Warum Plattformen bei der Einführung von KI für Zahlungen wichtiger sind als Modelle

Künstliche Intelligenz ist im Zahlungsverkehr angekommen. Große Tech-Konzerne integrieren KI in Authentifizierung, Personalisierung, kassenlosen Checkout und Conversational Commerce.

Kürzlich führte Amazon seinen Gewinnsprung von 35% auf seine KI-Investitionen im Zahlungsverkehr und Checkout zurück.

Fintechs experimentieren ebenfalls aggressiv mit agentenbasierter KI, Echtzeit-Empfehlungen und automatisiertem Kundenservice.

bunqs KI-Assistent „Finn", Teil der ersten KI-gesteuerten Neobank Europas, bearbeitet mittlerweile bis zu 40% der Nutzeranfragen eigenständig und unterstützt bei bis zu 75% der täglichen Anfragen.

Doch für viele Tier-1- und Tier-2-Banken, Zahlungsabwickler und etablierte Fintechs lautet die Frage nicht, ob KI eingesetzt werden soll, sondern wie dies geschehen kann, ohne Skalierbarkeit, Sicherheit oder regulatorische Compliance zu gefährden.

Was verhindert die KI-Einführung im Zahlungsverkehr

Die meisten Finanzinstitute stehen auf ihrem KI-Weg vor drei grundlegenden Hindernissen: dem Fehlen einer klaren KI-Strategie, einer schwachen Kerntechnologie- und Dateninfrastruktur sowie Betriebsmodellen, die für eine langsamere Ära konzipiert wurden.

Während Strategie und Talent wichtig sind, scheitern KI-Initiativen immer wieder am gleichen Engpass: hochwertigen Daten. Zahlungsdaten sind komplex, sensibel und stark transaktional.

Man kann nicht einfach „KI hinzufügen" zu einer Legacy-Plattform und Ergebnisse erwarten. KI erfordert saubere, strukturierte Echtzeit-Daten.

Viele KI-Anwendungsfälle erfordern Systeme, die KI-Ausgaben interpretieren und sofort Aktionen ausführen können.

KI im Zahlungsverkehr bedeutet, während einer Transaktion zu handeln, nicht nach deren Abschluss Erkenntnisse zu generieren.

Ein AI Agent liefert nur dann Mehrwert, wenn das System in Echtzeit reagieren kann: autorisieren, routen, Limits aktualisieren, Kundeninteraktionen auslösen oder den Zahlungsablauf anpassen.

Way4 und Way4 DMP: saubere Daten treffen auf KI-bereiten Echtzeit-Kern

Hier wird OpenWays Way4, eine digitale Zahlungssoftware-Plattform, der führende Banken und Fintechs weltweit vertrauen, entscheidend.

Way4 wurde als Echtzeit-Finanzkern konzipiert, der in der Lage ist, Live-Daten zu teilen und Aktionen online auszuführen.

Auf dieser Grundlage ermöglicht die Way4 Data Management Platform (DMP) Institutionen, KI als Neuer API-Service zu behandeln, der direkt in Zahlungsabläufe eingebettet ist.

Erfolgreiche KI im Zahlungsverkehr hängt davon ab, wo Daten erstellt werden und wie schnell sie Aktionen auslösen können.

Way4s Echtzeit-Zahlungskern autorisiert und führt Transaktionen im großen Maßstab aus und generiert dabei saubere, strukturierte und kontextreiche Daten, wenn Entscheidungen getroffen werden.

Way4 DMP transformiert diese Echtzeit-Daten in KI-bereite Strukturen und ermöglicht es Institutionen, Verhalten zu analysieren, schnell zu experimentieren und KI-gesteuerte Logik in Live-Zahlungsabläufen einzusetzen, nicht in isolierten Systemen.

Gemeinsam ermöglichen Way4 und Way4 DMP Organisationen, schnell und sicher von KI-Pilotprojekten zur Produktion überzugehen, Echtzeit-Interpretation und -Aktion zu ermöglichen und gleichzeitig die Unternehmenskontrolle zu wahren. Institutionen wählen zwischen drei flexiblen Modellen:

• Data as a Service – Echtzeit-, strukturierte Zahlungsdaten für KI-Anwendungsfälle
• Model Training – Verwendung von Way4-Daten zum Training von KI-Modellen, die auf Geschäftsziele zugeschnitten sind
• Train-and-Deploy Agent Services – Bereitstellung von AI Agents, die direkt in Zahlungsprozessen arbeiten

KI-Fähigkeiten verlagern sich von theoretisch zu operativ, indem Intelligenz in Zahlungen eingebettet wird und Experimente, Skalierung und messbare Ergebnisse ermöglicht werden.

Cloud-first im Design, Enterprise in der Natur

Way4 DMP basiert auf einer Cloud-first-Architektur, die speziell für Fintech und digitale Zahlungen entwickelt wurde.

Sie bietet elastische Skalierbarkeit, schnelle Bereitstellung und kontinuierliche Innovation, ohne den Betrieb zu stören.

Container-Orchestrierung, CI/CD-Pipelines, Infrastructure-as-Code und fortschrittliche Observability-Tools ermöglichen schnelle Iteration, automatisierte Resilienz und effiziente Skalierung von Echtzeit-Datenpipelines.

Entscheidend ist, dass Way4 DMP keine generische Datenplattform ist. Sie ist nativ mit Way4s Datenmodellen, Transaktionssemantik und Ausführungslogik vertraut und interagiert in Echtzeit mit dem Way4-Zahlungskern.

Diese enge Integration ermöglicht es, Daten innerhalb desselben Transaktionslebenszyklus zu erfassen, zu analysieren und darauf zu reagieren, was Live-Entscheidungsfindung, Experimente und KI-gesteuerte Logik innerhalb von Zahlungsabläufen unterstützt.

Gleichzeitig respektiert die Architektur unternehmerische Realitäten.

Daten können lokal bleiben, wo Souveränität oder regulatorische Anforderungen dies erfordern, und verbinden Cloud-native Agilität mit der Governance und Zuverlässigkeit, die von einer Kern-Zahlungsplattform erwartet werden.

KI im Zahlungsverkehr dreht sich um schnelles Experimentieren

KI ist von Natur aus experimentell. Für Banken und Zahlungsabwickler besteht die Herausforderung darin, dieses Experimentieren zu ermöglichen, ohne Produktionssysteme zu stören oder übermäßige Kosten zu verursachen.

Hier werden KI-gesteuerte Plattformen als technologische Sandboxes für schnelle Innovation unverzichtbar.

Wenn Experimentieren in die Plattform integriert ist, werden KI-Projekte erschwinglich, messbar und wiederholbar.

Pay-as-you-go-Ökonomie ermöglicht es Organisationen zudem, den ROI jedes Anwendungsfalls präzise zu berechnen und schafft Vertrauen für den Übergang vom Pilotprojekt zur Produktion.

Von der KI-Vision zur kommerziellen Realität

Institutionen, die im KI-Zeitalter gewinnen, werden KI als kontinuierliche Fähigkeit behandeln, nicht als einmaliges Projekt, indem sie Intelligenz direkt in Zahlungsabläufe einbetten und skalieren, was funktioniert.

Mit Way4 DMP hilft OpenWay Banken, Fintechs und Zahlungsabwicklern, über isolierte Pilotprojekte hinauszugehen.

Durch einen fokussierten Workshop können Teams sich auf Kernprinzipien ausrichten und wirkungsvolle Anwendungsfälle identifizieren, dann ein MVP auf echten Zahlungsdaten gestalten und starten und bewährte KI-Fähigkeiten sicher im gesamten Zahlungsgeschäft skalieren.

Vorgestelltes Bild: Bearbeitet von Fintech News Philippines, basierend auf einem Bild von aleksandr_samochernyi via Freepik

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