Hvordan AI booster fintech: 7 lovende AI-drevne industrier å følge

Da Willie Sutton, en gang en av Amerikas mest etterlyste forbrytere, ble spurt hvorfor han ranet banker, var svaret merkelig enkelt: “Fordi det er der pengene er.”

Dette er samme svaret som kunne bli gitt til de som spør om den økende tendensen mot regulering i fintech-sektoren, og som tror at økt lovgivning kan skade innovasjonen i feltet. Det er der pengene er, derfor er innsatsen høy, og det vil sannsynligvis skje snart, som Michael Hsu, fungerende kontrollør for valuta, sa nylig. Derfor kan vi forvente at overholdelse vil være i forkant av samtalen, og bli en prioritet for venturekapitalister, CFO-er og andre interessenter.

Selv om volumet av fintech-avtaler globalt falt fra $63,2 milliarder til $52,4 milliarder fra H22022 til H12023, samt at aksjeprisene til børsnoterte fintech-selskaper falt, inkludert Affirm, Block, PayPal og SoFi, likevel er sektoren langt ifra død, og den har fortsatt enorme muligheter. Først og fremst, selv om EU og APAC-fintech-markedet krympet, opplevde US-fintech-markedet steilt vekst fra $28,9 milliarder til $36,1 milliarder under samme periode.

Dette er teknologien AI, og her er syv vertikaler innen fintech som, fra min synsvinkel, er verdt å følge på grunn av deres enorme potensiale.

1. Personliggjøring

Ved å utnytte generativ AI for å deployere chatbots og forbedre både brukergrensesnittet (UI) og brukeropplevelsen (UX), samt å samle inn omfattende volumer av data og å detektere nøyaktige mønster, kan selskaper personliggjøre sine finansielle produkter og tjenester så de kan møte en bestemt kundes behov.

La oss huske at penger er noe dypt personlig, derfor kan det å ultra-personliggjøre produktene og tjenestene et selskap tilby, katalysere forbindelsen med kundene og betydelig forbedre konverteringsraten, som igjen øker inntekten. Banker og finansielle institusjoner ville, fra min synsvinkel, være mer enn villige til å samarbeide med et foretak som hjelper dem å oppnå disse målene.

2. Risikostyring

AI definerer fullstendig om risikostyring. En studie av KPMG identifiserte tre nøkkelEVner som besittes av kunstig intelligens-systemer som nå integreres av finansielle institusjoner, til tross for deres initiale motvilje mot å utvikle seg teknologisk. Disse inkluderer overlegen prognose-nøyaktighet, forbedret variabel-seleksjonsprosess og høyere presisjon når det gjelder segmentering.

Ved å dra nytte av disse kapasitetene, kan finansielle institusjoner, for eksempel, få et mer klart bilde av sin kredittrisiko og sin eksponering for default, og ta bedre beslutninger når det gjelder å bestemme hvilke subjekter som er verdige til kredit. De kunne også forbedre sine prosesser for å detektere svindel, som allerede koster bankene $4,36 i utgifter for hver dollar de mister. Til slutt, men ikke minst, kan de også forbedre overholdelsen av praksiser som AML (anti-pengetvätt) og due diligence.

3. Automatisering av skatt

Å lage en solid likviditetsprognose i en verden preget av geopolitiske og økonomiske usikkerheter er en vanskelig utfordring, gitt den stadig økende mengden variabler som kan påvirke en bedrifts drift, fra forsyningskjede-avbrudd på grunn av grense-stenginger til en utenlandsk partner som møter juridiske utfordringer på grunn av dårlige arbeidspraksiser.

Samtidig er det mer og mer data som selskaper må håndtere. Her kommer AI inn i bildet. Ved å integrere AI-drevne teknologier med eksisterende selskapssystemer, som et ERP (Enterprise Resource Planning) og et CRM (Customer Relationship Management), kan ledere få en mer klart syn og mer presise prognoser å ta beslutninger ut fra. AI kan integrere historisk data, markedsmønster og kunde-atferd for å gi bedre prediksjoner og forberede en pro forma likviditetsutvikling. Samtidig kan visse skatte-oppgaver automatiseres.

For eksempel, hvis en valuta som vi har salg i, devaluerer, kan AI automatisere en skatte-strategi for å dekke denne risikoen. Liksom, med hjelp av AI, kan en finansiell leder vite hva slags likviditet som er nødvendig for å drive bedriften, og automatisere kortfristige investeringer som kan gi umiddelbar likviditet og generere ytterligere finansielle gevinster for selskapet.

4. Åpen, integrert bank

Gitt at betydelig flere finansielle transaksjoner utføres digitalt, er det et behov for åpen, integrert bank hvor en kundes data ikke lenger kan forbli eksklusivt innenfor en banks eget system.

Med AI kan selskaper gjøre finansielle forvaltningspraksiser enklere ved å verifisere deres multiple kontoer og integrere denne data innen en enkelt plattform, som tillater sømløse operasjoner og gir individer en helhetlig oversikt over deres finansielle situasjon.

For eksempel, Plaid, en åpen bank-API, muliggjør at en person kan utføre transaksjoner ved å koble sine kontoer på forskjellige banker – som Interactive Brokers, Bank of America og Wise. Noen av verdens største banker implementerer åpne bank-API-er, inkludert Capital One, Barclays og Nordea. Ved å inkorporere AI, kan åpne banktjenester gjøres mer sikre, for eksempel ved å forbedre kunde-autentisering, forhindre svindel og gi brukerne personlige finansielle innsikter.

5. Kjøp nå, betal senere (BNPL-as-a-service)

Kjøp nå, betal senere-tjenester blir mer populære. Men for et selskap eller en mindre bank, å integrere disse tjenestene i en plattform kan være kostbart og redusere dens attraktivitet.

Ved å utnytte kapasiteten til AI, kan flere selskaper integrere BNPL-tjenester og tilegne seg kunder som ikke har mulighet til å betale kontant med en gang. Med AI kan bedrifter, med en gang, detektere en potensiell låntakers kvalifikasjon for kredit, og til og med gi personlige anbefalinger til en BNPL-aktiv bruker – som er i god stand – for fremtidige produkter.

6. Grenseoverskridende betalinger

Ifølge Verdensbanken, koster det å sende en overføring omtrent 6,20% av det totale beløpet som sendes. Dette er enormt, spesielt når man tar i betraktning at de fleste mottakere av overføringer befinner seg i utviklingsland. Tenk på dette. Du sender $100 til en kjært i Nigeria, eller i Thailand, og de mottar bare $94. Dette påvirker dem umiddelbart, og dette er hvorfor Verdensbanken har satt målet om å redusere den totale kostnaden av overføringer til 3 prosent.

For å gjøre dette, kan fintech-selskaper være til stor hjelp. Først og fremst, fordi de ikke har den enorme infrastrukturen til, for eksempel, Western Union. Men det er fortsatt mange juridiske og regulative utfordringer som grenseoverskridende betalings-selskaper må håndtere, og disse kunne optimaliseres ved å kapitalisere på AI og DeFi-bruk. For eksempel, kan DeFi hjelpe med å redusere transaksjonskostnader, og AI kan hjelpe med å distribuere teknologien globalt og gjøre den risikofri og fullstendig transparent, hvilket ville hjelpe fintech-selskaper å tilby en mer rimelig tjeneste. De kan også forbedre sikkerheten og til og med hjelpe med å forutsi valutakurser for å gjøre grenseoverskridende transaksjoner mer effektive.

7. Sosial finans

Noen studier viser at vi er mer sannsynlig å oppnå våre mål når vi deler dem med andre. I finans, har dette skapt en boom kalt sosial finans – ikke å forveksles med den sosiale bedriftsvertikalen som også heter det – som tillater mennesker å samarbeide om å spare til felles mål.

For eksempel, hvis en gruppe venner har intensjonen å reise til neste FIFA-VM, kan en AI-drevet app fasilitere alle å optimalisere målkostnaden og å dele en bestemt konto for dette formålet, eller å integrere deres sparingkonto i én plattform for å måle fremgang. Deretter kan AI hjelpe dem å nå målene ved å identifisere mønster og gi dem innsikt omkring deres finansielle atferd. Dette øker sannsynligheten for at de vil nå sine felles finansielle mål.

Det er mye rom for AI-drevne innovasjoner i dette rommet, inkludert automatiserte og tilpassede varsler, sanntidskommunikasjon med AI-chatbots, automatiserte overføringer basert på inntekts-sykluser og til og med AI-drevne robo-rådgivere som kan hjelpe team-medlemmene å investere penger på autopilot for å la dem vokse.

Slutt-tanker

Selv om mange analytikere og eksperter snakker om den potensielle undergangen til fintech, fra min synsvinkel, er det ikke død. Som eksemplene ovenfor viser, er det mange muligheter i fintech, og for de som forstår de nye reglene i spillet, er disse mulighetene mer spennende enn noensinne. Dette er fordi sektoren nå har mer fokus på lønnsomhet enn på ekstrem bruker-erverving, som er bra for hele bedriftens bærekraft. Og med inkorporeringen av AI-drevne teknologier, kan fintech-sektoren forbedre overholdelsen av nye reguleringer og gi en nødvendig boost til mange områder av den finansielle industrien, inkludert risikostyring, skatt, sosial finans og grenseoverskridende betalinger.