Mastercard、AIスタートアップと提携し、貨物決済を効率化、サプライチェーンの効率を向上

請求書から決済まで、貨物運賃の支払いをシームレスに行うための共同パイロットを今すぐ開始しましょう。. このアプローチは、サイクルタイムと手作業によるタッチポイントを削減し、従来のワークフローよりも迅速な結果をもたらします。.

それらの人へ 商人 そして buyersその benefits 有形です。自動化された請求書照合を正しく account, 、決済の迅速化、キャッシュフローの可視化の明確化により、チームは自信を持って計画を立てることができます。このソリューションは、 cards 厳格な財務管理を維持しながら、運送料を計上するためのもので、以下が含まれます。 ドキュメンテーション 導く 開発者 セットアップから継続的なメンテナンスまで、運用と操作を支援します。.

と intelligent ルーティングにより、これらの支払いは、監査可能な統一されたセットに流れ込みます。 processes. Mastercard と 開発者 ERPとTMSのフィードを統合し、貨物データを実用的な記録に変換することで、以下を可能にします。 シームレスに 和解処理と手作業による再入力の最小化を実現し、キャッシュフローを financial すべての関係者にとって有効なワークフロー。.

実装するには、貨物データを統合されたワークフローにマッピングします：調整 ドキュメンテーション, 、APIコントラクトを確立し、有効にします。 intelligent 請求書を単一の台帳にルーティングします。連携先： 開発者 既存のERPおよびTMSシステムを統合し、カード決済やその他のデジタル決済をデジタルワークフローに変換することです。その結果、自動化が進みます。 processes 手作業での再入力作業を減らすことができます。.

について impact on the world サプライチェーンの状況は、支払いの迅速化、より厳密な照合、期日通りの決済を頼る人々とのより強固な関係を通じて可視化されます。信頼を維持するために、チームは明確な安全策を設定し、不正防止管理を監視し、透明性の高いレポートを公開します。 buyers, 商人そして 開発者 alike.

MastercardとAIスタートアップが提携し、貨物決済を効率化：AI決済の新時代へ

MastercardのAIを活用した貨物決済プラットフォームを今すぐ導入して、買掛金を刷新し、サイクルタイムを短縮し、運送業者、仲介業者、購入者全体のワークフローを改善しましょう。.

このソリューションは、Googleのフレームワークと明確なドキュメントによって強化された、消費者、キャリア、サプライヤーのエコシステムを組み込みのインフラストラクチャと連携させます。.

開発者は包括的なAPIを通じてプラットフォームを拡張し、多数のプロバイダーを接続して、AI対応のワークフローを有効にできます。.

最初の四半期で、少数の荷送人と運送業者によるパイロットは、支払いの紛争を30〜40％削減し、決済を25％迅速化することを示しています。.

このアプローチには、綿密なドキュメント化、標準化された請求書、および増え続ける明細項目のリスク管理に役立つ異常値チェックが含まれています。.

このインフラストラクチャは、セキュリティを最優先に考え、コンプライアンスを強化する監査可能なワークフローを備え、地域を跨いで拡張できるように構築されています。.

カーソルベースのダッシュボードは、財務チームの連携を保ち、支払、領収、例外をリアルタイムで可視化し、迅速な意思決定を可能にします。.

この利点は、より迅速な支払いによって商品の配送遅延が減少し、サプライヤーの流動性に対する信頼が高まるため、消費者体験にも及びます。.

推奨：90日間のオンボーディング計画にコミットし、3～5レーンから開始し、平均支払期間、解決された紛争の数、取引あたりのコストなどの成功指標を定義し、その後12か月以内に拡大します。.

最大限の効果を得るには、IT、財務、および業務部門を含むクロスファンクショナルグループを設立し、他のプロバイダーと連携し、ドキュメントのフレームワークが包括的かつ最新の状態に保たれるようにします。.

Mastercard-AI freight payments 連携の実践的な設計図

3段階での展開を開始します。：信頼できるレーンを対象に、請求書の自動化、動的な決済、即時照合に焦点を当てた90日間の国際貨物 платежей パイロットを開始します。具体的な目標を設定します：手作業による照合を60％削減、決済サイクルを2～3日短縮、可視性の向上。 consumers, フォワーダー, 、およびプロバイダー。進捗状況を毎週追跡し、定義された期間にわたり結果を統治機関に公開する。.

ガバナンスおよびリスクのフレームワーク：MastercardおよびAIパートナーとの間で、部門横断的な幹部主導の協議会を設立する。データガバナンス、アクセス制御、リスク許容度を定義する。暗号化、トークン化、インシデント対応を網羅したセキュリティプレイブックを作成し、国際標準に沿った監査を実施する。エグゼクティブオフィサーやテクニカルリードなど、エコシステム内の役割に責任を割り当てる。.

プラットフォームのアーキテクチャと自動化：ML主導の意思決定に基づくモジュール型プラットフォームを構築する 用具 請求書ルーティング、不正チェック、および支払ルーティングのために。検証後数秒以内に決済をトリガーし、サプライヤーの条件を事前承認するために、自動化を使用します。決済とトランザクション記録のための唯一の信頼できる情報源を維持し、システム内でエンドツーエンドのトレーサビリティを確保します。.

決済フローと決済外国為替取引の摩擦を軽減するため、通貨処理と国境を越えた取引ルールを調整します。銀行、レール、Mastercardネットワーク間の資金移動をマッピングし、可能な場合はバッチ処理と即時入金の期間を設定します。調整のヒントとなるリアルタイムダッシュボードを提供し、以下を公開します。 points 紛争の削減に役立つデータのこと。 consumers また、フォワーダーはステータスと予想されるタイミングを確認できます。.

製品スイートと導入戦略: コアを起動 product 自動請求、事前承認された条件、および動的決済に焦点を当て、次に拡張して products 事前資格認定、リワードプログラム、および後で調整されるダッシュボードに対応します。フォワーダーとプロバイダーが導入するためのインセンティブを調整します。 用具, 、成功指標を利用して拡張のための資金を推進します。フィードバックループを使用して、製品機能とガバナンスの更新を改善します。測定します。 養子縁組 市場と地域を越えてリアルタイムで。.

セキュリティとコンプライアンス: enforce robust authentication, least privilege access, and regular penetration testing. Use industry-standard security controls to protect money flows and sensitive data, and monitor anomaly signals continuously. Maintain an auditable trail for every action across the ecosystem to satisfy regulators in international jurisdictions.

Analytics, data quality, and governance rhythm: implement data quality checks, line‑of‑business dashboards, and governance reviews every quarter. Use AI to flag exceptions and propose remediation steps; keep an eye on data lineage and privacy controls to maintain trust with consumers and partners. Ensure the officer and the board receive concise, actionable reporting on risk and performance; adjust investments as needed.

タイムラインとマイルストーン: begin with launching the pilot in 3–4 months, escalate to broader 養子縁組 in six to nine months, and then scale to international corridors within 12–18 months. Define clear handoffs between operations, product, and compliance teams; align incentives with outcomes and ensure the program remains based on measurable results rather than anecdote. Plan updates over a 12-month horizon to build momentum and secure executive sponsorship.

Real-time freight payment orchestration and settlement workflow

Adopt a real-time orchestration layer that automatically matches freight invoices with carrier bills, triggers tokenisation, and initiates settlements within seconds. This approach delivers immediate visibility to trading partners and reduces settlement cycles from days to minutes.

The framework centers on a modular stack that will scale with network growth. For developers, this means a well-documented API surface, reference workflows, and SDKs that accelerate launch. While the core источник of truth remains the ledger, integrations with ERP/TMS data deliver deeper data generation and validation. The aims include reducing disputes and increasing flexibility for carriers and shippers, with tailored rules per route and carrier. This trusted approach will have a measurable impact on cash cycles and cost-to-serve, benefiting consumers across the network.

Intelligence enables proactive risk checks, automated reconciliation, and faster dispute resolution. This impact can be seen by consumers and shippers as shorter settlement cycles. The transportation pipeline gains end-to-end visibility across shipments and routes, while tokenisation protects sensitive data by replacing PANs with tokens. The platform uses google cloud services for scalable compute and storage, and supports around-the-clock processing. Whether a shipment crosses borders or stays domestic, the system maintains a trusted ledger and rapid data availability. Token data is safer than handling raw PANs.

To launch quickly, start with a pilot in a defined corridor with pilot partners, then rapidly scale to multiple routes. Measure visibility gains, time-to-settlement reductions, and cost-to-serve improvements. Align with ERP and TMS via standardized tokens and APIs, and use a staged rollout to manage risk. Whether addressing cross-border flows or domestic movements, set a governance model that keeps data aligned and ensures flexibility for future rails.

Automated reconciliation and fraud risk detection in global shipments

Implement automated reconciliation now by deploying a centralized server that runs scalable workflows and enables you to integrate data from carriers, freight forwarders, and ERP systems into the mastercards suite. This reduces settlement mismatches, speeds cash flow, and provides real-time visibility into exceptions.

Key enablers include standardized data formats, secure APIs, and governance that ensures data lineage from multiple sources. For adoption, outline a launch plan with a phased rollout–start with one route, then expand to others. Details such as cross-border currency handling, tax rules, and carrier references must align. The benefit is higher accuracy, lower manual checks, and improved supplier satisfaction. The automation layer eliminates repetitive reconciliations and frees teams for strategic work. The benefits extend to suppliers and finance teams, with faster settlement cycles and clearer audit trails. utilise stripe or other payment rails to close the money loop, reinforcing the commerce flow.

Fraud risk detection runs in parallel: patterns of shipment-level anomalies, duplicate payments, or unusual routing trigger alerts. Use a mix of rule-based checks and ML signals to identify reconciliation fraud or payment tampering. Alerts feed into secure workflows, and action will be taken within seconds, aligning with security across cross-border commerce and transportation flows. What will matter next is refining models with feedback from audit trails and confirming high-risk cases before settlement.

mastercards remains committed to a growth path that scales with carrier networks and regional regulations. The architecture uses a modular suite of microservices, hosted on a secure server, with continuous monitoring. It supports ongoing generation of insights from transaction data and shipment events, turning raw data into measurable KPIs. To harness this, teams should configure workflows that run in parallel with existing transportation management systems, whether on-premises or cloud. This approach prioritises security and governance across markets.

here are concrete actions to scale the program: map data fields across sources, lock data quality gates, and set up a monitoring dashboard. Define a pilot with one route, collect metrics on reconciliation hit rate and fraud precision, then expand to additional routes within six to twelve months. Assign a dedicated owner, align incentives with accuracy and risk control, and utilise the feedback loop to tighten rules. This work will accelerate value. For details, schedule regular reviews with stakeholders and document all decisions in the governance trail.

Data interoperability: ERP, TMS, and carrier integration guidelines

Implement a unified data model and API layer over ERP, TMS, and carrier systems, with agent2agent and merchant-facing APIs to reduce manual mapping and speed financial settlements.

Build a terms dictionary that aligns fields for orders, shipments, invoices, and payments; ensure their data types, units, and permissible values are explicit so partners receive consistent data at every step.

Establish platform-agnostic protocols and data formats (JSON, XML) to support interoperability across shipping events, payment messages, and commerce workflows, enabling players to coordinate more effectively.

Within the data model, include fields for visibility into status, ETA, charges, and taxes; ensure merchants, carriers, and developers can access the same truth without costly reconciliation, and allow them to act on it.

Leverage google AI-enabled validation to detect anomalies and require integration checks; integrate rules into the feed to potentially reduce disputes and speed approvals.

Governance and security: enforce role-based access, audit trails, and data-sharing agreements; document who can receive what data and under which conditions, with terms that address consumer privacy.

Developer guidance: publish API specs, share sample payloads, and provide sandbox environments to test terms alignment and agent2agent flows before production; developers said these patterns help reduce rework.

Outcome: built visibility across ERP, TMS, and carriers improves merchants’ planning and their supply chain partners’ coordination, supporting consumer satisfaction and smoother payments.

Security, consent, and privacy controls for AI-driven payments

Implement granular opt-in consent at every AI-assisted payment action, require MFA for high-value events, and tokenize data to shield cards across the system. Run the AI and payment logic on a dedicated server to limit exposure and speed incident response. This approach reduces risk while keeping the experience accessible for buyers and consumers, and it supports a smoother transition from cash to digital methods.

Adopt a three-layer model spanning consent lifecycle, data handling, and access governance. This framework applies to buyers, consumers, and providers in a growing ecosystem that includes cards, wallets, and autonomous payment workflows across international partners.

• Consent lifecycle: present prompts with a cursor-driven interface; store consent evidence with a timestamp, device fingerprint, and UI version; enable revocation with a single action; expose a clear terms screen and a data-processing summary; allow users to review and adjust preferences at any time.
• Data handling and privacy: minimize data collection to what is strictly needed; tag data with источник for provenance; pseudonymize personal data; enforce data retention limits; provide a privacy dashboard showing processing scope and AI usage; utilise privacy-preserving analytics for insights; ensure cross-border transfers follow policy and rely on trusted providers.
• Security architecture: tokenize cards, use HSM-backed keys, enforce TLS 1.3; implement RBAC and MFA; isolate payment services on a dedicated server and container stack; maintain immutable audit logs and real-time alerts via a SIEM; conduct regular vulnerability scans and timely patches.
• Model governance and transparency: separate training data from live processing; use de-identified data for model refinement; apply explainability prompts for critical decisions; maintain a trusted suite of AI components; log decisions for auditing; enable providers to inspect checks that feed AI results.
• User and buyer controls: expose accessible privacy controls in the UI; allow buyers to opt out of AI-driven optimizations; provide clear data usage and retention details; show lightweight risk indicators using a privacy-friendly approach; ensure smooth, cursor-based navigation for settings.
• Provider and collaboration: align with a group of internationals such as jorn and others to standardize consent terms and data handling; integrate with identity services like google for verification where allowed, while keeping identity data separate from processing pools; utilise cross‑provider governance to expand collaboration and maintain a trusted ecosystem.
• Compliance and reporting: run periodic privacy impact assessments; keep logs for review by regulators and auditors; ensure PCI DSS and applicable regional privacy laws are followed; publish terms for data handling; provide regulators with visibility into data flows on request.

データフローとAIの判断の可視性は、消費者と購入者がリアルタイムでリスクを評価するのに役立ち、同意変更の傾向はガバナンスの更新を導きます。これらのコントロールをセキュリティ設計に組み込むことで、Mastercardとパートナーは信頼を維持し、侵害の影響を軽減し、多様なプロバイダーと市場全体でAI主導の決済の普及を支援できます。.

KPIとモニタリング：時間短縮、キャッシュフロー、支払いの正確性に関する指標

標準化されたKPIダッシュボードを実装し、キャッシュフローや支払精度指標を含む時間節約、ベースライン測定、四半期ごとの目標を含める必要があります。ガバナンスの変更を確立し、財務、調達、プロダクトチームを含むクロスファンクショナルグループを割り当てます。データを単一の統合レイヤーに集約し、手動による照合を削減するツールを導入し、環境内での導入を加速させます。スタートアップ主導のパイロットから開始し、その学びを業界のマーチャント全体に拡大適用します。国際的な環境でのコラボレーションも重要になります。.

時間節約指標は、請求書の受領から支払いまでのサイクルタイムの短縮を測定し、節約された日数または時間数で表されます。目標は、6か月以内に少なくとも25%の削減です。タッチポイントの数とエージェントが例外処理に費やす時間を追跡し、それらを40%削減し、例外の90%を初回で解決することを目標とし、前期間よりも迅速に行います。AIモデルからの洞察を活用して、貨物ネットワークにおけるルーティングと承認のボトルネックを特定し、大量でリスクの低いフローを自動化します。ダッシュボードとアラートを設定して変更を監視し、それらの洞察を関係者に展開して、改善がシームレスに伝播するようにします。.

キャッシュフロー指標には、支払債務回転日数（DPO）、キャッシュコンバージョンサイクル、予測精度が含まれます。DPOを3日間増やして48日とし、予測精度を次の四半期中に95％に改善することを目標とします。サプライヤーファイナンスのコストと動的な支払いタイミングによる節約を監視し、全体的なファイナンス支出を前年比10％削減することを目指します。国際輸送と外国為替計画を通じて予測可能なキャッシュフローを維持し、マルチマーケット運営をサポートします。.

支払いの正確性指標は、誤った支払いの割合を追跡し、0.3%以下の誤払いを目指します。重複払い、誤った請求書の経路、および照合の成功率を監視し、重複を0.5%未満に維持します。支払人認証にFIDO認証を有効にしてセキュリティを強化し、不正行為の試みを少なくとも60%削減します。インサイトを活用して、誤払いの発生源、責任のあるエージェントまたはチームを特定し、対象を絞った改善策を実行します。.

週次ダッシュボード、月次レビュー、四半期ビジネスレビューでリズムを確立し、明確な説明責任ポイントとともに成功の定義を定める。製品、財務、オペレーションのリーダー層にオーナーシップを割り当て、強靭なグループを形成する。変更を追跡し反復を行い、プログラムが予算内に収まり、継続的なフィードバックループを通じて自動化が進むようにする。国際拠点と環境全体で統一された環境を提供し、マーチャントとサプライヤーをクロスボーダー貨物決済の将来に備えさせる。.