菲纳斯特拉推出AI支付修复建议功能，助银行加快异常处理

今天，菲纳斯特拉（Finastra）在迈阿密举行的Sibos 2026上宣布推出“修复建议”（Repair Recommendations）——这是AI OperatorAssist中一项全新的人工智能功能。此举将在银行现有工作流程中引入更智能的决策，帮助银行更快地应对日益增长的支付业务量。

错误和中断等传统支付处理问题每年给行业造成数十亿的损失，阻碍交易顺畅进行，并增加人工工作量。通过部署“修复建议”，团队将能够更快地解决问题，更顺畅地处理更大的业务量，并提高成功率，而不会增加复杂性或人工负担。

“修复建议”将如何帮助银行提高运营效率

• 减少支付运营团队（包括电汇室操作员、异常与修复专员以及技术支持人员）管理和解决支付异常所需的时间和精力。
• 简化复杂的修复场景，使异常处理更加一致，降低错误率，并提升运营能力。
• 这一云原生功能将识别支付差异，分析根本原因，并提供经行业标准清算体系和网络规则验证的建议（例如Swift、Fedwire、SEPA（单一欧元支付区）、UPI和Nexus），以确保修正准确且合规。
• 通过提供可靠的修复指导，减少对专业知识的依赖，并加快新员工的入职培训。
• 随着市场对实时跨境能力、基础设施现代化和数字商务的需求不断增长，帮助银行更高效地处理更大的支付业务量。

高管观点

菲纳斯特拉支付业务执行副总裁巴里·罗德里格斯（Barry Rodrigues）表示：“借助‘修复建议’，我们正在帮助银行升级其支付运营——缩短问题解决时间并最大限度地减少错误。随着支付量不断增加，人工智能可以通过加快修复、简化入职流程和增强韧性来带来立竿见影的价值。我们正在帮助银行扩大运营规模，为客户提供更快、更可靠的服务。”

“人工流程仍然是金融机构面临的重大运营风险，”Datos Insights战略顾问罗宾·洛朱迪斯（Robin LoGiudice）表示，“尽管自动化不断进步，支付团队仍需花费大量时间获取数据和诊断异常，导致运营成本高昂且效率低下。由人工智能驱动、经过验证并了解清算体系规则的建议，能够加快支付信息的收集、提取和分析，从而更快地解决异常，同时提高效率和精确度。”

以智能指导提升支付效率

“修复建议”将与Global PAYplus和Payments To Go形成互补，拓展AI OperatorAssist的调查与分析基础，并增强现有的支付处理环境。这些建议旨在辅助人工决策，每项操作都需经过审核和批准，从而提高指导的可靠性并实现持续改进。该解决方案体现了菲纳斯特拉持续致力于在整个支付生命周期中拓展创新人工智能能力，同时始终将治理和人工参与（human-in-the-loop）放在首位。

了解更多信息，请访问：全球支付处理解决方案与技术 | 菲纳斯特拉

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