Accueil Robotique Comment l’IA stimule la Fintech : 7 industries prometteuses basées sur l’IA à suivre

Comment l’IA stimule la Fintech : 7 industries prometteuses basées sur l’IA à suivre

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Comment l’IA stimule la Fintech : 7 industries prometteuses basées sur l’IA à suivre


Lorsqu’on a demandé à Willie Sutton, autrefois l’un des fugitifs les plus recherchés d’Amérique, pourquoi il avait braqué des banques, sa réponse a été remarquablement simple : « Parce que c’est là que se trouve l’argent. »

C’est la même réponse que l’on pourrait donner à ceux qui s’interrogent sur la tendance croissante à la réglementation dans le secteur de la fintech et qui estiment qu’une législation accrue pourrait nuire à l’innovation dans le domaine. C’est là que se trouve l’argent, les enjeux sont donc élevés et il y aura davantage de réglementation. Cela se produira très probablement tôt ou tard, comme Michael Hsu, contrôleur par intérim de la monnaie, dit récemment. Par conséquent, nous pouvons nous attendre à ce que la conformité soit au premier plan de la conversationet devenir une priorité pour les investisseurs en capital-risque, les directeurs financiers et les autres parties prenantes.

Bien que le volume des transactions fintech à l’échelle mondiale soit passé de 63,2 milliards de dollars à 52,4 milliards de dollars du S22022 au S12023aussi bien que cours des actions des sociétés cotées en bourse les fintech ont décliné, notamment Affirm, Block, PayPal et SoFi, néanmoins, à mon avis, le secteur est loin d’être mort et en fait, il recèle encore un immense potentiel. Premièrement, même si le marché de la fintech dans l’UE et l’APAC était en contraction, le marché américain de la fintech a connu une forte croissance. de 28,9 milliards de dollars à 36,1 milliards de dollars milliards au cours de la même période. Deuxièmement, pour réaliser le potentiel des technologies financières, nous devons d’abord comprendre que les règles du jeu ont changé. Alors qu’il y a quelques années, l’objectif principal des startups fintech – et des investisseurs en capital-risque qui les soutenaient – ​​était d’acquérir davantage de clients, l’accent est désormais de plus en plus mis sur la rentabilité. Et même s’il existe encore des segments de la fintech – comme DeFi – qui fonctionnent encore dans une sorte de paradis libéral sans beaucoup de réglementations, il existe une technologie qui, je pense, transformera radicalement l’industrie et l’aidera à prospérer malgré la pression réglementaire.

Cette technologie est l’IA, et voici sept secteurs verticaux de la fintech qui, de mon point de vue, méritent d’être surveillés en raison de leur énorme potentiel.

1. Personnalisation

En tirant parti de l’IA générative pour déployer des chatbots et apporter des améliorations à l’interface utilisateur (UI) et à l’expérience utilisateur (UX), ainsi que pour collecter d’importants volumes de données et détecter des modèles précis, les entreprises peuvent personnaliser leurs produits et services financiers afin qu’ils peut répondre aux besoins spécifiques d’un client. Cela fait partie d’une tendance plus large qui se dessine dans tous les secteurs, compte tenu des capacités fantastiques qu’offre l’IA en matière de personnalisation.

Rappelons-nous que l’argent est quelque chose de profondément personnel, par conséquent, être capable d’ultra-personnaliser les produits et services qu’une entreprise propose peut catalyser considérablement sa connexion avec ses clients et améliorer considérablement les taux de conversion, ce qui à son tour augmente les revenus. Les banques et les institutions financières seraient, de mon point de vue, plus que disposées à s’associer à une entreprise qui les aide à atteindre ces objectifs.

2. Gestion des risques

L’IA redéfinit complètement la gestion des risques. Une étude de KPMG identifié trois capacités clés possédées par des systèmes d’intelligence artificielle désormais intégrés par les institutions financières, malgré leur réticence initiale à évoluer technologiquement. Ceux-ci incluent une précision de prévision supérieure, des processus de sélection de variables améliorés et une plus grande précision lors de la segmentation.

En tirant parti de ces capacités, les institutions financières peuvent, par exemple, avoir une vision plus claire de leur risque de crédit et de leur exposition au défaut, et prendre de meilleures décisions pour déterminer quels sujets méritent un crédit. Ils pourraient également améliorer leurs processus de détection des fraudes, ce qui coûte déjà 4,36 $ aux banques en dépenses pour chaque dollar qu’ils perdent. Enfin, ils peuvent également améliorer le respect de pratiques telles que la lutte contre le blanchiment d’argent et la diligence raisonnable.

3. Automatisation de la trésorerie

Faire une prévision solide des flux de trésorerie dans un monde en proie à l’incertitude géopolitique et économique est un défi de taille, étant donné le nombre de plus en plus grand de variables qui pourraient avoir un impact sur le fonctionnement d’une entreprise, depuis les perturbations de la chaîne d’approvisionnement dues à la fermeture des frontières jusqu’à un partenaire étranger confronté à des défis juridiques. en raison de mauvaises pratiques de travail.

Dans le même temps, les entreprises doivent gérer de plus en plus de données. C’est ici que l’IA entre en jeu. En intégrant des technologies basées sur l’IA aux systèmes d’entreprise existants, tels qu’un ERP (Enterprise Resource Planning) et un CRM (Customer Relationship Management), les dirigeants peuvent avoir une visibilité plus claire et des prévisions plus précises pour prendre des décisions. L’IA peut intégrer des données historiques, des modèles de marché et le comportement des clients pour fournir de meilleures prévisions et préparer un état des flux de trésorerie pro forma. Parallèlement, certaines tâches de trésorerie pourraient être automatisées.

Par exemple, si une devise dans laquelle nous effectuons des ventes se dévalue, l’IA peut automatiser une stratégie de trésorerie pour couvrir ce risque. De même, avec l’aide de l’IA, un responsable financier peut connaître les niveaux de liquidités nécessaires au fonctionnement de l’entreprise et automatiser les investissements à court terme qui peuvent fournir des liquidités immédiates tout en générant des gains financiers supplémentaires pour l’entreprise.

4. Banque ouverte et intégrée

Étant donné que de plus en plus de transactions financières sont effectuées par voie numérique, il existe un besoin pour une banque ouverte et intégrée dans laquelle les données d’un client ne peuvent plus rester exclusivement dans le propre système d’une banque.

Grâce à l’IA, les entreprises peuvent faciliter les pratiques de gestion financière en vérifiant leurs multiples comptes et en intégrant ces données au sein d’une seule plateforme, permettant ainsi des opérations transparentes et donnant aux individus une vue globale de leur situation financière.

Par exemple, Plaid, une API bancaire ouverte, permet à une personne d’effectuer des transactions en connectant ses comptes dans différentes banques, comme Interactive Brokers, Bank of America et Wise. Certaines des plus grandes banques du monde mettent en œuvre des API bancaires ouvertes, dont Capital One, Barclays et Nordea. En intégrant l’IA, les services bancaires ouverts peuvent être rendus plus sécurisés, par exemple en améliorant l’authentification des clients, en prévenant la fraude et en fournissant aux utilisateurs des informations financières personnalisées.

5. Achetez maintenant, payez plus tard (BNPL-as-a-service)

Les services Acheter maintenant, Payer plus tard deviennent de plus en plus populaires. Cependant, pour une entreprise ou pour une petite banque, l’intégration de ces services dans une plateforme peut s’avérer coûteuse et réduire son attractivité.

En tirant parti des capacités de l’IA, davantage d’entreprises peuvent intégrer les services de BNPL et acquérir les clients qui n’ont pas la possibilité de payer en espèces immédiatement. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent détecter immédiatement l’éligibilité d’un emprunteur potentiel au crédit et même fournir des recommandations personnalisées à un utilisateur actif de BNPL – en règle – pour de futurs produits.

6. Paiements transfrontaliers

Selon la Banque mondiale, envoyer un envoi de fonds coûte environ 6,20% du montant total envoyé. C’est énorme, d’autant plus que la plupart des destinataires des envois de fonds se trouvent dans les pays en développement. Penses-y. Vous envoyez 100 $ à un proche au Nigeria ou en Thaïlande, et il ne reçoit que 94 $. Cela les affecte immédiatement, et c’est pourquoi la Banque mondiale s’est fixé pour objectif de réduire le coût total des envois de fonds à 3 pour cent.

Pour ce faire, les fintechs peuvent être d’une grande aide. D’abord et avant tout parce qu’ils ne disposent pas de l’infrastructure géante de Western Union, par exemple. Cependant, les sociétés de paiement transfrontaliers doivent encore relever de nombreux défis juridiques et réglementaires, qui pourraient être optimisés en capitalisant sur l’utilisation de l’IA et de la DeFi. Par exemple, DeFi peut contribuer à réduire les coûts de transaction, et l’IA peut contribuer à distribuer la technologie à l’échelle mondiale et à la rendre sans risque et totalement transparente, ce qui aiderait les fintechs à offrir un service plus abordable. Ils peuvent également renforcer la sécurité et même aider à prédire les taux de change afin de rendre les transactions transfrontalières plus efficaces.

7. Finance sociale

Quelques des études montrent que nous avons plus de chances d’atteindre nos objectifs lorsque nous les partageons avec les autres. Dans le domaine financier, cela a créé un boom appelé finance sociale – à ne pas confondre avec l’entreprise sociale verticale également appelée ainsi – qui permet aux gens d’épargner de manière collaborative pour des objectifs communs.

Par exemple, si un groupe d’amis a l’intention de voyager pour la prochaine Coupe du Monde de la FIFA, une application basée sur l’IA peut les aider tous à optimiser le coût cible et à partager un compte spécifique à cet effet, ou à intégrer leur compte d’épargne. sur une seule plateforme afin de mesurer les progrès. Ensuite, l’IA peut les aider à atteindre leurs objectifs en identifiant des modèles et en leur donnant des informations sur leurs comportements financiers. Cela augmente la probabilité qu’ils atteignent leur objectif financier commun.

Il y a beaucoup de place pour les innovations basées sur l’IA dans cet espace, notamment des notifications automatisées et personnalisées, une communication en temps réel avec des chatbots IA, des transferts automatisés basés sur des cycles de revenus et même des robots-conseillers basés sur l’IA qui peuvent aider les membres de l’équipe à investir leur argent. en pilote automatique pour qu’il grandisse.

Dernières pensées

Même si de nombreux analystes et experts parlent de la catastrophe potentielle de la fintech, de mon point de vue, elle n’est pas morte. Comme le montrent les exemples ci-dessus, il existe de nombreuses opportunités dans le domaine de la fintech, et pour ceux qui comprennent les nouvelles règles du jeu, ces opportunités sont plus excitantes que jamais. En effet, le secteur met désormais davantage l’accent sur la rentabilité plutôt que sur l’acquisition exorbitante d’utilisateurs, ce qui est bon pour la durabilité globale de l’entreprise. En outre, grâce à l’intégration de technologies basées sur l’IA, le secteur des technologies financières peut améliorer sa conformité aux nouvelles réglementations et donner un coup de pouce indispensable à de nombreux domaines du secteur financier, notamment la gestion des risques, la trésorerie, la finance sociale et les paiements transfrontaliers. .

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