MongoDB 支付
通过实时整合和分析任何格式的数据
来丰富支付体验
为消费者提供增值服务和功能
丰富的支付体验
接受并丰富任何支付数据类型
使用灵活的文档数据模型实时整合和处理任何支付数据类型。JSON 文档（与 MongoDB 使用的数据格式相同）是支付数据的标准，包括 SWIFT 4和5、Open Banking API 和 BIAN。
不间断的安全性
通过分布式容错和自动数据恢复功能消除停机和中断。通过与现有实践集成的行业领先的加密、访问控制和数据保护协议来保护客户数据。
API 驱动的支付解决方案
利用结合了第三方最佳产品的组合支付系统，保持竞争力并降低总体拥有成本。通过适用于不同数据格式或结构的灵活数据模型，使开放 API 生态系统中的数据流成为可能。
基于MongoDB构建的现代支付系统
行业领导者选择 MongoDB 作为其始终在线、始终安全、始终可用的支付平台的支柱。
数据丰富
提升原始数据集的价值，使其成为更全面的信息集合，从而实现更多用途。
开放银行
协调您的开放 API生态系统，通过满足任何需求的灵活数据模型，使银行、第三方和消费者之间的数据流动成为可能。
了解您的客户(KYC)
统一从后端支付处理到客户交互的数据，并提供洞察，以创建无缝、互联和个性化的客户旅程。
移动应用程序
启动和扩展始终不间断的安全移动应用程序，将第三方服务与API集成，并加快审批时间以满足客户期望。
欺诈检测
通过应用程序驱动的分析提高识别欺诈的见解速度。与 AI/ML平台集成，实现实时、预测性的欺诈预防。
安全性与合规性
持续备份、跨地区高可用性以及详细的审核日志，让银行可以实时追踪操作。
即时扩展
支付系统必须随着业务和监管要求的发展而扩展。根据需求自动扩大或缩小规模，优化使用率和成本。
确保高可用性
MongoDB Atlas 提供当今支付平台所需的多云原生可扩展性和高可用性。
在任何地方运行
将数据部署在本地或100多个具有多云环境的区域，享受可靠性、安全性和灵活性并支持合规性。
拥抱实时分析
就地实时分析支付数据，无需ETL或重复。 提高见解速度，提升效率。
保护您的数据
通过分层安全方法(包括客户端字段级加密)，MongoDB Atlas 支持遵守主要安全标准。
支持合规
嵌入式TTL索引以及在线存档和数据湖，简化了监管合规性。
客户案例
Cards2.0计划
富国银行消费贷款执行副总裁/CIO Nadeem Kayani
“MongoDB 每天处理超过 20 TB的数据，并支持80多个微服务。我们目前正在使用操作数据存储（ODS）来运行奖励和忠诚度计划。
🔗点击阅读客户案例：Wells Fargo借助MongoDB推出下一代银行卡支付平台
实时支付
麦格理银行首席工程师Chris Clar
“全球大流行😷两个月后我们就投入使用了。轻轻一按开关即可启动付款流程。我们现在已经有超过 300 万个事务。没有任何差池，运作一切正常。借助此解决方案，我们可以在所需的任何云提供商平台上运行。”
🔗点击阅读《了解麦格理银行如何在数周内构建了实时支付平台》
无现金支付平台
Nexi Group 技术产品负责人Tahir Jamal
“MongoDB Atlas帮助我们在欧洲横向、安全地扩展。为了遵守 GDPR 法规，我们仅在欧洲境内的各个站点之间对数据进行分片，并且跨数据中心的高可用性为我们提供了所需的耐用性，以便在发生故障时保护金融交易。”
行业合作伙伴
MongoDB 强大的合作伙伴生态系统不仅限于主要的云提供商，全球行业组织也将 MongoDB 集成到他们的金融服务解决方案中。
● Volante Technologies 是值得信赖的云支付现代化合作伙伴，该公司与MongoDB 合作开发的 VolPay 解决方案专为整个支付生命周期的支付创新和转型而设计。
● lcon Solutions 利用 MongoDB 构建和开发了lcon Payments Framework(IPF)，用于实时和直接的“账户到账户支付”，满足服务驱动的模块化支付生态系统的需求。
● Minsait 与 MongoDB 合作进行数据存储和管理开发，提供更具活力和可操作性的系统，使企业能够敏捷地过渡到更具创新性的技术。
Celent报告下载：利用AI在支付领域的优势
在风险、欺诈和合规等领域，人工智能（AI）的使用多年来已司空见惯。 这些举措的成功，以及释放更多效益的潜力，推动了 2024 年该领域投资的增加，其中生成式人工智能（Gen AI）尤其引人关注。
受 MongoDB和Icon Solutions 委托，金融技术分析师 Celent 创建了一份报告，调查AI目前如何在银行业中使用，以及在支付中采用AI以提高运营敏捷性、自动化工作流程的一些关键用例，并提高开发人员的生产力。
报告要点:
●高级分析、智能自动化和人工智能技术将引领 2024 年的投资议程。
●58%的银行正在评估或测试生成式AI的某些功能，另有23%的银行规划了使用生成式AI技术的项目。
●在过去两年中，由于资源限制而无法实现的产品改进，本可以支持支付收入增长 5.3%。
●缺乏开发能力和技术限制是支付产品创新的两大障碍。
报告指出，AI技术已深入银行业的各个角落，从风险管理到客户服务，再到支付处理的自动化和优化。特别是在无卡支付领域，AI的应用正释放出巨大潜力，帮助银行提升服务效率，同时为客户提供个性化的增值服务。通过深入分析和案例研究，本报告为金融机构和供应商提供了关于如何利用AI技术的宝贵见解，并强调了构建坚实基础、确定优先顺序的重要性。
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