公司AI战略与落地 - 公司明确了“先易后难”的AI+支付落地思路，优先选择简单场景以确保技术能快速跑起来[1] - AI四大应用场景包括支付成功率告警、根因分析、对客运营和内部运营，这些场景基于全公司业务痛点的系统性梳理[2] - 通过全公司范围的AI×支付应用大赛征集实际工作中的难点和效率低下环节，作为AI解决的课题[2] - 采用提示词调优和RAG（检索增强生成）两种方式来应对AI输出的不确定性，以提高结果准确性[3] - 对于约5%的极端场景仍需人工介入，这些场景通常涉及跨系统交互或复杂问题的二次确认，是AI工具目前无法覆盖的[3] - 选择亚马逊云科技Amazon Bedrock平台的核心原因包括满足支付业务的数据泄露和合规要求、成本可控以及提供一站式服务并可自选模型[3] - 公司今年全面拥抱AI的原动力是DeepSeek等开源模型的成熟，以及云服务商提供了性价比更高且合规有保障的解决方案[6] AI技术应用成效 - 在支付成功率异常归因场景中，AI会筛选外汇、资金、卡币、渠道等特征作为归因依据，大幅提升了分析效率[3] - AI应用后，支付成功率告警分析基本无需人工，此前周均40个告警每次分析需半小时，现周均可节省100小时人力成本[4] - 在邮件处理方面，AI平台能自动读取并翻译邮件后直接通知到人，改变了以往人工不定时翻看且准确率低的模式，提升了时间效率和准确度[4] 行业趋势与客户需求 - 在全球跨境支付需求激增与AI技术加速渗透的双重背景下，中国企业出海支付面临的挑战与复杂性日益增加[1] - 游戏出海厂商的支付需求呈现显著共性，大平台客户的核心诉求是新游戏快速引爆市场并获得曝光度[6] - 另一类游戏客户诉求是支付通道优化，从仅使用ApplePay、GooglePay转向第三方支付，核心目的是降低成本、增加支付方式覆盖和扩展用户群[6] - 游戏客户收单需求具有地域特征，欧美市场与东南亚市场需求不同，新老发行商诉求也有差异，需提供定制化支付解决方案[6] - 针对不同市场，支付解决方案需差异化，例如东南亚侧重本地钱包整合，而欧美则强调卡类支付稳定性，此逻辑同样适用于品牌电商出海[6] 技术挑战与未来方向 - 数据质量被视为AI技术突破的首位，被比喻为引擎的燃料，业务架构数字化是当前最紧急的任务，数字化不完整将直接影响AI输出效果[2][6] - 金融行业AI应用需特别关注准确性与可解释性，因支付需要数字准确，而AI存在幻觉可能导致输出不可解释[6] - 当前通过RAG和工作流将AI框定在一定范围内来保证准确性，未来方向包括让AI生成代码执行任务，因为代码结果确定可重复，但这会带来代码执行安全性和可靠性的新挑战[6] - AI与跨境支付的结合有三大未来场景：风控（利用大模型处理非结构化数据提升判断准确性）、个性化金融（基于脱敏用户画像做合规推荐）以及效率提升（探索语音、声纹、拍照支付等自然交互方式）[6]