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在不遠的將來，隨著我們的財務流程變得更加復雜和無摩擦，預計支付將或多或少地變得無形。無形支付完全擺脫了現金、借記卡、信用卡和可穿戴設備等實物支付方式，創造了方便快捷的用戶體驗。我們已經看到了一些例子，其中“結賬”已經過時了——例如，Amazon Go允許顧客直接走出商店，而他們的移動設備會自動處理付款。 對于B2B和B2C客戶而言，支付通常是一個關鍵痛點，因此這無疑是一個進步。但金融業需要借鑒Uber和Delivero等公司的經驗，這些公司推動了無形支付的更廣泛應用。 無形支付如何成為我們日常生活的一部分？ 隨著對人工智能（AI）的關注度越來越高，我們將繼續看到更智能支付方式的出現。亞馬遜（Amazon Go）和繽果（Bingobox）等創新產品就是這種轉變的一個例子——利用面部識別和物聯網傳感器技術和技術咨詢，使商店能夠識別顧客是誰以及他們買了什么。毫不奇怪，支付寶站在了無形/無摩擦支付的最前沿，部分原因是其“微笑支付”的推出和升級。 日常解決方案，如直接借記，也將隨著人工智能的成熟而發展，以了解和利用更多關于個人客戶財務行為的信息，而財富科技解決方案將能夠根據日趨完善的算法自動交易用戶資金。隨著這些交易變得更加智能化和適應性，將需要用于無形支付的安全且無摩擦的基礎設施來支持它們。 無形支付的繁榮需要什么？ 人工智能和機器學習是過去幾年的熱門話題，與許多新趨勢一樣，如果無形支付要發揮其潛力，就需要對它們加以利用。許多人工智能和機器學習系統已經存在，用來分析大型數據集和做出決策，以滿足我們的財務需求，但是要將此提升到一個新的水平，則需要將多種人工智能和機器學習算法結合在一起的混合系統。 過去十年的另一個流行詞是物聯網，它帶來了許多希望。其中一些功能（例如可以接聽電話的智能手表）已經實現；而另一些功能，例如智能冰箱，當您某個食物即將用完時，它可以檢測到并下訂單，但目前尚未普及。網絡連接只會繼續增長，因此，如果公司希望提供真正無摩擦的體驗，則需要充分利用此類資源。 與此同時，令牌和生物識別等安全解決方案需要放在議程的首位，以解決在信任這些先進技術方面的猶豫。這種缺乏信任并非沒有根源，因為金融機構每年都會因欺詐而損失數十億美元。 據eCPD所了解，隨著安全和防欺詐被提上日程，支付提供商已經開始尋求生物識別技術和令牌化來解決這一問題。生物識別技術可用于處理個人的身體特征，從而高度成功地驗證交易。事實上，NIST發現，在2660萬張照片的數據庫中，只有0.2%的面部識別搜索無法匹配正確的圖像。 盡管實物支付流程始終存在，但無形支付只會在未來繼續增長——這是不可阻擋的。然而，這種增長的方式仍然是未知的。不過，如果公司充分利用智能、安全和無縫系統的潛力，那么未來的支付前景將是不可估量的。 
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