当前位置: 首页 > news >正文

AI如何赋能跨境支付,亚马逊云科技与PayerMax的联合探索

在全球化浪潮中,跨境支付已成为连接全球商业生态的关键纽带。随着跨境电商、游戏出海、数字娱乐等行业的蓬勃发展,企业对跨境支付服务的要求早已超越了简单的"通道连接",转向更加智能化、安全化和一体化的服务需求。

在这场支付行业的变革中,PayerMax正携手亚马逊云科技,以AI技术为核心引擎,重新定义跨境支付的未来图景。

PayerMax是一家成立于2018年、总部位于新加坡的全球金融科技公司,深耕新兴市场,业务覆盖150+国家,支持600+支付方式与70+币种,并持有新加坡、阿联酋、沙特、中国香港、泰国、印尼、菲律宾等多个市场的金融牌照和监管机构的官方认证。

跨境支付的范式转移:从渠道链接到智能协同

"跨境支付正在从简单的'渠道链接'走向'智能协同',覆盖更多的业务场景与应用系统。" PayerMax CTO Eric Fu指出。这一判断揭示了支付行业正在发生的深刻变革:支付不再仅仅是交易的终点,而是成为企业全球化运营的起点和中枢。

作为2018年创立的新兴全球支付平台,PayerMax从诞生之初就定位为全球化企业,其业务已覆盖全球150多个国家及地区,支持超600种支付方式、70多种交易币种和20余种本地语言。这种广泛的全球覆盖带来了巨大的复杂性挑战:不同国家的监管政策、支付习惯、货币体系和语言文化差异,构成了一个极其复杂的运营环境。

传统的支付解决方案往往依赖于人工处理和规则引擎,难以应对如此大规模的复杂性和实时性要求。这正是PayerMax选择全面拥抱AI技术的核心动因——通过智能化的方式,解决全球化运营中的效率、安全和体验难题。

AI引擎+数据燃料:构建智能支付基础设施

"如果把AI比作'引擎','数据'相当于'燃料',良好的数据基础是AI应用成功落地的关键。"Eric Fu用这个比喻形象地解释了AI应用的核心要素。基于这一认知,PayerMax将业务架构的数字化作为首要任务,为AI应用奠定坚实的数据基础。

亚马逊云科技为PayerMax提供了完整的AI基础设施。通过Amazon Bedrock这一全托管的生成式AI服务,PayerMax可以通过API访问来自AI21 Labs、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral AI、DeepSeek等厂商的多种基础模型,以及Amazon自研的Titan和Nova模型。这种多模型选择能力使PayerMax能够根据不同应用场景的特点,快速选择和切换最适合的基础模型。

在具体应用方面,PayerMax没有选择追逐技术热点,而是从实际业务痛点出发,选择了四个关键场景进行突破:

  • 智能告警:从人工排查到自动闭环

在支付业务中,交易成功率是最核心的指标之一。在交易成功率监控方面,传统的做法需要人工24小时值班监控,整个过程耗时耗力且容易出错。

PayerMax通过Amazon Bedrock构建的"AI处理交易成功率告警"系统,实现了从发现问题到分析原因再到处置的全程自动化。这一系统使日均故障处理效率提升80%,AI接手率达到100%。

  • 邮件智能:打破全球沟通壁垒

多语言邮件处理是另一个痛点。跨境支付业务需要处理来自不同国家的多语言邮件,传统方式需要大量人工翻译和整理。

PayerMax通过Amazon Bedrock接入Amazon Nova模型,构建了"邮件信息AI采集"系统。

这一系统实现了多语言邮件的自动化识别与翻译,将人工处理时间从4小时缩短到零,客诉响应周期从2天压缩至8小时,约80% 的邮件可完全由AI处理。

  • 销售赋能:智能化服务

在对客运营层面,PayerMax通过Amazon Bedrock构建的"销售AI助手"覆盖了20多个KA客户群,支持9大业务场景的数据整合与智能分析。销售人员无需操作复杂业务系统,通过对话即可完成客户信息跟踪、维护和产品知识问答,享受7×24小时的智能服务支持。

  • 根因分析:智能化决策支持

在业务分析协作层面,"AI根因分析"系统基于Amazon Bedrock分析与归类基础架构系统的报警信息,将关联性高的报警信息进行自动分类并整合生成报告。系统实现95% 的异常问题一键生成报告,准确率超过90%,人工处理时间减少80%,为业务决策提供了清晰依据。

云底座加持:加速全球化业务拓展

自创立之初起,PayerMax就选择亚马逊云科技为首选云计算服务商。亚马逊云科技提供了全球覆盖、高可用、安全合规的云基础设施,为企业的全球化业务提供了技术保障。

第一,安全与合规:全球支付的生命线

对于支付企业而言,安全与合规不仅是技术需求,更是业务生存的生命线。亚马逊云科技在安全合规方面的能力,成为PayerMax选择其作为首选云服务商的关键因素。PayerMax能够直接继承亚马逊云科技的安全合规能力,大幅降低全球合规的复杂度。

Amazon Bedrock确保了企业的私有数据不会被用于训练底层大模型,也不会离开企业在亚马逊云科技上的虚拟私有网络(VPC)。所有数据在传输和静态时均经过加密,且支持GDPR和HIPAA等标准。Bedrock的Guardrails(护栏)功能会检测并阻止属于受限主题的用户输入和调频响应,为客户提供更为全面的应用安全和隐私保护机制。

目前,PayerMax已持有沙特、阿联酋、新加坡、菲律宾、泰国、印尼、中国香港等多个市场的金融牌照和监管机构的官方认证,拥有金融级别风控体系,这些成就的背后离不开亚马逊云科技全球合规能力的支持。

第二,全球化基础设施:支撑业务快速扩张

亚马逊云科技的基础设施遍及38个地理区域的120个可用区,其全球一致的技术架构满足了PayerMax在全球快速拓展业务和开拓新业务的需求。

目前,PayerMax在全球25个区域使用了亚马逊云科技多达63项不同的云计算服务。亚马逊云科技高达99.999% 的基础设施可用性助力PayerMax构建稳定、强健的跨境支付交易系统,为全球客户提供高性能、高可用的支付服务。

第三,成本优化:AI规模化的经济账

在AI应用规模化过程中,成本控制是关键考量因素。PayerMax基于 Amazon Bedrock接入Amazon Nova模型,构建了安全可靠、高性价比的生成式AI应用。Amazon Nova成本较Amazon Bedrock同类模型选项低75%,且在速度上领先,满足了企业对高效AI的需求。

这种成本优势使得PayerMax能够将AI应用扩展到更多场景中,实现AI技术的规模化应用,从而形成业务效率提升与成本降低的良性循环。

结语

通过亚马逊云科技与PayerMax的合作案例,我们可以看出几个重要启示:

首先,云计算和AI技术正在成为金融基础设施的重要组成部分。这些技术不仅降低了企业创新的门槛,也改变了行业竞争格局。

同时,技术赋能的效果取决于业务场景的深度结合。PayerMax的AI应用成功在于从实际业务痛点出发,而非盲目追求技术先进性。

最后,全球化运营需要平衡技术创新与合规要求。在支付这类强监管领域,技术创新的边界往往由合规要求决定。

通过智能化的风控管理、运营效率和客户体验提升,支付正在从传统的基础设施服务升级为智能化的增长引擎。

END

本文为「智能进化论」原创作品。


文章转载自:

http://uQCKUqeu.ggtkk.cn
http://JlQKgN0O.ggtkk.cn
http://k7gMI0T7.ggtkk.cn
http://YqvRsz6h.ggtkk.cn
http://DXpBseKT.ggtkk.cn
http://ZCmdwxFv.ggtkk.cn
http://XvC3v0c3.ggtkk.cn
http://1KnZ0FQP.ggtkk.cn
http://wELnrCAi.ggtkk.cn
http://zFdtmGdR.ggtkk.cn
http://C7nWMf9y.ggtkk.cn
http://jY3mWqaq.ggtkk.cn
http://jST0C7aT.ggtkk.cn
http://V7RaziSV.ggtkk.cn
http://V9hymklm.ggtkk.cn
http://tkhe1SAA.ggtkk.cn
http://RjLQzV5u.ggtkk.cn
http://gijwh2IC.ggtkk.cn
http://mfagsKXX.ggtkk.cn
http://rpjmhLdY.ggtkk.cn
http://OlngJs5V.ggtkk.cn
http://hZ7m7ySb.ggtkk.cn
http://US7OHcQ8.ggtkk.cn
http://6CwHS02a.ggtkk.cn
http://Vrac97GE.ggtkk.cn
http://Xln1SsHd.ggtkk.cn
http://uVAXSMe8.ggtkk.cn
http://yKtBslym.ggtkk.cn
http://nf9A69BL.ggtkk.cn
http://dkHxZTpJ.ggtkk.cn
http://www.dtcms.com/a/384849.html

相关文章:

  • PAT乙级_1125 子串与子列_Python_AC解法_含疑难点
  • 华清远见25072班网络编程学习day6
  • 国标GB28181视频平台EasyGBS国标GB28181软件与公安数字化安防技术衔接方案
  • 我的Web开发实践笔记:从编码设置到项目运营
  • Regression Trees|回归树
  • [数据结构——Lesson14.快速排序]
  • 城乡供水一体化智慧水务管理系统方案——推动供水高质量发展的御控工业物联网解决方案
  • 云上安全的第一道门槛:身份与访问控制
  • Blender MCP—基于AI代理的智能三维建模协同框架
  • 从零开始打造复杂动作网页:现代CSS3动画与JavaScript交互完全指南
  • 基于 OpenCV 实现实时文档扫描:从轮廓检测到透视变换全流程解析
  • Qt 系统相关 - 事件2
  • iTwinjs GeoLocation
  • 【氮化镓】C缺陷络合物导致的GaN黄光发射
  • Docker 下部署 Elasticsearch 8 并集成 Kibana 和 IK 分词器
  • 机器学习-第一章
  • 【Java EE进阶 --- SpringBoot】SpringBoot配置文件
  • 安装gemini-fullstack-langgraph-quickstart
  • IBM-Waston电信客户流失归因分析报告
  • 江协科技STM32课程笔记(二)
  • CAD多面体密堆积_圆柱体试件3D插件
  • 【IoTDB】时序数据库选型指南:工业大数据场景下的技术突围
  • Python TensorFlow的CNN-LSTM-GRU集成模型在边缘物联网数据IoT电动汽车充电站入侵检测应用
  • TensorFlow Lite Micro 流式关键词识别(KWS) - 完整使用指南
  • 塔能科技:一家“用软件定义硬件”的精准节能公司,正在重新定义行业
  • 基于 CoT 思维链协调多 MCP 工具:依托亚马逊云科技服务打造全流程智能的 Amazon Redshift 运维体系
  • TensorFlow Lite 全面解析:端侧部署方案与PyTorch Mobile深度对比
  • 【机器学习】用 TensorFlow 实现词向量训练全流程
  • C# --- 使用定时任务实现日志的定时聚合
  • Origin如何将格点色阶条进化为渐变色阶条