随着人工智能和机器学习等技术越来越普及，它们也正在对支付过程产生真正的影响。
在不到20年的时间里，公众对使用机器学习和人工智能等技术在日常生活中变得更加便捷与灵活。此外，企业对机器学习和人工智能领域的投资和采用也有了有意义的增长。
除此之外，计算机处理技术在过去十年中取得了巨大的飞跃。随着越来越多的消费者互动和交易数字化，公司、机构和政府现在都在收集大量数据。简而言之，高性能计算正变得越来越便宜和易于使用，因此，这种类型的技术已经改变了支付领域，也就不足为奇了。
预防诈骗
当信用卡(CNP)交易方式越来越少时，新的支付方式也带来了新的欺诈机会(CNP诈骗正在上升)。
人工智能和机器学习不仅可以检测欺诈，而且可以在欺诈发生前加以预防。这些技术已经可以揭示模式并驱动隐藏的用户信息，但是技术正在朝着进一步细化的方向发展。
与依赖于有监督的学习和投入相比，技术的进步让公司能够超越这种静态的模式，转向无监督的学习。一个不受监督的、深度学习的神经网络并不需要一个被标记的训练集，它会不断地更新模型，并且使新模型具有更健壮、更灵活的防欺诈检测工具，这仅仅只要有足够的数据就可以完成。
幸运的是，随着越来越多的商业和支付转移到网上，可用数据继续增长。这种更复杂的算法在使用机器学习来减少误报并更灵活地检测实际性的欺诈行为。
提高效率
机器学习和人工智能都有可能通过提高运营效率和降低成本来彻底改变付款处理方式。事实上，这种情况已经发生了。例如，人工智能已经在与聊天机器人一起实现了，以减轻客户服务代表的负担。机器学习也已经在支付领域站稳脚，学习算法在加快交易授权和监控方面发挥着重要作用。
人工智能可以帮助减少支付的处理时间。它还可以消除人为错误，以节省宝贵的时间来纠正这些错误。设想一个企业需要处理大量数据以生成财务报告，并满足监管和合规要求，这一过程通常需要一组人执行重复的数据处理任务。有了人工智能，这些任务可以授权给机器，机器可以比人类更快、更准确地完成这些任务。这些技术可以提高效率，同时收集重要的用户信息。当然，这些好处也意味着这些行业的运营成本降低了。
