Trong nhiều năm, cá nhân hóa thanh toán đã được coi là một cuộc cách mạng cho trải nghiệm của khách hàng. Các ưu đãi có mục tiêu, các đề xuất thông minh, hành trình được cá nhân hóa... Tuy nhiên, trải nghiệm trong cửa hàng vẫn chủ yếu được chuẩn hóa. Cho dù bạn là khách hàng trung thành hay người mua thỉnh thoảng, quy trình thanh toán đều giống nhau: phương thức thanh toán giống nhau, chương trình khuyến mại giống nhau được mọi người nhìn thấy, không có sự điều chỉnh dựa trên sở thích hoặc lịch sử mua hàng.
Nhưng những kịch bản này vẫn còn trong giai đoạn trứng nước. Trong khi một số nhà bán lẻ và nhà cung cấp dịch vụ thanh toán đang bắt đầu thử nghiệm AI tạo sinh, việc tích hợp công nghệ này vào các quy trình thanh toán thực tế vẫn còn hạn chế. Các đề xuất theo thời gian thực, điều chỉnh ưu đãi linh hoạt hoặc tối ưu hóa tự động các tùy chọn thanh toán là những tiến bộ đầy hứa hẹn, nhưng vẫn còn lâu mới trở thành hiện thực phổ biến tại các cửa hàng. Giữa những thách thức về công nghệ, hạn chế về mặt quy định và việc các nhà bán lẻ dần dần áp dụng, vẫn còn phải chờ xem liệu lần này lời hứa có thực sự được thực hiện hay không.
Cá nhân hóa mà không có sự minh bạch là rất rủi ro. Khi AI tạo ra đề xuất tùy chọn thanh toán, chiết khấu hoặc tín dụng, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng những đề xuất này là chính xác và phù hợp? Nếu không có biện pháp bảo vệ mạnh mẽ, nó có thể đưa ra những khuyến nghị thiên vị, tạo ra lỗi hoặc tạo ra những ước tính nguy hiểm cho người tiêu dùng.
Đây là lý do tại sao người chơi thanh toán phải đảm bảo khả năng giải thích và kiểm soát. Các khuyến nghị không nên là hộp đen: cả người bán và người dùng cuối đều cần hiểu lý do tại sao họ nhận được ưu đãi. Để đạt được mục đích này, các khuôn khổ như Trusted AI của KPMG đang nổi lên để giám sát các công nghệ này. Họ đặt ra các quy tắc minh bạch, ghi lại tiêu chí quyết định của thuật toán và cho phép kiểm toán thường xuyên. Ví dụ, Mastercard dựa vào phương pháp tiếp cận này để đảm bảo rằng hệ thống AI của họ giải thích rõ ràng lý do giảm giá, đề xuất chia nhỏ thanh toán hoặc tỷ giá hối đoái linh hoạt.
Bảo vệ dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng khác. Sự cá nhân hóa cao độ không được biến thành sự xâm phạm. Việc tuân thủ các quy định như GDPR hoặc DSA và đảm bảo tính minh bạch hoàn toàn về việc sử dụng dữ liệu là điều cần thiết để duy trì lòng tin của người tiêu dùng.
Cuối cùng, việc giám sát liên tục là điều cần thiết để tránh mọi hành vi lạm dụng. “Tháp điều khiển AI” cho phép kiểm tra liên tục hiệu suất của các mô hình và sửa lỗi sai lệch. Tuy nhiên, theo BCG, đến cuối năm 2023, chỉ có 13% các tổ chức tài chính trên toàn thế giới có chính sách quản lý AI tạo sinh, . Sự chậm trễ này làm dấy lên nhiều câu hỏi, ngay cả khi việc áp dụng công nghệ này đang diễn ra nhanh chóng.
AI tạo sinh không còn là điều viển vông nữa, nhưng việc áp dụng nó vẫn chưa đồng đều. Việc triển khai AI có khả năng cá nhân hóa thanh toán theo thời gian thực đòi hỏi phải đầu tư lớn, quyền truy cập vào khối lượng dữ liệu độc quyền khổng lồ và chuyên môn kỹ thuật tiên tiến. Rất ít người chơi có đủ phương tiện để thực hiện điều này, và ngay cả những người đang cố gắng, như Intuit với Intuit Assist, vẫn đang hành động một cách thận trọng. Giải pháp này được cho là sẽ cảnh báo người dùng về rủi ro thấu chi và cung cấp các điều chỉnh tài chính, nhưng hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và hiển thị cảnh báo cho biết giải pháp "vẫn đang học hỏi" và có thể mắc lỗi.
Những ai có thể kết hợp được tính phù hợp, tính minh bạch và hiệu quả sẽ giành chiến thắng, miễn là họ phân bổ ngân sách và xây dựng chiến lược vững chắc. Đối với những người khác, AI tạo sinh có nguy cơ chỉ là một lập luận tiếp thị mà không có tác động thực sự nào. Câu hỏi không còn là liệu nó có chuyển đổi phương thức thanh toán hay không, mà là làm thế nào để áp dụng nó một cách thông minh, mà không gây quá mức hoặc mất lòng tin của người dùng.
Nhưng những kịch bản này vẫn còn trong giai đoạn trứng nước. Trong khi một số nhà bán lẻ và nhà cung cấp dịch vụ thanh toán đang bắt đầu thử nghiệm AI tạo sinh, việc tích hợp công nghệ này vào các quy trình thanh toán thực tế vẫn còn hạn chế. Các đề xuất theo thời gian thực, điều chỉnh ưu đãi linh hoạt hoặc tối ưu hóa tự động các tùy chọn thanh toán là những tiến bộ đầy hứa hẹn, nhưng vẫn còn lâu mới trở thành hiện thực phổ biến tại các cửa hàng. Giữa những thách thức về công nghệ, hạn chế về mặt quy định và việc các nhà bán lẻ dần dần áp dụng, vẫn còn phải chờ xem liệu lần này lời hứa có thực sự được thực hiện hay không.
AI tạo sinh: một công cụ cá nhân hóa đang phát triển với triển vọng đầy hứa hẹn
Các ưu đãi dành cho người bán có mục tiêu cụ thể, cuối cùng cũng có liên quan
Không còn những chương trình khuyến mãi vô nhân đạo tràn ngập tất cả khách hàng mà không có sự phân biệt. Bằng cách kết hợp dữ liệu giao dịch và sở thích của người tiêu dùng, AI cho phép các thương hiệu điều chỉnh ưu đãi theo thời gian thực để cung cấp mức chiết khấu thực sự phù hợp. Ví dụ, Mastercard sử dụng công nghệ này trong Smart Subscriptions, một dịch vụ được thiết kế để tối ưu hóa việc quản lý các đăng ký kỹ thuật số. Nhờ có AI, người dùng nhận được các ưu đãi cụ thể cho các gói đăng ký được sử dụng nhiều nhất của họ—nền tảng phát trực tuyến, dịch vụ đám mây hoặc ứng dụng trả phí—tăng mức độ tương tác của khách hàng đồng thời tạo thêm doanh thu cho các đơn vị bán hàng và đơn vị phát hành.Trợ lý mua sắm thông minh vượt xa các chatbot đơn giản
Không chỉ trả lời các câu hỏi của khách hàng, trợ lý đàm thoại hỗ trợ AI còn đang trở thành cố vấn bán hàng thực thụ. Shopify đã tích hợp AI vào Selli, trợ lý dựa trên ChatGPT, có khả năng hiểu được ý định mua hàng của người dùng và đề xuất các sản phẩm phù hợp nhất dựa trên lịch sử mua hàng của họ. Loại hỗ trợ thông minh này không chỉ đơn giản hóa hành trình mua hàng mà còn thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi. Giải pháp Shopping Muse của Mastercard đã chứng kiến doanh số tăng từ 15 đến 20% bằng cách đưa ra các đề xuất trực quan và hấp dẫn hơn.Dựa vào trợ lý AI để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp và hỗ trợ người bán
AI tạo sinh không còn giới hạn ở các chatbot truyền thống. Nhờ những trợ lý thông minh này, các thương nhân có thể truy cập thông tin cần thiết nhanh hơn, được hưởng lợi từ sự hỗ trợ chủ động và có được quyền tự chủ, do đó giảm sự phụ thuộc vào các tổng đài truyền thống. Còn ngày mai thì sao? AI giọng nói có thể đưa trải nghiệm lên một tầm cao mới bằng cách làm cho nó trở nên trôi chảy và trực quan hơn.Các khuyến nghị tài chính minh bạch và hiệu quả hơn
AI không còn chỉ gợi ý các ưu đãi về ngân hàng nữa; nó làm cho chúng rõ ràng hơn và hấp dẫn hơn. Bằng cách giải thích lý do tại sao thẻ tín dụng hoặc khoản vay phù hợp với hồ sơ của một người, như Credit Karma (Intuit), công ty sẽ trấn an khách hàng và hạn chế sự do dự. Kết quả: ít cơ hội bị mất hơn và tỷ lệ chấp nhận cao hơn.Một công nghệ đầy hứa hẹn, nhưng vẫn đang bị giám sát
Mặc dù AI tạo ra mở đường cho việc cá nhân hóa thanh toán nhiều hơn, nhưng việc tích hợp nó vẫn đặt ra nhiều thách thức. Khả năng giải thích của thuật toán, tính minh bạch của quyết định và bảo vệ dữ liệu vẫn là những vấn đề chính. Nếu không có khuôn khổ quản trị vững chắc, những tiến bộ này có thể nhanh chóng trở thành nguồn gốc của sự ngờ vực thay vì là đòn bẩy cho sự tham gia.Cá nhân hóa mà không có sự minh bạch là rất rủi ro. Khi AI tạo ra đề xuất tùy chọn thanh toán, chiết khấu hoặc tín dụng, làm thế nào chúng ta có thể đảm bảo rằng những đề xuất này là chính xác và phù hợp? Nếu không có biện pháp bảo vệ mạnh mẽ, nó có thể đưa ra những khuyến nghị thiên vị, tạo ra lỗi hoặc tạo ra những ước tính nguy hiểm cho người tiêu dùng.
Đây là lý do tại sao người chơi thanh toán phải đảm bảo khả năng giải thích và kiểm soát. Các khuyến nghị không nên là hộp đen: cả người bán và người dùng cuối đều cần hiểu lý do tại sao họ nhận được ưu đãi. Để đạt được mục đích này, các khuôn khổ như Trusted AI của KPMG đang nổi lên để giám sát các công nghệ này. Họ đặt ra các quy tắc minh bạch, ghi lại tiêu chí quyết định của thuật toán và cho phép kiểm toán thường xuyên. Ví dụ, Mastercard dựa vào phương pháp tiếp cận này để đảm bảo rằng hệ thống AI của họ giải thích rõ ràng lý do giảm giá, đề xuất chia nhỏ thanh toán hoặc tỷ giá hối đoái linh hoạt.
Bảo vệ dữ liệu cũng là một vấn đề quan trọng khác. Sự cá nhân hóa cao độ không được biến thành sự xâm phạm. Việc tuân thủ các quy định như GDPR hoặc DSA và đảm bảo tính minh bạch hoàn toàn về việc sử dụng dữ liệu là điều cần thiết để duy trì lòng tin của người tiêu dùng.
Cuối cùng, việc giám sát liên tục là điều cần thiết để tránh mọi hành vi lạm dụng. “Tháp điều khiển AI” cho phép kiểm tra liên tục hiệu suất của các mô hình và sửa lỗi sai lệch. Tuy nhiên, theo BCG, đến cuối năm 2023, chỉ có 13% các tổ chức tài chính trên toàn thế giới có chính sách quản lý AI tạo sinh, . Sự chậm trễ này làm dấy lên nhiều câu hỏi, ngay cả khi việc áp dụng công nghệ này đang diễn ra nhanh chóng.
AI tạo sinh không còn là điều viển vông nữa, nhưng việc áp dụng nó vẫn chưa đồng đều. Việc triển khai AI có khả năng cá nhân hóa thanh toán theo thời gian thực đòi hỏi phải đầu tư lớn, quyền truy cập vào khối lượng dữ liệu độc quyền khổng lồ và chuyên môn kỹ thuật tiên tiến. Rất ít người chơi có đủ phương tiện để thực hiện điều này, và ngay cả những người đang cố gắng, như Intuit với Intuit Assist, vẫn đang hành động một cách thận trọng. Giải pháp này được cho là sẽ cảnh báo người dùng về rủi ro thấu chi và cung cấp các điều chỉnh tài chính, nhưng hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và hiển thị cảnh báo cho biết giải pháp "vẫn đang học hỏi" và có thể mắc lỗi.
Những ai có thể kết hợp được tính phù hợp, tính minh bạch và hiệu quả sẽ giành chiến thắng, miễn là họ phân bổ ngân sách và xây dựng chiến lược vững chắc. Đối với những người khác, AI tạo sinh có nguy cơ chỉ là một lập luận tiếp thị mà không có tác động thực sự nào. Câu hỏi không còn là liệu nó có chuyển đổi phương thức thanh toán hay không, mà là làm thế nào để áp dụng nó một cách thông minh, mà không gây quá mức hoặc mất lòng tin của người dùng.
