In den späten 1990er bis frühen 2000er Jahren tauchten Disruptoren wie PayPal, Square und Stripe auf. Sie konzentrierten sich darauf, die unerfüllten Bedürfnisse von MSMEs zu ermöglichen, indem sie Reibungsverluste beseitigten und die Herausforderungen der wirtschaftlichen Rentabilität traditioneller Acquirer lösten. Die Internationalen Kartensysteme (d. h. Mastercard und Visa) versuchten aktiv, die Einbeziehung kleiner Unternehmen zu maximieren und dieses aufstrebende Ökosystem anzukurbeln. Sie etablierten das „Payment Facilitation Operating Model“, was Unternehmen wie PayPal, Square und Stripe, die gemeinhin als PayFacs bezeichnet werden, ermöglichte.
PayFacs erreichen einen gesunden Kompromiss zwischen Kundenkomfort und erforderlicher Sorgfaltspflicht, wodurch sich die Onboarding-Zeit für KMU-Händler auf 5–15 Minuten reduziert.
Beginnend mit der Optimierung der Dateneingabe für Kunden wenden sie einen minimalen Ansatz zur Datenerfassung im Vorfeld an. Sie wenden sich von einem „Einheitsansatz“ ab und nutzen Entscheidungsregeln, um durch ein dynamisches und responsives Antragsformular für Händler nur die notwendigen und geeigneten Daten zu erfassen.
Der Prozess läuft auf digitalen Linien mit minimaler menschlicher Beteiligung, wodurch Fehler und Subjektivität beseitigt werden. Kleine Händler werden basierend auf Geschäftsinformationen durch etablierte künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen (KI/ML) Regelwerke und automatische Genehmigungen bewertet. Mehr als 80 % der Anträge werden automatisch genehmigt (mit Transaktionsvolumenbeschränkungen), während ein manuelles Eingreifen nur für große, komplexe und risikoreiche Händler erforderlich ist.
Zur Durchführung von nachgelagerter Geldwäschebekämpfung (AML), Know Your Customer (KYC) und Compliance-Validierung verlassen sich PayFacs auf erweiterte Sorgfaltspflichten und anfängliche Transaktionsüberwachung. Dies ermöglicht es ihnen, eine Anwendung unter bestimmten Bedingungen zu genehmigen und Haftung sowie Risiko durch dynamische Mechanismen zu mindern, wie z. B. eine verzögerte Abwicklung der ersten Auszahlung (7–14 Tage).
Der Risikobewertungsprozess ist nicht auf das Onboarding für PayFacs beschränkt. Sie überwachen die Händler kontinuierlich auf ungewöhnliches oder betrügerisches Verhalten über mehrere Datenpunkte nach dem Onboarding. Basierend auf der Leistung eines Händlers können die dem Händler ursprünglich auferlegten volumetrischen Limits ebenfalls aufgehoben werden.
Kundenzufriedenheit und Anpassung sind der Kern von PayFacs. Beispielsweise erkennen Branchenführer, dass E-Commerce-Verbraucher gerne „vor dem Kauf testen“, und gewähren dem Geschäftsinhaber sofortigen Zugang zu Test-API-Schlüsseln, um deren Online-Erlebnis sofort aufzubauen. Der Integrationsfortschritt wird kontinuierlich verfolgt, um zur richtigen Zeit eine Aufforderung zu senden. Die Anwendung startet (falls nicht bereits geschehen), wodurch Verzögerungen bei der Annahme von Zahlungen vermieden werden.
Mit einer erheblichen Abhängigkeit von KI-/ML-Algorithmen stellt sich die Frage, ob die Fähigkeiten intern aufgebaut oder mit Dienstleistern zusammengearbeitet werden sollen. Bei etablierten PayFacs werden die meisten Funktionen als wichtigstes Alleinstellungsmerkmal (USP) und wichtiger Differenzierungsfaktor intern aufgebaut. Für Organisationen, die zu einem PayFac aufsteigen (z. B. ein Independent Software Vendor, der die Zahlungsakzeptanz in die Softwarelösung einbettet), steigt jedoch die Nachfrage nach plattformbasierten, sofort einsatzbereiten „As-a-Service“-Modellen.
