Nandan Sheth, CEO von Splitit – Interviewreihe

Nandan ShethDer CEO von Splitit, Sheth, ist ein erfahrener Fintech-Manager und Unternehmer mit umfassender Expertise in den Bereichen Zahlungsverkehr, digitaler Handel und Finanzinfrastruktur. Er leitet das Unternehmen seit 2022 und ist gleichzeitig Mitglied des Aufsichtsrats. Vor seiner Zeit bei Splitit war er fünf Jahre bei Fiserv als Leiter von Carat & Digital Commerce tätig, wo er maßgeblich an der Entwicklung moderner Zahlungsökosysteme beteiligt war. Zuvor war er Mitgründer von Acculynk, einem Pionierunternehmen im Bereich sicherer Online-Zahlungsauthentifizierungstechnologien. Seine Karriere umfasst außerdem Führungspositionen bei American Express nach der Übernahme von Harbor Payments, einem Unternehmen, das er mitgegründet und zu einer bedeutenden Plattform für elektronische Rechnungsstellung ausgebaut hatte. Seit über zwei Jahrzehnten konzentriert sich Sheth konsequent auf die Entwicklung von Zahlungsinnovationen, die Reibungsverluste reduzieren, die Sicherheit erhöhen und die Wirtschaftlichkeit für Händler verbessern. Dies prädestiniert ihn, Splitit zu einem zukunftsweisenden Anbieter von Infrastruktur für „Jetzt kaufen, später zahlen“ zu führen.

Ratenzahlung Splitit ist ein Fintech-Unternehmen, das sich darauf spezialisiert hat, „Jetzt kaufen, später zahlen“ (BNPL) von einem reinen Verbraucherkreditprodukt hin zu einer händlerorientierten Infrastruktur zu transformieren. Über seine Plattform ermöglicht das Unternehmen Käufern, Einkäufe mit ihren bestehenden Kreditkarten in Raten zu bezahlen. Dadurch entfallen neue Kredite, Bonitätsprüfungen und langwierige Anträge. Die Kerninnovation liegt in einem White-Label-Modell („Ratenzahlung als Service“), das Händlern die nahtlose Integration von BNPL in ihren Checkout-Prozess ermöglicht. So behalten sie die Kontrolle über Kundenbeziehungen und -daten und verbessern gleichzeitig Konversionsraten und den durchschnittlichen Bestellwert. Durch die Nutzung bestehender Kreditkartennetzwerke und die direkte Integration in Händlersysteme über eine einzige API positioniert sich Splitit als risikoärmere und nahtlosere Alternative zu traditionellen BNPL-Anbietern. Damit trägt das Unternehmen den zunehmenden regulatorischen Anforderungen Rechnung und bietet ein reibungsloses, markenkontrolliertes Zahlungserlebnis.

Sie haben mehrere Zahlungsunternehmen aufgebaut und wieder verkauft, darunter Harbor Payments und Acculynk. Wie hat diese Erfahrung Ihre Sichtweise darauf geprägt, warum Zahlungssicherheit zum entscheidenden Faktor für den Aufstieg des agentenbasierten Handels werden könnte?

Meine berufliche Laufbahn konzentrierte sich auf den Zahlungsverkehr, jenen Teil des Handels, der kaum jemandem auffällt, solange er nicht ausfällt. Ich habe gelernt, dass die Ermittlung des Zahlungsverkehrs Aufmerksamkeit erregt, die Autorisierung aber letztendlich den Umsatz generiert.

Im agentenbasierten Handel, wo KI-Agenten das Kaufverhalten beeinflussen, bevorzugen diese Agenten vorhersehbare, schnelle und zuverlässige Zahlungsmethoden. Zahlungsunsicherheit führt zu Reibungsverlusten und kann Agenten dazu veranlassen, bestimmte Händler oder Produkte zu meiden. Zahlungssicherheit wandelt sich somit von einem Aspekt der Backend-Prozesse zu einem Schlüsselfaktor für Kaufempfehlungen.

Splitit hat kürzlich sein Agentic Commerce Partnerprogramm gestartet. Wie trägt die Integration von kartenbasierten Ratenzahlungen in autonome KI-Shopping-Agenten zur Lösung des Problems der Zahlungssicherheit bei, das Ihrer Meinung nach die Konversionsrate derzeit einschränkt?

Durch die Integration von kartenbasierten Bezahlfunktionen in autonome Einkaufsagenten bietet Splitit seinen Kunden Agentic Commerce Partnerprogramm Die Berücksichtigung von Ratenzahlungen wird im KI-gestützten Kaufprozess vorgezogen und nicht erst an der Kasse durchgeführt. Dadurch kann der Agent die Erschwinglichkeit und die Zahlungsmodalitäten prüfen, die Optionen eingrenzen und die Kaufentscheidung treffen.

Ein weiterer Vorteil unseres Modells besteht darin, dass es bestehende Karten und Systeme nutzt, wodurch Zahlungen zuverlässiger und für KI-Agenten einfacher werden. Dies löst eine große Herausforderung: Viele Konversionen scheitern an Zahlungsunsicherheit und nicht an der Produktpassung. Müssen Verbraucher einen neuen Kredit beantragen oder auf die Genehmigung warten, wird der Prozess unterbrochen. Die Nutzung bestehender Kreditlinien beschleunigt den Prozess.

Wie ermöglicht Ihr Programm KI-Agenten in der Praxis, die Bezahlbarkeit in Empfehlungen einzubeziehen und dabei bestehende Karten und Zahlungssysteme zu nutzen, ohne dass neue Kreditanträge oder die Erstellung neuer Konten erforderlich sind?

Splitit ermöglicht es dem Vermittler, den Gesamtkaufpreis in eine monatliche Rate umzuwandeln und dafür eine bereits vorhandene Karte des Käufers zu nutzen. Das ist etwas völlig anderes, als jemanden in ein separates Kreditverfahren zu drängen.

Der Kunde nutzt seine bestehende Karte, ohne einen neuen Antrag stellen, ein neues Konto eröffnen oder eine Drittanbieterseite aufrufen zu müssen. Der Ratenzahlungsplan bleibt innerhalb der bestehenden Bankverbindung des Kunden bestehen, wodurch die Bezahlbarkeit frühzeitig in den Entscheidungsprozess einfließt und KI-Mitarbeiter nicht nur die Produktmerkmale und den Preis, sondern auch die realistische Zahlungsfähigkeit des Kunden beurteilen können.

Sie argumentieren, dass die KI-gestützte Suche der Konversion bereits voraus ist. Wo genau verursachen Zahlungen Reibungsverluste im automatisierten Handelsprozess?

Reibungsverluste treten in drei Bereichen auf: Berechtigung, Autorisierung und Arbeitsablauf. Ein Käufer findet zwar möglicherweise mithilfe von KI das passende Produkt, doch der Prozess kann scheitern, wenn die Zahlungsoption eine Kreditentscheidung erfordert, zu einer unvorhersehbaren Autorisierung führt oder einen separaten Antrag bzw. eine Genehmigung benötigt.

Hier liegt die Lücke zwischen Entdeckung und Kaufabschluss. KI generiert bereits kaufbereiten Traffic im Einzelhandel, doch die Zahlungsinfrastruktur hinkt hinterher. Das Potenzial ist da. Die Herausforderung besteht darin, den Kaufabschluss genauso reibungslos zu gestalten wie die Entdeckung.

Viele Händler nutzen heute Marktplätze für „Jetzt kaufen, später zahlen“. Wie unterscheidet sich ein kartenbasiertes Ratenzahlungsmodell von traditionellen „Jetzt kaufen, später zahlen“-Plattformen, wenn es in KI-gestützte Kaufprozesse integriert wird?

Unser kartenbasiertes Ratenzahlungsmodell nutzt die bestehende Kreditwürdigkeit des Kunden, während herkömmliche BNPL-Modelle oft die Beantragung eines neuen Kredits zum Zeitpunkt des Kaufs erfordern. Dieser Unterschied ist bei KI-gestützten Kaufprozessen relevant, da jede neue Kreditentscheidung das Risiko einer Ablehnung birgt. Wenn dies zu häufig vorkommt, priorisiert der KI-Agent bestimmte Händler weniger.

Das traditionelle BNPL-Modell erfordert mehr Schritte und neue Marken. Unser Modell gibt Händlern die Kontrolle und stellt sicher, dass Käufer vertrauenswürdige Karten verwenden, wodurch die Unsicherheit für KI-Agenten reduziert wird.

Wird aus technischer Sicht die Checkout-Optimierung in einer agentenbasierten Umgebung weniger wichtig als die Vorhersagbarkeit der Autorisierung?

Die Optimierung des Bezahlvorgangs ist wichtig, aber die Vorhersagbarkeit der Autorisierung ist noch wichtiger. Anders ausgedrückt: Ein klarer und einfacher Kaufprozess ist zwar hilfreich, aber die Zahlungsfreigabe ist letztendlich ausschlaggebend. Im traditionellen Handel konzentrierten sich Unternehmen auf die Effizienz im Frontend, da die Kunden jeden Schritt selbst erledigten. Im automatisierten Handel übernehmen KI-Agenten einen Großteil dieser Navigation.

Das größere Problem besteht darin, ob die Zahlung stabil und reibungslos abgewickelt wird. Ist der Autorisierungsprozess – also die Genehmigung einer Transaktion durch Banken oder Zahlungsnetzwerke – unzuverlässig, löst selbst ein optimal gestalteter Checkout das eigentliche Problem nicht. In diesem Umfeld wird die Vorhersagbarkeit der Autorisierung zu einem wesentlichen Bestandteil der Handelsperformance und beschränkt sich nicht mehr nur auf Zahlungsabwicklungen.

Da autonome Agenten beginnen, Kaufentscheidungen im Namen der Verbraucher zu treffen, auf welche neuen Compliance- oder regulatorischen Anforderungen sollten sich Finanztechnologieunternehmen vorbereiten?

Die Zustimmung ist entscheidend. Unternehmen müssen die Befugnisse der Beauftragten definieren und die Genehmigungsanforderungen klären.

Die Rechenschaftspflicht folgt. Es müssen transparente Prüfungen der Agentenkäufe und der Überschreitungen von Limits durchgeführt werden.

Kontrolle ist unerlässlich. Unternehmen benötigen robuste Berechtigungen, Beschränkungen und Ausnahmeregelungen.

Meiner Ansicht nach muss die Zahlungsabwicklung Agentenkäufe ermöglichen und die Verantwortlichkeit gewährleisten. Dies erfordert robuste Sicherheitsmaßnahmen, eindeutige Autorisierung und klar definierte Einwilligung. Da der Mensch immer weniger direkt an Transaktionen beteiligt ist, wird eine starke Governance auf der Zahlungsabwicklungsebene unerlässlich für den Aufbau von Vertrauen in den Agentenhandel.

Wie beeinflussen Ratenzahlungen KI-gestützte Empfehlungssysteme anders als herkömmliche Bezahloptionen? Verändert eine veränderte Bezahlbarkeit die Art und Weise, wie Agenten Produkte einstufen oder priorisieren?

Der traditionelle Bezahlvorgang erscheint nach der Produktauswahl. Ratenzahlungen werden früher durch die sich ändernde finanzielle Situation beeinflusst. Produkte, die zum vollen Preis unerschwinglich wären, werden durch planbare, kartenbasierte Ratenzahlungen erschwinglich. Dies verändert die Art und Weise, wie KI-gestützte Systeme Optionen bewerten: Sie berücksichtigen nicht nur die Produktpassung, sondern auch die realistische Kaufmöglichkeit.

Welche Signale oder Kennzahlen beobachten Sie, um festzustellen, ob agentenbasierter Handel von der Experimentierphase zur breiten Anwendung übergeht?

Fünf Signale können anzeigen, wann sich der agentenbasierte Handel von einer Neuheit zu einem skalierbaren Kanal entwickelt, der Transaktionen neu gestaltet.

Zunächst sollte der Anteil des Handelsverkehrs überwacht werden, der durch KI-gestützte Einkaufsprozesse generiert wird. Das zeigt, ob die Verbraucher die Technologie annehmen und nicht nur testen.

Zweitens, achten Sie auf die Konversionsqualität. Es ist wichtig, dass KI-gesteuerte Sitzungen sinnvolle Konversionsraten erzielen und nicht nur Klicks generieren.

Drittens sollte untersucht werden, ob Zahlungsmethoden mit höherer Autorisierungssicherheit einen Anteil an Empfehlungen erhalten. Dies würde zeigen, wie die Zahlungssicherheit das Verhalten der Agenten beeinflusst.

Viertens: Streben Sie eine tiefere Integration an. Wenn Händler, Plattformen und Zahlungsanbieter Zahlungen direkt in agentenbasierte Arbeitsabläufe einbetten, verwandeln sie Experimente in Infrastruktur.

Fünftens: Achten Sie auf höhere Genehmigungsraten, Konversionsraten und einen höheren durchschnittlichen Bestellwert, wenn die Erschwinglichkeit in die Empfehlungen einbezogen wird.

Sehen Sie in Zukunft eine Ausweitung agentengesteuerter Transaktionen über den E-Commerce hinaus auf Bereiche wie B2B-Beschaffung oder Abonnementverwaltung?

E-Commerce ist der erste Schritt, nicht der letzte. Agenten schaffen Mehrwert in jedem Kaufprozess durch festgelegte Regeln und Budgets. B2B-Beschaffung und Abonnementverwaltung sind hierfür typische Beispiele.

All dies basiert auf einer Zahlungsplattform, der Unternehmen vertrauen, mit der sie sich verbinden und die sie einbinden. Deshalb unterstützt Splitit offene Standards wie Googles Universal Commerce Protocol, um echte, agentenbasierte Transaktionen über verschiedene Kategorien hinweg zu ermöglichen.

Vielen Dank für das tolle Interview. Wer mehr erfahren möchte, sollte folgende Website besuchen: Ratenzahlung.