ผู้นำทางความคิด
AI ส่งเสริม Fintech ได้อย่างไร: 7 อุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีแนวโน้มน่าติดตาม
เมื่อวิลลี่ ซัตตัน ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นหนึ่งในผู้หลบหนีที่ต้องการตัวมากที่สุดในอเมริกา ถูกถามว่าทำไมเขาถึงปล้นธนาคาร คำตอบของเขาง่ายมากอย่างน่าทึ่ง “เพราะเงินอยู่ตรงนั้น”
นี่เป็นคำตอบเดียวกันกับผู้ที่สอบถามเกี่ยวกับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นต่อกฎระเบียบในภาคฟินเทค และผู้ที่เชื่อว่าการออกกฎหมายที่เพิ่มขึ้นอาจทำลายนวัตกรรมในสาขานั้นได้ นั่นคือที่ที่เงินอยู่ ดังนั้นเดิมพันจึงสูงและจะมีกฎระเบียบเพิ่มเติม สิ่งนี้น่าจะเกิดขึ้นเร็วกว่าในภายหลัง ตามที่ Michael Hsu รักษาการผู้ควบคุมสกุลเงิน กล่าวเมื่อเร็ว ๆ นี้. ดังนั้นเราจึงสามารถคาดหวังการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ อยู่แถวหน้าของการสนทนาและเพื่อให้กลายเป็นเรื่องสำคัญสำหรับผู้ร่วมลงทุน CFO และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ
แม้ว่าปริมาณข้อตกลง Fintech ทั่วโลกจะลดลงก็ตาม 63.2 พันล้านดอลลาร์ถึง 52.4 พันล้านดอลลาร์ตั้งแต่ H22022 ถึง H12023เช่นเดียวกับราคาหุ้นของฟินเทคที่ซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ลดลง รวมถึง Affirm, Block, PayPal และ SoFi อย่างไรก็ตาม ในความคิดของฉัน ภาคส่วนนี้ยังไม่ตายและในความเป็นจริง มันยังคงมีศักยภาพมหาศาล ประการแรก แม้ว่าตลาดฟินเทคในสหภาพยุโรปและ APAC กำลังหดตัว แต่ตลาดฟินเทคในสหรัฐฯ ก็เติบโตอย่างก้าวกระโดด จาก 28.9 พันล้านดอลลาร์ เป็น 36.1 พันล้านดอลลาร์ พันล้านในช่วงเวลาเดียวกัน ประการที่สอง ข้อแม้คือการตระหนักถึงศักยภาพของฟินเทค เราต้องเข้าใจก่อนว่ากฎของเกมมีการเปลี่ยนแปลง ในขณะที่หลายปีก่อน จุดสนใจหลักสำหรับสตาร์ทอัพด้าน Fintech และผู้ร่วมทุนที่สนับสนุนพวกเขา คือการได้รับลูกค้ามากขึ้น ในปัจจุบัน มีการเน้นไปที่ความสามารถในการทำกำไรเพิ่มมากขึ้น และในขณะที่ยังมีกลุ่มของ Fintech ที่คล้ายกับ DeFi ซึ่งยังคงดำเนินงานอยู่ในสวรรค์เสรีบางประเภทโดยไม่มีกฎระเบียบมากมาย แต่ก็มีเทคโนโลยีหนึ่งที่ฉันเชื่อว่าจะเปลี่ยนอุตสาหกรรมอย่างรุนแรง และช่วยให้อุตสาหกรรมเติบโตได้แม้จะมีแรงกดดันด้านกฎระเบียบก็ตาม
เทคโนโลยีนี้คือ AI และนี่คือเจ็ดธุรกิจแนวดิ่งภายในฟินเทคที่จากมุมมองของฉัน น่าจับตามองเนื่องจากมีศักยภาพมหาศาล
1. ส่วนบุคคล
ด้วยการใช้ประโยชน์จาก generative AI เพื่อปรับใช้แชทบอทและทำการปรับปรุงทั้งอินเทอร์เฟซผู้ใช้ (UI) และประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) รวมถึงการรวบรวมข้อมูลปริมาณมหาศาลและตรวจจับรูปแบบที่แม่นยำ บริษัทต่างๆ สามารถปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการทางการเงินของตนให้เป็นแบบส่วนตัวได้ สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าโดยเฉพาะได้ นี่เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์ใหญ่ที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ เมื่อพิจารณาจากความสามารถอันยอดเยี่ยมที่ AI นำเสนอเพื่อการปรับแต่ง
โปรดจำไว้ว่าเงินเป็นสิ่งที่เป็นเรื่องส่วนตัว ดังนั้น ความสามารถในการปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์และบริการที่บริษัทนำเสนอให้มีความเฉพาะเจาะจงเป็นพิเศษสามารถกระตุ้นการเชื่อมโยงของบริษัทกับลูกค้าได้อย่างมาก และปรับปรุงอัตรา Conversion ได้อย่างมาก ซึ่งในทางกลับกันจะช่วยเพิ่มรายได้ จากมุมมองของฉัน ธนาคารและสถาบันการเงินยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะเป็นพันธมิตรกับกิจการร่วมค้าที่ช่วยให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายเหล่านี้
2 การจัดการความเสี่ยง
AI กำลังกำหนดนิยามใหม่ของการจัดการความเสี่ยงอย่างสมบูรณ์ การศึกษาโดย KPMG ระบุความสามารถหลักสามประการ ครอบครองโดยระบบปัญญาประดิษฐ์ซึ่งปัจจุบันถูกบูรณาการโดยสถาบันการเงิน แม้ว่าในตอนแรกจะไม่ค่อยพัฒนาทางเทคโนโลยีก็ตาม ซึ่งรวมถึงความแม่นยำในการพยากรณ์ที่เหนือกว่า กระบวนการเลือกตัวแปรที่ได้รับการปรับปรุง และความแม่นยำที่สูงขึ้นเมื่อแบ่งส่วน
การใช้ประโยชน์จากความสามารถเหล่านี้ สถาบันการเงินสามารถมีภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านเครดิตและความเสี่ยงต่อการผิดนัดชำระหนี้ และตัดสินใจได้ดีขึ้นเมื่อพิจารณาว่าวิชาใดที่สมควรได้รับเครดิต นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถปรับปรุงกระบวนการตรวจจับการฉ้อโกงได้ ซึ่งทำให้ธนาคารเสียค่าใช้จ่ายไปแล้ว 4.36 ดอลลาร์ สำหรับทุก ๆ ดอลลาร์ที่พวกเขาเสียไป สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด พวกเขายังสามารถปรับปรุงการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติ เช่น AML (การต่อต้านการฟอกเงิน) และการตรวจสอบสถานะได้อีกด้วย
3. ระบบอัตโนมัติของกระทรวงการคลัง
การคาดการณ์กระแสเงินสดที่มั่นคงในโลกที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์และเศรษฐกิจถือเป็นความท้าทายที่น่ากังวล เนื่องจากตัวแปรที่อาจส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจมีจำนวนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ตั้งแต่การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานเนื่องจากการปิดพรมแดน ไปจนถึงคู่ค้าต่างประเทศที่เผชิญกับความท้าทายทางกฎหมาย เนื่องจากการปฏิบัติด้านแรงงานที่ไม่ดี
ในขณะเดียวกัน บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องจัดการด้วยข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ นี่คือจุดที่ AI เข้ามามีบทบาท ด้วยการบูรณาการเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับระบบของบริษัทที่มีอยู่ เช่น ERP (การวางแผนทรัพยากรองค์กร) และ CRM (การจัดการลูกค้าสัมพันธ์) ผู้บริหารสามารถมองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้นและการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นในการตัดสินใจ AI สามารถผสานรวมข้อมูลในอดีต รูปแบบตลาด และพฤติกรรมของลูกค้า เพื่อให้การคาดการณ์ที่ดีขึ้น และเตรียมงบกระแสเงินสดเสมือน ในเวลาเดียวกัน งานด้านการเงินบางอย่างอาจเป็นแบบอัตโนมัติได้
ตัวอย่างเช่น หากสกุลเงินที่เรามียอดขายลดลง AI สามารถทำให้กลยุทธ์การคลังเป็นไปโดยอัตโนมัติเพื่อป้องกันความเสี่ยงนั้น ในทำนองเดียวกัน ด้วยความช่วยเหลือของ AI ผู้จัดการทางการเงินสามารถทราบระดับเงินสดที่จำเป็นในการดำเนินธุรกิจ และทำให้การลงทุนระยะสั้นเป็นอัตโนมัติซึ่งสามารถให้สภาพคล่องได้ทันที แต่ยังสร้างผลกำไรทางการเงินเพิ่มเติมให้กับบริษัท
4. ระบบธนาคารแบบเปิดและบูรณาการ
เนื่องจากธุรกรรมทางการเงินจำนวนมากดำเนินการผ่านระบบดิจิทัล จึงจำเป็นต้องมีระบบธนาคารแบบเปิดและบูรณาการ ซึ่งข้อมูลของลูกค้าไม่สามารถคงอยู่เฉพาะในระบบของธนาคารได้อีกต่อไป
ด้วย AI บริษัทต่างๆ สามารถทำให้การจัดการทางการเงินง่ายขึ้นโดยการตรวจสอบบัญชีหลายบัญชีของตน และรวมข้อมูลนั้นไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ช่วยให้การดำเนินงานราบรื่นและให้บุคคลมีมุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับสถานการณ์ทางการเงินของตน
ตัวอย่างเช่น Plaid ซึ่งเป็น API การธนาคารแบบเปิด ช่วยให้บุคคลสามารถทำธุรกรรมโดยเชื่อมต่อบัญชีของตนกับธนาคารต่างๆ เช่น Interactive Brokers, Bank of America และ Wise ธนาคารที่ใหญ่ที่สุดในโลกบางแห่ง กำลังใช้ API ของธนาคารแบบเปิดรวมถึง Capital One, Barclays และ Nordea การรวม AI เข้าด้วยกันจะทำให้บริการธนาคารแบบเปิดมีความปลอดภัยมากขึ้น เช่น ปรับปรุงการรับรองความถูกต้องของลูกค้า การป้องกันการฉ้อโกง และการให้ข้อมูลเชิงลึกทางการเงินส่วนบุคคลแก่ผู้ใช้
5. ซื้อเลยจ่ายทีหลัง (BNPL-as-a-service)
บริการซื้อเลยจ่ายทีหลังกำลังได้รับความนิยมมากขึ้น อย่างไรก็ตาม สำหรับบริษัทหรือธนาคารขนาดเล็ก การรวมบริการเหล่านี้เข้ากับแพลตฟอร์มอาจมีค่าใช้จ่ายสูงและลดความน่าดึงดูดลง
ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI บริษัทต่างๆ จำนวนมากขึ้นสามารถรวมบริการ BNPL และรับลูกค้าที่ไม่สามารถจ่ายเงินสดได้ทันที ด้วย AI ธุรกิจต่างๆ สามารถตรวจจับสิทธิ์ของผู้ยืมในการขอสินเชื่อได้ทันที และยังสามารถให้คำแนะนำเฉพาะบุคคลแก่ผู้ใช้ BNPL ที่ใช้งานอยู่ซึ่งอยู่ในสถานะดีสำหรับผลิตภัณฑ์ในอนาคต
6. การชำระเงินข้ามพรมแดน
ตามที่ธนาคารโลกระบุการส่งเงิน ค่าใช้จ่ายประมาณ 6.20% ของจำนวนเงินที่ส่งทั้งหมด. นี่เป็นเรื่องใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่าผู้รับส่งเงินส่วนใหญ่อยู่ในประเทศกำลังพัฒนา คิดเกี่ยวกับสิ่งนี้. คุณส่งเงิน 100 ดอลลาร์ให้กับคนที่คุณรักในไนจีเรียหรือในประเทศไทย และพวกเขาจะได้รับเพียง 94 ดอลลาร์เท่านั้น สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อพวกเขาทันที และนี่คือสาเหตุที่ธนาคารโลกตั้งเป้าหมายในการลด ต้นทุนการโอนเงินทั้งหมดเป็น 3 เปอร์เซ็นต์.
ในการทำเช่นนี้ ฟินเทคสามารถช่วยได้มาก ก่อนอื่นเลย เนื่องจากพวกเขาไม่มีโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ เช่น Western Union อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายทางกฎหมายและกฎระเบียบมากมายที่บริษัทการชำระเงินข้ามพรมแดนจำเป็นต้องรับมือ และสิ่งเหล่านี้สามารถปรับให้เหมาะสมได้โดยการใช้ประโยชน์จากการใช้งาน AI และ DeFi ตัวอย่างเช่น DeFi สามารถช่วยลดต้นทุนการทำธุรกรรมได้ และ AI อาจช่วยกระจายเทคโนโลยีไปทั่วโลก และทำให้ปราศจากความเสี่ยงและโปร่งใสอย่างสมบูรณ์ ซึ่งจะช่วยให้ฟินเทคเสนอบริการที่ราคาไม่แพงมากขึ้น พวกเขายังสามารถปรับปรุงความปลอดภัยและยังช่วยในการคาดการณ์อัตราสกุลเงินเพื่อให้การทำธุรกรรมข้ามพรมแดนมีประสิทธิภาพมากขึ้น
7. การเงินเพื่อสังคม
เรื่อง การศึกษาแสดง ว่าเรามีแนวโน้มที่จะบรรลุเป้าหมายมากขึ้นเมื่อเราแบ่งปันกับผู้อื่น ในด้านการเงิน สิ่งนี้ทำให้เกิดกระแสที่เรียกว่าการเงินเพื่อสังคม อย่าสับสนกับกิจการเพื่อสังคมที่มีชื่อเรียกเช่นนั้น ซึ่งช่วยให้ผู้คนสามารถร่วมกันออมเงินเพื่อเป้าหมายร่วมกัน
ตัวอย่างเช่น หากกลุ่มเพื่อนมีความตั้งใจที่จะเดินทางไปชมฟุตบอลโลกครั้งต่อไป แอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถอำนวยความสะดวกให้ทุกคนในการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนเป้าหมายและแชร์บัญชีเฉพาะเพื่อจุดประสงค์นั้น หรือรวมบัญชีออมทรัพย์ของพวกเขาเข้าด้วยกัน ไว้ในแพลตฟอร์มเดียวเพื่อวัดความก้าวหน้า จากนั้น AI สามารถช่วยให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายโดยการระบุรูปแบบและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมทางการเงินของพวกเขา สิ่งนี้จะเพิ่มโอกาสที่พวกเขาจะบรรลุวัตถุประสงค์ทางการเงินร่วมกัน
มีพื้นที่มากมายสำหรับนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในพื้นที่นี้ รวมถึงการแจ้งเตือนอัตโนมัติและแบบกำหนดเอง การสื่อสารแบบเรียลไทม์ด้วยแชทบอท AI การโอนอัตโนมัติตามวงจรรายได้ และแม้แต่ roboadvisor ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถช่วยสมาชิกในทีมลงทุนเงินของพวกเขา บนระบบอัตโนมัติเพื่อให้มันเติบโต
ข้อคิด
แม้ว่านักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญหลายคนกำลังพูดถึงความหายนะที่อาจเกิดขึ้นของ Fintech แต่จากมุมมองของฉัน มันก็ยังไม่ตาย ตามตัวอย่างข้างต้น มีโอกาสมากมายในฟินเทค และสำหรับผู้ที่เข้าใจกฎใหม่ของเกม โอกาสเหล่านี้น่าตื่นเต้นยิ่งกว่าที่เคย เนื่องจากในปัจจุบัน ภาคส่วนนี้ให้ความสำคัญกับการทำกำไรมากกว่าการได้มาซึ่งผู้ใช้ที่สูงเกินไป ซึ่งส่งผลดีต่อความยั่งยืนโดยรวมของการร่วมลงทุน นอกจากนี้ ด้วยการผสมผสานเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภาคฟินเทคสามารถปรับปรุงการปฏิบัติตามกฎระเบียบใหม่ ๆ และส่งเสริมที่จำเป็นอย่างมากในอุตสาหกรรมการเงินในหลาย ๆ ด้าน รวมถึงการบริหารความเสี่ยง การคลัง การเงินเพื่อสังคม และการชำระเงินข้ามพรมแดน .
