AI가 금융 기술을 강화하는 방법: 관심을 가져야 할 7가지 유망한 AI 기반 산업

윌리 서튼, 미국에서 가장 원하는 도망자 중 한 명이 은행을 왜 털었는지 묻자, 그의 대답은 놀라울 정도로 간단했다. “그것이 돈이 있는 곳이기 때문이다.”

이것은 금융 기술 분야에서 규제의 증가로 인해 혁신이 손상될 수 있다는 믿음과 함께 금융 기술 분야에서 규제의 증가로 인해 규제가 증가하고 있는 것에 대해 질문을 받는 사람들에게回答할 수 있는 동일한 대답이다. 그것이 돈이 있는 곳이기 때문에,賭け는 높고, 더 많은 규제가 있을 것이다. 이것은 마이클 허수, 통화 관리국 장관이 최근에 말했다ように, 곧 일어나게 될 것이다.

전 세계적으로 금융 기술 거래의 금액은 2022년 하반기부터 2023년 상반기까지 632억 달러에서 524억 달러로 감소했으며, Affirm, Block, PayPal, SoFi 등의 공공 거래 금융 기술公司의 주가도 하락했지만, 내 의견으로는 이 분야는 죽지 않았다. 사실, 여전히 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 첫째, EU와 APAC의 금융 기술 시장은 축소되었지만, 미국의 금융 기술 시장은 같은 기간에 289억 달러에서 361억 달러로 급격히 성장했다. 둘째, 금융 기술의 잠재력을 실현하기 위해서는 게임의 규칙이 변경되었다는 것을 이해해야 한다. 몇 년 전, 금융 기술 스타트업과 그들을 지원하는 벤처 자본가들의 주요 초점은 더 많은 고객을 획득하는 것이었다. 그러나 이제, 수익성에 대한 강조가 증가하고 있다.

이 기술은 AI이며, 내 관점에서 볼 때, 엄청난 잠재력을 가지고 있는 금융 기술 분야 내의 7가지 垂直 산업을 살펴보겠다.

1. 개인화

생성형 AI를 사용하여 채팅봇을 배치하고 사용자 인터페이스와 사용자 경험을 개선하며, 광범위한 데이터를 수집하고 정확한 패턴을 감지하여, 회사는 금융 제품과 서비스를 개인화할 수 있다. 이것은 산업 전체에서 일어나는 더 큰 추세의 일부이다. AI는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

돈은 매우 개인적인 것이기 때문에, 회사가 제공하는 제품과 서비스를 개인화할 수 있다면, 고객과의 연결을 크게 강화하고, 전환率을 개선할 수 있다. 은행과 금융 기관은 이러한 목표를 달성하는 데 도움이 되는 벤처와 협력할 의향이 있을 것이다.

2. 위험 관리

AI는 위험 관리를 완전히 재정의하고 있다. KPMG의 연구에 따르면, 금융 기관이 기술적으로 발전하기를 처음에 주저했지만,現在는 인공지능 시스템이 갖는 세 가지 주요 능력을 통합하고 있다. 이것들은 예측 정확성, 변수 선택 프로세스, 세분화의 정밀도가 향상되었다.

이러한 능력을 활용하여, 금융 기관은 예를 들어,信用 위험과 기본적인 노출을 더 잘 이해하고, 신용할 수 있는 주체를 결정할 때 더好的 결정을 내릴 수 있다. 또한, 사기 탐지 프로세스를 개선할 수 있다. 마지막으로, 규정 준수를 강화할 수 있다.

3. 재무 자동화

지정학적 및 경제적 불확실성이 많은 세계에서 현금 흐름 예측을 만드는 것은 어려운 도전이다. 그러나 AI를 사용하여 기존 시스템과 통합하면, 경영진은 더 정확한 예측과 의사 결정을 할 수 있다. AI는 역사적 데이터, 시장 패턴, 고객 행동을 통합하여 더好的 예측을 제공하고, 재무 상태를 준비할 수 있다.

예를 들어, 통화 가치가 하락하는 경우, AI는 위험을 헤지하는 전략을 자동화할 수 있다. 또한, 재무 관리자는 운영에 필요한 현금 수준을 알 수 있고, 추가적인 금융 이익을 생성할 수 있는 단기 투자를 자동화할 수 있다.

4. 개방형 통합 은행

디지털로 처리되는 금융 거래가 많아지면서, 고객 데이터가 더 이상 은행의 시스템에만 존재해서는 안 된다. AI를 사용하여, 회사는 금융 관리를 더 쉽게 만들 수 있다. 여러 계좌를 검증하고, 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하여, 무결점한 운영과 고객의 재무 상황에 대한 전체적인 시각을 제공할 수 있다.

예를 들어, Plaid는 개방형 은행 API로, 고객이 다른 은행의 계좌를 연결하여 거래를 할 수 있다. 세계에서 가장 큰 은행 중 일부는 개방형 은행 API를 구현하고 있다. AI를 통합하면, 개방형 은행 서비스를 더 안전하게 만들 수 있다.

5. 구매 후 지불 (BNPL-서비스)

구매 후 지불 서비스는 인기가 증가하고 있다. 그러나, 회사가 이러한 서비스를 플랫폼에 통합하는 것은 비용이 많이 들고, 매력성을 떨어뜨릴 수 있다. AI를 사용하여, 더 많은 회사가 구매 후 지불 서비스를 통합할 수 있고, 즉시 현금을 지불할 수 없는 고객을 획득할 수 있다.

AI를 사용하여, 회사는 잠재적인 대출자의 신용 적합성을 즉시 감지하고, 구매 후 지불 서비스를 활성화한 고객에게 개인화된 추천을 제공할 수 있다.

6. 국경 간 결제

세계 은행에 따르면, 송금 비용은 약 6.20%이다. 이것은 특히 대부분의 수취인이 개발도상국에 있는 경우에 큰 비용이다. 예를 들어, 나이지리아나 태국에 100달러를 송금하면, 수취인은 94달러만 받는다. 이것은 즉시 영향을 미치고, 세계 은행은 송금 비용을 3%로 줄이기 위한 목표를 설정했다.

금융 기술公司은 이를 도와줄 수 있다. 먼저, 그들은 서양 유니언과 같은 거대한 인프라를 가지고 있지 않기 때문이다. 그러나, 국경 간 결제 회사들은 여전히 많은 법적 및 규제적인 도전에 직면해 있다. 이것들은 AI와 DeFi를 사용하여 최적화할 수 있다. 예를 들어, DeFi는 거래 비용을 줄이고, AI는 기술을 전 세계에 분산시키고, 위험을 줄이고, 투명성을 높일 수 있다.

7. 사회 금융

일부 연구에 따르면, 우리가 목표를 다른 사람과 공유할 때, 목표를 달성할 가능성이 더 높다. 금융에서 이것은 사회 금융이라는 붐을 만들었다. 이것은 사람들이 공동의 목표를 위해 함께 저축할 수 있게 한다.

예를 들어, 친구들이 다음 FIFA 월드컵에 여행을 가고 싶어한다면, AI 기반 앱은 그들을 위해 목표 비용을 최적화하고, 특정 계좌를 공유하거나, 저축 계좌를 하나의 플랫폼에 통합하여 진행 상황을 측정할 수 있다. затем, AI는 그들이 목표를 달성할 수 있도록 패턴을 식별하고, 금융 행동에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.

이 공간에는 자동화된 및 맞춤형 알림, 실시간 AI 채팅봇과의 통신, 수입 주기에 따라 자동으로 이체하는 기능, 자동으로 투자할 수 있는 AI 기반 로보 어드바이저 등 AI 기반 혁신이 많다.

최종 생각

많은 분석가와 전문가들이 금융 기술의 잠재적인 몰락에 대해 이야기하고 있지만, 내 관점에서 볼 때, 금융 기술은 죽지 않았다. 위의 예시들이 보여주듯이, 금융 기술에는 여전히 많은 기회가 있으며, 게임의 새로운 규칙을 이해하는 사람들에게는 이러한 기회는 더 흥미롭다. 이것은 이제 수익성에 대한 강조가 더 크기 때문이다. 또한, AI 기반 기술을 통합함으로써, 금융 기술 분야는 새로운 규제와 위험 관리, 재무, 사회 금융, 국경 간 결제 등 많은 분야에서 필요한 부스트를 제공할 수 있다.