क्या सीएफओ राजस्व सृजक बन सकता है?

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भुगतान फिनटेक द्वारा अपने ग्राहकों के लिए मूल्य बनाने के तरीके को प्रभावित करना शुरू कर रहा है। स्ट्राइप अब एशियाई तकनीकी कंपनियों, व्यापारियों और कॉरपोरेट्स के लिए अपनी बिक्री पिच का निर्माण कर रहा है, अगर कोई ग्राहक चैटजीपीटी जैसे अपने स्वयं के भाषा-सीखने के मॉडल में प्लग इन करता है तो उसकी सेवाएं क्या कर सकती हैं।

बिलिंग, सब्सक्रिप्शन और चेकआउट जैसी चीजों को सक्षम करने के लिए स्ट्राइप कंपनियों के भुगतान उपकरण बेचता है। यूएस-आयरिश फिनटेक, जिसका मूल्य वर्तमान में $50 बिलियन है, एक व्यवसाय परिवर्तन के रूप में भुगतान और एआई को बढ़ावा देकर आगे बढ़ने की कोशिश कर रहा है।

सिंगापुर में राजस्व और वित्त स्वचालन के प्रमुख विवेक शर्मा ने कहा, "सीएफओ और अकाउंटेंट को लागत-वसूली कार्य के रूप में देखा जाता है, जो व्यवसाय को सुरक्षा प्रदान करता है।" "लेकिन वे राजस्व उत्पन्न करने में भी मदद कर सकते हैं।"

स्ट्राइप को उम्मीद है कि वह खुद को सेल्सपर्सन के लिए सीआरएम या आईटी विभागों के डेटाबेस के अनुरूप 'राजस्व वृद्धि स्टैक' के रूप में स्थापित करेगा। इसमें प्री-पेमेंट से लेकर पोस्ट-पेमेंट तक डेटा स्रोतों का एक पारस्परिक रूप से मजबूत सेट, एक 'पेमेंट फ्लाईव्हील' शामिल होगा।

बिंदुओं को कनेक्ट करना

कंपनी स्पष्ट रूप से चाहती है कि उसकी विभिन्न भुगतान सेवाएँ कोषाध्यक्ष के निर्माण खंड के रूप में काम करें, न केवल लेनदेन को ट्रैक करने और निष्पादित करने के लिए, बल्कि इंटरलॉकिंग प्रकार के डेटा से अंतर्दृष्टि बनाने के लिए भी।

शर्मा ने कहा, "एक कंपनी भुगतान और संग्रह को अनुकूलित कर सकती है," लेकिन भुगतान से पहले क्या आता है? यह एक बिलिंग चालान, एक सदस्यता सेवा, एक शॉपिंग वेबसाइट या एक पॉइंट-ऑफ-सेल डिवाइस हो सकता है।

फिनटेक का तर्क है कि इस डेटा से मॉडल बनाने से, बैक ऑफिस का ध्यान सिर्फ दक्षता से लेकर अंतर्दृष्टि तक विकसित होता है जो राजस्व को प्रभावित कर सकता है।

शर्मा ने कहा, "वित्त टीमें डेटा को रणनीतिक संपत्ति के रूप में नहीं मान रही हैं।" ऐसा संभवतः इसलिए है क्योंकि डेटा का उपयोग करना आसान नहीं है। वर्तमान डेटाबेस के लिए SQL, या संरचित क्वेरी भाषा का ज्ञान आवश्यक है।

हालाँकि, भाषा-शिक्षण मॉडल के आगमन ने डेटाबेस को क्वेरी करना Google खोज कमांड में टाइप करने जितना आसान बना दिया है। एलएलएम 'प्राकृतिक' प्रश्नों का उत्तर देते हैं, और तरह-तरह से उत्तर देते हैं। टीमों को डेटाबेस से जानकारी प्राप्त करने के लिए SQL में कोड करने की आवश्यकता नहीं है: वे LLM का उपयोग कर सकते हैं।

इसे भुगतान स्टैक के शीर्ष पर रखने से - सभी विभिन्न लेखांकन, वित्त और लेनदेन की जानकारी - यह पूछना आसान हो सकता है कि ग्राहक या खंड के साथ क्या हो रहा है।

व्यवधान

शर्मा ने कहा, "संगठन में हर किसी की कंपनी की वित्तीय स्थिति तक पहुंच हो सकती है, भले ही आप अकाउंटेंट न हों।" हालाँकि ये उपकरण बैक-ऑफ़िस कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, एक विक्रेता या उत्पाद-विकास टीम एक प्रस्ताव बनाने के लिए उसी जानकारी का उपयोग कर सकती है।

डेटा केवल मालिकाना हो सकता है, लेकिन स्ट्राइप अपने पाइपों के माध्यम से प्रवाहित होने वाले सभी वित्तीय डेटा को देखते हुए खुद को एक विशाल डेटाबेस के रूप में पेश करना चाहता है।

क्या एशिया में ग्राहक शर्मा की पिच खरीद रहे हैं? यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां सीएफओ सहित लोग मोबाइल प्रौद्योगिकी के साथ सहज हैं। यह पर्याप्त नहीं हो सकता है.

उन्होंने कहा, "घरेलू उपकरणों की लंबी विरासत के कारण हम एशिया में जल्दी पहुंच गए हैं।"

वह यह भी स्वीकार करते हैं कि कंपनियां व्यवसाय परिवर्तन के दर्द से सावधान रहती हैं, खासकर जब अर्थव्यवस्था संघर्ष कर रही हो। नवप्रवर्तन के लिए बजट नहीं हो सकता है। एलएलएम अविश्वसनीय हैं और अक्सर बातें बनाते हैं।

कई फिनटेक की तरह, स्ट्राइप मॉड्यूलर आधार पर अपनी सेवाएं प्रदान करता है, जैसे सदस्यता के लिए भुगतान, और यह क्रॉस-सेल करने का प्रयास करता है। जहाँ तक मतिभ्रम एआई की बात है, शर्मा का कहना है कि यही कारण है कि प्रौद्योगिकी मनुष्यों की जगह नहीं लेगी, लेकिन यह उन्हें वास्तविक समय के करीब निर्णय लेने में मदद कर सकती है। उन्होंने कहा, ''यही व्यवधान है।''

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• स्रोत: https://www.digfingroup.com/stripe-ai/