Hükümetler, istemeden de olsa ölçeklenebilir ajan finansının ihtiyaç duyacağı altyapının bir kısmını inşa ediyor. Yapılandırılmış fatura bilgileri bir yapay zeka sistemine neyin satın alındığı, kimin ödendiği ve işlemin neden var olduğu konusunda bağlam sağlıyor. Buna ödeme geçmişi, karşı taraf bilgileri, politikalar ve ödeme hattı verileri eklendiğinde yapay zeka, işlemin nasıl yürütülmesi gerektiğini belirlemeye yardımcı olabilirken mutabakatı ve uyumu iyileştirebilir.
“Bu, kimse o dilde konuşmadığı ajan ödemeleri için sağlam bir alt tabaka oluşturuyor” dedi Ng.
Bu, işletmelerin kurumsal çek defterini yapay zeka ajanlarına teslim etmesi gerektiği anlamına gelmiyor. Otonom ajanlar etrafındaki heyecana rağmen Ng, ödemelerin bu kavramın sınırlarını özellikle açıkça ortaya çıkardığını savundu. Para gönderildikten sonra geri alınması zor ve hatalı yürütülen bir işlem dolandırıcılık, yaptırım ve uyum sonuçları yaratabilir.
Aynı zamanda bir ajanın ödeme üzerinde nihai yetkiye sahip olmasına gerek yok. Bilgi toplayabilir, talimatları doğrulayabilir, karşı tarafları tarayabilir, bir ödeme hattı önerebilir, anormallikleri işaretleyebilir ve işlemleri onay için hazırlayabilir.
“Bugün neredeyse tüm uyum izlemesi kural tabanlı” diyen Ng, yapay zekanın bu değerlendirmenin çoğunu yapabileceğini ve istisnaları ile düşük güven kararlarını insanlara iletebileceğini ekledi.
En büyük yakın vadeli fırsat, bir iş akışını daha ajana vermek olmayabilir. Zorunlu finansal altyapı için zaten harcanan milyarlarca doların yapay zeka için yeniden kullanılabilir varlıklar yarattığını fark etmek olabilir.
CFO ofisi yazılım bütçesinden kontrol düzlemine geçiyor
Ng’nin önerdiği mimari, finans teknolojisi harcamasının farklı bir dağılımına işaret ediyor. Şirketler bireysel ödeme hatları etrafında altyapı sürdürmek yerine, paylaştığı veri, politika ve onay kontrolleri, yapay zeka destekli öneriler ve birden fazla ödeme hattına erişimden oluşan genel bir kontrol düzlemine yatırım yoğunlaştırabilir.
“Tek yerde çok hat” diyen Ng, bunun “çok fazla eski ödemenin hat başına altyapı olduğu” bir miras ortamıyla karşıtlık oluşturduğunu söyledi.
Bu, mevcut her ödeme sisteminin sökülmesi gerektiği anlamına gelmiyor. Ng’nin argümanı geleneksel modernizasyon stratejisinin tersine çevrilmesine daha yakın. Şirketler genellikle eski altyapıyı değiştirip operasyonel iyileştirmelerin ardından gelmesini umarak büyük ödeme dönüşümleri denedi. Ng bunun yerine altında değişmeye devam edebilecek sistemleri koordine edebilen bir katman tanımlıyor.
“Modeller değişecek ve yapay zekayı düşündüğümüzde gelişecek” dedi. “Etrafımızdaki ödeme ekosistemi de yeni ödeme standartları, yeni ödeme şemaları, daha fazla anında ödeme ile değişecek ve gelişecek.”
Paylaşılan bir katman, bir işlemin devam edip etmeyeceğine karar vermekten daha fazlasını yapıyor. Ng, risk ve uyum, çalışma sermayesi, karşı taraf maruziyeti ve mutabakat etrafında “gerçek zeka”ya işaret ediyor.
Bunlar geleneksel olarak bitişik finans fonksiyonları olarak ele alınır. Daha zengin bir ödeme mimarisi bunları birbirine bağlamaya başlar.
Andrew Ng ile PYMNTS TV’deki tam röportajı izleyin, şunları duymak için:
Yapay zekanın CFO’ları ödemelere harcadıkları parayı yeniden düşünmeye zorlayabileceği neden. Ng, şirketlerin ödeme altyapısını tek tek kararlarla biriktirdiğini, finans ekiplerini yapay zekanın sadece otomatikleştirmek yerine birleştirmeye yardımcı olabileceği yinelenen sistemler, kontroller ve iş akışlarıyla bıraktığını söylüyor.
Gerçek ödeme fırsatının yürütmeden kontrol düzlemine kaymasının nedeni. Ng, ödeme yürütmesinin giderek mallaşmasının, ödeme kararlarını risk, uyum, çalışma sermayesi, karşı taraf maruziyeti ve mutabakatla bağlayabilen paylaşılan zeka katmanına daha fazla değer koyduğunu söylüyor.
Tam ödeme özerkliğinin yanlış yapay zeka hedefi olmasının nedeni. Ng, “yönetilen özerklik”in daha pratik model olduğunu savunuyor; yapay zeka işlemleri hazırlıyor, doğruluyor ve öneriyor, insanlar ise fonların serbest bırakılması gibi sonuçlu kararların denetimini elinde tutuyor.
Andrew Ng, Tungsten Automation’da ödemeler ve gömülü finans başkanıdır.
