B2B買家越來越多地尋求更多的財務控制和自助服務替代方案。

人工智能(AI)在傳統銀行、貸款和金融機構的投資越來越積極，這些機構也樂于將其整合到其技術基礎設施中。

支付技術中的人工智能可以幫助金融科技初創公司、銀行和社交媒體支付系統提高發現欺詐的能力，并幫助人們在線支付。

點對點借貸(P2P)和進入B2C市場的新參與者已經充分證明了數字支付領域的革命性轉變，這種轉變目前也正在順利進行!

今年早些時候，知名分析平臺CBInsight預測，B2B支付行業將增長到20萬億美元。

PayPal和許多其他金融科技公司只是少數幾個支付服務提供商，他們已經試圖減輕B2B支付的壓力和繁瑣的程序。B2B支付為何花了這么長時間才進入數字時代，這是本案的關鍵所在。

所有年齡段的客戶都知道，優先考慮數字優先的B2B互動反映了他們今天習慣的B2C購買。B2B買家越來越多地尋求更多的財務控制和自助服務的替代方案。

因此，B2B公司現在反過來也在加速人工智能驅動的B2B支付流程——通過利用機器人流程自動化(RPA)來降低成本，減少錯誤等等。由于授權的各種復雜程度和涉及的眾多支付條款，B2B支付仍有許多需要追趕的地方。

RPA是一種軟件技術，通過自動化部分工作來幫助人們更好地完成工作。今天的會計使用的工具和流程依賴于計算機，涉及大量的手工步驟和按鍵操作。RPA可以通過將不同的任務整合到一個單一的、流暢的、自動化的流程中來改變會計工作的方式。

B2B支付和人工智能發展

由于冗長的、勞動密集型的手工方法和過時的技術，直到最近，這些都是支付的標準，企業承受著很大的壓力。另一方面，人工智能最近已成為金融體系不可分割的一部分。

人工智能(AI)在傳統銀行、貸款和金融機構中的投資越來越積極，這些機構也樂于將人工智能集成到其技術基礎設施中。如果按照目前的發展速度，到2025年，全球金融科技市場對人工智能的投資將達到222.6億美元，復合年增長率為23.37%!

通過利用信息管理，人工智能驅動的RPA可以提高會計效率。

發送采購訂單、跟蹤發票、談判付款和價格條款是B2B交易中的標準程序，傳統上是勞動密集型的，基本上是重復的。從溝通的角度來看，各個財務內部部門也需要無縫協調。所有這一切都是一個復雜的過程，由于過時、孤立和單一的系統，時間框架甚至進一步拉長。

人工智能能在哪些方面簡化B2B支付?

企業必須改進B2B支付流程，以便在日益數字化的世界中更好地為客戶服務。為了減少時間和擺脫人為錯誤，B2B支付中的人工智能可以幫助自動化支付操作。他們正在加快進程，確保所有有關利益攸關方滿意。

以下是利用人工智能幫助企業簡化B2B支付的一些主要方式:

改善信貸渠道

人工智能信用評分使得評估企業的成本比其他方法要低得多!此外，當傳統的金融信息缺失時，人工智能系統可以消除偏見，并使用當前和歷史數據來做出信貸選擇。

識別和預防欺詐

人工智能已經廣泛應用于欺詐預防技術，以加密或保護客戶和供應商數據。機器學習(ML)現在被用于更先進的系統，以幫助發現人們可能忽略的可疑行為或漏洞，以及發現和評估潛在的風險因素。

自動化支付流程

由于自動化消除了各種無意義的組件，處理和處理支付所需的時間和金錢大大減少。

不斷變化的B2B支付環境

盡管B2C支付技術在過去幾年中發展迅速，但B2B支付創新卻明顯放緩。涉及各方的數量、交易的數量以及較長的支付周期都導致了B2B支付的流程逐漸被打亂。

由于自動清算所(ACH)和交易所交易基金(EFT)轉賬等數字替代品的廣泛使用，這一數字正在逐漸下降。

金融科技公司也在尋找新的方法，以人工智能技術為標準，提高B2B交易的效率。

結語

人工智能有巨大的潛力來改變B2B支付格局，并將其引入數字時代，從即時評估公司的信譽到確保防止欺詐。因此，通過消除限制企業發展的大量人工支付流程，中小企業可以為更關鍵的任務騰出時間和資源。

金融機構和B2B金融科技公司正在加強合作，以開發符合監管要求的尖端產品。?