Hvordan AI booster fintech: 7 lovende AI-drevne industrier at følge

Når Willie Sutton, en af Amerikas mest eftersøgte forbrydere, blev spurgt, hvorfor han røvede banker, var hans svar bemærkelsesværdigt enkelt: “Fordi det er der, pengene er.”

Dette er det samme svar, der kunne gives til dem, der spørger om den voksende tendens mod regulering i fintech-sektoren, og som tror, at øget lovgivning kunne skade innovationen i branchen. Det er der, pengene er, derfor er indsatsen høj, og der vil være mere regulering. Dette vil sandsynligvis ske snart, da Michael Hsu, fungerende kommissær for valuta, sagde for nylig. Derfor kan vi forvente, at overholdelse af reglerne kommer til at være i centrum af samtalen, og blive en prioritet for venturekapitalister, CFO’er og andre interessenter.

Selvom volumen af fintech-aftaler globalt faldt fra 63,2 milliarder dollar til 52,4 milliarder dollar fra H2 2022 til H1 2023, samt aktiekurserne for offentligt handlet fintech faldt, herunder Affirm, Block, PayPal og SoFi, er sektoren langt fra at være død, og den har stadig enorme muligheder. Først og fremmest, selvom EU og APAC fintech-markedet var i tilbagegang, oplevede det amerikanske fintech-marked en stærk vækst fra 28,9 milliarder dollar til 36,1 milliarder dollar under samme periode. Anden, og ikke mindst, er det, at for at realisere fintech-potentialet, må vi først forstå, at reglerne for spillet er ændret. Mens hovedfokus for fintech-startups – og for venturekapitalister, der støttede dem – for nylig var at erhverve flere kunder, er der nu en voksende fokus på rentabilitet.

Dette er teknologien AI, og her er syv vertikaler inden for fintech, som fra min synsvinkel er værd at følge på grund af deres enorme potentiale.

1. Personliggørelse

Ved at udnytte generativ AI til at udrulle chatbots og forbedre brugergrænsefladen (UI) og brugeroplevelsen (UX), samt indsamle omfattende mængder af data og opdage nøjagtige mønstre, kan virksomheder personliggøre deres finansielle produkter og tjenester, så de kan møde en bestemt kundes behov. Dette er en del af en større tendens, der finder sted på tværs af brancher, givet de fantastiske muligheder, som AI tilbyder til tilpasning.

Lad os huske, at penge er noget dybt personligt, derfor kan det at ultra-personliggøre produkterne og tjenesterne, som en virksomhed tilbyder, væsentligt forbedre forbindelsen til kunderne og forbedre konverteringsraterne, hvilket igen forbedrer omsætningen. Banker og finansielle institutioner ville, fra min synsvinkel, være mere end villige til at samarbejde med en virksomhed, der hjælper dem med at opnå disse mål.

2. Risikostyring

AI er fuldstændigt med til at definere risikostyring på ny. En undersøgelse af KPMG identificerede tre nøglefærdigheder besiddt af kunstig intelligens-systemer, som nu integreres af finansielle institutioner, på trods af deres initiale tilbageholdenhed med at udvikle sig teknologisk. Disse inkluderer overlegen prognosepræcision, forbedret variablevalg og højere præcision ved segmentering.

Ved at udnytte disse kapaciteter kan finansielle institutioner, for eksempel, have en klarere picture af deres kreditrisiko og deres eksponering for default, og træffe bedre beslutninger, når de bestemmer, hvilke emner der er værdige af kredit. De kunne også forbedre deres svindelforenkommelsesprocesser, som allerede koster banker 4,36 dollar i omkostninger for hver dollar, de taber. Sidst, men ikke mindst, kan de også forbedre overholdelsen af praksisser som AML (anti-pengetvæt) og due diligence.

3. Kasseautomatisering

At lave en solid kasseprognose i en verden, der er fuld af geopolitiske og økonomiske usikkerheder, er en overvældende udfordring, givet den stadig voksende mængde af variable, der kan påvirke en virksomheds drift, fra forsyningskædeafbrud på grund af grænse lukninger til en udenlandsk partner, der står over for juridiske udfordringer på grund af dårlige arbejdsmetoder.

På samme tid er der mere og mere data, som virksomhederne skal håndtere. Her kommer AI ind i billedet. Ved at integrere AI-drevne teknologier med eksisterende virksomhedssystemer, som en ERP (Enterprise Resource Planning) og en CRM (Customer Relationship Management), kan direktører have en klarere oversigt og mere præcise prognoser, hvormed de kan træffe beslutninger. AI kan integrere historisk data, markedsmønstre og kundeadfærd for at give bedre forudsigelser og forberede en pro forma-kasseprognose. På samme tid kan visse kasseopgaver automatiseres.

For eksempel, hvis en valuta, som vi har salg i, værdider, kan AI automatisere en kassestrategi for at dæmpe denne risiko. Ligeså kan en finansdirektør med AI’s hjælp kende niveauet af kontanter, der er nødvendigt for at drive forretningen, og automatisere kortfristede investeringer, der kan give øjeblikkelig likviditet og generere yderligere finansielle gevinster for virksomheden.

4. Åben, integreret bankvirksomhed

Givet, at langt flere finansielle transaktioner udføres digitalt, er der behov for åben, integreret bankvirksomhed, hvor en kundes data ikke længere kan være begrænset til en banks eget system.

Med AI kan virksomheder gøre finansielle forvaltningspraksisser lettere ved at verificere deres multiple konti og integrere disse data inden for en enkelt platform, hvilket giver mulighed for ubesværet drift og giver individerne en helhedsorienteret oversigt over deres finansielle situation.

For eksempel kan Plaid, en åben bank-API, enable en person til at udføre transaktioner ved at tilkoble deres konti på forskellige banker – som Interactive Brokers, Bank of America og Wise. Nogle af verdens største banker implementerer åben bank-API’er, herunder Capital One, Barclays og Nordea. Ved at integrere AI kan åbne banktjenester gøres mere sikre, for eksempel ved at forbedre kundeauthentificering, forhindre svindel og give brugerne personlige finansielle indsigt.

5. Køb nu, betal senere (BNPL-as-a-service)

Køb nu, betal senere-tjenester bliver mere populære. Men for en virksomhed eller en mindre bank kan integration af disse tjenester i en platform være kostbar og reducere dens tiltrækning.

Ved at udnytte AI’s kapaciteter kan flere virksomheder integrere BNPL-tjenester og erhverve kunder, som ikke har mulighed for at betale kontant med det samme. Med AI kan virksomheder straks opdage en potentielt låntagers kvalifikation til kredit og endda give personlige anbefalinger til en BNPL-bruger – der er i god stand – til fremtidige produkter.

6. Grænseoverskridende betalinger

Ifølge Verdensbanken koster det at sende en overføring cirka 6,20% af det totale beløb, der sendes. Dette er stort, især når man tager i betragtning, at de fleste modtagere af overføringen er beliggende i udviklingslande. Tænk på det. Du sender 100 dollar til en elsket i Nigeria eller i Thailand, og de modtager kun 94 dollar. Dette påvirker dem straks, og det er derfor, Verdensbanken har sat målet om at reducere det totale omkostningsbeløb for overføringen til 3 procent.

For at gøre dette kan fintech-virksomheder være af stor hjælp. Først og fremmest, fordi de ikke har den enorme infrastruktur, som for eksempel Western Union. Men der er stadig mange lovmæssige og regulative udfordringer, som grænseoverskridende betalingsvirksomheder skal håndtere, og disse kunne optimiseres ved at kapitalisere på AI og DeFi-brug. For eksempel kan DeFi hjælpe med at reducere transaktionsomkostninger, og AI kan hjælpe med at distribuere teknologien globalt og gøre den risikofri og fuldt gennemsigtig, hvilket ville hjælpe fintech-virksomhederne med at tilbyde en mere overkommelig service. De kan også forbedre sikkerheden og endda hjælpe med at forudsige valutakurser for at gøre grænseoverskridende transaktioner mere effektive.

7. Social finans

Nogle studier viser, at vi er mere sandsynligt at opnå vores mål, når vi deler dem med andre. I finans er dette skabt en boom kaldet social finans – ikke at forveksle med den sociale virksomhedsvertikale med samme navn – som tillader folk at samarbejde om at spare til fælles mål.

For eksempel, hvis en gruppe venner har intentionen om at rejse til det næste FIFA-VM, kan en AI-drevet app facilitere, at alle kan optimere målkosten og dele en specifik konto til dette formål, eller integrere deres sparekonto i en platform for at måle fremgangen. Så kan AI hjælpe dem med at opnå deres mål ved at identificere mønstre og give dem indsigt omkring deres finansielle adfærd. Dette øger sandsynligheden for, at de vil opnå deres fælles finansielle mål.

Der er masser af plads til AI-drevne innovationer på dette område, herunder automatiserede og tilpassede meddelelser, realtidskommunikation med AI-chatbots, automatiserede overførsler baseret på indkomstcykler og endda AI-drevne robo-rådgivere, der kan hjælpe teammedlemmerne med at investere deres penge på autopilot, så de kan vokse.

Afsluttende tanker

Selv om mange analytikere og eksperter taler om fintechs potentielle undergang, er det fra min synsvinkel ikke død. Som eksemplerne ovenfor viser, er der masser af muligheder i fintech, og for dem, der forstår de nye regler for spillet, er disse muligheder mere spændende end nogensinde. Dette skyldes, at sektoren nu har mere fokus på rentabilitet end på ekstremt brugererhvervelse, hvilket er godt for den samlede bæredygtighed af virksomheden. Og med integrationen af AI-drevne teknologier kan fintech-sektoren forbedre overholdelsen af nye regler og give en meget nødvendig boost til mange områder af den finansielle industri, herunder risikostyring, kasse, social finans og grænseoverskridende betalinger.