來源：Crypto.news
原標題：Safer, smoother payments can be AI’s ‘killer app’
編譯：比推BitpushNews an
預計到2025年，全球人工智能行業將吸引超過2000億美元的資金流入，大約是薩爾瓦多等小國GDP的五倍。然而，產品、服務和利潤必須證明這筆資本的合理性，迄今爲止尚未實現。目前，AI公司需要大約6000億美元才能爲投資者帶來盈利回報。
AI 需要一個“殺手級應用”來證明它不是泡沫。將AI 與區塊鏈和加密貨幣結合，用於安全、無縫且以用戶爲中心的支付，可以成爲挽救 AI 的用例。例如，Amazon One 的掌紋識別功能已經取得了不錯的成果。再加上 AI 與區塊鏈的結合，將解決高集中化、訓練數據偏差、缺乏透明度等持久存在的問題——這是一個全方位的改進。
最重要的是，這樣的目標在今天已經是相當可實現的。區塊鏈-加密貨幣技術棧已變得極具性能且對用戶和開發者都很友好。並且 AI 模型有望在2027年達到類人智能水平。
用戶體驗優先於支付方式
根據Forrester的2024年(美國消費者與支付現狀)報告，約96%的美國成年人每年至少進行一次線上購物或支付。年輕成人的數字支付採用率更高，他們平均使用超過四臺聯網設備，跨越四個線上平臺。此外，他們也對使用新興的觸點和交易渠道（如語音助手、聊天機器人等）感到舒適。
考慮到這一羣體，零售商必須專注於提供豐富且無縫的支付體驗。有時，這比提供多種支付方式更爲重要。儘管年輕消費者通常願意嘗試或採用新方法，但他們對支付體驗的要求不容妥協。
預測性和生成性的人工智能可以幫助支付服務提供商和商家更有效地服務新一代消費者。例如，微軟的金融協作工具 Co-Pilot for Finance 可以集成到財務應用中，用戶能夠與其財務數據“對話”。從識別主要支出領域到提出與預算相關的問題，這些 AI 驅動的工具讓用戶能夠做出更明智的支付和消費選擇。
同樣，零售商和線上平臺可以利用人工智能分析用戶的交互模式，提供個性化的支付選項、優惠等。通過提供及時的折扣，也可以促進銷售增長。
除了用戶體驗和無障礙設計外，集成人工智能顯著提高了支付系統的安全性。先進的機器學習、自然語言處理等技術解鎖了高效的異常檢測，有助於實時甚至在發生之前檢測金融欺詐。人工智能還使額外的用戶安全層得以實現，例如生物識別驗證。
像匯豐銀行和PayPal等領先的金融機構已經在使用基於人工智能的系統來打擊洗錢和其他與支付相關的犯罪。隨着技術的發展，全球超過61%的公司對利用人工智能來簡化和保護支付系統充滿期待。
保護支付安全
保護數字支付的安全是人工智能對全球金融行業的主要貢獻之一，利用預測性安全機制和數據分析來確保安全。然而，開發和訓練人工智能模型需要大量資源。OpenAI在訓練GPT-4時花費了“超過1億美元”，這對於任何中小型公司來說幾乎是不可能的。
隨着未來幾年開發和訓練成本的不斷上升，越來越多的潛在開發者將被迫退出人工智能競賽。這將導致行業的進一步集中，而這個行業本來就偏向於少數大型公司。作爲背景信息，三分之二的新興人工智能項目籌集的資金都流向了大型科技公司。
Web3原生支付基礎設施對於抵消機構採納和參與增加的潛在負面影響是必要的。這同樣適用於人工智能驅動的支付系統。更多的人工智能意味着更多的數據創建和提取。在超集中化的服務器上管理這些龐大的數據集——這些數據集往往包含敏感信息——嚴重威脅着安全性、隱私和最終用戶的自主權。
這部分原因解釋了爲什麼面向Web3的企業家和風險投資者正在推動去中心化的人工智能——無論是用於支付還是其他用途。以至於該領域在7月初不到96小時內就吸引了超過2.07億美元的融資。
作爲一種全球分佈、透明且防篡改的數據庫技術，區塊鏈完美地補充了人工智能系統。去中心化的支付網絡可以利用人工智能確保無縫和互操作的用戶體驗，但當前的一些因素阻礙了Web3原生支付網絡的廣泛採用。
到2031年，人工智能在支付領域將是一個超過550億美元的機遇，而區塊鏈和加密貨幣對於實現這一目標至關重要。這種結合將使商家和服務提供商能夠提供豐富的支付用戶體驗，以及廣泛的支付方式——法幣、加密貨幣等。
如果人工智能行業真的希望找到能夠實現持續、長期採用的“殺手級應用”，就不能忽視去中心化支付的範式。在這裏，持久問題的解決方案與未來創新的空間共存。這是顯而易見的前進方向。
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