Kuidas tehisintellekt Fintechi turgutab: 7 paljutõotavat tehisintellektil töötavat tööstust, mida jälgida

Kui Willie Suttonilt, kes oli kunagi Ameerika üks tagaotsitumaid põgenikke, küsiti, miks ta pankasid röövis, oli tema vastus märkimisväärselt lihtne: "Sest seal on raha."

Sama vastuse võiksid anda need, kes uurivad fintech-sektori regulatsiooni suurenemise tendentsi kohta ning usuvad, et seadusandluse suurenemine võib kahjustada valdkonna innovatsiooni. See on koht, kus raha on, seega on panused suured ja seal on rohkem reguleerimist. Tõenäoliselt juhtub see varem kui hiljem, kuna valuutakontrolöri kohusetäitja Michael Hsu ütles hiljuti. Seetõttu võime eeldada, et järgimine toimub vestluse esirinnasning saada prioriteediks nii riskikapitalistide, finantsjuhtide kui ka teiste sidusrühmade jaoks.

Kuigi fintech tehingute maht globaalselt langes 63.2 miljardit dollarit kuni 52.4 miljardi dollarini 22022. aastast 12023. aastani, samuti langesid börsil kaubeldavate fintechi aktsiate hinnad, sealhulgas Affirm, Block, PayPal ja SoFi, kuid sellegipoolest pole sektor minu arvates kaugeltki surnud ja tegelikult on sellel endiselt tohutu potentsiaal. Esiteks, kuigi ELi ja APACi finantstehnoloogia turg kahanes, kasvas USA finantstehnoloogia turg järsult 28.9 miljardilt dollarilt 36.1 dollarini miljardit samal perioodil. Teiseks on hoiatus see, et fintechi potentsiaali realiseerimiseks peame kõigepealt mõistma, et mängureeglid on muutunud. Kui mõned aastad tagasi oli fintech-idufirmade – ja neid toetanud riskikapitalistide – põhirõhk klientide hankimisel, siis nüüd on üha suurem rõhk kasumlikkusel. Ja kuigi endiselt on fintechi segmente, nagu DeFi, mis tegutsevad endiselt mingis liberaalses paradiisis ilma paljude eeskirjadeta, on üks tehnoloogia, mis minu arvates muudab tööstust radikaalselt ja aitab sellel areneda hoolimata regulatiivsest survest.

See tehnoloogia on AI ja siin on seitse fintechi vertikaali, mida minu vaatenurgast tasub nende tohutu potentsiaali tõttu jälgida.

1. Isikupärastamine

Kasutades generatiivset tehisintellekti vestlusrobotite juurutamiseks ja nii kasutajaliidese (UI) kui ka kasutajakogemuse (UX) täiustamiseks ning suure hulga andmemahtude kogumiseks ja täpsete mustrite tuvastamiseks, saavad ettevõtted isikupärastada oma finantstooteid ja -teenuseid nii, et suudab rahuldada konkreetse kliendi vajadusi. See on osa laiemast trendist, mis toimub erinevates tööstusharudes, arvestades fantastilisi võimalusi, mida AI pakub kohandamiseks.

Pidagem meeles, et raha on midagi sügavalt isiklikku, seetõttu võib ettevõtte pakutavate toodete ja teenuste ülipersonaliseerimine oluliselt katalüseerida selle sidet oma klientidega ja oluliselt parandada konversioonimäärasid, mis omakorda suurendab tulusid. Pangad ja finantsasutused oleksid minu vaatenurgast rohkem kui valmis tegema koostööd ettevõtmisega, mis aitab neil neid eesmärke saavutada.

2. Riskijuhtimine

AI määratleb riskijuhtimise täielikult ümber. KPMG uuring tuvastas kolm peamist võimet mida valdavad tehisintellekti süsteemid, mida finantsasutused praegu integreerivad, hoolimata nende algsest vaosusest tehnoloogilise arengu suhtes. Nende hulka kuuluvad suurepärane prognoosimise täpsus, täiustatud muutujate valikuprotsessid ja suurem täpsus segmentimisel.

Neid võimalusi ära kasutades saavad finantsasutused näiteks oma krediidiriskist ja maksejõuetuse riskist selgema ülevaate ning saavad teha paremaid otsuseid, kui otsustada, millised subjektid on krediidi väärilised. Samuti võivad nad parandada oma pettuste avastamise protsesse, mis läks pankadele kuludeks juba 4.36 dollarit iga kaotatud dollari eest. Viimaseks, kuid mitte vähem tähtsaks, saavad nad parandada ka selliste tavade järgimist nagu AML (rahapesuvastane võitlus) ja hoolsuskohustus.

3. Riigikassa automatiseerimine

Kindla rahavooprognoosi koostamine geopoliitilise ja majandusliku ebakindlusega maailmas on hirmuäratav väljakutse, arvestades äritegevust mõjutada võivate muutujate üha kasvavat arvu, alates piiride sulgemisest tingitud tarneahela häiretest kuni välispartnerini, kes seisab silmitsi juriidiliste väljakutsetega. halva tööpraktika tõttu.

Samal ajal on üha rohkem andmeid, millega ettevõtted peavad tegelema. Siin tuleb mängu AI. Integreerides tehisintellektil põhinevaid tehnoloogiaid olemasolevate ettevõtte süsteemidega, nagu ERP (Enterprise Resource Planning) ja CRM (kliendisuhete juhtimine), saavad juhid otsuste tegemiseks selgema nähtavuse ja täpsemad prognoosid. AI suudab integreerida ajaloolisi andmeid, turumustreid ja klientide käitumist, et pakkuda paremaid prognoose ja koostada pro forma rahavoogude aruanne. Samal ajal võiks teatud riigikassa ülesandeid automatiseerida.

Näiteks kui valuuta, milles meil on müük, devalveerub, saab tehisintellekt selle riski maandamiseks automatiseerida sularahastrateegia. Samamoodi saab tehisintellekti abil finantsjuht teada sularaha taset, mis on vajalik ettevõtte toimimiseks, ja automatiseerida lühiajalisi investeeringuid, mis võivad pakkuda kohest likviidsust, kuid toovad ettevõttele täiendavat rahalist kasu.

4. Avatud, integreeritud pangandus

Arvestades, et oluliselt rohkem finantstehinguid tehakse digitaalselt, tekib vajadus avatud integreeritud panganduse järele, kus kliendi andmed ei saaks enam jääda ainult panga enda süsteemi.

Tehisintellektiga saavad ettevõtted finantsjuhtimise tavasid lihtsamaks muuta, kontrollides oma mitut kontot ja integreerides need andmed ühte platvormi, võimaldades sujuvat toimimist ja andes üksikisikutele tervikliku ülevaate nende finantsolukorrast.

Näiteks Plaid, avatud panganduse API, võimaldab inimestel teha tehinguid, ühendades oma kontod erinevates pankades, nagu Interactive Brokers, Bank of America ja Wise. Mõned maailma suurimad pangad rakendavad avatud panganduse API-sid, sealhulgas Capital One, Barclays ja Nordea. Tehisintellekti kaasamisega saab avatud pangateenuseid muuta turvalisemaks, näiteks tõhustades klientide autentimist, ennetades pettusi ja andes kasutajatele isikupärastatud finantsteavet.

5. Osta kohe, maksa hiljem (BNPL-teenusena)

Osta kohe, maksa hiljem teenused muutuvad üha populaarsemaks. Ettevõttele või väiksemale pangale võib aga nende teenuste integreerimine platvormiks olla kulukas ja vähendada selle atraktiivsust.

Tehisintellekti võimeid võimendades saavad rohkem ettevõtteid BNPL-i teenuseid integreerida ja hankida kliente, kellel pole võimalust kohe sularahas maksta. Tehisintellektiga saavad ettevõtted kohe tuvastada potentsiaalse laenuvõtja krediidikõlblikkuse ja isegi pakkuda BNPL-i aktiivsele kasutajale, kellel on hea maine, tulevaste toodete jaoks isikupärastatud soovitusi.

6. Piiriülesed maksed

Maailmapanga andmetel rahaülekande saatmine maksab ligikaudu 6.20% saadetud kogusummast. See on tohutu, eriti kui arvestada, et enamik rahaülekannete saajaid asub arengumaades. Mõelge sellele. Saadate Nigeerias või Tais olevale kallimale 100 dollarit ja nad saavad ainult 94 dollarit. See mõjutab neid kohe ja seetõttu on Maailmapank seadnud eesmärgiks vähendada rahaülekannete kogumaksumus 3 protsendini.

Selleks võivad fintechid olla suureks abiks. Eelkõige sellepärast, et neil puudub näiteks Western Unioni behemootne infrastruktuur. Siiski on endiselt palju õiguslikke ja regulatiivseid väljakutseid, millega piiriüleste maksete ettevõtted peavad tegelema ning neid saab optimeerida tehisintellekti ja DeFi kasutamise abil. Näiteks võib DeFi aidata vähendada tehingukulusid ja tehisintellekt võib aidata tehnoloogiat ülemaailmselt levitada ning muuta see riskivabaks ja täielikult läbipaistvaks, mis aitaks fintechidel pakkuda soodsamat teenust. Samuti võivad need suurendada turvalisust ja isegi aidata ennustada valuutakursse, et muuta piiriülesed tehingud tõhusamaks.

7. Sotsiaalne rahandus

mõned uuringud näitavad et saavutame suurema tõenäosusega oma eesmärgid, kui jagame neid teistega. Rahanduses on see tekitanud buumi, mida nimetatakse sotsiaalrahanduseks – mida ei tohi segi ajada sotsiaalse ettevõtluse vertikaaliga, mida nimetatakse ka nii –, mis võimaldab inimestel ühiselt ühiste eesmärkide nimel säästa.

Näiteks kui sõpruskond kavatseb sõita järgmisele jalgpalli maailmameistrivõistlustele, võib tehisintellektil töötav rakendus aidata neil kõigil sihtkulusid optimeerida ja selleks konkreetset kontot jagada või oma säästukontot integreerida. edusammude mõõtmiseks ühte platvormi. Seejärel saab tehisintellekt aidata neil eesmärke saavutada, tuvastades mustrid ja andes neile ülevaate nende finantskäitumisest. See suurendab tõenäosust, et nad täidavad oma ühise rahalise eesmärgi.

Selles ruumis on palju ruumi tehisintellektil põhinevate uuenduste jaoks, sealhulgas automatiseeritud ja kohandatud teatised, reaalajas suhtlus AI vestlusrobotidega, sissetulekutsüklitel põhinevad automatiseeritud ülekanded ja isegi tehisintellektil töötavad roboadvisorid, mis aitavad meeskonnaliikmetel oma raha investeerida. autopiloodil, et see kasvaks.

Final Thoughts

Isegi kui paljud analüütikud ja eksperdid räägivad fintechi potentsiaalsest hukust, ei ole see minu vaatenurgast surnud. Nagu ülaltoodud näited näitavad, on fintechis palju võimalusi ja neile, kes mõistavad uusi mängureegleid, on need võimalused põnevamad kui kunagi varem. Selle põhjuseks on asjaolu, et praegu on sektoris rohkem rõhku kasumlikkusel, mitte liigsel kasutajate hankimisel, mis on ettevõtte üldisele jätkusuutlikkusele kasulik. Lisaks saab tehisintellektil põhinevate tehnoloogiate kaasamisega fintech-sektor parandada oma vastavust uutele eeskirjadele ja anda väga vajalikku tõuget paljudes finantssektori valdkondades, sealhulgas riskijuhtimine, riigikassa, sotsiaalrahandus ja piiriülesed maksed. .