Kako umetna inteligenca spodbuja finančno tehnologijo: 7 obetavnih panog, ki jih poganja umetna inteligenca, ki jim je treba slediti

Ko so Willieja Suttona, nekoč enega najbolj iskanih ameriških ubežnikov, vprašali, zakaj je oropal banke, je bil njegov odgovor neverjetno preprost: "Ker je tam denar."

To je enak odgovor, ki bi ga lahko dali tistim, ki se sprašujejo o naraščajoči težnji k regulaciji v fintech sektorju in ki verjamejo, da bi vse večja zakonodaja lahko škodila inovacijam na tem področju. Tam je denar, zato so vložki visoki in več regulacije bo. To se bo najverjetneje zgodilo prej kot slej, kot je dejal Michael Hsu, vršilec dolžnosti nadzornika valute. je dejal pred kratkim. Zato lahko pričakujemo skladnost v ospredju pogovora, in postati prednostna naloga za vlagatelje tveganega kapitala, finančne direktorje in druge zainteresirane strani.

Čeprav se je obseg fintech poslov globalno zmanjšal s 63.2 milijarde $ do 52.4 milijarde $ od H22022 do H12023, kot tudi tečaji delnic fintech, s katerimi se trguje javno, vključno z Affirm, Block, PayPal in SoFi, kljub temu pa po mojem mnenju sektor še zdaleč ni mrtev in dejansko ima še vedno ogromen potencial. Prvič, čeprav se je fintech trg EU in APAC krčil, je ameriški fintech trg doživel strmo rast z 28.9 milijarde dolarjev na 36.1 milijarde dolarjev milijard v istem obdobju. Drugič, opozorilo je, da moramo za uresničitev potenciala finančne tehnologije najprej razumeti, da so se pravila igre spremenila. Medtem ko je bil pred nekaj leti glavni poudarek fintech zagonskih podjetij – in vlagateljev tveganega kapitala, ki so jih podpirali – pridobivanje več strank, je zdaj vedno večji poudarek na dobičkonosnosti. In čeprav še vedno obstajajo segmenti finančne tehnologije, kot je DeFi, ki še vedno delujejo v nekakšnem liberalnem raju brez številnih predpisov, obstaja ena tehnologija, za katero verjamem, da bo korenito preoblikovala industrijo in ji pomagala uspevati kljub regulatornemu pritisku.

Ta tehnologija je umetna inteligenca in tukaj je sedem vertikal znotraj finančne tehnologije, ki jih je z mojega vidika vredno opazovati zaradi njihovega ogromnega potenciala.

1. Personalizacija

Z izkoriščanjem generativne umetne inteligence za uvajanje chatbotov in izboljšave uporabniškega vmesnika (UI) in uporabniške izkušnje (UX) ter za zbiranje obsežnih količin podatkov in odkrivanje natančnih vzorcev lahko podjetja prilagodijo svoje finančne produkte in storitve tako, da lahko zadovolji potrebe določene stranke. To je del širšega trenda, ki poteka v panogah, glede na fantastične zmogljivosti, ki jih AI ponuja za prilagajanje.

Ne pozabimo, da je denar nekaj globoko osebnega, zato lahko zmožnost ultra-personalizacije izdelkov in storitev, ki jih ponuja podjetje, znatno pospeši njegovo povezavo s strankami in bistveno izboljša menjalne stopnje, kar posledično poveča prihodke. Banke in finančne institucije bi bile z mojega vidika več kot pripravljene sodelovati s podjetjem, ki jim pomaga doseči te cilje.

2. Upravljanje s tveganji

AI popolnoma na novo opredeljuje obvladovanje tveganj. Študija KPMG identificiral tri ključne sposobnosti posedujejo sistemi umetne inteligence, ki jih zdaj integrirajo finančne institucije, kljub njihovi začetni zadržanosti do tehnološkega razvoja. Ti vključujejo vrhunsko natančnost napovedovanja, izboljšane procese izbire spremenljivk in večjo natančnost pri segmentiranju.

Z izkoriščanjem teh zmogljivosti lahko finančne institucije na primer dobijo jasnejšo sliko svojega kreditnega tveganja in izpostavljenosti neplačilu ter sprejemajo boljše odločitve pri določanju, kateri subjekti so vredni kredita. Prav tako bi lahko izboljšali svoje postopke odkrivanja goljufij, kar je banke že stalo 4.36 USD stroškov za vsak dolar, ki ga izgubijo. Nenazadnje lahko tudi izboljšajo skladnost s praksami, kot sta AML (preprečevanje pranja denarja) in skrbni pregled.

3. Avtomatizacija zakladništva

Izdelava trdne napovedi denarnega toka v svetu, ki ga preplavlja geopolitična in gospodarska negotovost, je zastrašujoč izziv, glede na vse večje število spremenljivk, ki bi lahko vplivale na poslovanje podjetja, od motenj v dobavni verigi zaradi zaprtja meja do tujega partnerja, ki se sooča s pravnimi izzivi. zaradi slabe delovne prakse.

Hkrati je vse več podatkov, s katerimi se morajo podjetja ukvarjati. Tu nastopi umetna inteligenca. Z integracijo tehnologij, ki jih poganja AI, z obstoječimi sistemi podjetja, kot sta ERP (Enterprise Resource Planning) in CRM (Customer Relationship Management), imajo vodstveni delavci lahko jasnejšo vidljivost in natančnejše napovedi, s katerimi lahko sprejemajo odločitve. Umetna inteligenca lahko integrira pretekle podatke, tržne vzorce in vedenje strank, da zagotovi boljše napovedi in pripravi pro forma izkaz denarnih tokov. Hkrati bi lahko avtomatizirali nekatera zakladniška opravila.

Na primer, če valuta, v kateri imamo prodajo, devalvira, lahko AI avtomatizira zakladniško strategijo za zaščito pred tem tveganjem. Podobno lahko s pomočjo umetne inteligence finančni menedžer pozna ravni denarja, ki so potrebne za poslovanje, in avtomatizira kratkoročne naložbe, ki lahko zagotovijo takojšnjo likvidnost, hkrati pa ustvarijo dodatne finančne dobičke za podjetje.

4. Odprto, integrirano bančništvo

Glede na to, da se precej več finančnih transakcij izvaja digitalno, obstaja potreba po odprtem, integriranem bančništvu, kjer podatki stranke ne morejo več ostati izključno v lastnem sistemu banke.

Z umetno inteligenco lahko podjetja olajšajo prakso finančnega upravljanja s preverjanjem svojih več računov in integracijo teh podatkov znotraj ene same platforme, kar omogoča nemoteno poslovanje in posameznikom daje celovit pogled na njihov finančni položaj.

Na primer Plaid, API za odprto bančništvo, omogoča osebi izvajanje transakcij s povezovanjem svojih računov pri različnih bankah, kot so Interactive Brokers, Bank of America in Wise. Nekatere največje svetovne banke izvajajo odprte bančne API-je, vključno s Capital One, Barclays in Nordea. Z vključitvijo umetne inteligence lahko postanejo odprte bančne storitve bolj varne, na primer z izboljšanjem avtentikacije strank, preprečevanjem goljufij in zagotavljanjem prilagojenih finančnih vpogledov uporabnikom.

5. Kupite zdaj, plačajte pozneje (BNPL-as-service)

Storitve Kupi zdaj Plačaj pozneje postajajo vse bolj priljubljene. Vendar pa je lahko za podjetje ali manjšo banko integracija teh storitev v platformo draga in zmanjša njeno privlačnost.

Z izkoriščanjem zmogljivosti umetne inteligence lahko več podjetij integrira storitve BNPL in pridobi tiste stranke, ki nimajo možnosti takojšnjega plačila z gotovino. Z umetno inteligenco lahko podjetja takoj zaznajo upravičenost potencialnega posojilojemalca do posojila in celo zagotovijo prilagojena priporočila aktivnemu uporabniku BNPL – ki je v dobrem stanju – za prihodnje izdelke.

6. Čezmejna plačila

Po podatkih Svetovne banke pošiljanje nakazila stane približno 6.20 % celotnega poslanega zneska. To je ogromno, zlasti glede na to, da je večina prejemnikov nakazil v državah v razvoju. Razmisli o tem. Pošljete 100 $ ljubljeni osebi v Nigerijo ali na Tajsko, ona pa prejme le 94 $. To jih takoj prizadene, zato si je Svetovna banka zastavila cilj zmanjšanja skupne stroške nakazil na 3 odstotke.

Pri tem so lahko v veliko pomoč fintechi. V prvi vrsti zato, ker nimajo gromozanske infrastrukture kot na primer Western Union. Vendar pa je še vedno veliko pravnih in regulativnih izzivov, s katerimi se morajo čezmejna plačilna podjetja soočiti, in te bi lahko optimizirali z izkoriščanjem uporabe AI in DeFi. DeFi lahko na primer pomaga zmanjšati transakcijske stroške, umetna inteligenca pa lahko pomaga pri globalni distribuciji tehnologije ter jo naredi brez tveganja in popolnoma pregledno, kar bi fintechom pomagalo ponuditi cenovno ugodnejšo storitev. Prav tako lahko povečajo varnost in celo pomagajo pri napovedovanju valutnih tečajev, da bodo čezmejne transakcije učinkovitejše.

7. Socialne finance

nekateri študije kažejo da bomo bolj verjetno dosegli svoje cilje, če jih delimo z drugimi. V financah je to povzročilo razcvet, imenovan socialne finance – ne smemo ga zamenjevati s tako imenovano vertikalo socialnega podjetja –, ki ljudem omogoča skupno varčevanje za skupne cilje.

Na primer, če namerava skupina prijateljev odpotovati na naslednje svetovno prvenstvo v nogometu, jim lahko aplikacija, ki jo poganja AI, vsem olajša optimizacijo ciljnih stroškov in skupno rabo določenega računa za ta namen ali integracijo njihovega varčevalnega računa v eno platformo za merjenje napredka. Nato jim lahko umetna inteligenca pomaga doseči njihove cilje tako, da prepozna vzorce in jim omogoči vpogled v njihovo finančno vedenje. To poveča verjetnost, da bosta izpolnila svoj skupni finančni cilj.

V tem prostoru je veliko prostora za inovacije, ki jih poganja umetna inteligenca, vključno z avtomatiziranimi in prilagojenimi obvestili, komunikacijo v realnem času s klepetalnimi roboti z umetno inteligenco, avtomatiziranimi prenosi na podlagi dohodkovnih ciklov in celo robotskimi svetovalci, ki jih poganja umetna inteligenca, ki lahko pomagajo članom ekipe pri vlaganju denarja na avtopilotu, da raste.

Končna thoughts

Čeprav mnogi analitiki in strokovnjaki govorijo o morebitni propadu fintecha, z mojega vidika ni mrtev. Kot kažejo zgornji primeri, je v fintechu veliko priložnosti in za tiste, ki razumejo nova pravila igre, so te priložnosti bolj vznemirljive kot kdaj koli prej. To je zato, ker ima sektor zdaj večji poudarek na dobičkonosnosti kot na pretiranem pridobivanju uporabnikov, kar je dobro za splošno vzdržnost podviga. Poleg tega lahko z vključitvijo tehnologij, ki jih poganja umetna inteligenca, sektor finančne tehnologije poveča svojo skladnost z novimi predpisi in zagotovi prepotrebno spodbudo številnim področjem finančne industrije, vključno z upravljanjem tveganja, zakladništvom, socialnimi financami in čezmejnimi plačili. .