Yapay zekanın ödemelerdeki yakın vadeli değeri, otonom kasiyerden çok ödeme yığınının kendisini daha akıllı ve makine tarafından okunabilir kılmaktan gelebilir.
Spreedly'de ürün stratejisi başkan yardımcısı Adam Hiatt, Eylül ayındaki "What’s Next in Payments Series: The Fall Draft" için PYMNTS'e verdiği demeçte, "Bu ödeme hatlarında, özellikle karmaşık çoklu PSP [ödeme hizmet sağlayıcısı] ortamlarında büyük bir ödeme optimizasyon potansiyeli var" dedi.
Sektör AI ajanları kurmak için yarışırken, arama yapabilen, öneride bulunabilen ve sonunda satın alabilen ajanlar geliştirirken, ödeme yığını içinde ayrı bir fırsat ortaya çıkıyor. Karmaşık işlemci ortamlarını yönetmeyi kolaylaştırmak ve hangi yazılım ajanlarının işlem yapmaya güvenilebileceğinin belirlenebilmesi söz konusu.
Hiatt, pazarın iki yöne bölündüğünü görüyor. Tüketici tarafında, seyahat gibi dikeylerde ajan davranışları zaten ivme kazanıyor; insanlar büyük dil modellerini planlama ve satın alma kararlarını daraltmak için kullanıyor. Altyapı tarafında ise AI çok daha eski bir soruna saldırıyor: ödeme sistemleri çoğu kuruluşun tutarlı şekilde aksiyona çevirebildiğinden daha fazla veri üretiyor.
"Bugün gördüğümüz teknolojiler aslında tüm bu verilerden yararlanmaya başlamak için bir kaldıraç olabiliyor ve hem içgörü hem de sonunda maliyet tasarrufu ve verimlilik sağlıyor" dedi Hiatt.
Yapay Zeka Ödeme Altyapısını Varlıktan Teknik Borca Çevirebilir
Etrafındaki heyecana rağmen, yakın vadede ajan tabanlı ticaret fırsatı kategoriler arasında eşit gelişmeyecek.
"Konaklama, seyahat ve ikincil olarak DTC [doğrudan tüketiciye] perakende alanında talep, gerçek müşterilerden, son tüketicilerden gelmeye başladı" diyen Hiatt, büyük dil modellerinin seyahat planlama ve rezervasyonunda artan kullanımına işaret etti. 2025 sonuna kadar tüm gezginlerin yaklaşık yüzde 40'ının seyahat planlama veya rezervasyon için büyük dil modellerini kullandığı görüşünü paylaştı.
Bu, ilk ajan tabanlı ticaret kazananlarının en sofistike AI kasiyer deneyimine sahip satıcılar olmayabileceğini gösteriyor. Envanterleri AI yerleşik keşif ortamlarında bulunabilen, yorumlanabilen ve öne çıkarılabilenler olabilir. Etki olarak huni, işlemden önce bile hareket etmeye başlıyor.
Yine de daha göz ardı edilen fırsat yığının daha derininde yatıyor.
"AI etkinliğinin hikayesi bağlamındaki zeka, ödeme zekası parçası" Hiatt'a göre önemli bir yukarı yönlü potansiyel taşıyor. AI işlemci performansını finans, ürün ve operasyon ekiplerinin anlayabileceği önerilere çevirebiliyorsa, ödeme zekası uzman bir işlev olmaktan çıkıp kurumsal bir karar katmanına dönüşüyor.
Büyük satıcılar ve platformlar için ödeme altyapısı genellikle birden fazla PSP, işlemci, coğrafya ve ödeme yöntemine yayılıyor. Her katman yetkilendirme oranları, yönlendirme performansı, maliyetler ve dolandırıcılık hakkında veri üretiyor. Zorluk, sonuçları iyileştirmek için bu veriyi yeterince hızlı karara dönüştürmek. AI ise optimizasyonu periyodik olmaktan sürekli hale getirerek bu karmaşıklığın ekonomisini değiştirebilir.
AI Keşfedilebilirliği Gelir Sürücüsü Haline Geliyor
Satıcılar için Hiatt'ın en acil önerisi otonom kasiyer dağıtmak değil, kataloğu düzeltmek. Arama motoru optimizasyonu satıcıları web sayfalarını algoritmalar için okunur hale getirmeye alıştırdı. Ajan tabanlı ticaret ürün ve envanter düzeyinde benzer bir şey gerektiriyor.
"SKU'lar mevcut değilse ve bulunamıyorsa, başka hiçbir şey önemli değil" dedi Hiatt.
Bu taktik gibi görünse de etkisi stratejik. Ürün keşfi sohbet tabanlı ve AI destekli arayüzlere kayarken, yapılandırılmış ürün verisi dağıtımın bir parçası haline geliyor.
Hiatt, eğlence sektöründen bir müşteride AI kaynaklı oturumların geleneksel aramayla başlayan oturumlara kıyasla yaklaşık iki ila üç kat daha fazla dönüştüğünü ve tamamlandığını aktardı.
Bu performans daha geniş ölçekte korunursa, AI keşfedilebilirliği gelecek ticaret deneyi olmaktan çıkıp güncel bir gelir optimizasyon sorununa dönüşür. Zira her görünür AI özelliği aynı sonucu üretmiyor.
"Yerinde sohbet tabanlı satın alma deneyimi bence hak ettiğinden çok daha fazla övüldü" diyen Hiatt, zaten işlevsel bir satın alma yolculuğuna eklenen bir sohbet robotunun anlamlı bir sorunu çözmeden sadece başka bir arayüz katmanı yaratabileceğini belirtti.
Bazı durumlarda, değiştirmesi amaçlanan geleneksel huninin altında performans gösterebiliyor.
Ödemeler Makineleri Kimlik Doğrulamayı Öğrenmeli
Daha zor sorun, AI ajanları öneriden icraya geçtiğinde ortaya çıkıyor. Ödeme sistemleri on yıllardır kontrollerini insan kimliği üzerine kurdu. Ajan tabanlı ticaret farklı bir zorluk getiriyor: bir makinenin meşru olup olmadığını, ne yetkiye sahip olduğunu ve gerçekleştirdiği eylemin tüketicinin niyetini yansıtıp yansıtmadığını belirlemek.
"İnsan dışı aktörleri devreye soktuğunuzda manzara değişecek ya da gerçekten dramatik şekilde değişiyor" diyen Hiatt, tarihsel olarak ödeme akışı içindeki otomatik davranışın sınıflandırılmasının daha kolay olduğunu ekledi.
Ama bir tüketici bir ajana yetki verirse, ajan yanlış satın alma yapar ve tüketici işlemi itiraz ederse mevcut çerçeve hızla karışıyor. Satıcı yanlış bir şey yapmamış olabilir. Müşteri gerçekten zarar görmüş hissedebilir. Ajan teknik olarak yanlış yorumladığı bir izni içinde hareket etmiş olabilir.
"İyi botlar var, kötü botlar var" diyen Hiatt, "Ve bu yüzden KYA, yani know your agents modeli, bir iş olarak yeni bir kategori" ifadelerini kullandı.
Bu sadece bir dolandırıcılık sorunu değil. Yetkilendirme ve hesap verebilirlik sorunu. Ve kasiyerin kendisinden ajan tabanlı ticarete daha önemli olabilir.
Hiatt'a göre en büyük AI fırsatı kasiyerin altında yatıyor. AI, çoklu PSP ödeme yığınlarının ürettiği büyük veriyi yönlendirme, maliyet ve performans kararlarına çevirebiliyor; böylece ödeme zekası uzman ödeme ekiplerinin ötesinde kullanılabilir hale geliyor.
Satıcıların otonom satın almadan önce AI keşfi için optimize olması gerekiyor. Ürün katalogları ve SKU'lar artık ajanlar tarafından bulunabilir hale getirilmeli. Hiatt, AI arama oturumlarının geleneksel arama oturumlarına kıyasla yaklaşık iki ila üç kat daha fazla dönüştüğü bir eğlence şirketine işaret etti.
Ödemelerin "iyi botlar ve kötü botlar" arasındaki farkı öğrenmesi gerekiyor. Hiatt'a göre ajan kimliği ve yetkilendirmesi yeni bir altyapı kategorisine dönüşüyor; ödeme sistemleri yazılım bir kişinin adına işlem yaptığında tüketici niyeti, dolandırıcılık, itiraz ve sorumluluk gibi çözülmemiş sorularla karşı karşıya.
Adam Hiatt, ödeme orkestrasyon platformu Spreedly'de ürün stratejisi başkan yardımcısı.
