基于AI的金融服务和解决方案实现即时商业支付

  企业对企业（ B2B ）支付ECO规模巨大，每年有 25 万亿美元的支付 在企业之间流动 。金融

  超过三分之二的 B2B 交易通过自动清算所支付（一种电子支付）和支票做处理。然而，这些交易在大多数情况下要 3 天才能清算。这就需要即时、安全地处理实时付款，消除拖欠付款的风险。

  与 NVIDIA 和国际商会合作， Photon Commerce 指导支付处理器、 neobanks 和信用卡 fintechs 如何培训和发明世界上最智能的支付、发票和商业人工智能。

  为什么AI在支付处理中至关重要？无卡支付，如在线或电话支付，对商家来说成本高昂，需要手动输入和批准。人工智能支持的支付也可以远程工作，但即时且安全。

  此外，由于费用问题，目前三分之二的商户不接受信用卡。有时甚至 Amazon 也不愿意支付这些费用。解决方案在于 real-time payments 和 request-for-payment产品。这些低成本支付系统为美国 3000 万商户提供了无欺诈支付选项。

  光子的人工智能为客户的信用卡贷款者和领先的核心支付处理器提供一键式账单支付。这些实体为大多数银行和商户处理数万亿美元的支付。

  Solite创始人兼首席执行官亚历克·柯尼格（ Alek Koenig ）是 B2B 和电子商务商户的先买后付解决方案的先驱，他声称光子公司的发票自动化技术是“天赐良机”

  Koenig 说：“光子的解决方案使我们也可以改善使用者真实的体验，获得更大的收入，并显著减少发票和支付数据的手动键入。在光子出现之前，我们只是手动键入每张发票。”。

  Settle 基于AI的金融服务和解决方案实现了迅速增加，尤其是在中小型企业中。该企业成立仅两年时间，就从顶级投资者（如 Kleiner Perkins ）那里筹集了近 1 亿美元。

  人工智能加速处理构成了光子商务人工智能解决方案的基础，该解决方案可处理非结构化或半结构化数据并为客户服务。光子公司的企业工作负载基本模型从 16 开始 NVIDIA V100GPU。根据吞吐量、带宽和功率因数，光子的深度学习机可以轻松扩展到 64 台 NVIDIA V100 GPU 或更多。

  GPU加速计算对于光子的机器学习模型至关重要，无论是在训练还是推理方面。光子的深度学习是在 NVIDIA V100s 上进行的，其性能比 CPU 服务器快 55 倍，推理过程中的性能快 24 倍。

  定制的开发和生产箱或集群可以在云、混合云或 prem 部署中配置。 Docker 容器使用 Kubernetes 在模型缩放期间跨集群提供容器编排。光子的 API体系结构贯穿于文件验证、文档分类、计算机视觉，然后是 NLP 的数据管道。光子的 NLP transformer 模型在体系结构上是自回归的，采用模型和数据并行。

  人工智能支付解决方案概念是实现端到端可追溯性、可见性和扩展到电子商务商户和物流公司贸易融资解决方案所需的高交易量的关键。

  从文档中提取信息对于非结构化和半结构化数据的价值是巨大的，尤其是在金融领域。公司和个人能处理发票、收据和表格，几乎不需要人工交互，节约时机和金钱。光子商务的人工智能技术利用计算机视觉和 NLP 自动阅读、理解、批准和支付任何发票来解决这一个问题。

  业务文档杂乱无章，每家公司都有不同的企业资源规划系统、记录门户和格式。这些系统经常因每天发生的纠纷、错误和欺诈而崩溃。光子商务的解决方案标准化了世界上任何发票、账单或付款凭证，无论其语言或格式如何。这有助于即时审批、支付和直通式处理。

  企业和贸易伙伴现在可以说同样的语言。光子的 NLP 理解“供应商”、“供应商”、“卖方”、“受益人”、“商户”和卖方” 通常是同义词，指同一个“对象”，称为命名实体识别。光子的对账AI可以立即将任何采购订单转换为发票，或将采购订单、发票、收据、汇款、装运标签、提单、交货证明和费率确认无缝地匹配在一起。

  Alek Koenig 是结算公司的创始人和首席执行官，结算公司是数百家电子商务公司的现金流管理、营运资本解决方案、应收账款和应该支付的账款融资领域的领导者。他曾担任 Affirm 的信贷和战略合作负责人，以及 Capital One 的业务经理。 Settle 在成立后的两年内从 Kleiner Perkins 、Activant Capital 和其他顶级投资者那里筹集了近 1 亿美元。

  Michael Young 是加纳的一名技术社区建设者。他的跨行业兴趣和专业相关知识包括金融、经济和技术。他热衷于利用技术促进经济和社会变革。PrabhuRamamoorthy 是 NVIDIA 的金融ECO合作伙伴经理，他专注于金融服务的 HPC / ML /AI加速。他拥有来自威斯康星大学麦迪逊的工商管理硕士学位和来自印度顶尖工程学院之一的 BIT PrANIN 的本科学位。他是特许金融分析师 CFA 特许持有人、金融风险经理 FRM 和特许另类投资分析师 CAIA ，专门研究金融用例。他曾担任保证金软件公司 Dash Regtech （前身为 LDB ，被视为金本位）的技术负责人，主要面向投资银行和经纪自营商，并曾在四大公司毕马威/安永担任金融服务业务总监，在过去 10 年中，他帮助了 80 多家金融机构。

  多元场景 /

  的应用慢慢的开始渗透到各行各业，与生活交融，成为人类没办法拒绝，无法失去的一个重要存在

  人类，而不是取代人类。人类是不知道多少万年进化的结果，而计算机是基于逻辑和推理的理论建立的，人类是复杂的是社会的，关于情感

  • 无需云连接• 对于异常检测无需训练数据集• 无监督的自主学习• 解决异常检测和分类问题

  以使用机器学习算法，对实时数据来进行分析和处理，以便更好地总结和预测未来趋势。 其次，华盛恒辉

  大模型已经孵化；繁衍过程将突飞猛进，ChatGPT已经上线。 世界首富马斯克认为AI对人类是一种威胁；谷歌前CEO施密特认为AI和机器学习对人类有很大益处。 每个国家对核武器的运用有两面性，可造可控；但AI

  ”（Artificial Intelligence，AI）便成为计算机领域持续的研究热点。时至今日，以深度学习为代表

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