Come l’IA incoraggia Fintech 7 promettenti settori alimentati da IA da seguire

Come l'IA stimola il Fintech 7 settori promettenti alimentati dall'IA da tenere d'occhio

Quando Willie Sutton, una volta uno dei criminali più ricercati d’America, gli venne chiesto perché derubasse le banche, la sua risposta fu straordinariamente semplice: “Perché è lì che c’è il denaro”.

Questa è la stessa risposta che potrebbe essere data a coloro che si domandano sulla crescente tendenza verso la regolamentazione nel settore fintech e che credono che un aumento della legislazione possa danneggiare l’innovazione nel campo. È lì che c’è il denaro, quindi gli interessi sono alti e ci sarà più regolamentazione. Questo probabilmente accadrà prima che poi, come ha recentemente affermato Michael Hsu, Comptroller ad interim della Valuta. Pertanto, possiamo aspettarci che la conformità sia al centro della conversazione e diventi una priorità sia per i venture capitalist, sia per i CFO e gli altri stakeholder.

Sebbene il volume delle operazioni fintech a livello globale sia diminuito da 63,2 miliardi di dollari a 52,4 miliardi di dollari da H22022 a H12023, così come i prezzi delle azioni delle società fintech quotate in borsa, tra cui Affirm, Block, PayPal e SoFi, secondo me, il settore è tutt’altro che morto e, infatti, ha ancora un enorme potenziale. Innanzitutto, anche se il mercato fintech dell’UE e dell’APAC si sta restringendo, il mercato fintech degli Stati Uniti ha registrato una forte crescita da 28,9 miliardi di dollari a 36,1 miliardi nello stesso periodo. In secondo luogo, la premessa è che, per realizzare il potenziale del fintech, dobbiamo innanzitutto capire che le regole del gioco sono cambiate. Mentre alcuni anni fa il focus principale per le startup fintech – e per i venture capitalist che le hanno supportate – era acquisire più clienti, adesso c’è un crescente enfasi sulla redditività. E sebbene ci siano ancora segmenti del fintech – come la DeFi – che operano ancora in una sorta di paradiso liberale senza molte regole, c’è una tecnologia che credo trasformerà radicalmente il settore e lo aiuterà a prosperare nonostante la pressione regolamentare.

Questa tecnologia è l’IA, e qui ci sono sette settori verticali all’interno del fintech che, dal mio punto di vista, vale la pena tenere d’occhio a causa del loro enorme potenziale.

• Recensione del libro La guida definitiva all’AI generativa per l’industria di Cognite.
• Ryan Johnson, Capo Ufficio Prodotti presso CallRail – Serie di interviste
• Middleware.io presenta una piattaforma di osservabilità del cloud generativa alimentata da intelligenza artificiale

1. Personalizzazione

Sfruttando l’IA generativa per implementare chatbot e apportare miglioramenti sia all’interfaccia utente (UI) sia all’esperienza utente (UX), oltre a raccogliere ampie quantità di dati e individuare accuratamente i modelli, le aziende possono personalizzare i loro prodotti e servizi finanziari in modo da soddisfare le esigenze specifiche di un determinato cliente. Questo fa parte di una tendenza più ampia che sta avvenendo in tutti i settori, vista la fantastica capacità offerta dall’IA per la personalizzazione.

Ricordiamo che i soldi sono qualcosa di profondamente personale, quindi essere in grado di ultra-personalizzare i prodotti e servizi che un’azienda offre può notevolmente catalizzare la sua connessione con i clienti e migliorare sostanzialmente i tassi di conversione, che a loro volta aumentano i ricavi. Banche e istituzioni finanziarie sarebbero, dal mio punto di vista, più che disposte a collaborare con una startup che li aiuti a raggiungere questi obiettivi.

2. Gestione del rischio

L’IA sta completamente ridefinendo la gestione del rischio. Uno studio di KPMG ha identificato tre abilità chiave possedute dai sistemi di intelligenza artificiale che ora vengono integrati dalle istituzioni finanziarie, nonostante la loro iniziale riluttanza a evolversi tecnologicamente. Queste includono una più elevata precisione nella previsione, un miglioramento dei processi di selezione delle variabili e una maggiore precisione nella segmentazione.

Sfruttando queste capacità, le istituzioni finanziarie possono ad esempio avere una visione più chiara del rischio di credito e dell’esposizione al default e prendere decisioni migliori nel determinare quali soggetti sono degni di credito. Inoltre, potrebbero migliorare i processi di rilevamento delle frodi, che già costano alle banche 4,36 dollari di spesa per ogni dollaro perso. Infine, ma non meno importante, possono anche migliorare la conformità a pratiche come l’AML (antilavaggio di denaro) e la due diligence.

3. Automazione del tesoro

Creare una solida previsione di flusso di cassa in un mondo segnato da incertezze geopolitiche ed economiche è una sfida difficile, data la crescente quantità di variabili che potrebbero influenzare le operazioni di un’azienda, dalla interruzione delle catene di fornitura a causa della chiusura delle frontiere a un partner estero che affronta sfide legali a causa di prassi lavorative discutibili.

Allo stesso tempo, ci sono sempre più dati con cui le aziende devono fare i conti. Ed è qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale (AI). Integrando tecnologie basate su intelligenza artificiale con i sistemi aziendali esistenti, come un ERP (Enterprise Resource Planning) e un CRM (Customer Relationship Management), gli esecutivi possono avere una maggiore visibilità e previsioni più precise per prendere decisioni. L’IA può integrare dati storici, modelli di mercato e comportamento dei clienti per fornire previsioni migliori e preparare un rendiconto pro forma del flusso di cassa. Allo stesso tempo, determinati compiti di tesoreria potrebbero essere automatizzati.

Ad esempio, se una valuta in cui abbiamo vendite sta perdendo valore, l’IA può automatizzare una strategia di tesoreria per coprire quel rischio. Allo stesso modo, con l’aiuto dell’IA, un responsabile finanziario può conoscere i livelli di liquidità necessari per gestire l’azienda e automatizzare investimenti a breve termine che possono fornire liquidità immediata ma generare guadagni finanziari aggiuntivi per l’azienda.

4. Open banking integrata

Dato che sempre più transazioni finanziarie vengono effettuate digitalmente, c’è bisogno di una banca aperta e integrata in cui i dati di un cliente non rimangano più esclusivamente nel sistema della banca stessa.

Grazie all’IA, le aziende possono semplificare le pratiche di gestione finanziaria verificando i loro molteplici conti e integrando tali dati all’interno di una piattaforma unica, consentendo operazioni senza soluzione di continuità e offrendo alle persone una visione olistica della propria situazione finanziaria.

Ad esempio, Plaid, un’API di open banking, consente a una persona di effettuare transazioni collegando i loro account presso diverse banche come Interactive Brokers, Bank of America e Wise. Alcune delle più grandi banche del mondo stanno implementando API di open banking, tra cui Capital One, Barclays e Nordea. Integrando l’IA, i servizi di open banking possono essere resi più sicuri, ad esempio migliorando l’autenticazione dei clienti, prevenendo frodi e fornendo agli utenti informazioni finanziarie personalizzate.

5. Acquista ora Paga dopo (BNPL come servizio)

I servizi di Acquista Ora Paga Dopo stanno diventando sempre più popolari. Tuttavia, per un’azienda o per una banca più piccola, integrare questi servizi in una piattaforma può essere costoso e ridurne l’attrattiva.

Sfruttando le capacità dell’IA, più aziende possono integrare i servizi BNPL e acquisire quei clienti che non hanno la possibilità di pagare in contanti immediatamente. Grazie all’IA, le aziende possono immediatamente verificare l’idoneità al credito di un potenziale richiedente e persino fornire raccomandazioni personalizzate a un utente BNPL attivo – che si trovi in una posizione affidabile – per prodotti futuri.

6. Pagamenti transfrontalieri

Secondo la Banca Mondiale, inviare un bonifico costa circa il 6,20% dell’importo totale inviato. Questo è enorme, soprattutto considerando che la maggior parte dei destinatari dei bonifici si trova in paesi in via di sviluppo. Pensa a questo. Invii $100 a una persona cara in Nigeria o in Thailandia e loro ricevono solo $94. Ciò li colpisce immediatamente e questo è il motivo per cui la Banca Mondiale si è posta l’obiettivo di ridurre il costo totale dei bonifici al 3 percento.

Per fare questo, le fintech possono essere di grande aiuto. Prima di tutto, perché non hanno l’infrastruttura mastodontica di, ad esempio, Western Union. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide legali e regolamentari che le società di pagamento transfrontaliere devono affrontare e che potrebbero essere ottimizzate sfruttando l’IA e l’uso di DeFi. Ad esempio, DeFi può contribuire a ridurre i costi delle transazioni e l’IA può contribuire alla diffusione della tecnologia a livello globale, rendendola priva di rischi e completamente trasparente, il che aiuterebbe le fintech ad offrire un servizio più conveniente. Possono anche migliorare la sicurezza e persino assistere nella previsione dei tassi di cambio per rendere le transazioni transfrontaliere più efficienti.

7. Finanza sociale

Alcuni studi mostrano che siamo più propensi a raggiungere i nostri obiettivi quando li condividiamo con gli altri. Nella finanza, ciò ha creato un boom chiamato finanza sociale – da non confondere con il settore delle imprese sociali che prende lo stesso nome – che consente alle persone di risparmiare in modo collaborativo per obiettivi condivisi.

Ad esempio, se un gruppo di amici ha l’intenzione di viaggiare al prossimo Campionato Mondiale di FIFA, un’app alimentata dall’IA può facilitare tutti loro nell’ottimizzare il costo target e nel condividere un account specifico per questo scopo, oppure nell’integrare il loro conto di risparmio in una piattaforma unica al fine di misurare i progressi. Quindi, l’IA può aiutarli a raggiungere i loro obiettivi identificando modelli e fornendo loro informazioni sulle loro abitudini finanziarie. Questo aumenta la probabilità che raggiungano il loro obiettivo finanziario comune.

C’è molto spazio per le innovazioni guidate dall’IA in questo settore, tra cui notifiche automatizzate e personalizzate, comunicazione in tempo reale con chatbot con AI, trasferimenti automatizzati basati sui cicli di reddito e persino consulenti finanziari guidati dall’IA che possono aiutare i membri del team a investire il loro denaro in modalità autopilota per farlo crescere.

Pensieri finali

Anche se molti analisti ed esperti parlano della possibile rovina delle fintech, dal mio punto di vista non è morta. Come mostrano gli esempi sopra, ci sono molte opportunità nel settore delle fintech, e per coloro che comprendono le nuove regole del gioco, queste opportunità sono più entusiasmanti che mai. Questo perché ora il settore ha maggior enfasi sulla redditività piuttosto che sull’esosa acquisizione di utenti, il che è positivo per la sostenibilità complessiva dell’impresa. Inoltre, con l’incorporazione di tecnologie guidate dall’IA, il settore delle fintech può migliorare la conformità alle nuove normative e fornire una spinta necessaria a molti settori dell’industria finanziaria, tra cui la gestione del rischio, la tesoreria, la finanza sociale e i pagamenti transfrontalieri.