بهینه سازی پرداخت، به عنوان یک سرویس

چگونه ارائه دهندگان خدمات پرداخت می توانند سود پرداخت را معکوس کنند.در پنج سال گذشته FinTech روند بسیار جالبی را پشت سرگذاشته و به یکی از پویاترین صنعت ها تبدیل شده است. با وجود اینکه سیستم های موسسات مالی با سابقه، سال هاست که در هر بخش از محصولات مالی ما سهمی داشته اند - از چک کردن حساب ها گرفته تا کارت های اعتباری، وام و حتی بیمه- گرایش های جدید به سمت خدمات ارائه شده در فضای FinTech متمایل شده است.تغییر نحوه پرداخت آنلاین و آفلاین و همچنین نحوه ارسال پول به دوستان و خانواده و ...، بخشی از اثرگذاری فین تک بر صنعت پرداخت است.دام کالا زدگی(اشباع بازار از کالا)با توجه به اینکه که بسیاری از شرکت‌های پرداخت بر مبنای زیرساخت کارت اعتباری ساخته‌شده‌اند، متخصصان بر این باورند که دام کالا زدگی در کمین این شرکت‌ها است.درواقع مشکل اصلی در اشباع سرویس‌های فعلی است که تمایز را بین شرکت‌های مختلف کمرنگ کرده است و حقیقت این است که این شرکت‌ها، در مقیاس بسیار بالایی، خدماتی یکسان ارائه می‌دهند.از آنجا که عملکرد شرکت‌های ارائه دهنده خدمات پرداخت تقریباً یکسان شده است، پس پایین ترین قیمت به عنوان معیار رقابتی لحاظ می شود. شرکت های ارائه دهنده خدمات پرداخت به جای در نظر گرفتن نقاط قوت دیگر مانند بازده سرمایه گذاری، تأثیر سود خالص، اندازه گیری مؤلفه‌های کلیدی و ...، شروع به رقابت با یکدیگر می کنند تا کمترین قیمت ممکن را به مشتریان ارائه دهند.آیا کالا زدگی به معنی پایان راه است؟در جواب این سؤال باید بگوییم: به‌هیچ‌وجه! هنوز هم فرصت بسیار بزرگی پیش روی شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات پرداخت وجود دارد تا به‌جای نگرانی از کالا زدگی و پایین آوردن قیمت‌ها، با تعیین استراتژی و برنامه‌ریزی، بهینه‌سازی صنعت پرداخت را به‌عنوان الگوی خود برای جلب مشتریان بیشتر قرار دهند.بهینه‌سازیمنظور از بهینه‌سازی، تعریف سنتی آن یعنی :پایین آوردن هزینه‌ها با استفاده از جایگزینی نیروی کار و ... نیست. بلکه منظور ما، بهینه‌سازی از نگاه ریاضیات است.تصور کنید که هر شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات پرداخت ، یک سیستم ورودی و عملکرد، قیمت‌گذاری و دستورالعمل‌هایی برای تعیین خروجی دارد و ما می‌خواهیم این خروجی را به حداکثر برسانیم.اگر با صنعت پرداخت آشنا باشید، می‌دانید که سیستم‌های مختلفی که یک تراکنش از آن عبور می کند، از مراحل مختلفی تشکیل‌شده است. درگاه ورروی، تأیید هویت، سیستم شناسایی تقلب، پردازنده کارت، سیستم‌های تعویض برنامه کارت، سیستم های پردازش صادر کننده و ادغام در سیستم های مالی و کلاهبرداری از قسمت های اصلی این مراحل هستند.همانطور که یک شرکت ارائه دهنده خدمات پرداخت تراکنش را پردازش و نتایج تراکنش های فردی و جمعی را تجزیه و تحلیل می کند، الگوهایی نمایان می شوند. این نوع الگوها می توانند منجر به یافتن پارامترهای پیکربندی در سیستم شوند که می تواند نتیجه خروجی سیستم را تحت تأثیر قرار دهد.بهینه سازی پرداخت به عنوان یک سرویسبا توجه به این که شرکت هایی مانند گوگل و آمازون دریافته اند که چگونه می توانند ورودی هایی را که وارد سیستم های فردی آنها شده و بازده را بهینه می کنند، استخراج کنند، شرکت های ارائه دهنده خدمات پرداخت ها برای طراحی یک مدل تجاری پایدار برای آینده، باید دقیقاً همین کار را انجام دهند. طرح هایی که نه به توانایی پردازش معاملات بلکه به خدمات ارزش افزوده متکی است.فرصت عالی در صنعت پرداخت در ناکارآمدی هایی نهفته است که به دلیل داشتن یک نهاد صادر کننده و مشتری محلی ایجاد شده است و با ایجاد روش های پرداخت جدید یا یافتن راه حل های مبتنی بر داده برای کاهش این ناکارآمدی ها، می توان از این فرصت نهایت استفاده را برد.در حال حاضر ، بانک ها می بایست در مرجع بین المللی برنامه صدور کارت پرداخت، در شعبه منطقه ای خود کسب عضویت کنند، اما تراکنش ها را از طریق کارت هایی که در سراسر جهان صادر شده اند انجام می شود.صادرکنندگان، مانند مشتریان، برای حضور در سطح کشور / منطقه، باید درخواست عضویت کنند تا بتوانند کارت های خود را در سطح کشور صادر کنند. بسته به قانون هر کشور، نوع سیستم پردازش کارت و رفتار هزینه ای مصرف کنندگان، هر صادر کننده باید سیستم هایی را برای مقابله با خطر کلاهبرداری و سوء استفاده از کارت ارائه کند.به عنوان مثال، بازار ایالات متحده قدیمی ترین کشور صادر کننده و پذیرش کارت در جهان است که منجر به پذیرش گسترده کارت های اعتباری شده است، اما در عین حال صادرکنندگان نیز با بالاترین میزان کلاهبرداری کارت در سطح جهان سروکار دارند.منحصر به فرد بودن شرکت های ارائه دهنده خدمات پرداخت هابنابراین هر شرکت های ارائه دهنده خدمات پرداخت با توجه به مشتریان خود، منطقه ای که مشتریان در آن فعالیت می کنند و عملکردهایی که از آنها پشتیبانی می کنند، داده های منحصر به فرد خود را به دست می آورد. هر شرکت ارائه دهنده خدمات پرداخت، توانایی استفاده از علم داده (Data Science) را دارد تا مجموعه ای از الگوریتم های منحصر به فرد خود را برای بهینه سازی معاملات مشتریان خود تهیه کرده و خدمات ارزش افزوده مانند بهینه سازی نرخ مجاز (Authorization Rates) و ... را به مشتریان ارائه دهد.در حالت کلی، سیستم های شناسایی تقلب با استفاده از هوش مصنوعی (AI Fraud Detection) می تواند از الگوریتم های شناخته شده ای برای کشف تقلب استفاده کنند، اما با تکیه بر علم داده و پیکربندی پارامترها، هر شرکت ارائه دهنده خدمات پرداخت می تواند سیستم منحصر به فرد خود را برای شناسایی تقلب ها و بهینه سازی سرویس خود ارائه دهد.نرخ مجاز که تحت تأثیر اعتبار، کیفیت داده یا منطقه قرار دارد، می تواند با استفاده از تکنیک های Data Mining بهینه سازی شود تا علت اصلی عدم کارایی را شناسایی و با استفاده از منطق قانون محور (rule-based logic)، منجر به بهینه سازی نتیجه نهایی شود.خدمات ارزش افزودهبهینه سازی سیستم امنیتی برای کاهش کلاهبرداری، بهبود نرخ مجاز یا کاهش قیمت، فقط چند نمونه از چگونگی بهینه سازی است که یک شرکت ارائه دهنده خدمات پرداخت می تواند بر روی آن سرمایه گذاری کند. با توسعه خدمات ارزش افزوده و نشان دادن نحوه سودرسانی این خدمت ها به مشتریان، یک شرکت ارائه دهنده خدمات پرداخت می تواند از خطر کالایی زدگی دور شده و خود را از سایر شرکت های ارائه دهنده خدمات پرداخت متمایز کند.