Haben Sie schon einmal an Ihrem Schreibtisch gesessen und sich durch isolierte Tabellenkalkulationen von verschiedenen Gateways, Acquirern und Wallets gekämpft? Sie scrollen, vergleichen und rechnen, wissen aber immer noch nicht, warum Ihre Autorisierungsrate letzte Woche gesunken ist.
Nun, damit bist du nicht allein.
Für Unternehmen, mittelständische Händler, Zahlungsdienstleister und Finanzteams wird es aufgrund fragmentierter Systeme und inkonsistenter Daten immer schwieriger, die Leistung nachzuverfolgen und steigende Systemgebühren zu kontrollieren.
In diesem PaymentsEd-Webinar zeigen wir, wie moderne KI chaotische Zahlungsdaten von mehreren Anbietern in klare, verwertbare Informationen umwandeln kann.
Wir untersuchen die Realitäten moderner Zahlungsdaten mit praktischen Einblicken von Andrew Sjogren, Director of Product Marketing bei IXOPAY, und Marco Conte, Gründer von Congrify. Gemeinsam erklären sie, wie Daten und KI den manuellen Aufwand reduzieren und Zahlungsteams dabei helfen, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen.
Die Realität für Händler: Zahlungsdaten sind komplexer denn je
Händler wünschen sich stets zwei Dinge: standardisierte Leistungsberichte und Transparenz hinsichtlich ihrer Gesamtzahlungskosten.
Die größte Herausforderung besteht darin, aus rohen, unzusammenhängenden Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Und insgesamt bleibt die größte operative Belastung die manuelle, ressourcenintensive Berichterstellung und Abstimmung.
Andrew Sjogren stellt fest, dass diese Komplexität mit der Zeit immer größer wird. Da Händler ihre Zahlungsplattformen erweitern, wird es immer schwieriger, die zugrunde liegenden Daten zu vereinheitlichen.
Jede neue Verbindung fügt ihr eigenes Datenschema hinzu. Außerdem bringt sie eigene Antwortcodes und eine eigene Berichtsfrequenz mit. Dies gilt unabhängig davon, ob Sie ein Gateway, einen Acquirer, eine Wallet oder ein Betrugsbekämpfungs-Tool integrieren.
Im Laufe der Zeit entstehen durch diese Schichten unterschiedlicher Formate Silos, die eine einfache Zuordnung oder Interpretation erschweren. Marco Conte weist darauf hin, dass selbst ein einzelner Anbieter täglich mehrere Dateien mit unterschiedlichen Strukturen bereitstellen kann, was die Abstimmung und Leistungsüberwachung zunehmend erschwert.
Das Ergebnis ist eine Landschaft, in der Zahlungsdaten zwar reichlich vorhanden sind, aber nur schwer zu vertrauen, zu vergleichen oder in großem Umfang zu nutzen sind. Genau diese Lücke will KI nun schließen.
Woher all diese Daten eigentlich stammen (und warum es schwierig ist, sie zu verarbeiten)
Wenn Sie eine einzelne Transaktion von Anfang bis Ende verfolgen, sehen Sie, wie viele Berührungspunkte Ihre Zahlungsdaten haben. Zum Beispiel:
Kasse: Kundenmetadaten, Gerätesignale, Treuedaten
Betrugsbekämpfungsinstrumente: Geräte-Fingerprinting, Geschwindigkeitsprüfungen, Risikobewertungen
3DS-Abläufe: Antworten der Aussteller, Challenge-Daten, Authentifizierungsergebnisse
Gateways, Acquirer und Prozessoren: Autorisierungsfelder, Antwortcodes, Routing-Details
Abrechnungsdateien: Auszahlungsdaten, FX-Details, Gebühren, zeitliche Abweichungen
Jede Quelle trägt ihre eigene Struktur und ihren eigenen Rhythmus mit sich, wodurch selbst eine einzelne Transaktion weitaus komplexer ist, als es den Anschein hat.
Marco Conte merkt an, dass 750 Datenspalten für einen Händler, der mehrere Anbieter verwaltet, nicht ungewöhnlich sind.
Hier beginnt die eigentliche operative Belastung. Man könnte meinen, es handele sich um eine einzige Transaktion, tatsächlich hat man es jedoch mit Eingaben von sechs oder mehr Beteiligten zu tun, die alle Daten unterschiedlich formatieren und übermitteln.
Diese Komplexität ist der Grund, warum Ihr Team Stunden damit verbringt, Auszahlungen abzugleichen, Probleme bei Ablehnungen zu beheben und Gebührenstrukturen über verschiedene Märkte hinweg zusammenzufügen.
Wenn Sie Ihren Stack aus dieser Perspektive betrachten, werden die Engpässe verständlich. Sie haben keine Schwierigkeiten, weil Sie unorganisiert sind. Sie haben Schwierigkeiten, weil die Daten fragmentiert, verzögert und inkonsistent ankommen. Genau hier liegt der Wert der KI: Sie fasst diese Fäden zu einem kohärenten Ganzen zusammen, auf dessen Grundlage Sie handeln können.
Die Rolle der KI: Von „Daten überall“ zu „Erkenntnissen auf Abruf“
Zahlungsteams versinken bereits in Dateien, Formaten und Verzögerungen. Daher benötigen Sie keine weiteren Daten. Sie benötigen Automatisierung, Mustererkennung und Anleitung. KI kann dabei helfen, dieses Chaos schnell in etwas Nutzbares zu verwandeln.
1. Standardisierung und Vereinheitlichung von Daten mehrerer Anbieter
KI strukturiert zunächst die Daten, die Sie von Gateways, Acquirern, Betrugsbekämpfungs-Tools und Abrechnungsdateien erhalten. Anbieter liefern täglich mehrere Dateien mit inkonsistenten Schemata, deren manuelle Abstimmung in großem Umfang unmöglich ist. Automatisierte Pipelines normalisieren diese Eingaben, sodass Sie schließlich eine einzige, zuverlässige Übersicht über jede Transaktion erhalten. Allein dadurch sparen Sie Stunden an Abstimmungsarbeit und müssen keine Tabellen mehr zusammenfügen.
2. Anomalien schnell erkennen
Nachdem die Daten vereinheitlicht wurden, suchen KI-Modelle kontinuierlich nach ungewöhnlichen Mustern. Probleme, die Sie selbst nie bemerken würden. Beispielsweise könnte eine kleine regionale Zahlungsmethode tagelang ausfallen, ohne dass es jemand bemerkt.
Anstatt Fehler erst bei der Überprüfung am Monatsende zu entdecken, erhalten Sie nahezu in Echtzeit Benachrichtigungen zu Routingproblemen, Anomalien bei Emittenten, Leistungseinbußen oder steigenden Gebühren. Das ist proaktiver Schutz statt reaktiver Bereinigung.
3. Reduzierung manueller Untersuchungen durch Bereitstellung von Antworten in natürlicher Sprache
KI beschleunigt auch die tägliche Entscheidungsfindung. Anstatt nach Daten zu suchen, stellen Sie Fragen in einfacher Sprache und erhalten Sie sofort Antworten.
Dadurch werden mehrstündige Untersuchungen auf wenige Sekunden verkürzt. Dadurch werden viele Reibungsverluste beseitigt, die Zahlungs-, Risiko- und Finanzteams ausbremsen.
Was das für Sie bedeutet
KI verlagert Ihre Arbeitslast von der Suche nach Daten hin zum Handeln auf Grundlage von Erkenntnissen.
CFO-Fragen werden innerhalb von Minuten beantwortet. Sie können Gebühren, Trends, Rückgänge oder Anomalien sofort aufdecken.
Echtzeit-Anomalieerkennung bei Dutzenden von Anbietern. Probleme werden frühzeitig erkannt, lange bevor sie sich auf die KPIs auswirken.
Eine Zukunft, in der sich Menschen auf Strategien konzentrieren können, statt CSV-Dateien zusammenzufügen. Ihre Zeit fließt in die Optimierung, nicht in die manuelle Berichterstellung.
KI verwandelt fragmentierte Daten in „Erkenntnisse auf Abruf“ und verschafft Ihnen Klarheit und Kontrolle in einem Umfeld, dessen Komplexität mit der Zeit zunimmt.
Der praktische Fahrplan: Wie Händler tatsächlich Zahlungsintelligenz aufbauen
Marco beschreibt Zahlungsintelligenz als eine Treppe: Jede Stufe baut auf der vorherigen auf, egal wo man beginnt. Sein Modell bietet Händlern einen klaren Reifepfad, unabhängig davon, ob sie gerade erst mit der Zentralisierung ihrer Daten beginnen oder bereits mit KI-gesteuerter Optimierung experimentieren.
Hier ist die Reise, zusammengefasst:
Zentralisieren und speichern Sie Ihre Daten: Zunächst bringen Sie alles an einen Ort: Ihren Data Lake oder Ihr Data Warehouse (z. B. ClickHouse, Snowflake). Ohne diese Ebene funktioniert nichts anderes.
Grundlegende Abstimmung und Abgleich: Sie bestätigen, dass Sie tatsächlich bezahlt werden. Dies umfasst den Abgleich von Transaktionen, die Überprüfung von Auszahlungen sowie die Behebung von Unstimmigkeiten – Ihre operative Grundlage.
Grundlegende Zahlungsanalysen: Sobald die Abstimmung stabil ist, verfolgen Sie die wichtigsten KPIs: Autorisierungsraten, Abbruchquoten, Rückerstattungen, Streitfälle sowie grundlegende Gebührenmetriken.
KPIs auf Kundenebene: Sie gehen über Transaktionen hinaus und verstehen das Kundenverhalten: Lebenszyklusmuster, Kundenbindung, wiederholte Ablehnungen sowie Erfolgsraten bei mehreren Versuchen.
Gebührenintelligenz: Hier steigt die Komplexität sprunghaft an. Sie schlüsseln Interchange-, Schemagebühren, Devisen und Strafen auf. Anschließend erstellen Sie Allokationsmodelle, die nicht nur die Gesamtkosten, sondern auch die Gründe für deren Entstehung aufzeigen.
Anomalieerkennung: Maschinelles Lernen und statistische Modelle (nicht nur LLMs) überwachen Ihre Daten auf unerwartete Muster. Dazu können Anomalien bei Emittenten, Routingfehler, geografische Verschiebungen und vieles mehr gehören.
Agentische Automatisierung und KI-Copiloten: Mit sauberen Daten und zuverlässigen Modellen beginnen Sie mit der Automatisierung. KI-Agenten übernehmen wiederkehrende Analysen, liefern Erkenntnisse und beantworten Fragen in natürlicher Sprache.
Zusammen bilden diese Schritte einen praktischen, umsetzbaren Fahrplan. Einen, der fragmentierte Zahlungsdaten in eine sich kontinuierlich verbesserte Informationsschicht für Ihr Unternehmen verwandelt.
Was Branchenführer sehen: ROI, Gebühren und die Realität des Aufbaus einer internen Lösung
Wenn Sie Schwierigkeiten haben, Investitionen zu rechtfertigen, beginnen Sie damit, die aktuellen Betriebszeiten, Ineffizienzen und Strafen zu quantifizieren. Branchenführer tun genau das. Und die Muster, die sich in den Fragen und Antworten des Webinars abzeichneten, spiegelten wider, was viele Händler feststellen, wenn sie sich ihre eigenen Daten genau ansehen.
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse:
Der ROI zeigt sich an drei Stellen: niedrigere Gebühren, weniger manueller Aufwand und bessere Leistung.
Führungskräfte verbinden den ROI durchweg mit Einsparungen bei Programmgebühren und Strafen, reduzierten Abstimmungsstunden sowie Umsatzsteigerungen durch die Behebung vermeidbarer Rückgangsmuster. Sobald Ihre Daten zentralisiert und überwacht werden, werden diese Einsparungen schnell bemerkbar.Der Aufbau einer internen Zahlungsintelligenz ist weitaus teurer als die meisten erwarten.
Händler gehen oft davon aus, dass sie „einfach ein Datenteam einstellen“ können. In Wirklichkeit müssen Sie mit Hunderttausenden von Dollar, mehrjährigen Entwicklungszyklen und laufender Arbeit in den Bereichen Data Engineering, Data Science, Zahlungsexpertise und Produktmanagement rechnen. Selbst große Unternehmen brauchen 5 bis 7 Jahre, um eine stabile Version zu erreichen. Und das noch ,bevor KI-Fähigkeiten hinzukommen.Datenlatenz ist eine universelle Herausforderung. Sie müssen nicht nur die Ausgaben, sondern auch die Eingaben überwachen.
PSPs liefern Dateien nach unterschiedlichen Zeitplänen, mit Verzögerungen von Stunden oder sogar Tagen. Zahlungsdienstleister betonten die Notwendigkeit einer schwellenwertbasierten Überwachung, damit Sie sofort wissen, wenn Daten verspätet oder unvollständig sind, anstatt Lücken erst bei der Monatsendberichterstattung zu entdecken.LLMs werden maschinelles Lernen nicht ersetzen. Sie interpretieren die Ergebnisse, erkennen jedoch keine Anomalien.
Statistische Modelle und ML übernehmen die Mustererkennung. LLMs sitzen darüber und helfen Ihnen, Anomalien zu erklären, Trends zusammenzufassen und Fragen in einfacher Sprache zu beantworten. Wenn Sie erwarten, dass ein LLM Routing-Fehler oder Herausgeberwechsel erkennt, werden Sie jedoch wichtige Ereignisse verpassen.
Wenn Sie intern Argumente dafür vorbringen möchten, beginnen Sie mit einer einfachen Übung:
Wie viele Stunden verbringt Ihr Team heute mit Abstimmungen, Berichterstellung, Untersuchungen und Gebührenanalysen?
Rechnen Sie diese Stunden (und die damit verbundenen Strafen oder verpassten Optimierungen) in Dollar um. Diese Baseline wird zu Ihrem größten ROI.
Die Zukunft der Zahlungsintelligenz ist agentenbasiert, automatisiert und händlerfreundlich.
Bis 2026 werden Zahlungsteams KI-Agenten erwarten, die Probleme erkennen, Erkenntnisse zusammenfassen und Empfehlungen aussprechen, bevor jemand danach fragt. Branchenstudien zeigen, dass KI in der Zahlungsabwicklung, insbesondere in den Bereichen Automatisierung und Betrugserkennung, Kosten um bis zu 30 % senken könnte.
Für Händler bedeutet diese Veränderung, dass sie weniger Zeit mit dem Zusammenfügen von Tabellenkalkulationen verbringen müssen und mehr Zeit für die Leistungsverbesserung und die Kostenreduzierung haben. Mit der Stabilisierung der Datenpipelines und der Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten werden Zahlungsdaten endlich klar, vorhersehbar und verwertbar.
Um die gesamte Unterhaltung und Live-Beispiele zu sehen, vergessen Sie nicht, sich das Webinar anzusehen: Webinar ansehen.