Come l’AI potenzia il Fintech: 7 settori promettenti alimentati dall’AI da seguire

Quando Willie Sutton, un tempo uno dei più ricercati dagli Stati Uniti, è stato chiesto perché rapinava le banche, la sua risposta è stata sorprendentemente semplice: “Perché è lì che si trova il denaro”.

Questa è la stessa risposta che potrebbe essere data a coloro che chiedono della crescente tendenza verso la regolamentazione nel settore fintech, e che credono che un aumento della legislazione potrebbe danneggiare l’innovazione in questo campo. È lì che si trova il denaro, quindi le poste in gioco sono alte e ci saranno più regolamentazioni. Questo probabilmente accadrà presto, come ha detto recentemente Michael Hsu, Commissario Aggiunto della Valuta, ha detto recentemente. Quindi, possiamo aspettarci che la conformità sarà al centro della conversazione, e diventerà una priorità per i venture capitalist, i CFO e gli altri stakeholder.

Sebbene il volume degli accordi fintech a livello globale sia sceso da 63,2 miliardi a 52,4 miliardi di dollari dal secondo semestre 2022 al primo semestre 2023, nonché i prezzi delle azioni delle società fintech quotate in borsa sono scesi, tra cui Affirm, Block, PayPal e SoFi, tuttavia, a mio parere, il settore è lontano dall’essere morto e, in realtà, conserva ancora un enorme potenziale. In primo luogo, anche se il mercato fintech dell’UE e dell’APAC si stava restringendo, il mercato fintech degli Stati Uniti ha sperimentato una forte crescita da 28,9 miliardi a 36,1 miliardi di dollari durante lo stesso periodo. In secondo luogo, la precisazione è che per realizzare il potenziale del fintech, dobbiamo prima capire che le regole del gioco sono cambiate. Mentre alcuni anni fa, l’obiettivo principale per le startup fintech e per i venture capitalist che le sostenevano era acquisire più clienti, ora c’è un crescente enfasi sulla redditività. E mentre ci sono ancora segmenti di fintech, come DeFi, che operano ancora in una sorta di paradiso liberale senza molte regolamentazioni, c’è una tecnologia che credo possa trasformare radicalmente l’industria e aiutarla a prosperare nonostante la pressione regolamentare.

Questa tecnologia è l’AI, e qui ci sono sette settori verticali all’interno del fintech che, a mio parere, vale la pena seguire a causa del loro enorme potenziale.

1. Personalizzazione

Sfruttando l’AI generativa per distribuire chatbot e apportare miglioramenti sia all’interfaccia utente (UI) che all’esperienza utente (UX), nonché raccogliere volumi estensivi di dati e rilevare modelli precisi, le aziende possono personalizzare i loro prodotti e servizi finanziari in modo che possano soddisfare le esigenze specifiche di un cliente. Questo fa parte di una tendenza più ampia che si sta verificando in tutti i settori, data la fantastica capacità dell’AI di offrire personalizzazioni.

Ricordiamo che il denaro è qualcosa di profondamente personale, quindi essere in grado di ultra-personalizzare i prodotti e i servizi che un’azienda offre può sostanzialmente catalizzare la sua connessione con i clienti e migliorare notevolmente i tassi di conversione, che a loro volta aumentano i ricavi. Le banche e le istituzioni finanziarie sarebbero, a mio parere, più che disposte a collaborare con un’impresa che aiuta a raggiungere questi obiettivi.

2. Gestione del rischio

L’AI sta ridefinendo completamente la gestione del rischio. Uno studio di KPMG ha identificato tre capacità chiave possedute dai sistemi di intelligenza artificiale che stanno essere integrati dalle istituzioni finanziarie, nonostante la loro iniziale riluttanza a evolversi tecnologicamente. Queste includono una maggiore accuratezza nella previsione, processi di selezione delle variabili migliorati e una maggiore precisione nella segmentazione.

Sfruttando queste capacità, le istituzioni finanziarie possono, ad esempio, avere un’immagine più chiara del loro rischio di credito e della loro esposizione al default, e prendere decisioni migliori quando si determina quali soggetti sono degni di credito. Inoltre, potrebbero migliorare i loro processi di rilevamento delle frodi, che già costano alle banche 4,36 dollari di spese per ogni dollaro che perdono. Infine, possono anche migliorare la conformità con pratiche come l’AML (antiriciclaggio) e la due diligence.

3. Automazione del tesoro

Realizzare una previsione di flusso di cassa solida in un mondo pieno di incertezza geopolitica ed economica è una sfida impegnativa, data la crescente quantità di variabili che potrebbero impattare sull’operazione di un’azienda, dalle interruzioni della catena di approvvigionamento a causa della chiusura delle frontiere a un partner estero che affronta sfide legali a causa di cattive pratiche lavorative.

Allo stesso tempo, ci sono sempre più dati che le aziende devono gestire. È qui che l’AI entra in gioco. Integrando tecnologie alimentate dall’AI con i sistemi aziendali esistenti, come un ERP (Piano di gestione delle risorse aziendali) e un CRM (Gestione della relazione con il cliente), i dirigenti possono avere una visibilità più chiara e previsioni più precise con cui prendere decisioni. L’AI può integrare dati storici, modelli di mercato e comportamento dei clienti per fornire previsioni migliori e preparare un prospetto di flusso di cassa. Allo stesso tempo, alcuni compiti di tesoreria potrebbero essere automatizzati.

Ad esempio, se una valuta in cui abbiamo vendite si sta svalutando, l’AI può automatizzare una strategia di tesoreria per coprire quel rischio. Allo stesso modo, con l’aiuto dell’AI, un gestore finanziario può conoscere i livelli di cassa necessari per gestire l’azienda e automatizzare gli investimenti a breve termine che possono fornire liquidità immediata e generare ulteriori guadagni finanziari per l’azienda.

4. Banca aperta e integrata

Dato che un numero sostanziale di transazioni finanziarie viene condotto digitalmente, c’è bisogno di banca aperta e integrata in cui i dati di un cliente non possono più rimanere esclusivamente all’interno di un sistema di banca.

Con l’AI, le aziende possono semplificare le pratiche di gestione finanziaria verificando i loro conti multipli e integrando quei dati all’interno di una piattaforma unica, consentendo operazioni senza soluzione di continuità e fornendo agli individui una visione olistica della loro situazione finanziaria.

Ad esempio, Plaid, un’API di banca aperta, consente a una persona di effettuare transazioni connettendo i propri conti in banche diverse, come Interactive Brokers, Bank of America e Wise. Alcune delle banche più grandi del mondo stanno implementando API di banca aperta, tra cui Capital One, Barclays e Nordea. Integrando l’AI, i servizi di banca aperta possono essere resi più sicuri, ad esempio migliorando l’autenticazione del cliente, prevenendo le frodi e fornendo agli utenti informazioni finanziarie personalizzate.

5. Acquista ora, paga dopo (BNPL-as-a-service)

I servizi di Acquista ora, paga dopo stanno diventando più popolari. Tuttavia, per un’azienda o per una banca più piccola, integrare questi servizi in una piattaforma può essere costoso e ridurre la sua attrattiva.

Sfruttando le capacità dell’AI, più aziende possono integrare i servizi BNPL e acquisire quei clienti che non hanno la possibilità di pagare in contanti subito. Con l’AI, le aziende possono immediatamente rilevare l’idoneità di un potenziale mutuatario al credito e anche fornire raccomandazioni personalizzate a un utente BNPL attivo – che è in buona posizione – per prodotti futuri.

6. Pagamenti transfrontalieri

Secondo la Banca Mondiale, inviare una remittance costa circa il 6,20% dell’importo totale inviato. Questo è enorme, soprattutto considerando che la maggior parte dei destinatari di remittance si trova in paesi in via di sviluppo. Pensateci. Inviate 100 dollari a un caro in Nigeria o in Thailandia e lui riceve solo 94 dollari. Ciò lo colpisce immediatamente e questo è il motivo per cui la Banca Mondiale ha fissato l’obiettivo di ridurre il costo totale delle remittance al 3 percento.

Per farlo, i fintech possono essere di grande aiuto. In primo luogo, perché non hanno l’enorme infrastruttura, ad esempio, di Western Union. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide legali e regolamentari che le società di pagamento transfrontaliero devono affrontare e queste potrebbero essere ottimizzate sfruttando l’AI e l’utilizzo di DeFi. Ad esempio, DeFi può aiutare a ridurre i costi delle transazioni e l’AI può aiutare a distribuire la tecnologia a livello globale e renderla senza rischi e completamente trasparente, il che aiuterebbe i fintech a offrire un servizio più economico. Possono anche migliorare la sicurezza e persino aiutare a prevedere i tassi di cambio per rendere le transazioni transfrontaliere più efficienti.

7. Finanza sociale

Alcuni studi mostrano che siamo più propensi a raggiungere i nostri obiettivi quando li condividiamo con gli altri. Nella finanza, ciò ha creato un boom chiamato finanza sociale – non da confondere con la verticale di impresa sociale con lo stesso nome – che consente alle persone di risparmiare in modo collaborativo per obiettivi condivisi.

Ad esempio, se un gruppo di amici ha l’intenzione di viaggiare per il prossimo Campionato mondiale di calcio, un’app alimentata dall’AI può facilitare a tutti loro di ottimizzare il costo bersaglio e condividere un conto specifico per quel fine, o integrare il loro conto di risparmio in una piattaforma per misurare i progressi. Quindi, l’AI può aiutarli a raggiungere i loro obiettivi identificando modelli e fornendo loro informazioni sui loro comportamenti finanziari. Ciò aumenta la probabilità che raggiungano il loro obiettivo finanziario condiviso.

C’è ampio spazio per innovazioni alimentate dall’AI in questo spazio, tra cui notifiche personalizzate e automatizzate, comunicazione in tempo reale con chatbot AI, trasferimenti automatizzati in base ai cicli di reddito e persino consulenti robotici alimentati dall’AI che possono aiutare i membri del team a investire i loro soldi in modo automatico in modo che crescano.

Considerazioni finali

Anche se molti analisti ed esperti parlano del potenziale declino del fintech, dal mio punto di vista, non è morto. Come mostrano gli esempi sopra, ci sono molte opportunità nel fintech e per coloro che capiscono le nuove regole del gioco, queste opportunità sono più emozionanti che mai. Ciò è perché ora il settore ha più enfasi sulla redditività piuttosto che sull’acquisizione di utenti esorbitanti, il che è buono per la sostenibilità complessiva dell’impresa. Inoltre, con l’incorporazione di tecnologie alimentate dall’AI, il settore fintech può migliorare la conformità con le nuove regolamentazioni e fornire un sostegno molto necessario a molte aree del settore finanziario, tra cui la gestione del rischio, il tesoro, la finanza sociale e i pagamenti transfrontalieri.