Jak AI wspiera fintech: 7 obiecujących branż zasilanych przez AI

Kiedy Willie Sutton, niegdyś jeden z najbardziej poszukiwanych przestępców w Ameryce, został zapytany, dlaczego rabuje banki, jego odpowiedź była zdumiewająco prosta: “Ponieważ tam jest pieniądz.”

To jest ta sama odpowiedź, którą można by dać tym, którzy pytają o rosnącą tendencję do regulacji w sektorze fintech, i którzy wierzą, że zwiększona legislacja mogłaby uszkodzić innowacje w tej dziedzinie. Tam jest pieniądz, więc stawki są wysokie, a więcej regulacji będzie tam. To najprawdopodobniej nastąpi wcześniej niż później, jak powiedział Michael Hsu, pełniący obowiązki kontrolera walutowego, niedawno. Dlatego możemy oczekiwać, że zgodność będzie na czele rozmów, i stanie się priorytetem dla venture capitalistów, CFO, i innych zainteresowanych.

Chociaż objętość transakcji fintech na całym świecie spadła z 63,2 miliarda do 52,4 miliarda dolarów od H22022 do H12023, a także ceny akcji notowanych na giełdzie spółek fintech, w tym Affirm, Block, PayPal i SoFi, mimo to, moim zdaniem, sektor ten jest daleko od śmierci i w rzeczywistości nadal ma ogromny potencjał. Po pierwsze, nawet jeśli rynek fintech w UE i APAC kurczył się, rynek fintech w USA doświadczył gwałtownego wzrostu z 28,9 miliarda do 36,1 miliarda dolarów w tym samym okresie. Po drugie, zastrzeżenie polega na tym, że aby zrealizować potencjał fintech, musimy najpierw zrozumieć, że zasady gry się zmieniły. Podczas gdy kilka lat temu głównym celem dla startupów fintech – i dla venture capitalistów, którzy ich wspierali – było zdobycie większej liczby klientów, teraz jest rosnący nacisk na rentowność. I chociaż są jeszcze segmenty fintech, takie jak DeFi, które nadal działają w pewnego rodzaju liberalnym raju bez wielu regulacji, jest jedna technologia, której uważam, że radykalnie przekształci ten przemysł i pomoże mu prosperować pomimo presji regulacyjnej.

Ta technologia to AI, i oto siedem pionów wewnątrz fintech, które, moim zdaniem, są warte obserwacji ze względu na ich ogromny potencjał.

1. Personalizacja

Wykorzystując generatywny AI do wdrożenia czatbotów i wprowadzenia ulepszeń do interfejsu użytkownika (UI) i doświadczenia użytkownika (UX), a także do zebrania ogromnych ilości danych i wykrycia dokładnych wzorców, firmy mogą personalizować swoje produkty i usługi finansowe, aby spełniały konkretnych klientów. Jest to część większego trendu, który ma miejsce w różnych branżach, biorąc pod uwagę fantastyczne możliwości, jakie AI oferuje w zakresie dostosowywania.

Pamiętajmy, że pieniądz jest czymś głęboko osobistym, dlatego możliwość ultra-personalizacji produktów i usług, które firma oferuje, może znacznie zwiększyć jej połączenie z klientami i znacznie poprawić wskaźniki konwersji, co z kolei zwiększy przychody. Banki i instytucje finansowe byłyby, moim zdaniem, bardziej niż skłonne do współpracy z przedsięwzięciem, które pomaga im osiągnąć te cele.

2. Zarządzanie ryzykiem

AI całkowicie zmienia zarządzanie ryzykiem. Badanie przeprowadzone przez KPMG zidentyfikowało trzy kluczowe zdolności posiadane przez systemy sztucznej inteligencji, które są teraz integrowane przez instytucje finansowe, pomimo ich początkowej niechęci do ewolucji technologicznej. Obejmują one wyższą dokładność prognoz, ulepszone procesy wyboru zmiennych i większą precyzję przy segmencie.

Korzystając z tych możliwości, instytucje finansowe mogą, na przykład, mieć jaśniejszy obraz swojego ryzyka kredytowego i narażenia na niewypłacalność, i podejmować lepsze decyzje przy określaniu, które podmioty są godne kredytu. Mogą również poprawić swoje procesy wykrywania oszustw, które już kosztują banki 4,36 dolarów na każdy dolar, który tracą. Ostatnio, ale nie mniej ważne, mogą również poprawić zgodność z praktykami takimi jak AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy) i due diligence.

3. Automatyzacja skarbu

Stworzenie solidnej prognozy przepływu gotówki w świecie pełnym geopolitycznej i ekonomicznej niepewności jest wyzwaniem, biorąc pod uwagę rosnącą liczbę zmiennych, które mogą wpłynąć na działalność firmy, od zakłóceń łańcucha dostaw spowodowanych zamknięciami granic do zagranicznego partnera, który stoi przed wyzwaniami prawnymi z powodu złych praktyk pracy.

Jednocześnie jest coraz więcej danych, z którymi firmy muszą się zmierzyć. To jest miejsce, w którym AI wkracza. Integrując technologie zasilane przez AI z istniejącymi systemami firmowymi, takimi jak ERP (Enterprise Resource Planning) i CRM (Customer Relationship Management), dyrektorzy wykonawczy mogą mieć jaśniejszą widoczność i bardziej precyzyjne prognozy, na podstawie których mogą podejmować decyzje. AI może integrować dane historyczne, wzorce rynkowe i zachowania klientów, aby zapewnić lepsze prognozy i przygotować pro forma bilans przepływu gotówki. Jednocześnie pewne zadania skarbowe mogą być zautomatyzowane.

Na przykład, jeśli waluta, w której mamy sprzedaż, jest dewaluowana, AI może zautomatyzować strategię skarbową, aby zabezpieczyć to ryzyko. Podobnie, z pomocą AI, menedżer finansowy może wiedzieć, jakie poziomy gotówki są potrzebne do prowadzenia działalności, i zautomatyzować krótkoterminowe inwestycje, które mogą zapewnić natychmiastową płynność, a także generować dodatkowe zyski finansowe dla firmy.

4. Otwarte, zintegrowane bankowość

Biorąc pod uwagę, że znaczna część transakcji finansowych jest prowadzona cyfrowo, istnieje potrzeba otwartej, zintegrowanej bankowości, w której dane klienta nie mogą już pozostać wyłącznie w systemie banku.

Z AI, firmy mogą ułatwić praktyki zarządzania finansami, weryfikując wiele kont i integrując te dane w jednej platformie, umożliwiając bezproblemowe operacje i dając osobom całościowy widok ich sytuacji finansowej.

Na przykład, Plaid, otwarty API bankowy, umożliwia osobie przeprowadzenie transakcji, łącząc konta w różnych bankach, takich jak Interactive Brokers, Bank of America i Wise. Niektóre z największych banków świata wdrożyły otwarte API bankowe, w tym Capital One, Barclays i Nordea. Integrując AI, usługi otwartej bankowości mogą być uczynione bardziej bezpiecznymi, na przykład poprzez poprawę uwierzytelniania klienta, zapobieganie oszustwom i zapewnianie użytkownikom personalizowanych informacji finansowych.

5. Kup teraz, zapłać później (BNPL-as-a-service)

Usługi Kup teraz, zapłać później stają się coraz bardziej popularne. Jednak dla firmy lub mniejszego banku integracja tych usług z platformą może być kosztowna i zmniejszyć jej atrakcyjność.

Wykorzystując możliwości AI, więcej firm może zintegrować usługi BNPL i nabyć tych klientów, którzy nie mają możliwości zapłaty gotówką od razu. Z AI, firmy mogą natychmiast wykryć potencjalną zdolność kredytową pożyczkobiorcy i nawet zapewnić personalizowane rekomendacje dla aktywnego użytkownika BNPL – który jest w dobrej sytuacji – dla przyszłych produktów.

6. Transakcje transgraniczne

Według Banku Światowego, wysłanie przelewu kosztuje około 6,20% całkowitej kwoty wysłanej. To jest ogromna kwota, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że większość odbiorców przelewów znajduje się w krajach rozwijających się. Pomyśl o tym. Wysyłasz 100 dolarów do ukochanej osoby w Nigerii lub w Tajlandii, a oni otrzymują tylko 94 dolary. To wpływa na nich natychmiast, a to jest dlatego, że Bank Światowy ustalił cel obniżenia całkowitego kosztu przelewów do 3 procent.

Aby to zrobić, fintechy mogą być ogromną pomocą. Po pierwsze, ponieważ nie mają ogromnej infrastruktury, jak na przykład Western Union. Jednak nadal istnieją wiele prawnych i regulacyjnych wyzwań, z którymi muszą się zmierzyć firmy zajmujące się transakcjami transgranicznymi, i które mogą być zoptymalizowane poprzez wykorzystanie AI i DeFi. Na przykład, DeFi może pomóc w obniżeniu kosztów transakcji, a AI może pomóc w dystrybucji tej technologii na całym świecie i uczynić ją bezpieczną i całkowicie transparentną, co pomoże fintechom oferować bardziej przystępną usługę. Mogą one również poprawić bezpieczeństwo i nawet pomóc w przewidywaniu kursów walutowych, aby transakcje transgraniczne były bardziej efektywne.

7. Finanse społeczne

Niektóre badania pokazują, że jesteśmy bardziej skłonni do osiągania naszych celów, gdy dzielimy je z innymi. W finansach to stworzyło boom związany z finansom społecznym – nie myląc z pionem przedsiębiorstw społecznych o tej samej nazwie – który pozwala ludziom wspólnie oszczędzać na wspólne cele.

Na przykład, jeśli grupa przyjaciół ma zamiar podróżować na następny Puchar Świata FIFA, aplikacja zasilana przez AI może ułatwić im wszystkim optymalizację kosztów i wspólne konto na ten cel, lub zintegrować ich konta oszczędnościowe w jednej platformie, aby mierzyć postępy. Następnie AI może pomóc im osiągnąć ich cele, identyfikując wzorce i zapewniając im informacje o ich zachowaniach finansowych. To zwiększa prawdopodobieństwo, że osiągną swoje wspólne cele finansowe.

Istnieje wiele miejsca na innowacje zasilane przez AI w tym obszarze, w tym zautomatyzowane i personalizowane powiadomienia, komunikację w czasie rzeczywistym z czatbotami AI, zautomatyzowane transfery oparte na cyklach dochodów, a nawet zasilane przez AI robo-doradcy, którzy mogą pomóc członkom zespołu inwestować ich pieniądze na autopilocie, aby rosły.

Końcowe myśli

Nawet jeśli wielu analityków i ekspertów mówi o potencjalnej zagładzie fintech, z mojego punktu widzenia, nie jest martwy. Jak pokazują powyższe przykłady, istnieje wiele możliwości w fintech, i dla tych, którzy rozumieją nowe zasady gry, te możliwości są bardziej ekscytujące niż kiedykolwiek. To dlatego, że teraz sektor ten ma większy nacisk na rentowność niż na ekstremalny wzrost liczby użytkowników, co jest dobre dla ogólnej zrównoważoności przedsięwzięcia. Również, z wdrożeniem technologii zasilanych przez AI, sektor fintech może poprawić swoją zgodność z nowymi regulacjami i zapewnić bardzo potrzebny zastrzyk wielu obszarom przemysłu finansowego, w tym zarządzaniu ryzykiem, skarbowości, finansach społecznych i transakcjach transgranicznych.