Як AI підтримує фінтех: 7 перспективних галузей, які варто спостерігати

Коли Віллі Саттон, один із найбільш розшукуваних злочинців Америки, був запитаний, чому він грабує банки, його відповідь була досить простою: “Бо там є гроші”.

Таку ж відповідь можна дати тим, хто питає про зростаючу тенденцію до регулювання в сфері фінтех, і хто вважає, що збільшення законодавства може пошкодити інновації в цій галузі. Там є гроші, тому ставки високі, і більше регулювання буде там. Це найімовірніше трапиться раніше, ніж пізніше, оскільки Майкл Хсу, тимчасовий контролер валюти, зазначив недавно. Тому ми можемо очікувати, що дотримання вимог буде на порядку денному, і стане пріоритетом для风险 інвесторів, фінансових директорів та інших зацікавлених сторін.

Хоча обсяг угод в сфері фінтех по всьому світу знизився з $63,2 млрд до $52,4 млрд з другого півріччя 2022 року до першого півріччя 2023 року, а також акції публічно торгованих компаній фінтех знизилися, включаючи Affirm, Block, PayPal і SoFi, проте, на мою думку, галузь ще далеко не мертва і насправді все ще має величезний потенціал. По-перше, хоча ринок фінтех в ЄС і APAC скорочувався, ринок фінтех у США переживає стрімкий зростання з $28,9 млрд до $36,1 млрд протягом того ж періоду. По-друге, застереження полягає в тому, що для реалізації потенціалу фінтех нам спочатку потрібно зрозуміти, що правила гри змінилися. Хоча кілька років тому основним напрямком для стартапів фінтех – і для风险 інвесторів, які їх підтримували – було придбання більшої кількості клієнтів, тепер зростає акцент на прибутковості. І хоча все ще існують сегменти фінтех – наприклад, DeFi – які все ще працюють у деякому роді ліберального раю без багатьох регуляцій, існує одна технологія, яку я вважаю здатною радикально змінити галузь і допомогти їй процвітати попри регуляторний тиск.

Ця технологія – AI, і ось сім вертикальних напрямків у фінтех, які, на мою думку, варто спостерігати через їхній величезний потенціал.

1. Персоналізація

Від використання генерації AI для розгортання чат-ботів і покращення як користувальницького інтерфейсу (UI), так і досвіду користувача (UX), а також збору великих обсягів даних і виявлення точних закономірностей, компанії можуть персоналізувати свої фінансові продукти і послуги так, щоб вони відповідали конкретним потребам клієнта. Це частина більшої тенденції, яка відбувається в різних галузях, враховуючи фантастичні можливості, які AI пропонує для налаштування.

Давайте пам’ятатимемо, що гроші – це щось глибоко особисте, тому можливість надзвичайно персоналізувати продукти і послуги, які пропонує компанія, може суттєво каталізувати її зв’язок з клієнтами і суттєво покращити показники конверсії, що в свою чергу підвищує доходи. Банки і фінансові установи були б, на мою думку, більш ніж готові співпрацювати з підприємством, яке допоможе їм досягти цих цілей.

2. Управління ризиком

AI повністю переозначає управління ризиком. Дослідження KPMG визначило три ключові можливості штучних інтелектуальних систем, які зараз інтегруються фінансовими установами, незважаючи на їхню первинну неохоту еволюціонувати технологічно. До них належать вищій точність прогнозування, покращені процеси вибору змінних і вищій точність при сегментації.

Використовуючи ці можливості, фінансові установи можуть, наприклад, мати чітке уявлення про свій кредитний ризик і свою вразливість до дефолту, і приймати кращі рішення при визначенні, які суб’єкти гідні кредиту. Також вони могли б покращити свої процеси виявлення шахрайства, що вже коштує банкам $4,36 витрат на кожен долар, який вони втрачають. Останнє, але не менш важливе, вони також можуть покращити дотримання вимог щодо практик, таких як AML (боротьба з відмиванням грошей) і ділові перевірки.

3. Автоматизація казначейства

Створення надійного прогнозу грошових потоків у світі, повному геополітичної і економічної нестабільності, – це складна задача, враховуючи все більш зростаючу кількість змінних, які можуть вплинути на діяльність бізнесу, від порушень ланцюгів постачання через закриття кордонів до іноземного партнера, який стикається з юридичними проблемами через погані трудові практики.

Водночас існує все більше даних, з якими компанії повинні справлятися. Тут вступає в дію AI. Інтегруючи AI-підтримувані технології з існуючими системами компанії, такими як ERP (планування підприємств) і CRM (управління відносинами з клієнтами), виконавчі директори можуть мати чіткіше бачення і більш точні прогнози для прийняття рішень. AI може інтегрувати історичні дані, ринкові закономірності і поведінку клієнтів, щоб надати кращі прогнози і підготувати проформу грошових потоків. Водночас певні завдання казначейства могли б бути автоматизовані.

Наприклад, якщо валюта, в якій ми здійснюємо продажі, девальвується, AI може автоматизувати стратегію казначейства для покриття цього ризику. Аналогічно, за допомогою AI фінансовий менеджер може знати рівні грошових коштів, необхідних для діяльності бізнесу, і автоматизувати короткострокові інвестиції, які можуть забезпечити негайну ліквідність і генерувати додаткові фінансові вигоди для компанії.

4. Відкрите, інтегроване банківство

Враховуючи, що суттєво більше фінансових транзакцій проводиться в цифровому вигляді, існує потреба в відкритому, інтегрованому банківстві, де дані клієнта вже не можуть залишатися виключно в системі банку.

За допомогою AI компанії можуть полегшити фінансові практики, верифікуючи свої 여러 рахунки і інтегруючи ці дані в одну платформу, що дозволяє здійснювати безперешкодні операції і надає людям цілісний погляд на їхнє фінансове становище.

Наприклад, Plaid, відкритий банківський API, дозволяє людині здійснювати транзакції, підключаючи свої рахунки в різних банках – наприклад, Interactive Brokers, Bank of America і Wise. Деякі з найбільших банків світу реалізують відкриті банківські API, включаючи Capital One, Barclays і Nordea. Інтегруючи AI, послуги відкритого банківства можуть бути зроблені більш безпечними, наприклад, шляхом покращення автентифікації клієнтів, запобігання шахрайству і надання користувачам персоналізованих фінансових інсайтів.

5. Купіть зараз, сплатіть пізніше (BNPL як послуга)

Послуги “Купіть зараз, сплатіть пізніше” стають все популярнішими. Однак для компанії або для меншого банку інтеграція цих послуг у платформу може бути дорогою і зменшити її привабливість.

Використовуючи можливості AI, більше компаній можуть інтегрувати послуги BNPL і придбати тих клієнтів, які не мають можливості сплатити готівкою одразу. За допомогою AI компанії можуть негайно визначити потенційну кредитоспроможність боржника і навіть надати персоналізовані рекомендації активному користувачу BNPL – який знаходиться в добрій стані – щодо майбутніх продуктів.

6. Міжнародні платежі

Згідно з даними Світового банку, відправлення переказу вартує приблизно 6,20% від загальної суми. Це велика сума, особливо якщо враховувати, що більшість одержувачів переказів розташовані в країнах, що розвиваються. Подумайте про це. Ви відправляєте $100 коханій людині в Нігерії або в Таїланді, і вони отримують лише $94. Це впливає на них негайно, і це саме тому Світовий банк встановив мету знизити загальну вартість переказів до 3 відсотків.

Для цього фінтех-компанії можуть бути великою допомогою. По-перше, тому що вони не мають гігантської інфраструктури, наприклад, Western Union. Однак все ще існують багато юридичних і регуляторних проблем, з якими повинні справлятися компанії, що здійснюють міжнародні платежі, і ці проблеми могли б бути оптимізовані за допомогою AI і DeFi. Наприклад, DeFi може допомогти знизити витрати на транзакції, а AI може допомогти розподіляти технологію глобально і зробити її безпечною і прозорою, що допоможе фінтех-компаніям пропонувати більш доступну послугу. Вони також можуть покращити безпеку і навіть допомогти передбачити курси валют, щоб зробити міжнародні транзакції більш ефективними.

7. Соціальне фінансування

Деякі дослідження показують, що ми більш схильні досягати своїх цілей, коли ділимося ними з іншими. У фінансах це створило бум, який називається соціальним фінансуванням – не плутайте з соціальним підприємництвом, яке також називається так – яке дозволяє людям спільно заощаджувати на спільні цілі.

Наприклад, якщо група друзів має намір поїхати на наступний чемпіонат світу з футболу, AI-підтримуване застосування може допомогти їм оптимізувати ціну і спільно використовувати спеціальний рахунок для цієї мети або інтегрувати свої заощадження в одну платформу, щоб виміряти прогрес. Потім AI може допомогти їм досягти своїх цілей, визначаючи закономірності і надаючі їм інсайти щодо їхньої фінансової поведінки. Це збільшує ймовірність того, що вони досягнуть своєї спільної фінансової мети.

Є багато місця для інновацій, підтримуваних AI, в цьому просторі, включаючи автоматизовані і персоналізовані сповіщення, реальний зв’язок з AI-чатботами, автоматичні перекази на основі циклів доходів і навіть AI-підтримувані робо-радники, які можуть допомогти членам команди інвестувати свої гроші на автопілоті, щоб вони росли.

Заключні думки

Хоча багато аналітиків і експертів говорять про потенційний крах фінтех, з моєї точки зору, він ще не мертвий. Як показують приклади вище, у фінтех все ще є багато можливостей, і для тих, хто розуміє нові правила гри, ці можливості ще більш привабливі, ніж раніше. Це тому, що тепер сектор має більший акцент на прибутковості, а не на надмірній аквізиції користувачів, що добре для загальної стабільності підприємства. Також, завдяки інтеграції AI-підтримуваних технологій, фінтех-сектор може покращити своє дотримання вимог щодо нових регуляцій і надати необхідний імпульс багатьом галузям фінансової індустрії, включаючи управління ризиком, казначейство, соціальне фінансування і міжнародні платежі.