Инновационные платежные решения Акшая Равата для гиг-экономики

Акшай Рават — опытный технолог и предприниматель с более чем 20-летним стажем в создании масштабируемых систем для экономик подработок. Будучи ответственным за разработку в Checkr Pay, он сосредоточен на создании сложных платформ оплаты, которые отвечают уникальным требованиям работников на подработках и операторов платформ. Подход Акшая к технологиям и разработке продуктов формируется его преданностью простоте, людям превыше процессов и действующим циклам обратной связи. Он работал в ведущих технологических фирмах, таких как ThoughtWorks, и был соучредителем таких компаний, как Floh.in и Activesphere. Акшай подчеркивает необходимость адаптивных платформ оплаты для удовлетворения различных предпочтений работников, включая различные способы оплаты и платежи в режиме реального времени. Он подчеркивает важность предложения широкого выбора для удовлетворения ожиданий работников и удержания талантов. Акшай также подчеркивает необходимость соблюдения нормативных требований и важность платежной платформы, которая адаптируется к нормативным изменениям, не обременяя компании юридическими сложностями. Чтобы решить сложные задачи экономики подработок, Акшай рекомендует создавать функции продукта, которые решают распространенные проблемы поддержки на ранних стадиях, такие как мошенничество с платежами и мошенничество с идентификацией работника. Он также подчеркивает важность создания надежной технологической инфраструктуры для управления различными способами оплаты, требуемыми работниками на подработках. Акшай описывает многослойную архитектуру и подход с использованием микросервисов, который эффективно управляет и абстрагирует различия между способами оплаты. Акшай подчеркивает необходимость удовлетворения разнообразных требований к интеграции клиентов разного размера, предлагая предварительно созданные варианты интеграции с низким уровнем кода для более мелких клиентов и множество API для более крупных клиентов. Он также подчеркивает важность открытых API для поддержания простоты и доступности на всей платформе. Акшай выделяет несколько критических проблем, с которыми сталкиваются компании подработок при управлении платежами в масштабе, включая отслеживание денежных потоков и разрешение споров. Чтобы решить эти проблемы, Акшай рекомендует внедрять уведомления о низком балансе в реальном времени и использовать машинное обучение для прогнозирования необходимых денежных резервов. Он также предлагает проверять правильность способа оплаты с помощью таких сервисов, как Plaid, для точной проверки банковских реквизитов. Акшай подчеркивает разнообразие платежных предпочтений среди работников на подработках, подчеркивая необходимость индивидуальных решений, отвечающих их уникальным потребностям. Заглядывая в будущее, Акшай видит несколько новых технологий, которые окажут значительное влияние на системы оплаты подработок, включая растущее внедрение технологий RTP, развитие мер обнаружения мошенничества и мер безопасности и интеграцию платежных решений с проверками биографических данных. Он также упоминает о стратегическом использовании чат-ботов API следующего поколения и применении ИИ при реализации динамического ценообразования на основе спроса и предложения.