Eine Kundin entdeckt unterwegs das perfekte Produkt, zum Beispiel ein Paar Sneaker. Sie scannt mit dem Smartphone die Produktnummer und spricht mit einem AI Agent. Die Kundin stellt ihm einige Fragen, um die passende Größe auszuwählen, und beschließt, die Sneaker zu bestellen. Alles läuft reibungslos – bis zum Zahlungsvorgang. Plötzlich wird der natürliche Konversationsfluss unterbrochen. Der Händler muss der Kundin einen Zahlungslink per SMS schicken oder ein separates Formular senden – zur Eingabe der Zahlungsdaten in einem völlig anderen System.
Gerade in diesem Moment, in dem Vertrauen aufgebaut werden könnte, springen potenzielle Käufer:innen häufig ab. Denn die Zahlungsabwicklung ist umständlich – sowohl aus Sicht der Kund:innen als auch aus der des Händlers. Für Unternehmen, die AI in ihre E-Commerce-Prozesse integrieren möchten, war dies viel zu lange normal.
Doch das ändert sich jetzt.
Parloas neuer Payment Skill für AI Agents und AI-Assist-Lösungen (für menschliche Agents) macht Kreditkartenzahlungen zu einem nahtlosen Bestandteil der Customer Experience. Dabei wird die Konversation nicht unterbrochen, der AI Agent verliert nicht den Kontext – und er erfüllt die Compliance-Anforderungen.
Das Zahlungsproblem, das AI nicht lösen konnte (bis jetzt)
Immer mehr Unternehmen interessieren sich dafür, wie AI Zahlungen optimieren und ineffiziente Prozesse, die Verzögerungen oder fehlgeschlagene Transaktionen verursachen, reduzieren kann – und das aus gutem Grund.
Kund:innen erwarten heute einen reibungslosen und sicheren Bezahlvorgang. Doch AI Agents, die Bestellungen bearbeiten, können keine Zahlungsprozesse abwickeln. Dies liegt daran, dass Zahlungen deterministisches Verhalten erfordern – etwas, das Large Language Models (LLMs) nicht zu 100% garantieren können.
Zudem müssen beim Umgang mit Kreditkartendaten ein erstklassiges Kundenerlebnis und Compliance sichergestellt sein, wie etwa die Einhaltung der Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS). Eine einzige fehlgeschlagene Transaktion oder ein Fehler, wenn beispielsweise Daten nicht korrekt verarbeitet werden, kann schwerwiegende Folgen haben – von potenziellem Betrug über Sicherheitsvorfälle bis hin zu verärgerten Kund:innen und Strafen durch Aufsichtsbehörden.
Diese Situationen treten häufiger auf, als sie sollten. Laut Experian wurden allein in der ersten Jahreshälfte 2024 über 214.000 Fälle von Kreditkartenbetrug gemeldet. Auch Sicherheitsverantwortliche in Unternehmen sind sich der Risiken bewusst. Eine Umfrage von Metomic zeigt, dass 72% der CISOs (Chief Information Security Officer) befürchten, der Einsatz generativer AI könne zu einem Sicherheitsvorfall führen.
Wenn der Bezahlvorgang im AI-gestützten E-Commerce nicht sicher und reibungslos funktioniert, verlassen die Nutzer:innen die Webseite oder App, ohne zu kaufen. Neben Kaufabbrüchen sind Vertrauensverlust sowie Image-Schäden die Folge – damit entgeht dem Unternehmen Umsatz und langfristiges Wachstum bleibt aus.
Warum die meisten AI Agents beim Check-out scheitern
AI verändert und verbessert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kund:innen interagieren. Zahlungen allerdings bringen besondere Herausforderungen mit sich. Genau die Technologie, die AI Agents in Gesprächen so stark macht, ist nicht gut darin, mit sensiblen Zahlungsdaten umzugehen – ohne die richtigen Schutzmaßnahmen.
- LLMs sind nicht auf Bezahlvorgänge ausgelegt.
LLMs generieren Antworten dynamisch. Dadurch sind sie perfekt für flüssige, natürliche Gespräche geeignet – aber nicht für Finanztransaktionen, bei denen 100% Genauigkeit erforderlich ist. AI Agents dürfen keine Zahlen falsch verstehen, Kreditkartendaten durcheinanderbringen oder Zahlungen bestätigen, die gar nicht durchgeführt wurden. - LLMs bringen Sicherheits- und Compliance-Risiken mit sich.
Jedes Unternehmen, das mit Kreditkartendaten arbeitet, muss die PCI-DSS-Standards einhalten. Andernfalls drohen Strafzahlungen, Image-Schäden und mehr. AI Agents, die unsachgemäß mit sensiblen Daten umgehen, können Unternehmen ernsthaften Sicherheitsrisiken aussetzen, wie etwa Datenpannen, und eine finanzielle Haftung nach sich ziehen. - Traditionelle Zahlungsprozesse verursachen Reibungsverluste.
Die meisten Unternehmen leiten ihre Kund:innen heute für Zahlungen auf ein völlig anderes System um – beispielsweise durch das Versenden eines Links per SMS oder durch die Weiterleitung zu einem Online-Formular. Dies führt zu mehreren Problemen:- Kund:innen müssen Informationen möglicherweise erneut eingeben, was das Kundenerlebnis beeinträchtigt.
- Der Bezahlvorgang ist kompliziert, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Transaktionen abgebrochen werden.
- Es fehlt an Flexibilität und Kontrolle im gesamten Ablauf, weil der Zahlungsprozess nicht nahtlos mit bestehenden AI Agents verbunden ist.
Wie sichere, AI-gestützte Bezahlprozesse aussehen sollten
Der Bezahlvorgang darf für Kund:innen keine Hürde darstellen. Und Unternehmen sollten sich keine Sorgen über fehlgeschlagene Transaktionen oder Verstöße gegen regulatorische Vorgaben machen müssen. Um eine sichere, unkomplizierte Bezahlung zu gewährleisten, braucht es ein durchdachtes, genAI-kompatibles Payment-System, das:
- Zahlungsprozesse strikt von dynamischen Konversationen mit AI Agents trennt, sodass sensible Finanzdaten niemals mit einem LLM in Kontakt kommen.
- Einen nahtlosen Echtzeit-Bezahlvorgang ermöglicht, ohne dass Kund:innen in ein anderes System wechseln müssen.
- Sich an den Gesprächskontext erinnert und die Konversation nach der Bezahlung ohne Unterbrechung fortführt – für eine nahtlose Customer Experience.
- Strikt PCI-DSS-Standards einhält, um sensible Daten zu schützen.
- Sich in bestehende Zahlungssysteme integrieren lässt, sodass Unternehmen Transaktionen über ihre bevorzugten Anbieter abwickeln können.
Wie Parloas AI Agent Payment Skill dies ermöglicht
Eine gute AI-gestützte Zahlungserfahrung sollte sich nicht wie ein separater Prozess, sondern so natürlich wie ein Gespräch mit einem Menschen anfühlen – nur schneller, sicherer und skalierbar.
Genau das bietet Parloas neuer Payment Skill für AI Agents. Anstatt sich auf ein LLM für die Verarbeitung sensibler Zahlungsdaten zu verlassen, können Parloa Agents die Zahlungsabwicklung an ein dediziertes, PCI-DSS-konformes System übergeben, ohne den Gesprächsfluss zu unterbrechen. Das funktioniert folgendermaßen:
1. AI-geführte Auftragserstellung
Nehmen wir an, eine Kundin gibt eine Bestellung über einen autonomen AI Agent auf. Der Agent bestätigt die Details, schlägt relevante Zusatzprodukte vor und stellt die endgültige Bestellung zusammen – all das erfolgt in einem nahtlosen Gespräch.
2. Sichere Zahlungsübergabe
Wenn es an die Bezahlung geht, prüft der AI Agent, ob die Kundin eine Kreditkarte verwendet, die bereits im System hinterlegt ist, oder ob sie neue Zahlungsdetails eingeben möchte. Von dort aus wird der Anruf sicher an Parloas PCI-DSS-konformes Zahlungssystem übertragen, das Zahlungsinformationen über die Tastatur des Telefons (DTMF) erfasst.
3. Die AI setzt das Gespräch fort, ohne den Kontext zu verlieren
Sobald die Zahlung abgeschlossen ist, knüpft der AI Agent dort an, wo er vor der Bezahlung aufgehört hat – und bestätigt die Bestellung, teilt Tracking-Details mit und beantwortet bei Bedarf abschließende Fragen. Mit dem passenden, zugrundeliegenden System bleibt der gesamte Prozess einheitlich, unkompliziert und sicher – ohne Wechsel zu externen Formularen, ohne dass Kund:innen etwas doppelt erklären müssen und ohne das Risiko, dass der AI Agent Zahlungsdaten falsch verarbeitet.
Die Zukunft AI-gestützter Finanztransaktionen ist jetzt
Zahlungen waren schon immer eine Herausforderung bei Konversationen mit AI. Sie galten als zu riskant, mussten manuell abgewickelt werden und waren vom eigentlichen Gespräch mit der AI getrennt – was den Bezahlvorgang fehleranfällig und für Kund:innen sowie das Unternehmen umständlich und uneinheitlich machte. Aber das muss nicht so bleiben.
Mit Parloas Payment Skill für AI Agents und der Echtzeit-Übersetzung (für menschliche Agents) können Organisationen Zahlungen endlich direkt in die AI-gestützte Customer Experience einbinden – ohne Unterbrechung des Gesprächsflusses und ohne Sprachbarrieren. Dabei werden gesetzliche Vorgaben eingehalten, und das Unternehmen behält die Kontrolle über den Bezahlprozess. Mit der passenden technischen Infrastruktur, die sensible Daten von LLMs trennt, PCI-konform bleibt und den Gesprächskontext bewahrt, gelingt der nächste große Schritt zu einem durchgängig AI-gestützten Handel.
Damit sind AI Agents nicht nur in der Lage, ein Gespräch zu führen, sondern auch die Bezahlung abzuwickeln.
