ธนาคารใช้โมเดลการให้คะแนนเพื่อบริหารความเสี่ยงด้านเครดิตมากว่าครึ่งศตวรรษ และเครือข่ายบัตรก็ใช้โมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงที่อิงตามแมชชีนเลิร์นนิงมาหลายปีแล้ว สิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปคือขอบเขต โมเดล Artificial Intelligence (AI) ในปัจจุบันสามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง สร้างผลลัพธ์ที่มนุษย์อ่านได้ และทำงานในเวิร์กโฟลว์ที่เดิมต้องอาศัยวิจารณญาณของผู้เชี่ยวชาญ AI ในเทคโนโลยีทางการเงิน หรือฟินเทค หมายถึงการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง Large Language Models (LLMs) และการจดจำรูปแบบทางสถิติมาใช้ขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ บริการ และโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังพลิกโฉมวิธีการสร้าง การกำหนดราคา และการส่งมอบผลิตภัณฑ์ทางการเงิน

ในส่วนต่อไปนี้ เราจะพูดถึงกรณีการใช้งานหลักสำหรับ AI ในฟินเทค บทบาทของการชำระเงินและการตรวจจับการฉ้อโกง รวมถึงข้อจำกัดด้านข้อมูล ความปลอดภัย และกฎระเบียบที่คุณต้องคำนึงถึง

ไฮไลต์

• AI ในฟินเทคครอบคลุม 3 หมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ได้แก่ โมเดลพยากรณ์ โมเดล Generative และระบบการตัดสินใจอัตโนมัติ โดยแต่ละโมเดลมีวิธีการสร้าง ประเมิน และควบคุมที่แตกต่างกัน

• การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นหนึ่งในการใช้งานที่สำคัญ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงระดับเครือข่ายสามารถระบุรูปแบบการฉ้อโกงที่ร่วมมือกันซึ่งไม่มีธุรกิจใดสามารถจับได้ด้วยตนเองเพียงลำพัง

• การนำ AI มาใช้ในบริการทางการเงินอย่างประสบความสำเร็จนั้นขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล โครงสร้างการกำกับดูแล และการประเมินอย่างชาญฉลาดว่าการพัฒนาระบบเองจะสร้างความได้เปรียบในจุดใด

AI ในฟินเทคคืออะไร

AI ในฟินเทคครอบคลุมการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่โมเดลการฉ้อโกงที่คอยแจ้งเตือนธุรกรรมบัตรที่น่าสงสัย ไปจนถึงระบบประเมินและควบคุมความเสี่ยงที่สามารถกำหนดราคาเงินกู้ได้โดยไม่ต้องใช้พนักงานตรวจสอบ AI ช่วยเสริมประสิทธิภาพให้ระบบการเงินด้วยการช่วยให้สถาบันต่างๆ ตัดสินใจได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อขยายธุรกิจ

AI ในฟินเทคทำงานอย่างไร

รายละเอียดทางเทคนิคจะแตกต่างกันไปตามการใช้งาน แต่ระบบ AI ในบริการทางการเงินมักจะมีสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกัน โดยจะใช้โมเดลต่างๆ ในการประเมินคะแนนหรือคาดการณ์เหตุการณ์ใหม่ๆ แบบเรียลไทม์

ต่อไปนี้คือตัวอย่างที่พบบ่อย 3 ประการ

การตรวจจับการฉ้อโกง

ผู้ให้บริการชำระเงินจะเก็บสัญญาณข้อมูลธุรกรรม เช่น จำนวนเงินที่ซื้อ รหัสหมวดหมู่ผู้ค้า ลายนิ้วมืออุปกรณ์ สถานที่ ความเร็วในการทำธุรกรรม และอายุบัญชี สัญญาณเหล่านี้จะถูกป้อนเข้าสู่โมเดลที่ฝึกด้วยธุรกรรมในอดีตหลายร้อยล้าน (หรือพันล้าน) รายการ รวมถึงกรณีการฉ้อโกงที่ได้รับการยืนยัน จากนั้นโมเดลจะสร้างคะแนนความเสี่ยง เครื่องมือตัดสินใจจะใช้คะแนนนั้นเพื่อกำหนดว่าจะอนุมัติ ปฏิเสธการชำระเงิน หรือส่งให้ตรวจสอบแบบแมนวล โดยทั่วไปจะทำภายในระยะเวลาการอนุมัติบัตร

การประเมินและควบคุมความเสี่ยงด้านเครดิต

ผู้ให้กู้จะรวมข้อมูลเครดิตบูโรเข้ากับสัญญาณอื่นๆ เช่น ประวัติการทำธุรกรรมธนาคารและพฤติกรรมของผู้กู้ในระหว่างขั้นตอนใบสมัครใช้งาน โมเดลต่างๆ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมจะประเมินความน่าจะเป็นที่ผู้กู้จะผิดนัดชำระหนี้ การคาดการณ์ดังกล่าวจะเป็นข้อมูลประกอบการพิจารณาอนุมัติสินเชื่อและการกำหนดค่าบริการ

LLM

LLM สามารถนำมาใช้เพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับการอ่านหรือการเขียนข้อความกลายเป็นแบบอัตโนมัติ ในบริการทางการเงิน LLM สามารถช่วยในการวิเคราะห์เอกสาร (ใบสมัครใช้งานสินเชื่อ การเคลมค่าสินไหมทดแทนประกันภัย และการยื่นเอกสารตามข้อบังคับ) การสนับสนุนลูกค้า และการวิจัยภายใน เนื่องจากผลลัพธ์ของ LLM จะอิงตามความน่าจะเป็นและตรวจสอบได้ยาก จึงสร้างความท้าทายใหม่ๆ ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมซึ่งจำเป็นต้องมีความสามารถในการตีความและความรับผิดชอบ

ทำไม AI จึงพลิกโฉมบริการทางการเงิน

อุตสาหกรรมบริการทางการเงินเหมาะกับแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอย่างยิ่ง เนื่องจากมีการรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง ต่อไปนี้คือรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับแง่มุมของอุตสาหกรรมที่ทำให้เหมาะกับการนำ AI มาใช้ปรับปรุง

• ความหนาแน่นของข้อมูล: ธนาคาร ผู้ให้กู้ และเครือข่ายการชำระเงินประมวลผลธุรกรรม ประวัติบัญชี และข้อมูลตลาดเป็นจำนวนมหาศาล ข้อมูลที่มีโครงสร้างมากมายเหล่านี้ทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีข้อมูลการฝึกอบรมที่ครบถ้วนเป็นพิเศษ

• ปริมาณการตัดสินใจ: สถาบันการเงินทำการตัดสินใจเล็กๆ น้อยๆ นับล้านครั้งทุกวัน ไม่ว่าจะเป็นการอนุมัติธุรกรรม การประเมินสินเชื่อ การกำหนดเส้นทางการเคลม หรือการตรวจสอบกิจกรรม แม้แต่การปรับปรุงความแม่นยำในการตัดสินใจเพียงเล็กน้อยก็สามารถทวีคูณเป็นผลประหยัดต้นทุนและเพิ่มรายรับได้อย่างรวดเร็ว

• ประสิทธิภาพ: ขั้นตอนการต่างๆ เช่น การประเมินและควบคุมความเสี่ยงของสินเชื่อที่อยู่อาศัยและการตรวจสอบการเคลมในอดีตมักต้องใช้แรงงานคนจำนวนมาก เวิร์กโฟลว์ที่มี AI เข้ามาช่วยสามารถลดต้นทุนด้านแรงงานและเวลาดำเนินการให้เหลือน้อยที่สุด

• การป้องกันการฉ้อโกง: โมเดลที่ดีขึ้นช่วยลดผลบวกลวง (เช่น การปฏิเสธธุรกรรมที่ถูกต้องน้อยลง) และผลลบลวง (เช่น การอนุมัติธุรกรรมที่ฉ้อโกงน้อยลง) การปรับปรุงแต่ละครั้งส่งผลโดยตรงต่อรายรับ ต้นทุนธุรกิจ และความไว้วางใจของลูกค้า

• ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: ระบบอัตโนมัติรุ่นก่อนๆ ทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตัวเลขและหมวดหมู่ แต่โมเดลใหม่กว่าสามารถตีความเอกสาร บทสนทนา และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอื่นๆ ได้ ซึ่งช่วยให้สามารถทำงานอัตโนมัติในส่วนที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้การตัดสินใจของมนุษย์

กรณีการใช้งาน AI หลักทั่วทั้งอุตสาหกรรมฟินเทคมีอะไรบ้าง

ทั่วทั้งอุตสาหกรรมฟินเทค AI มักจะกระจุกตัวอยู่ในบางโดเมนซึ่งมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่และปริมาณการตัดสินใจสูง ส่งผลให้ระบบอัตโนมัติมีคุณค่าเป็นพิเศษ ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งานหลักบางส่วน

สินเชื่อและการประเมินและควบคุมความเสี่ยง

การให้คะแนนเครดิตแบบดั้งเดิมอาศัยข้อมูลจากเครดิตบูโรเป็นหลัก ซึ่งจะกันผู้ที่ "ไม่มีประวัติเครดิต" ออกและให้บริการได้ไม่ทั่วถึงสำหรับผู้ที่มีข้อมูลน้อย โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลทางเลือก เช่น รูปแบบธุรกรรมธนาคาร การชำระค่าเช่า และบันทึกเงินเดือน จะสามารถขยายการเข้าถึงสินเชื่อได้ในขณะที่ยังคงรักษาระดับการคาดการณ์ความเสี่ยงที่แม่นยำ

การป้องกันการฉ้อโกง

การตรวจจับการฉ้อโกงถือเป็นการประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในด้านการเงินที่มีความสมบูรณ์มากรูปแบบหนึ่ง ระบบสมัยใหม่จะระบุรูปแบบต่างๆ เช่น ความพยายามในการเข้ายึดบัญชี ข้อมูลระบุตัวตนที่สังเคราะห์ขึ้น และกลุ่มมิจฉาชีพที่ร่วมมือกัน ซึ่งกฎเกณฑ์แบบตายตัวอาจตรวจจับได้ยาก

การดำเนินงานและการสนับสนุนลูกค้า

ผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย LLM สามารถจัดการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าตามปกติได้มากมาย รวมถึงคำถามเกี่ยวกับบัญชี ข้อโต้แย้งเรื่องธุรกรรม และคำแนะนำเกี่ยวกับกระบวนการเริ่มต้นใช้งาน ระบบที่มีประสิทธิภาพจะทำงานตามคำขอที่ตรงไปตรงมาโดยอัตโนมัติ และยกระดับกรณีที่ยากหรือละเอียดอ่อนให้กับตัวแทนที่เป็นมนุษย์

การปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับ

การตรวจสอบการป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน (AML) จะสร้างการแจ้งเตือนจำนวนมาก ซึ่งหลายรายการเป็นผลบวกลวง โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยแยกแยะกิจกรรมที่น่าสงสัยอย่างแท้จริงออกจากพฤติกรรมที่ผิดปกติแต่ถูกต้องตามกฎหมาย จึงช่วยลดภาระงานในการตรวจสอบ นอกจากนี้ AI ยังสามารถเร่งขั้นตอนการทำความรู้จักลูกค้า (KYC) ให้เร็วขึ้นได้ด้วยการดึงข้อมูลระบุตัวตนจากเอกสาร

การวิเคราะห์ตลาดและการจัดการความเสี่ยง

AI ช่วยขยายขีดความสามารถของโมเดลเชิงปริมาณโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การประชุมแถลงผลกำไร ข่าว ภาพถ่ายดาวเทียม และข้อมูลธุรกรรมรวม ซึ่งอาจให้สัญญาณเพิ่มเติมสำหรับการซื้อขายและการตรวจสอบความเสี่ยง

AI นำมาใช้กับการชำระเงิน การฉ้อโกง และการจัดการความเสี่ยงได้อย่างไร

การชำระเงิน การฉ้อโกง และการจัดการความเสี่ยงถือเป็นงานที่ต้องใช้แรงงานคนและส่งผลกระทบมากที่สุดในบริการทางการเงิน ระบบการรับชำระเงินมีข้อกำหนดแบบเรียลไทม์ที่เข้มงวดที่สุดสำหรับระบบ AI และการฉ้อโกงก็สร้างความสูญเสียโดยตรงจากข้อผิดพลาดในการตัดสินใจ

ต่อไปนี้คือสิ่งที่ธุรกิจควรตระหนักเมื่อใช้ AI แก้ปัญหาเกี่ยวกับการชำระเงิน การฉ้อโกง และความเสี่ยง

การชำระเงินและการฉ้อโกง

โมเดลการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจเรื่องการอนุมัติธุรกรรมจะต้องรวดเร็วและแม่นยำ การปฏิเสธการซื้อที่ถูกต้องอาจทำให้ลูกค้าหงุดหงิด ในขณะที่การฉ้อโกงที่หลุดรอดไปอาจสร้างความสูญเสียทางการเงินโดยตรง เครื่องมืออย่าง Stripe Radar ใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกจากข้อมูลธุรกรรมในเครือข่ายที่กว้างขวางเพื่อประเมินคะแนนความเสี่ยงในการฉ้อโกงของแต่ละธุรกรรม วิธีนี้ช่วยให้โมเดลได้รับรู้ถึงรูปแบบการฉ้อโกงที่ไม่มีธุรกิจใดสามารถสังเกตเห็นได้ด้วยตนเอง สัญญาณเหล่านี้สามารถช่วยตรวจจับเครือข่ายมิจฉาชีพที่โจมตีธุรกิจ 1 แห่งในเครือข่ายก่อนที่จะลุกลามได้ ธุรกิจสามารถปรับแต่งพฤติกรรมของเครื่องมือเหล่านี้ด้วยกฎเกณฑ์ของตนเองที่ครอบทับโมเดลพื้นฐาน ซึ่งจะได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเมื่อมีรูปแบบการฉ้อโกงใหม่ๆ เกิดขึ้น

การจัดการสินเชื่อและความเสี่ยง

ผลของสินเชื่อขึ้นอยู่กับสภาพเศรษฐกิจที่เปลี่ยนแปลง เหตุการณ์ในชีวิตของผู้กู้ และความไม่แน่นอนที่มีอยู่ AI ไม่ได้ขจัดความไม่แน่นอนนั้นออกไป แต่สามารถดึงสัญญาณการคาดการณ์เพิ่มเติมจากข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งช่วยให้กำหนดค่าบริการความเสี่ยงได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลสินเชื่อเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต จึงอาจสร้างอคติที่มีอยู่ซ้ำได้หากปล่อยไว้โดยไม่ตรวจสอบ การใช้งานอย่างรับผิดชอบต้องมีการทดสอบความเป็นธรรม การเลือกฟีเจอร์อย่างรอบคอบ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลจะไม่สร้างความเสียเปรียบอย่างเป็นระบบให้กับกลุ่มที่ได้รับการคุ้มครอง

ข้อควรพิจารณาด้านข้อมูล การรักษาความปลอดภัย และกฎระเบียบสำหรับ AI ในบริการทางการเงินมีอะไรบ้าง

AI ในบริการทางการเงินเชื่อมโยงกฎระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ทับซ้อนกันหลายประการ การใช้งานและการปฏิบัติตามข้อกำหนดจะต้องอาศัยความรู้เชิงลึกว่าองค์ประกอบเหล่านี้จะเชื่อมโยงเข้าด้วยกันได้อย่างไร

คุณต้องคำนึงถึงสิ่งต่อไปนี้:

• ความเป็นส่วนตัวและแหล่งจัดเก็บข้อมูล: ข้อมูลทางการเงินมีความละเอียดอ่อนสูง กฎระเบียบต่างๆ เช่น [General Data Protection Regulation (GDPR)](https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/641530/EPRSSTU(2020)(641530EN.pdf) ของสหภาพยุโรป ให้สิทธิ์แก่บุคคลทั่วไปในส่วนที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจอัตโนมัติ ซึ่งก่อให้เกิดข้อผูกพันด้านความสามารถในการตีความและความโปร่งใสสำหรับการตัดสินใจด้านสินเชื่อหรือการประกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI หลายรัฐในสหรัฐอเมริกามีกฎหมายความเป็นส่วนตัวของตนเองพร้อมข้อกำหนดเฉพาะ

• ความสามารถในการตีความของโมเดล: หน่วยงานกำกับดูแลทางการเงินมักกำหนดให้ผู้ให้กู้ต้องอธิบายการตัดสินใจที่ไม่พึงประสงค์แก่ผู้สมัคร ซึ่งเป็นเรื่องง่ายหากใช้ระบบที่อิงตามกฎ แต่จะยากยิ่งขึ้นกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนในหลายแง่มุม

• การจัดการความเสี่ยงของโมเดล: กรอบการทำงานต่างๆ เช่น คำแนะนำ SR 11-7 ของธนาคารกลางสหรัฐอเมริกา กำหนดให้สถาบันการเงินต้องตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล บันทึกสมมติฐาน และตรวจสอบประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป ระบบ AI จะต้องอยู่ภายใต้ข้อกำหนดการกำกับดูแลเดียวกันกับโมเดลแบบดั้งเดิม

• ความปลอดภัยและความเสี่ยงจากการโจมตี: ระบบแมชชีนเลิร์นนิงทำให้เกิดช่องทางการโจมตีใหม่ๆ มิจฉาชีพอาจเจาะโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงเพื่อค้นหาจุดอ่อน ในขณะที่มิจฉาชีพรายอื่นอาจดึงข้อมูลจากโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม การรักษาความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นส่วนหนึ่งของการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ทางการเงินในวงกว้าง

• ความเสี่ยงจากผู้ให้บริการ: สถาบันการเงินหลายแห่งซื้อไลเซนส์โมเดล AI จากผู้ให้บริการบุคคลที่สาม การจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องเข้าใจว่าโมเดลเหล่านั้นได้รับการฝึกอย่างไร ได้รับการตรวจสอบอย่างไร และมีมาตรการป้องกันใดบ้างหากทำงานล้มเหลว

องค์กรของคุณพร้อมที่จะนำ AI มาใช้ในบริการทางการเงินแล้วหรือยัง

ความสำเร็จในการนำ AI มาใช้ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแลขององค์กรคุณ ก่อนที่จะเริ่มต้น คุณควรมีความคาดหวังตามความเป็นจริงว่า AI จะช่วยได้อย่างไรและจะนำไปใช้อย่างไร

ต่อไปนี้คือขั้นตอนในการนำมาใช้:

• เริ่มต้นที่ข้อมูล: ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของคุณ ระบบ AI จะมีความน่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใดนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใช้ฝึกอบรม ธุรกรรมที่มีการติดป้ายกำกับไม่ดี บันทึกของลูกค้าที่กระจัดกระจาย หรือการตัดสินใจในอดีตที่มีอคติจะส่งผลให้ได้โมเดลที่มีข้อบกพร่อง

• กำหนดการกำกับดูแล: คุณต้องความเป็นเจ้าของที่ชัดเจนสำหรับประสิทธิภาพของโมเดลและการกำกับดูแล ทีมควรทราบว่าใครเป็นผู้ตรวจสอบความเบี่ยงเบนของโมเดล ประเมินความเป็นธรรม และตอบสนองเมื่อระบบทำงานผิดปกติ

• ตัดสินใจว่าจะสร้างหรือซื้อ: การสร้างโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์นั้นสมเหตุสมผลเมื่อบริษัทมีข้อมูลที่ไม่ซ้ำใครหรือมีความต้องการเฉพาะ การซื้อหรือซื้อไลเซนส์โมเดลมักจะเร็วกว่าเมื่อปัญหานั้นเป็นปัญหาที่พบบ่อยและเข้าใจกันดี

• ลองเริ่มต้นจากกรณีการใช้งานแคบๆ: แทนที่จะพยายามพลิกโฉมองค์กรด้วย AI ในวงกว้าง คุณสามารถเริ่มต้นด้วยขั้นตอนตัดสินใจที่มีปริมาณสูง 1 ขั้นตอนที่คุณมีข้อมูลในอดีตและตัวชี้วัดความสำเร็จที่ชัดเจน การรันโมเดลควบคู่ไปกับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่จะช่วยในการวัดประสิทธิภาพและสร้างความมั่นใจได้

• ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่: โครงสร้างพื้นฐานของ Stripe รวมถึง Radar สำหรับการฉ้อโกงและสัญญาณข้อมูลที่มีให้ผ่านอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) ของ Stripe จะช่วยให้ธุรกิจมีจุดเริ่มต้นโดยไม่ต้องสร้างทุกอย่างใหม่ตั้งแต่ศูนย์ ทุกองค์กรต้องตัดสินใจว่าจะนำ AI ไปใช้ที่ใด รวมถึงวิธีกำกับดูแลและตรวจสอบ แต่เครื่องมือประเภทนี้สามารถจัดการการชำระเงินและการฉ้อโกงได้

Stripe Payments ช่วยอะไรได้บ้าง

Stripe Payments มอบโซลูชันการชำระเงินระดับโลกแบบครบวงจรที่ช่วยให้ธุรกิจทุกขนาด ตั้งแต่สตาร์ทอัพที่กำลังเติบโตไปจนถึงองค์กรระดับโลก สามารถรับชำระเงินออนไลน์ ที่จุดขาย และทั่วโลกได้

Stripe Payments ช่วยคุณทำสิ่งต่อไปนี้ได้

• เพิ่มประสิทธิภาพให้ประสบการณ์การชำระเงินของคุณ: สร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นให้กับลูกค้าและประหยัดเวลาในการทำงานวิศวกรรมได้หลายพันชั่วโมงด้วย UI การชำระเงินที่สร้างไว้ให้แล้ว, สิทธิ์เข้าถึงวิธีการชำระเงินมากกว่า 125 วิธี และ Link ซึ่งเป็นกระเป๋าเงินที่สร้างโดย Stripe

• ขยายไปสู่ตลาดใหม่ๆ ได้เร็วขึ้น: เข้าถึงลูกค้าทั่วโลกและลดความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายในการจัดการหลายสกุลเงินด้วยตัวเลือกการชำระเงินข้ามพรมแดนที่มีให้บริการใน 195 ประเทศและกว่า 135 สกุลเงิน

• รวมการชำระเงินที่จุดขายและทางออนไลน์ไว้ด้วยกัน: สร้างประสบการณ์การค้าแบบแพลตฟอร์มรวมในช่องทางออนไลน์และที่จุดขายเพื่อปรับแต่งการโต้ตอบให้ตรงกลุ่ม ตอบแทนความภักดี และเพิ่มรายได้

• ปรับปรุงประสิทธิภาพการชำระเงิน: เพิ่มรายรับด้วยเครื่องมือการชำระเงินที่กำหนดเองได้และปรับแต่งได้ง่ายๆ ซึ่งรวมถึงระบบป้องกันการฉ้อโกงแบบไม่ต้องเขียนโค้ดและฟังก์ชันขั้นสูงเพื่อเพิ่มอัตราการอนุมัติ

• เดินหน้าได้เร็วขึ้นด้วยแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและเชื่อถือได้เพื่อการเติบโต: สร้างบนแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อขยับขยายไปพร้อมกับคุณ โดยมีประวัติระยะเวลาให้บริการ 99.999% โดยแทบจะไม่หยุดทำงานเลย และมีความน่าเชื่อถือสูงเป็นระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ Stripe Payments สามารถขับเคลื่อนการชำระเงินออนไลน์และที่จุดขายได้ หรือเริ่มใช้งานเลยวันนี้