Làm thế nào AI Tăng Cường Fintech: 7 Ngành Công Nghiệp Được Động Lực Hóa Bởi Trí Tuệ Nhân Tạo Để Theo Dõi

Khi Willie Sutton, một trong những kẻ bị truy nã nhiều nhất của Mỹ, được hỏi tại sao ông ta lại cướp ngân hàng, câu trả lời của ông ta thật đơn giản, “Bởi vì đó là nơi có tiền.”

Đây là câu trả lời mà những người hỏi về xu hướng ngày càng tăng trong việc quản lý fintech có thể đưa ra, và những người tin rằng việc tăng cường quản lý có thể làm tổn hại đến sự đổi mới trong lĩnh vực này. Đó là nơi có tiền, do đó, những người tham gia có nhiều lợi ích, và sẽ có nhiều quy định hơn. Điều này có khả năng xảy ra sớm hơn là muộn, như Michael Hsu, Kiểm soát viên Ngân hàng Hành động, đã nói gần đây. Do đó, chúng ta có thể mong đợi việc tuân thủ sẽ ở tiền phong của cuộc trò chuyện, và trở thành ưu tiên cho các nhà đầu tư mạo hiểm, giám đốc tài chính, và các bên liên quan khác.

Mặc dù khối lượng giao dịch fintech toàn cầu đã giảm từ $63.2 tỷ đến $52.4 tỷ từ H22022 đến H12023, cũng như giá cổ phiếu của các công ty fintech niêm yết công khai giảm, bao gồm Affirm, Block, PayPal, và SoFi, tuy nhiên, theo quan điểm của tôi, lĩnh vực này còn lâu mới chết và thực tế, nó vẫn giữ nhiều tiềm năng. Thứ nhất, mặc dù thị trường fintech của EU và APAC đang thu hẹp, thị trường fintech của Mỹ đã trải qua sự tăng trưởng mạnh từ $28.9 tỷ đến $36.1 tỷ trong cùng kỳ. Thứ hai, điều kiện tiên quyết là để hiện thực hóa tiềm năng của fintech, chúng ta cần hiểu rằng quy tắc của trò chơi đã thay đổi. Trong khi một số năm trước, trọng tâm chính của các công ty khởi nghiệp fintech – và của các nhà đầu tư mạo hiểm đã hỗ trợ họ – là để có được nhiều khách hàng hơn, hiện tại, có một sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào lợi nhuận. Và trong khi vẫn còn những phân khúc của fintech – như DeFi – vẫn hoạt động trong một số loại thiên đường tự do mà không có nhiều quy định, có một công nghệ mà tôi tin rằng sẽ biến đổi ngành công nghiệp một cách cơ bản, và giúp nó phát triển mạnh mẽ bất chấp áp lực quản lý.

Công nghệ này là AI, và dưới đây là bảy lĩnh vực trong fintech mà, từ quan điểm của tôi, đáng được theo dõi vì tiềm năng khổng lồ của chúng.

1. Tùy chỉnh

Bằng cách tận dụng AI tạo sinh để triển khai các rô-bốt trò chuyện và cải thiện giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX), cũng như thu thập khối lượng lớn dữ liệu và phát hiện mẫu chính xác, các công ty có thể tùy chỉnh các sản phẩm và dịch vụ tài chính của họ để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng khách hàng. Đây là một phần của xu hướng lớn đang diễn ra trên các ngành công nghiệp, nhờ vào khả năng tuyệt vời mà AI cung cấp cho việc tùy chỉnh.

Hãy nhớ rằng tiền là điều gì đó rất cá nhân, do đó, việc tùy chỉnh cực độ các sản phẩm và dịch vụ mà một công ty cung cấp có thể thúc đẩy đáng kể kết nối của họ với khách hàng, và cải thiện đáng kể tỷ lệ chuyển đổi, điều này lại tăng doanh thu. Các ngân hàng và tổ chức tài chính sẽ, từ quan điểm của tôi, sẵn sàng hợp tác với một doanh nghiệp giúp họ đạt được những mục tiêu này.

2. Quản lý rủi ro

AI đang định nghĩa lại quản lý rủi ro. Một nghiên cứu của KPMG đã xác định ba khả năng chính mà các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đang được tích hợp bởi các tổ chức tài chính, mặc dù ban đầu họ đã do dự để phát triển công nghệ. Những điều này bao gồm độ chính xác dự báo cao hơn, quá trình lựa chọn biến cải tiến, và độ chính xác cao hơn khi phân khúc.

Bằng cách tận dụng những khả năng này, các tổ chức tài chính có thể, ví dụ, có một bức tranh rõ ràng hơn về rủi ro tín dụng và mức độ phơi nhiễm với khả năng vỡ nợ, và đưa ra quyết định tốt hơn khi xác định những đối tượng xứng đáng nhận tín dụng. Ngoài ra, họ có thể cải thiện các quy trình phát hiện gian lận, mà đã tiêu tốn $4.36 cho mỗi đô la họ mất. Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, họ cũng có thể cải thiện việc tuân thủ các thực tiễn như AML (chống rửa tiền) và thẩm định.

3. Tự động hóa kho bạc

Làm một dự báo dòng tiền vững chắc trong một thế giới đầy biến động về địa chính trị và kinh tế là một thách thức khó khăn, do số lượng biến ngày càng tăng có thể ảnh hưởng đến hoạt động của một doanh nghiệp, từ gián đoạn chuỗi cung ứng do đóng cửa biên giới đến một đối tác nước ngoài phải đối mặt với thách thức pháp lý do thực tiễn lao động kém.

Đồng thời, có nhiều dữ liệu hơn mà các công ty cần phải xử lý. Đây là nơi AI phát huy tác dụng. Bằng cách tích hợp công nghệ được hỗ trợ bởi AI với các hệ thống công ty hiện có, như ERP (Hoạch định Tài nguyên Doanh nghiệp) và CRM (Quản lý Quan hệ Khách hàng), các giám đốc điều hành có thể có cái nhìn rõ ràng hơn và dự báo chính xác hơn để đưa ra quyết định. AI có thể tích hợp dữ liệu lịch sử, mẫu thị trường, và hành vi khách hàng để cung cấp dự báo tốt hơn và chuẩn bị một tuyên bố dòng tiền dự kiến. Đồng thời, một số nhiệm vụ kho bạc có thể được tự động hóa.

Ví dụ, nếu một loại tiền tệ mà chúng ta có doanh thu đang mất giá, AI có thể tự động hóa một chiến lược kho bạc để đối phó với rủi ro đó. Tương tự, với sự giúp đỡ của AI, một nhà quản lý tài chính có thể biết mức tiền cần thiết để vận hành doanh nghiệp, và tự động hóa các khoản đầu tư ngắn hạn có thể cung cấp thanh khoản ngay lập tức và tạo ra lợi nhuận tài chính bổ sung cho công ty.

4. Ngân hàng mở, tích hợp

Do số lượng giao dịch tài chính được thực hiện kỹ thuật số ngày càng tăng, có một nhu cầu về ngân hàng mở, tích hợp nơi dữ liệu của khách hàng không còn chỉ nằm trong hệ thống của ngân hàng.

Với AI, các công ty có thể làm cho các thực tiễn quản lý tài chính dễ dàng hơn bằng cách xác minh các tài khoản đa dạng và tích hợp dữ liệu đó trong một nền tảng duy nhất, cho phép hoạt động liền mạch và cung cấp cho cá nhân một cái nhìn tổng thể về tình hình tài chính của họ.

Ví dụ, Plaid, một API ngân hàng mở, cho phép một người thực hiện giao dịch bằng cách kết nối tài khoản của họ tại các ngân hàng khác nhau – như Interactive Brokers, Bank of America, và Wise. Một số ngân hàng lớn nhất thế giới đang triển khai API ngân hàng mở, bao gồm Capital One, Barclays, và Nordea. Bằng cách tích hợp AI, các dịch vụ ngân hàng mở có thể được làm cho an toàn hơn, ví dụ, bằng cách tăng cường xác thực khách hàng, ngăn chặn gian lận, và cung cấp thông tin tài chính được cá nhân hóa cho người dùng.

5. Mua ngay và trả sau (BNPL-as-a-service)

Dịch vụ Mua ngay và trả sau đang trở nên phổ biến hơn. Tuy nhiên, đối với một công ty hoặc một ngân hàng nhỏ, việc tích hợp các dịch vụ này vào một nền tảng có thể tốn kém và làm giảm sự hấp dẫn của nó.

Bằng cách tận dụng khả năng của AI, nhiều công ty có thể tích hợp dịch vụ BNPL và thu hút những khách hàng không có khả năng trả tiền mặt ngay lập tức. Với AI, doanh nghiệp có thể ngay lập tức phát hiện khả năng đủ điều kiện tín dụng của một người vay tiềm năng, và thậm chí cung cấp các khuyến nghị được cá nhân hóa cho người dùng BNPL tích cực – những người đang trong tình trạng tốt – cho các sản phẩm trong tương lai.

6. Thanh toán xuyên biên giới

Theo Ngân hàng Thế giới, việc gửi một khoản tiền chuyển khoản tốn khoảng 6.20% tổng số tiền gửi. Điều này rất lớn, đặc biệt khi xem xét rằng hầu hết người nhận tiền chuyển khoản nằm ở các quốc gia đang phát triển. Hãy nghĩ về điều này. Bạn gửi $100 cho một người thân yêu ở Nigeria, hoặc ở Thái Lan, và họ chỉ nhận được $94. Điều này ảnh hưởng đến họ ngay lập tức, và đây là lý do tại sao Ngân hàng Thế giới đã đặt mục tiêu giảm tổng chi phí của tiền chuyển khoản xuống 3 phần trăm.

Để làm điều này, các công ty fintech có thể giúp đỡ rất nhiều. Trước hết, vì họ không có cơ sở hạ tầng khổng lồ của, ví dụ, Western Union. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức pháp lý và quản lý mà các công ty thanh toán xuyên biên giới cần phải đối mặt, và những thách thức này có thể được tối ưu hóa bằng cách tận dụng AI và DeFi. Ví dụ, DeFi có thể giúp giảm chi phí giao dịch, và AI có thể giúp phân phối công nghệ toàn cầu và làm cho nó không rủi ro và hoàn toàn minh bạch, điều này sẽ giúp các công ty fintech cung cấp một dịch vụ giá cả phải chăng hơn. Họ cũng có thể tăng cường bảo mật và thậm chí giúp dự đoán tỷ giá hối đoái để làm cho các giao dịch xuyên biên giới hiệu quả hơn.

7. Tài chính xã hội

Một số nghiên cứu cho thấy rằng chúng ta có nhiều khả năng đạt được mục tiêu của mình khi chúng ta chia sẻ chúng với người khác. Trong tài chính, điều này đã tạo ra một cơn bùng nổ được gọi là tài chính xã hội – không nên nhầm lẫn với lĩnh vực doanh nghiệp xã hội cũng được gọi là như vậy – cho phép mọi người tiết kiệm chung cho các mục tiêu chung.

Ví dụ, nếu một nhóm bạn có ý định đi du lịch đến FIFA World Cup tiếp theo, một ứng dụng được hỗ trợ bởi AI có thể giúp tất cả họ tối ưu hóa chi phí mục tiêu và chia sẻ một tài khoản cụ thể cho mục đích đó, hoặc tích hợp tài khoản tiết kiệm của họ vào một nền tảng để đo lường tiến độ. Sau đó, AI có thể giúp họ đạt được mục tiêu của mình bằng cách xác định các mẫu và cung cấp thông tin về hành vi tài chính của họ. Điều này làm tăng khả năng họ sẽ đạt được mục tiêu tài chính chung.

Có rất nhiều không gian cho các đổi mới được thúc đẩy bởi AI trong không gian này, bao gồm thông báo tự động và tùy chỉnh, giao tiếp thời gian thực với các rô-bốt trò chuyện AI, chuyển tiền tự động dựa trên chu kỳ thu nhập, và thậm chí các cố vấn tự động được hỗ trợ bởi AI có thể giúp các thành viên trong nhóm đầu tư tiền của họ một cách tự động để nó phát triển.

Tư duy cuối cùng

Mặc dù nhiều nhà phân tích và chuyên gia đang nói về khả năng diệt vong của fintech, từ quan điểm của tôi, nó không chết. Như các ví dụ trên cho thấy, có rất nhiều cơ hội trong fintech, và đối với những người hiểu được quy tắc mới của trò chơi, những cơ hội này thậm chí còn thú vị hơn bao giờ hết. Điều này là vì bây giờ, lĩnh vực này có nhiều nhấn mạnh vào lợi nhuận hơn là vào việc thu hút người dùng với chi phí quá cao, điều này tốt cho tính bền vững tổng thể của doanh nghiệp. Ngoài ra, với việc tích hợp các công nghệ được hỗ trợ bởi AI, lĩnh vực fintech có thể tăng cường tuân thủ các quy định mới và cung cấp một sự thúc đẩy cần thiết cho nhiều lĩnh vực của ngành tài chính, bao gồm quản lý rủi ro, kho bạc, tài chính xã hội, và thanh toán xuyên biên giới.