Citi และ Ant International ทดสอบโซลูชันการพยากรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเสริมสร้างการจัดการความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับลูกค้าสายการบิน

สิงคโปร์ — Citi และ Ant International ประกาศในวันนี้ว่าพวกเขากำลังทดลองใช้โมเดล Falcon Time-Series Transformer (TST) ของ Ant International เพื่อมอบโซลูชันการจัดการความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนที่ได้รับการปรับปรุงให้กับลูกค้าของพวกเขา

โซลูชันนี้พัฒนาด้วยการใช้ลูกค้าสายการบินเป็นกรณีตัวอย่างเริ่มต้น มุ่งหวังที่จะนำเสนอโซลูชันการชำระเงินที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นสำหรับอุตสาหกรรมการบิน ซึ่งประมวลผลการชำระเงินหลายพันล้านรายการในแต่ละปี ด้วยการเติบโตอย่างต่อเนื่องของการเดินทางทางอากาศ โซลูชันร่วมนี้ผสมผสานประสบการณ์ของ Ant International ในการชำระเงินสำหรับสายการบินกับโซลูชันการจัดการอัตราแลกเปลี่ยนที่แข็งแกร่งของ Citi เพื่อช่วยให้ลูกค้าของธนาคารสามารถจัดการต้นทุนอัตราแลกเปลี่ยนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

โมเดล Falcon TST ของ Ant International เป็นโมเดลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรมแบบทรานส์ฟอร์มเมอร์ โดยมีพารามิเตอร์เกือบ 2 พันล้านตัว โดยการรวมอัลกอริธึมการพยากรณ์แบบอนุกรมเวลาล่าสุด โมเดล TST ทำนายข้อมูลในอนาคตโดยการเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนจากชุดข้อมูลประวัติศาสตร์ขนาดใหญ่โดยใช้เทคโนโลยี AI โมเดลนี้ช่วยให้ธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการทำนายกระแสเงินสดและความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยน ช่วยให้สามารถลดต้นทุนการป้องกันความเสี่ยงและต้นทุนอัตราแลกเปลี่ยนโดยรวมได้

โดยการจับคู่โมเดล Falcon TST กับโซลูชันอัตราแลกเปลี่ยนคงที่ของ Citi ซึ่งเป็นโซลูชันที่ได้รับรางวัลและช่วยทำให้กระบวนการจัดการความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับธุรกิจที่ขายออนไลน์ในหลายสกุลเงินง่ายขึ้น โซลูชันร่วมนี้ช่วยให้ธุรกิจลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยนโดยการล็อกอัตราแลกเปลี่ยนในระยะเวลาที่กำหนด อัตราแลกเปลี่ยนถูกล็อกและตกลงกันแล้ว ซึ่งทำให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ได้ดียิ่งขึ้นในด้านการจัดทำงบประมาณ การตั้งราคา และการทำกำไร โซลูชันอัตราแลกเปลี่ยนคงที่ของ Citi รองรับมากกว่า 70 สกุลเงิน และได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลายจากลูกค้าในหลายภาคส่วน รวมถึงสายการบิน การท่องเที่ยว และอีคอมเมิร์ซ

ด้วยความสามารถในการพยากรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Ant International ธุรกิจสามารถใช้โซลูชันที่ได้รับการพัฒนาและปรับปรุงจาก Citi เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนายยอดขายและความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยน Ant International ได้บรรลุอัตราความแม่นยำมากกว่า 90% ในกรณีการใช้งานของบริษัท และคาดว่าโซลูชันนี้จะช่วยให้อุตสาหกรรมการบินลดต้นทุนการป้องกันความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนโดยรวมได้ เมื่อความแม่นยำในการทำนายยังคงเพิ่มขึ้น

โดยการผสมผสานโมเดล Falcon TST ของ Ant International กับโซลูชันอัตราแลกเปลี่ยนคงที่ของ Citi ซิตี้ได้สำเร็จในการทำธุรกรรมอัตราแลกเปลี่ยนให้กับหนึ่งในสายการบินชั้นนำในเอเชีย โดยลดต้นทุนการป้องกันความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนในธุรกรรมจริงเบื้องต้นของสายการบิน

Sam Hewson หัวหน้าฝ่ายการขาย FX ระดับโลกใน Citi กล่าวว่า เรากำลังพัฒนาผลิตภัณฑ์และโซลูชันของเราอย่างต่อเนื่อง เพื่อรองรับกรณีการใช้งานใหม่ที่สร้างขึ้นจากลำดับความสำคัญของลูกค้า โซลูชันอัตราแลกเปลี่ยนคงที่ของ Citi รองรับแบรนด์ใหญ่ ๆ ในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซและการท่องเที่ยวระดับโลก และโซลูชันนวัตกรรมนี้ช่วยให้เราสามารถใช้เทคโนโลยีชั้นนำในระบบนิเวศที่กว้างขึ้นเพื่อเร่งกระบวนการพัฒนาและนำเสนอกลยุทธ์ตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

Kelvin Li กรรมการผู้จัดการฝ่ายเทคโนโลยีแพลตฟอร์มของ Ant International กล่าวว่า นี่คือโซลูชันแรกที่พัฒนาขึ้นจากโมเดล Falcon TST ของเราร่วมกับพันธมิตรธนาคารที่ปรับให้เหมาะสมกับอุตสาหกรรมเพื่อให้บริการลูกค้าของพวกเขา มันเป็นก้าวสำคัญในเส้นทางของเราในการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับการจัดการอัตราแลกเปลี่ยน (FX) เพื่อธุรกิจของเรา พันธมิตร และร้านค้า การประหยัดต้นทุนการป้องกันความเสี่ยง 30% ที่ Ant International ทำได้จากลูกค้าสายการบินทดลอง ซึ่งแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่สามารถทำได้จากการป้องกันความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะขยายโซลูชันนี้ร่วมกับ Citi เพื่อให้บริการแก่ธุรกิจและอุตสาหกรรมเพิ่มเติม