联名信用卡新福利 - 美国运通和达美航空推出了升级版的联名SkyMiles信用卡[1] - 新卡提供了一系列的福利，包括伴侣证书可用于首次在美国以外的地区旅行[2] - 客户还可以通过在Resy餐厅和美国特定供应商的乘车购买以及Delta Stays酒店和度假租赁预订中进行消费来获得积分[3] - 随着新福利的增加，持有Delta SkyMiles美国运通储备和储备商务卡的持卡人年费将从550美元上涨至650美元[4] SkyMiles计划调整 - 去年，达美航空改变了SkyMiles计划，引起了消费者的负面反馈[5] - Delta首席执行官Ed Bastian表示，航空公司已经走得太远，计划进行修改[6] 消费者态度和航空公司预测 - PYMNTS Intelligence研究显示，64%的消费者表示他们非常或极有可能使用与本地旅行购买相关的联名卡优惠[7] - 同时，达美航空发布了季度收益预测，预计将面临宏观经济压力[9] - Bastian指出，地缘政治局势持续紧张，能源价格波动，供应链成本和限制持续不减[10]

公司与HHS合作 - Instacart与美国卫生与公众服务部（HHS）合作，旨在帮助更多人获得健康食品和健康工具 [1] - 合作目标是通过项目、研究、推广和政策支持“食物即药物”的倡议，改善美国的健康结果和公平性 [2] - 合作旨在教育公众了解食物的治疗潜力，增强对干预技术的理解，并开发可扩展的方法，使更多人和社区受益于“食物即药物”的倡议 [2] - HHS部长Xavier Becerra表示，合作的重点是让公众理解“食物即药物”，并加速干预措施，扩大成功项目的覆盖范围 [3] 教育与消费者行为 - Instacart通过推广营养与健康之间的联系，激励消费者在其平台上做出明智的购物选择 [4] - 通胀压力下，消费者更倾向于寻求价值和功能性购物 [5] - PYMNTS报告显示，通胀持续两年后，美国消费者采取了更节约的购物策略，包括减少非必需品购买、选择更便宜的品牌或折扣店，以及寻找优惠 [7] - 57%的消费者减少了非必需食品的支出，47%选择更便宜的杂货店，三分之一的人从喜爱的品牌转向可能尝试自有品牌产品 [8] - Kroger认为，转向自有品牌的趋势将带来长期的客户忠诚度，即使通胀恢复正常 [9] - Instacart的教育倡议使消费者能够在寻求价值的同时，利用平台发现最优惠的报价，并做出既经济又营养的购买决策 [10] 零售行业进军医疗领域 - Instacart尚未像其他零售巨头那样在医疗领域进行大量投资，但正在将自己定位为“食物即药物”概念的先行者 [11] - 零售巨头沃尔玛和亚马逊已通过推出平价处方服务进入医疗领域，争夺8080亿美元的医疗市场份额 [12] - 其他零售商如Chewy、Petco和Petsmart也进军动物医疗领域，COVID-19疫情期间宠物收养激增推动了该行业的增长 [14] - 宠物收养率持续上升，消费者在宠物上的支出也在增加 [15] - 医疗行业的增长促使越来越多的零售商，包括Instacart，探索在这一蓬勃发展的领域建立存在感 [16]

Shopify人工智能工具扩展 - Shopify计划扩展其基于人工智能（AI）的工具范围，包括媒体编辑器和商务助手[1] - Shopify的媒体编辑器将使卖家能够使用生成式AI创建原始图像并编辑现有图像，以在其在线商店上使用[3] - Shopify还推出了一款名为Sidekick的AI助手，旨在提高生产力、改善工作流程、做出更明智的决策并节省操作任务的时间[4]

Experian Fraud Protect工具 - Experian推出了名为Fraud Protect的工具，帮助汽车经销商检测和预防针对客户的欺诈行为[1] - Fraud Protect旨在帮助经销商识别最常见的欺诈方案，并赋予他们采取最适当行动以保护其投资组合和底线的能力[3] 欺诈问题 - Experian的研究显示，近70%的企业报告称近年来欺诈损失有所增加，汽车经销商需要应对诸如盗用身份购买车辆或故意伪造身份以获取不打算支付的车辆等问题[4]

战略转变 - FedEx结束与亚马逊的交付协议，开始着手自己的物流网络建设[5] 电商生态系统构建 - FedEx通过收购ShopRunner并整合至其数据运营部门，推出fdx平台，提供需求、转化、履约、售后和退货等服务，构建自己的电商生态系统[8] 竞争对手挑战 - 为了与亚马逊和其他电商网站竞争，fdx平台需要吸引更多商家加入，提供订阅服务以吸引消费者，以弥补FedEx和UPS在物流方面落后于亚马逊的差距[9]

沃尔玛新店计划 - 沃尔玛计划在未来五年内建造、转换或翻新数百家商店[1] - 首批计划中的两家商店将于今年春季在佛罗里达州圣罗莎海滩和乔治亚州亚特兰大开业[2] - 沃尔玛将在今年开始建造12个新项目，并将其中一家较小的店铺转换为沃尔玛超级中心[3] - 新建和翻新的商店是沃尔玛未来商店概念的一部分，融合了在线和线下购物的互动技术[4]

公司扩张计划 - Upstart计划在第一季度将其汽车零售融资能力扩展到另外13个州 [1] - 公司目标是在本季度末覆盖90%的美国消费者，较2023年第三季度的70%覆盖率有所提升 [1] - 扩展的州包括阿拉巴马州、亚利桑那州、科罗拉多州、康涅狄格州、缅因州、明尼苏达州、密西西比州、蒙大拿州、俄克拉荷马州、罗德岛州、犹他州、华盛顿州和怀俄明州 [2] 行业背景 - 当前利率处于20年来的高点，消费者在购车时难以找到负担得起的融资选择 [3] 技术优势 - Upstart的人工智能驱动的汽车贷款将使经销商能够批准更多信用评分范围内的借款人 [4] - 经销商的后端毛利率可能比行业平均水平高出50% [4] 平台改进 - 过去一年中，Upstart对其汽车零售平台进行了多项改进 [5] - 改进包括通过改进的用户界面和数字零售应用程序增加客户参与度，使经销商能够管理在线买家旅程 [6] - 经销商可以在展厅内的任何设备上管理交易，从而加快销售流程并提高潜在客户到销售的转化率 [6] 系统集成 - Upstart已扩展了与领先的经销商管理系统（DMS）解决方案的集成，如Tekion、CDK和Dealertrack，以及Market Scan的支付平台 [7] - 这些集成为经销商提供了认证的库存、利率和激励数据，使交易更快、更准确 [7] 数字化管理 - 公司还增加了统一的数字化桌面和报告功能，提供在线和展厅内交易的即时可见性 [8] 公司展望 - Upstart CEO Dave Girouard表示，当资金市场恢复正常时，公司对人工智能的持续投资将使其处于领先地位 [9] - 无论未来几个月的经济走向如何，公司正在为未来建立一个更好、更强的企业 [10]

支付流程和数字创新 - Mastercard的新支付流程和数字创新超过了卡片支出增长，尽管消费者仍然表现出弹性[1] - 未接触式支付继续表现强劲，占所有面对面交易的65%[9] 交易额增长和跨境交易 - 在2023年第四季度的电话会议中，管理层指出，对保护这些交易的安全和认证解决方案的需求强劲。第四季度总交易额增长了10%，达到2.3万亿美元[2] - 在美国，借记卡和预付卡支出增长了2.7%，达到3450亿美元，信用卡支出增长了5.5%，达到3820亿美元。总体跨境交易量按年度计算增长了18%[3] 增值服务和解决方案 - 公司指出，其增值服务和解决方案净收入按货币中性基础增长了17%。这主要是由对网络安全和情报解决方案以及身份验证服务的需求推动的[4] 业务前景和展望 - CEO Michael Miebach在分析师电话会议上表示，“总体而言，我们对增长前景仍然持乐观态度，但我们正在密切监测环境，并将相应地管理业务”，因为通货膨胀仍然存在[6] - CFO Sachin Mehra在电话会议上表示，无论是卡片现场还是非现场，增长率仍然强劲[8] - 随着强劲的消费支出和强劲的劳动力市场，Mehra表示，基本情况下预计净收入将以两位数百分比增长。尽管增值解决方案和服务部门正在超越高增长率，但他告诉分析师，这些产品在当前年度前景良好[10] 开放银行和支付 - Miebach表示，我们对开放银行和支付的交集感兴趣，开放银行连接使我们能够追求我们否则无法追求的用例，通过增强的、经过消费者许可的数据来帮助[11] - 在与分析师的问答环节中，Miebach表示，在美国与卡相关的支出增长仍存在“长期机会”，即使存在通货膨胀。此外，中国作为一个潜力巨大的市场，特别是中国消费者在旅行时使用卡片进行交易[13]

AR技术在零售业的应用 - 零售商正在采用增强现实（AR）技术来改善消费者体验，增强品牌信心，鼓励购买[1] - 沃尔玛推出了虚拟试戴眼镜功能，让顾客在线上购物时可以实现试戴效果，无需亲自到实体店[2] - 沃尔玛还整合了人工智能（AI）技术到网站中，以预测顾客偏好并为在线购买提供补充建议[3] 虚拟化妆技术的发展 - 美宝莲纽约与微软合作推出虚拟化妆系列，旨在提升自信，简化化妆过程[4] - 美宝莲纽约在微软Teams平台上的存在为其提供了直接向潜在消费者介绍化妆相关内容的机会[5] 市场前景展望 - 市场规模预计到2030年将达到1.1万亿美元[6] - AR技术在购物过程中的整合不仅是技术进步，更是改变消费者对产品的认知和参与方式的催化剂[7]

文章核心观点 人工智能概念并非新鲜事物，如今技术普及使其从理论走向实际应用，在金融服务和支付领域有广泛用途，支付公司利用其应对欺诈问题，同时需平衡创新与监管，未来大小语言模型将协同提升输出和数据集质量 [1][3][4][12] 人工智能发展历程 - 人工智能概念自20世纪50年代就已存在，当时有关于其数学可行性的初步文献，但受限于当时计算机技术有限且成本高昂，发展受阻 [2] - 如今技术普及，大众可接触，开源社区能进行实验，人工智能得以从理论走向实际应用 [3][4] 人工智能在金融服务和支付领域的应用 自然语言聊天和基于聊天的功能 - 客户通过自然语言聊天与企业、银行及其客服中心互动，了解账户、产品和服务；企业内部也用聊天功能培训员工、提升客服中心绩效 [5] 应对欺诈问题 - 欺诈是支付行业痛点，欺诈者手段日益复杂，但支付提供商也在进步，利用交易数据集和人工智能实时做出更好的反欺诈决策 [6][7][8] - Fiserv团队专注为企业、商户和银行客户打造与大语言模型相关的“单一控制中心”，帮助客户企业打击欺诈者，同时为终端用户提供更好体验并实时推荐产品和服务 [9] 数据监管与治理 - 收集和分析数据需要新的规则和监管，要平衡创新与治理 [11] - Fiserv开发了负责任的人工智能治理模型，确保在推动新用例时评估使用和审查的数据集，并在金融服务活动中使用信息前审查数据隐私法规 [11] 未来展望 - 未来大语言模型和“小语言模型”将协同使用，提升输出和数据集质量 [12] - Fiserv将帮助企业应对挑战，引导其了解人工智能在贷款、支付和银行领域的应用 [12]