Come l'intelligenza artificiale potenzia il fintech: 7 settori promettenti basati sull'intelligenza artificiale da seguire

Quando a Willie Sutton, un tempo uno dei fuggitivi più ricercati d'America, fu chiesto perché rapinasse le banche, la sua risposta fu straordinariamente semplice: "Perché è lì che sono i soldi".

Questa è la stessa risposta che si potrebbe dare a coloro che si interrogano sulla crescente tendenza alla regolamentazione nel settore fintech e che credono che un aumento della legislazione potrebbe danneggiare l’innovazione nel settore. È lì che stanno i soldi, quindi la posta in gioco è alta e ci sarà una maggiore regolamentazione. Molto probabilmente ciò accadrà prima o poi, come ha affermato Michael Hsu, ad interim controllore della valuta. ha detto di recente. Pertanto, possiamo aspettarci che la conformità sia in prima linea nella conversazionee diventare una priorità per venture capitalist, direttori finanziari e altre parti interessate.

Sebbene il volume delle operazioni fintech a livello globale sia diminuito Da 63.2 miliardi di dollari a 52.4 miliardi di dollari da H22022 a H12023, così come i prezzi delle azioni delle fintech quotate in borsa sono diminuiti, tra cui Affirm, Block, PayPal e SoFi, tuttavia, a mio avviso, il settore è lungi dall'essere morto e in effetti conserva ancora un potenziale immenso. In primo luogo, anche se il mercato fintech dell’UE e dell’APAC era in contrazione, il mercato fintech statunitense ha registrato una forte crescita da $ 28.9 miliardi a $ 36.1 miliardi nello stesso periodo. In secondo luogo, l’avvertenza 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 delle startup fintech – e dei venture capitalist che le sostenevano – era acquisire più clienti, ora c’è un’enfasi crescente sulla redditività. E mentre ci sono ancora segmenti del fintech – come la DeFi – che operano ancora in una sorta di paradiso liberale senza molte regolamentazioni, c’è una tecnologia che credo trasformerà radicalmente il settore e lo aiuterà a prosperare nonostante la pressione normativa.

Questa tecnologia è l’intelligenza artificiale, e qui ci sono sette settori verticali del fintech che, dal mio punto di vista, vale la pena guardare per il loro enorme potenziale.

1. Personalizzazione

Sfruttando l'intelligenza artificiale generativa per implementare chatbot e apportare miglioramenti sia all'interfaccia utente (UI) che all'esperienza utente (UX), nonché per raccogliere grandi volumi di dati e rilevare modelli accurati, le aziende possono personalizzare i propri prodotti e servizi finanziari in modo che possano può soddisfare le esigenze specifiche di un cliente. Ciò fa parte di una tendenza più ampia che si sta verificando in tutti i settori, date le fantastiche capacità che l’intelligenza artificiale offre per la personalizzazione.

Ricordiamo che il denaro è qualcosa di profondamente personale, pertanto, essere in grado di personalizzare ultra-personalmente i prodotti e i servizi offerti da un'azienda può catalizzare sostanzialmente la sua connessione con i propri clienti e migliorare sostanzialmente i tassi di conversione, che a loro volta aumentano le entrate. Le banche e gli istituti finanziari sarebbero, dal mio punto di vista, più che disposti a collaborare con un’impresa che li aiuti a raggiungere questi obiettivi.

2. Gestione del rischio

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo completamente la gestione del rischio. Uno studio di KPMG individuato tre abilità chiave posseduti da sistemi di intelligenza artificiale che vengono ora integrati dalle istituzioni finanziarie, nonostante la loro iniziale reticenza ad evolversi tecnologicamente. Questi includono una precisione di previsione superiore, processi di selezione delle variabili migliorati e una maggiore precisione durante la segmentazione.

Sfruttando queste capacità, gli istituti finanziari possono, ad esempio, avere un quadro più chiaro del proprio rischio di credito e della propria esposizione al default e prendere decisioni migliori nel determinare quali soggetti siano meritevoli di credito. Inoltre, potrebbero migliorare i processi di rilevamento delle frodi, che già costa alle banche 4.36 dollari di spese per ogni dollaro che perdono. Ultimo ma non meno importante, possono anche migliorare la conformità con pratiche come l’antiriciclaggio (antiriciclaggio) e la due diligence.

3. Automazione della tesoreria

Fare una solida previsione del flusso di cassa in un mondo tormentato dall'incertezza geopolitica ed economica è una sfida ardua, dato il numero sempre crescente di variabili che potrebbero influire sull'attività di un'azienda, dalle interruzioni della catena di approvvigionamento dovute alla chiusura delle frontiere a un partner straniero che deve affrontare sfide legali a causa di cattive pratiche di lavoro.

Allo stesso tempo, ci sono sempre più dati con cui le aziende devono confrontarsi. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale. Integrando le tecnologie basate sull'intelligenza artificiale con i sistemi aziendali esistenti, come un ERP (Enterprise Resource Planning) e un CRM (Customer Relationship Management), i dirigenti possono avere una visibilità più chiara e previsioni più precise con cui prendere decisioni. L’intelligenza artificiale può integrare dati storici, modelli di mercato e comportamento dei clienti per fornire previsioni migliori e preparare un rendiconto pro forma del flusso di cassa. Allo stesso tempo, alcuni compiti di tesoreria potrebbero essere automatizzati.

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

4. Sistema bancario aperto e integrato

Dato che un numero sempre maggiore di transazioni finanziarie viene effettuato digitalmente, è necessario un sistema bancario aperto e integrato in cui i dati del cliente non possano più rimanere esclusivamente all'interno del sistema della banca.

Con l’intelligenza artificiale, le aziende possono semplificare le pratiche di gestione finanziaria verificando i loro molteplici conti e integrando tali dati in un’unica piattaforma, consentendo operazioni senza interruzioni e offrendo agli individui una visione olistica della loro situazione finanziaria.

Ad esempio, Plaid, un'API bancaria aperta, consente a una persona di effettuare transazioni collegando i propri conti presso diverse banche, come Interactive Brokers, Bank of America e Wise. Alcune delle banche più grandi del mondo stanno implementando API di open banking, tra cui Capital One, Barclays e Nordea. Incorporando l’intelligenza artificiale, i servizi bancari aperti possono essere resi più sicuri, ad esempio, migliorando l’autenticazione dei clienti, prevenendo le frodi e fornendo agli utenti informazioni finanziarie personalizzate.

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

I servizi Acquista ora e Paga dopo stanno diventando sempre più popolari. Tuttavia, per un’azienda o una banca più piccola, integrare questi servizi in una piattaforma può essere costoso e ridurne l’attrattiva.

Sfruttando le capacità dell’intelligenza artificiale, sempre più aziende possono integrare i servizi BNPL e acquisire quei clienti che non hanno la possibilità di pagare subito in contanti. Con l’intelligenza artificiale, le aziende possono, immediatamente, rilevare l’idoneità al credito di un potenziale mutuatario e persino fornire consigli personalizzati a un utente attivo BNPL – che gode di una buona reputazione – per i prodotti futuri.

6. Pagamenti transfrontalieri

Secondo la Banca Mondiale, inviare una rimessa costa circa il 6.20% del totale inviato. Si tratta di un risultato enorme, soprattutto considerando che la maggior parte dei destinatari delle rimesse si trova nei paesi in via di sviluppo. Pensaci. Invii $ 100 a una persona cara in Nigeria o in Thailandia e riceve solo $ 94. Ciò li colpisce immediatamente, ed è per questo che la Banca Mondiale si è posta l’obiettivo di ridurre il il costo totale delle rimesse al 3%..

Per fare questo, le fintech possono essere di grande aiuto. Innanzitutto perché non hanno la gigantesca infrastruttura, ad esempio, della Western Union. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide legali e normative che le società di pagamento transfrontaliere devono affrontare, e queste potrebbero essere ottimizzate capitalizzando sull’intelligenza artificiale e sull’utilizzo della DeFi. Ad esempio, la DeFi può aiutare a ridurre i costi di transazione e l’intelligenza artificiale può aiutare a distribuire la tecnologia a livello globale e renderla priva di rischi e completamente trasparente, il che aiuterebbe le fintech a offrire un servizio più conveniente. Possono anche migliorare la sicurezza e persino assistere nella previsione dei tassi di cambio per rendere più efficienti le transazioni transfrontaliere.

7. Finanza sociale

Alcuni studi dimostrano che abbiamo maggiori probabilità di raggiungere i nostri obiettivi quando li condividiamo con gli altri. Nella finanza, ciò ha creato un boom chiamato finanza sociale – da non confondere con il verticale dell’impresa sociale chiamato anch’esso in questo modo – che consente alle persone di risparmiare in modo collaborativo per obiettivi condivisi.

Ad esempio, se un gruppo di amici ha intenzione di recarsi alla prossima Coppa del Mondo FIFA, un'app basata sull'intelligenza artificiale può aiutare tutti a ottimizzare i costi target e a condividere un conto specifico a tale scopo o a integrare il proprio conto di risparmio in un’unica piattaforma per misurare i progressi. Quindi, l’intelligenza artificiale può aiutarli a raggiungere i loro obiettivi identificando modelli e fornendo loro informazioni dettagliate sui loro comportamenti finanziari. Ciò aumenta la probabilità che raggiungano il loro obiettivo finanziario comune.

C’è molto spazio per le innovazioni guidate dall’intelligenza artificiale in questo spazio, comprese notifiche automatizzate e personalizzate, comunicazione in tempo reale con chatbot AI, trasferimenti automatizzati basati sui cicli di reddito e persino roboadvisor basati sull’intelligenza artificiale che possono aiutare i membri del team a investire i propri soldi con il pilota automatico perché cresca.

Considerazioni finali

Anche se molti analisti ed esperti parlano della potenziale rovina del fintech, dal mio punto di vista, non è morto. Come mostrano gli esempi sopra riportati, le opportunità nel fintech sono molteplici e, per coloro che comprendono le nuove regole del gioco, queste opportunità sono più entusiasmanti che mai. Questo perché ora il settore pone maggiormente l’accento sulla redditività piuttosto che sull’esorbitante acquisizione di utenti, il che è positivo per la sostenibilità complessiva dell’impresa. Inoltre, con l’incorporazione di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, il settore fintech può migliorare la propria conformità alle nuove normative e fornire la spinta tanto necessaria a molte aree del settore finanziario, tra cui la gestione del rischio, la tesoreria, la finanza sociale e i pagamenti transfrontalieri. .