人工智能将 B2B 技术从反应性转变为预期性的 3 种方式 |PYMNTS.com

在 B2B 支付和技术领域，人工智能的出现不仅仅是另一种变革性技术。

它正在成为未来的指南针。

几十年来，B2B 生态系统一直在传统的反应性框架下运行，在该框架中，支付、合规性和风险管理等流程的构建是为了在挑战发生后做出响应。

但最近的例子，比如周二（11 月 26 日）的新闻称，人工智能驱动的商业解决方案提供商埃斯克现在可以实现实时一体化其Esker 应付账款有两个微软随着云支持的企业资源规划 (ERP) 系统的发展，越来越明显的是，人工智能使企业能够预测问题、抓住机遇并重新调整传统的买家与供应商动态，从而日益改变传统的 B2B 范式。

当企业努力应对动荡的全球挑战时经济，人工智能正在帮助将笨重、需要大量手动操作的流程转变为精简且自动化的流程。其结果是交易速度更快，麻烦更少，并且对现金流有更多的控制。

另请阅读： 商业人工智能：B2B 运营的 5 个基本用例

加强风险管理和预测性网络安全风险

是 B2B 运营的焦点，但当今挑战的复杂性（从地缘政治不稳定到网络威胁）需要采取先进的应对措施。人工智能正在重新定义企业识别、评估和减轻风险的方式。

—技术尤其是人工智能，通过提供对数据和见解的实时访问，加速了财务团队的成功，”布赖恩·安鲁全球AI公司首席财务官泰比，六月告诉 PYMNTS。“这使我们能够在问题变成重大问题之前主动解决它们，而不是事后才报告。”

从反应性风险管理到预期性风险管理的转变在网络安全领域最为明显。传统防御旨在检测和响应攻击，但人工智能允许采取先发制人的方法。通过分析数据集（包括网络流量、用户行为和过去的事件），人工智能可以识别异常情况并在潜在违规行为发生之前进行预测。这不仅可以保护敏感的财务数据，还可以在网络威胁不断升级的情况下确保业务连续性。

AI 的能力合成信息实时将风险管理从静态流程转变为动态的、前瞻性的策略。

监管环境因地区而异，使得合规性成为跨国公司长期头疼的问题。人工智能系统装备齐全借助机器学习算法，可以监控监管更新、标记潜在风险并自动报告，以确保企业在各个司法管辖区保持合规性。

参见： 人工智能对供应商支持和预测分析产生影响

通过动态自动化彻底改变支付工作流程

应付账款 (AP) 和应收账款 (AR) 长期以来一直是 B2B 支付的基石，但其传统流程往往缺乏支持现代业务需求所需的流动性。人工智能与这些工作流程的集成正在将日常自动化变成一个差异化因素。

人工智能有帮助使企业能够通过使支付工作流程具有适应性和智能化，超越简单的任务自动化。例如，机器学习模型可以分析供应商付款历史和现金流数据，以推荐最佳付款条件，平衡流动性需求与供应商满意度。

– 人工智能有潜力真的就他们的能力而言，为行业内的许多人带来推动为了更好地理解他们的支付环境中正在发生什么，以及更积极主动地应对支付环境的能力买家或供应商, –尼克·伊斯奎尔多，支付执行副总裁比尔信托公司，去年告诉 PYMNTS。– 除此之外，人工智能带来的生产力是真的使等式两边都获得更多的成功满足感。”

通过分析支付趋势、供应链数据和市场状况，人工智能可以提供见解，帮助供应商根据买家的需求定制产品，创建一个更具协作性和互惠互利的生态系统。

– 真正释放人工智能的力量，尤其是在企业对企业世界，你真的需要拥有大量现实世界的业务数据来训练人工智能，”拉吉夫·拉马钱德兰，产品战略和管理高级副总裁库帕，本月告诉 PYMNTS。

另请阅读： 聊天中的人工智能：生成式人工智能在客户服务中的作用日益增强

利用人工智能驱动的精度重新定义全球扩张

全球化B2B商务引入了复杂性，其要求超出了传统工作流程所能提供的范围。国际扩张通常涉及管理货币波动、协调跨境交易以及克服合同和采购流程中的语言障碍。

PYMNTS 情报报告 –跨境销售与付款失败的挑战— 发现去年错误的跨境支付给美国商家造成了至少 38 亿美元的销售额损失。这些曾经令人畏惧的挑战越来越多地通过人工智能被重新构想。

人工智能驱动的工具现在使企业能够实时管理货币汇率，减少不利波动的风险并确保无缝跨境对账。例如，通过分析历史数据和市场趋势，人工智能可以预测货币兑换的最佳时间，保障收入流并保持现金流的可预测性。

走在人工智能应用前沿，先进自然语言处理模型正在打破语言障碍，确保买卖双方都能理解并遵守协议。人工智能驱动的本地化不仅有助于提高透明度，还可以支持加快采购周期，使企业能够全球规模同时避免历史瓶颈。

最终，无论是通过简化全球扩张、强化风险管理还是转变支付工作流程，人工智能都正在重塑 B2B 商务的未来。

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