Kas finantsjuhist võib saada tulude teenija?

Generatiivne tehisintellekt hakkab mõjutama seda, kuidas maksefintechid oma klientidele väärtust loovad. Stripe arendab nüüd oma müügisaadet Aasia tehnoloogiaettevõtetele, kaupmeestele ja ettevõtetele selle üle, mida tema teenused saavad teha, kui klient ühendab oma keeleõppe mudelid, näiteks ChatGPT.

Stripe müüb ettevõtetele maksetööriistu, et võimaldada selliseid asju nagu arveldamine, tellimused ja tasumine. USA-Iiri fintech, mille väärtus on praegu 50 miljardit dollarit, püüab edusamme teha maksete ja tehisintellekti suunamisega ärimuutusena.

"Finantsjuhte ja raamatupidajaid nähakse kulude katmise funktsioonina, mis pakuvad ettevõttele kaitsepiirdeid," ütles Vivek Sharma, Singapuri tulude ja rahanduse automatiseerimise juht. "Kuid nad võivad aidata ka tulu teenida."

Stripe loodab end positsioneerida „tulude kasvu staadiumina”, mis on kooskõlas müügimeeste kliendisuhete halduse või IT-osakondade andmebaasidega. See hõlmaks üksteist tugevdavat andmeallikate kogumit, alates ettemaksust kuni maksejärgseni, nn maksete hooratast.

Täppide ühendamine

Ettevõte soovib ilmselgelt, et tema erinevad makseteenused toimiksid varahoidja ehitusplokkidena, mitte ainult tehingute jälgimiseks ja teostamiseks, vaid ka arusaamade loomiseks blokeeritud andmete tüüpidest.

"Ettevõte saab optimeerida makseid ja kogumist," ütles Sharma, "aga mis tuleb enne makset?" See võib olla arveldusarve, tellimusteenus, ostuveebisait või müügikoha seade.

Fintech väidab, et nende andmete põhjal mudeleid koostades areneb tagakontori fookus lihtsalt tõhususest teadmisteni, mis võivad tulusid mõjutada.

"Finantsmeeskonnad ei käsitle andmeid strateegilise varana," ütles Sharma. Tõenäoliselt on see sellepärast, et andmete kasutamine pole lihtne. Praegused andmebaasid nõuavad SQL-i ehk struktureeritud päringukeele tundmist.

Keeleõppe mudelite tulek muudab aga andmebaasi päringute tegemise sama lihtsaks kui Google'i otsingukäsu tippimise. LLM-id vastavad "loomulikele" küsimustele ja vastavad samaga. Meeskonnad ei pea andmebaasist teabe kogumiseks SQL-is kodeerima: nad saavad kasutada LLM-i.

Kui lisate selle maksete kogumile – kogu erinevat raamatupidamis-, finants- ja tehinguteavet – saate hõlpsalt küsida, mis kliendi või segmendiga toimub.

Häire

"Igaühel organisatsioonis on juurdepääs ettevõtte pekslevatele finantsandmetele, isegi kui te pole raamatupidaja," ütles Sharma. Kuigi need tööriistad on loodud tagavarafunktsioonide jaoks, võib müüja või tootearendusmeeskond kasutada sama teavet pakkumise koostamiseks.

Andmed võivad olla lihtsalt omandiõigused, kuid Stripe soovib end kujutada endast tohutu andmebaasina, arvestades kõiki selle torude kaudu voolavaid finantsandmeid.

Kas Aasia kliendid ostavad Sharma pigi? See on piirkond, kus inimesed, sealhulgas finantsjuhid, tunnevad mobiiltehnoloogiaga rahulolu. Sellest ei pruugi piisata.

"Oleme Aasias varajases staadiumis," ütles ta, "seda koduste tööriistade pika pärandi tõttu."

Ta tunnistab ka, et ettevõtted on ettevaatlikud ettevõtte ümberkujundamise valu suhtes, eriti kui majandusel on raskusi. Innovatsiooniks ei pruugi olla eelarvet. LLM-id on ebausaldusväärsed ja teevad sageli asju välja.

Nagu paljud fintechid, pakub ka Stripe oma teenuseid modulaarselt, näiteks tellimuse eest tasumist, ja proovib ristmüüa. Mis puudutab hallutsineerivat tehisintellekti, siis Sharma ütleb, et see on põhjus, miks see tehnoloogia inimesi ei asenda, kuid see võib aidata neil teha otsuseid reaalajas lähemal. "See on häire," ütles ta.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.digfingroup.com/stripe-ai/