Hoe AI de fintechsector versterkt: 7 veelbelovende AI-gedreven industrieën om te volgen

Toen Willie Sutton, een van Amerika’s meest gezochte criminelen, werd gevraagd waarom hij banken beroofde, was zijn antwoord opvallend eenvoudig: “Omdat dat is waar het geld is.”

Dit is hetzelfde antwoord dat kan worden gegeven aan degenen die informeren naar de groeiende tendens naar regulering in de fintechsector, en die geloven dat een toename van de wetgeving de innovatie in het veld kan schaden. Dat is waar het geld is, dus de inzet is hoog, en er zal meer regulering zijn. Dit zal waarschijnlijk eerder dan later gebeuren, zoals Michael Hsu, waarnemend comptroller van de valuta, onlangs zei. Daarom kunnen we verwachten dat compliance centraal staat in het gesprek, en een prioriteit wordt voor venture capitalists, CFO’s en andere stakeholders.

Hoewel het volume van fintech-transacties wereldwijd daalde van $63,2 miljard naar $52,4 miljard van H22022 tot H12023, evenals de aandelenkoersen van beursgenoteerde fintechs, waaronder Affirm, Block, PayPal en SoFi, is de sector naar mijn mening verre van dood en heeft het nog steeds enorme potentieel. Ten eerste, hoewel de EU- en APAC-fintechmarkt krimpt, heeft de Amerikaanse fintechmarkt een steile groei van $28,9 miljard naar $36,1 miljard tijdens dezelfde periode. Ten tweede, de kanttekening is dat om het potentieel van fintech te realiseren, we eerst moeten begrijpen dat de regels van het spel zijn veranderd. Terwijl enkele jaren geleden de belangrijkste focus voor fintech-startups – en voor de venture capitalists die hen steunden – was om meer klanten te verwerven, ligt de nadruk nu op winstgevendheid.

Dit is de technologie van AI, en hier zijn zeven verticale sectoren binnen fintech die, vanuit mijn perspectief, de moeite waard zijn om te volgen vanwege hun enorme potentieel.

1. Personalisatie

Door generatieve AI te gebruiken om chatbots te implementeren en verbeteringen aan te brengen in zowel de gebruikersinterface (UI) als de gebruikerservaring (UX), evenals om uitgebreide volumes aan gegevens te verzamelen en accurate patronen te detecteren, kunnen bedrijven hun financiële producten en diensten personaliseren zodat ze voldoen aan de specifieke behoeften van een klant. Dit maakt deel uit van een bredere trend die plaatsvindt in verschillende industrieën, gegeven de fantastische capaciteiten die AI biedt voor aanpassing.

Laten we onthouden dat geld iets diep persoonlijks is, dus het ultra-personaliseren van de producten en diensten die een bedrijf aanbiedt, kan de verbinding met zijn klanten aanzienlijk versterken en de conversiepercentages aanzienlijk verbeteren, wat op zijn beurt de omzet verhoogt. Banken en financiële instellingen zouden, vanuit mijn perspectief, meer dan bereid zijn om samen te werken met een onderneming die hen helpt deze doelen te bereiken.

2. Risicobeheer

AI redefineert risicobeheer volledig. Een studie van KPMG identificeerde drie belangrijke capaciteiten die door kunstmatige intelligentiesystemen worden bezeten en die nu door financiële instellingen worden geïntegreerd, ondanks hun aanvankelijke terughoudendheid om technisch te evolueren. Deze omvatten een superieure voorspellingsnauwkeurigheid, verbeterde variabele selectieprocessen en een hogere precisie bij segmentatie.

Door gebruik te maken van deze capaciteiten, kunnen financiële instellingen bijvoorbeeld een duidelijker beeld krijgen van hun kredietrisico en hun blootstelling aan wanbetaling, en betere beslissingen nemen bij het bepalen van welke onderwerpen kredietwaardig zijn. Bovendien kunnen ze hun fraudebestrijdingsprocessen verbeteren, die al $4,36 aan uitgaven kosten voor elke dollar die ze verliezen. Ten slotte kunnen ze ook de naleving van praktijken zoals AML (anti-witwas) en due diligence verbeteren.

3. Treasuryautomatisering

Het maken van een solide kasstroomprognose in een wereld vol geopolitieke en economische onzekerheid is een uitdagende taak, gezien het toenemende aantal variabelen dat een bedrijfsoperatie kan beïnvloeden, van onderbrekingen in de toeleveringsketen als gevolg van grenssluitingen tot een buitenlandse partner die juridische uitdagingen tegenkomt vanwege slechte arbeidspraktijken.

Tegelijkertijd is er meer en meer data die bedrijven moeten verwerken. Hier komt AI om de hoek kijken. Door AI-gedreven technologieën te integreren met bestaande bedrijfsystemen, zoals een ERP (Enterprise Resource Planning) en een CRM (Customer Relationship Management), kunnen executives een duidelijker zicht en nauwkeurigere prognoses hebben om beslissingen te nemen. AI kan historische gegevens, marktpatronen en klantgedrag integreren om betere voorspellingen te bieden en een pro forma kasstroomoverzicht te prepareren. Tegelijkertijd kunnen bepaalde treasurytaken geautomatiseerd worden.

Bijvoorbeeld, als een valuta waarin we verkoop hebben, devalueert, kan AI een treasurystrategie automatiseren om dat risico te dekken. Evenzo kan een financieel manager, met behulp van AI, de niveaus van kas die nodig zijn om het bedrijf te runnen, weten en automatische korte-termijninvesteringen maken die onmiddellijke liquiditeit kunnen bieden en extra financiële winst kunnen genereren voor het bedrijf.

4. Open, geïntegreerde bankieren

Gezien het feit dat een aanzienlijk groter aantal financiële transacties digitaal wordt uitgevoerd, is er behoefte aan open, geïntegreerd bankieren waarbij de gegevens van een klant niet langer exclusief binnen het banksysteem kunnen blijven.

Met AI kunnen bedrijven financiële beheerpraktijken vereenvoudigen door meerdere accounts te verifiëren en die gegevens binnen één platform te integreren, waardoor naadloze operaties mogelijk worden en individuen een holistisch beeld van hun financiële situatie kunnen krijgen.

Bijvoorbeeld, Plaid, een open banking API, stelt een persoon in staat om transacties uit te voeren door accounts bij verschillende banken te verbinden – zoals Interactive Brokers, Bank of America en Wise. Sommige van ‘s werelds grootste banken implementeren open banking API’s, waaronder Capital One, Barclays en Nordea. Door AI te integreren, kunnen open bankingdiensten veiliger worden gemaakt, bijvoorbeeld door klantverificatie te verbeteren, fraude te voorkomen en gebruikers gepersonaliseerde financiële inzichten te bieden.

5. Koop nu, betaal later (BNPL-as-a-service)

Koop nu, betaal later-diensten worden steeds populairder. Echter, voor een bedrijf of voor een kleinere bank, kan het integreren van deze diensten in een platform kostbaar zijn en de aantrekkelijkheid ervan verminderen.

Door de capaciteiten van AI te benutten, kunnen meer bedrijven BNPL-diensten integreren en klanten verwerven die niet de mogelijkheid hebben om direct contant te betalen. Met AI kunnen bedrijven onmiddellijk de kredietwaardigheid van een potentiële lener detecteren en zelfs gepersonaliseerde aanbevelingen doen aan een actieve BNPL-gebruiker – die in goede staat verkeert – voor toekomstige producten.

6. Grensoverschrijdende betalingen

Volgens de Wereldbank kost het verzenden van een overschrijving ongeveer 6,20% van het totale bedrag dat wordt verzonden. Dit is enorm, vooral als men bedenkt dat de meeste ontvangers van overschrijvingen in ontwikkelingslanden wonen. Denk hier eens over na. U stuurt $100 naar een geliefde in Nigeria of in Thailand, en ze ontvangen slechts $94. Dit heeft onmiddellijk effect op hen, en dit is waarom de Wereldbank het doel heeft gesteld om de totale kosten van overschrijvingen tot 3 procent te verlagen.

Om dit te doen, kunnen fintechs van grote hulp zijn. Ten eerste, omdat ze niet de enorme infrastructuur hebben van bijvoorbeeld Western Union. Echter, er zijn nog veel juridische en regelgevingsuitdagingen waarmee grensoverschrijdende betalingsbedrijven te maken krijgen, en deze kunnen worden geoptimaliseerd door het gebruik van AI en DeFi. Bijvoorbeeld, DeFi kan helpen om transactiekosten te verlagen, en AI kan helpen om de technologie wereldwijd te verspreiden en risicovrij en volledig transparant te maken, wat fintechs in staat zou stellen om een goedkopere dienst aan te bieden. Ze kunnen ook de beveiliging verbeteren en zelfs helpen bij het voorspellen van valutakoersen om grensoverschrijdende transacties efficiënter te maken.

7. Sociaal financieren

Sommige studies tonen aan dat we meer geneigd zijn om onze doelen te bereiken wanneer we ze delen met anderen. In de financiële sector heeft dit een boom gecreëerd die sociaal financieren wordt genoemd – niet te verwarren met de sociaal ondernemingsverticale met dezelfde naam – die mensen in staat stelt om samen te sparen voor gedeelde doelen.

Bijvoorbeeld, als een groep vrienden van plan is om naar de volgende FIFA Wereldbeker te reizen, kan een AI-gestuurde app hen helpen om de doelkosten te optimaliseren en een specifiek account voor dat doel te delen, of om hun spaarrekeningen te integreren in één platform om de vooruitgang te meten. Vervolgens kan AI hen helpen om hun doelen te bereiken door patronen te identificeren en hen inzichten te geven over hun financiële gedrag. Dit verhoogt de kans dat ze hun gezamenlijke financiële doel bereiken.

Er is veel ruimte voor AI-gedreven innovaties in deze ruimte, waaronder geautomatiseerde en gepersonaliseerde meldingen, real-time communicatie met AI-chatbots, geautomatiseerde overdrachten op basis van inkomenscycli en zelfs AI-gestuurde robo-adviseurs die het team kunnen helpen om hun geld te investeren op autopilot om het te laten groeien.

Slotbeschouwing

Ook al praten veel analisten en experts over de potentiële ondergang van fintech, vanuit mijn perspectief is het niet dood. Zoals de bovenstaande voorbeelden laten zien, zijn er veel kansen in fintech, en voor degenen die de nieuwe regels van het spel begrijpen, zijn deze kansen spannender dan ooit. Dit komt omdat de sector nu meer de nadruk legt op winstgevendheid in plaats van op exorbitante gebruikersacquisitie, wat goed is voor de algehele duurzaamheid van de onderneming. Ook kan de fintechsector, met de integratie van AI-gedreven technologieën, zijn naleving van nieuwe regelgevingen verbeteren en een broodnodige impuls geven aan veel gebieden van de financiële industrie, waaronder risicobeheer, treasury, sociaal financieren en grensoverschrijdende betalingen.