在不遠(yuǎn)的將來，隨著我們的財務(wù)流程變得更加復(fù)雜和無摩擦，預(yù)計支付將或多或少地變得無形。無形支付完全擺脫了現(xiàn)金、借記卡、信用卡和可穿戴設(shè)備等實物支付方式，創(chuàng)造了方便快捷的用戶體驗。我們已經(jīng)看到了一些例子，其中“結(jié)賬”已經(jīng)過時了——例如，Amazon Go允許顧客直接走出商店，而他們的移動設(shè)備會自動處理付款。

對于B2B和B2C客戶而言，支付通常是一個關(guān)鍵痛點，因此這無疑是一個進步。但金融業(yè)需要借鑒Uber和Delivero等公司的經(jīng)驗，這些公司推動了無形支付的更廣泛應(yīng)用。

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隨著對人工智能(AI)的關(guān)注度越來越高，我們將繼續(xù)看到更智能支付方式的出現(xiàn)。亞馬遜(Amazon Go)和繽果(Bingobox)等創(chuàng)新產(chǎn)品就是這種轉(zhuǎn)變的一個例子——利用面部識別和物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)，使商店能夠識別顧客是誰以及他們買了什么。毫不奇怪，支付寶站在了無形/無摩擦支付的最前沿，部分原因是其“微笑支付”的推出和升級。

日常解決方案，如直接借記，也將隨著人工智能的成熟而發(fā)展，以了解和利用更多關(guān)于個人客戶財務(wù)行為的信息，而財富科技解決方案將能夠根據(jù)日趨完善的算法自動交易用戶資金。隨著這些交易變得更加智能化和適應(yīng)性，將需要用于無形支付的安全且無摩擦的基礎(chǔ)設(shè)施來支持它們。

無形支付的繁榮需要什么？

人工智能和機器學(xué)習(xí)是過去幾年的熱門話題，與許多新趨勢一樣，如果無形支付要發(fā)揮其潛力，就需要對它們加以利用。許多人工智能和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)存在，用來分析大型數(shù)據(jù)集和做出決策，以滿足我們的財務(wù)需求，但是要將此提升到一個新的水平，則需要將多種人工智能和機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合在一起的混合系統(tǒng)。

過去十年的另一個流行詞是物聯(lián)網(wǎng)，它帶來了許多希望。其中一些功能(例如可以接聽電話的智能手表)已經(jīng)實現(xiàn);而另一些功能，例如智能冰箱，當(dāng)您某個食物即將用完時，它可以檢測到并下訂單，但目前尚未普及。網(wǎng)絡(luò)連接只會繼續(xù)增長，因此，如果公司希望提供真正無摩擦的體驗，則需要充分利用此類資源。

與此同時，令牌和生物識別等安全解決方案需要放在議程的首位，以解決在信任這些先進技術(shù)方面的猶豫。這種缺乏信任并非沒有根源，因為金融機構(gòu)每年都會因欺詐而損失數(shù)十億美元。

隨著安全和防欺詐被提上日程，支付提供商已經(jīng)開始尋求生物識別技術(shù)和令牌化來解決這一問題。生物識別技術(shù)可用于處理個人的身體特征，從而高度成功地驗證交易。(來源物聯(lián)之家網(wǎng))事實上，NIST發(fā)現(xiàn)，在2660萬張照片的數(shù)據(jù)庫中，只有0.2%的面部識別搜索無法匹配正確的圖像。

盡管實物支付流程始終存在，但無形支付只會在未來繼續(xù)增長——這是不可阻擋的。然而，這種增長的方式仍然是未知的。不過，如果公司充分利用智能、安全和無縫系統(tǒng)的潛力，那么未來的支付前景將是不可估量的。