万事达卡的点击支付功能现已在英国和欧洲通过Ecompay推出

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-18Terakhir diperbarui pada 2024-07-18

币界网报道:

据雅虎财经报道,Ecompay已与万事达卡合作,在英国和欧洲整合点击支付解决方案。此次合作有望为商家和消费者提供高效的支付体验,减少欺诈行为,提高交易批准率。

取消手动卡片输入

点击支付通过利用用户识别消除了对密码和手动卡输入的需求,网络令牌化令牌化表示用不敏感的等价物(即令牌)替换敏感数据元素的过程,令牌没有外在或可利用的意义或价值。本质上,资产所有权的权利被转换为数字代币。令牌化可用于拥有资产的整个单位。例如,一个令牌代表一块房地产的所有权,或者分割一个单一资产的所有权,如200000个令牌,每个令牌都代表令牌化,表示用不敏感的等价物(即令牌)替换敏感数据元素的过程,令牌没有外在或可利用的意义或价值。本质上,资产所有权的权利被转换为数字代币。令牌化可用于拥有资产的整个单位。例如,一个代币代表一块房地产的所有权,或分割一个单一资产的所有权,如200000个代币,每个代币代表阅读本条款和全球可互操作标准。这种集成增强了客人结账流程,允许客户在不被重定向或手动输入卡详细信息的情况下完成购买。

Ecompay收单主管Liudmila Zhelenkova在评论此次合作时表示:“点击支付不仅允许客户只需点击几下即可支付,还解决了手动输入卡的不便,提供了更高效、更安全的支付体验。”

“这种简化的流程提高了交易成功率和转化率,同时保持了与常规卡交易相同的处理成本,因此我们预计它将在商家中越来越受欢迎。”

据报道,Ecompay已将这项技术嵌入其在线支付界面,以确保其商家的支付流程得到增强。点击支付得到了主要卡网络的支持,旨在简化在线交易。它提供支付支付现代世界交换媒介的基础之一,支付是指将法定货币或等值货币从一方转移到另一方,以换取商品或服务。支付行业已经成为现代商业的一部分,尽管所涉及的参与者和交换方式随着时间的推移发生了巨大的变化。特别是,付款方被称为付款人,收款人反映了收到付款的个人或实体。最常见的是,作为现代世界交换媒介的基础之一,支付是指将法定货币或等值货币从一方转移到另一方,以换取商品或服务。支付行业已经成为现代商业的一部分,尽管所涉及的参与者和交换方式随着时间的推移发生了巨大的变化。特别是,付款方被称为付款人,收款人反映了收到付款的个人或实体。最常见的是在任何设备和浏览器上阅读此术语,直接集成到结账流程中。

缩短结账时间

万事达卡估计,实施点击支付可以将批准率提高3%,并将结账时间缩短50%。因此,该平台旨在通过安全加密减少中断并最大限度地减少欺诈。

最近,万事达卡与全球公司合作。今年5月,这家支付巨头与尼日利亚跨国银行Access BankGroup合作,为跨境支付提供便利。两家公司公布了一项新的解决方案,使非洲各地的企业和消费者能够完成国际交易。

万事达卡还与巴林王国的信用卡发行商CrediMax合作,提供支付解决方案。结账解决方案允许客户在各种设备上完成购买。它旨在通过消除手动密码输入的需要来节省时间并降低出错的可能性。

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto4j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto4j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit5j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit5j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit7j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit7j yang lalu

Trading

Spot
活动图片