AI dan seni fintech mungkin terjadi

Kecerdasan Buatan (AI) akan mendorong perubahan terbesar dibandingkan teknologi apa pun Ravi Subramanian telah dilihatnya selama 25 tahun di bidang keuangan karena hal ini memungkinkan para visioner untuk bermimpi besar. Subramanian adalah EVP dan kepala praktik perbankan Teknologi Hexaware, sebuah perusahaan layanan teknologi dan proses bisnis global. Berkat kemajuan teknologi seperti AI, apa yang biasanya membutuhkan waktu empat tahun untuk diselesaikan di awal kariernya kini hanya membutuhkan waktu empat minggu.

Waktu pengembangan yang singkat ini membebaskan pikiran kreatif untuk memikirkan kemungkinan-kemungkinan yang dapat mengubah industri. Bagi Hexaware, hal ini berarti menerapkan visualisasi data dan teknologi pembayaran dengan cara baru dan unik.

“Ini adalah saat-saat yang sangat menarik karena sudah lama sekali saya tidak melihat penyedia perbankan berbasis SaaS datang dan menjadi pemain utama,” Subramanian memulai. “Saya telah melihat Mambu dan Thought Machine menduduki proses berpikir CXO di bank. Saya belum melihat implementasi menyeluruh yang sebanding dengan NFIS…, namun tetap saja, sudah lama sekali sejak bagian dunia tersebut bertransformasi, dan saya senang bahwa saya hidup di era ini.”

AI dan Payscopium, pembayaran masa depan tiga tahap

Dibandingkan dengan teknologi lain, Subramanian melihat kemunculan AI sangat cepat. Hal ini akan mendorong Payscopium, visi tiga tahap Hexaware untuk masa depan pembayaran. Saat ini, kami menggunakan Pembayaran sebagai Pengalaman (PaaX). Pembayaran sebagai Gaya Hidup (PaaL) akan hadir segera setelah tahun 2024 di beberapa tempat (kemungkinan beberapa tahun kemudian di AS). Uang menjadi dapat diprogram. Konsumen memutuskan bagaimana membagi dana antara perumahan, bahan makanan dan kebutuhan lainnya. Pemerintah dapat memprogram uang melalui CBDC. Hanya hal-hal yang diinginkan konsumen yang akan terjadi, dengan mesin yang mengidentifikasi pola dan kebutuhan kita.

Pembayaran Tak Terlihat adalah tahap terakhir. Semuanya dilakukan untuk kita. Ketika pembayaran mencapai titik ini, pembayaran akan menjadi lebih mendalam lintas negara, dunia usaha, dan konsumen. Proses horizontal akan menghubungkan bagian-bagian perbankan.

Dampaknya dimulai dengan dimasukkannya konsumen yang tidak memiliki rekening bank dan tidak memiliki rekening bank karena nilai mereka, bukan karena simpati. Perusahaan keuangan dan non-keuangan akan berada pada level yang sama. Hal ini mendorong transformasi yang didorong oleh bisnis dan berfokus pada manusia. Demokratisasi pembayaran yang dihasilkan akan membawa manfaat 10X lipat bagi dunia usaha.

“Uberisasi pembayaran di bidang pembayaran komersial akan menjadi momen yang menentukan (bagi) usaha mikro, kecil dan menengah,” kata Hexaware dalam deskripsi Payscopiumnya. “Modal kerja akan diisi kembali secara real-time, sehingga meningkatkan kecepatan dan skala inovasi.

“Masyarakat berada di titik puncak perubahan besar dalam hal pengalaman, penciptaan nilai, dan peningkatan kualitas hidup. Pembayaran akan menjadi pendorong transformasi pengalaman bagi sebagian besar masyarakat.”

Bahan bakar AI: Data yang tepat pada waktu yang tepat

Konsumen merasakan perbedaan kualitas layanan ketika mereka sangat membutuhkan kartu kredit dan bank menawarkan pinjaman kepada mereka. Mereka bersedia berkomitmen jika diberi produk yang tepat pada saat itu.

Subramanian mengatakan masalahnya bermuara pada data yang salah pada waktu yang tepat. Dengan data yang benar, lembaga keuangan dapat menawarkan dana kuliah, pinjaman liburan atau perbaikan rumah, atau hipotek kepada keluarga muda. Jika pelanggan akan segera bepergian ke negara lain, mereka dapat diberikan kartu Forex.

Rahasianya adalah menghubungkan data terstruktur bank dengan akses yang diizinkan pengguna ke situs media sosial, akun Amazon, dan bahkan Fitbits.

“Jika saya menggabungkan data tidak terstruktur yang ada di Internet, yang tersedia untuk umum atau semi-publik, dan memberitahu bankir untuk menempatkannya ke dalam struktur data yang mereka miliki tentang saya, seperti pendapatan dan pengeluaran, dan memberi saya sesuatu yang saya butuhkan,” kata Subramanian.

AI adalah perekat dalam proses ini. Hal ini memungkinkan bank untuk menyesuaikan, tetapi juga menilai, pelanggan. Peminjam yang lebih dapat diandalkan mendapatkan tingkat bunga yang lebih baik.

Subramanian mengembangkan model untuk menguji visinya, dimulai dengan memperoleh kumpulan data yang besar. Dia menambahkan data bank dan informasi pengeluaran dari kartu kredit dan rekening belanja. Model ini memperoleh wawasan dari aplikasi olahraga dan bahkan sumbangan amal. Dengan kumpulan data ini, nasabah dapat mendekati bank mereka dengan tujuan dan menerima paket produk terbaik.

“Inilah yang saya rasakan sebagai kekuatan AI ketika diterapkan dalam konteks bisnis,” kata Subramanian. “Jika diterapkan pada konteks bisnis dan dipadukan dengan data, orang, dan waktu yang tepat, maka AI sangat fenomenal.”

Semua jalan mengarah ke AI

Karena takut akan aspek AI, beberapa bank mengambil pendekatan yang berbeda. Mereka menciptakan algoritme pembelajaran mesin untuk menilai risiko kredit dan menghubungkannya ke saluran yang ada seperti telepon seluler dan situs web. Perlahan-lahan, mereka memperkenalkan AI karena mereka takut seseorang akan menggunakan data tersebut dan keunggulan kompetitif mereka akan terhapus.

Lembaga-lembaga ini fokus pada pembelajaran mendalam untuk memperoleh intelijen dari data tidak terstruktur. AI Generatif akan membantu mereka di lini depan dengan mengumpulkan semua yang tersedia dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Hexaware mengembangkan AI Pervasif sebagai tanggapannya. Ini mensintesis informasi dari berbagai bidang institusi untuk menciptakan intelijen baru.

Pada waktunya, teknologi ini digabungkan dengan AI Generatif untuk memberikan nilai lebih. Sebuah sistem dapat secara otomatis memindahkan produk untuk menghemat biaya bunga dan menginformasikan pelanggan melalui peringatan di ponsel, jam tangan, atau gadget pilihan apa pun. Subramanian melihat hal ini sebagai kenyataan dalam waktu satu dekade.

Hambatan implementasi

Transisi ini dapat terhambat oleh silo yang menghalangi koalisi data terstruktur di seluruh institusi. Departemen bersaing satu sama lain. Subramanian berfokus pada membangun jembatan antara pulau-pulau data ini dengan bekerja sama dengan banyak departemen secara independen. Dia menyatukan informasi tersebut ke dalam model berbasis AI yang menunjukkan betapa berbedanya data dapat dinilai.

“Saat itulah mereka menyadari seni dari kemungkinan,” kata Subramanian.

Subramanian melihat ada faktor-faktor lain yang menghambat beberapa orang untuk menggunakan AI. Salah satunya adalah pentingnya kepercayaan. Mereka takut membawa AI ke dalam jaringan mereka dan kemudian informasinya bocor.

Selain itu, kurangnya hasil nyata dari pemain besar yang menggunakan AI. Tentu saja, mungkin ada beberapa angka awal yang muncul dari startup atau entitas digital, namun beberapa akan tetap ragu-ragu sampai beberapa orang melihat hal positif dari level yang lebih tinggi.

Masa depan cerah

Subramanian menantikan saatnya ketika manfaat AI akan dirasakan oleh pengusaha kecil yang paling membutuhkan perbankan inovatif. Perusahaan besar mampu mengambil risiko seperti memperluas lini produk atau menambah lokasi. Kebanyakan usaha kecil tidak mempunyai kemampuan untuk melakukan hal itu.

AI dapat membantu membuat risiko lebih diperhitungkan. Mungkin itu adalah modal kerja yang dikeluarkan secara real-time untuk restoran pizza dari bank dengan semua informasi transaksinya selama bertahun-tahun. Berdasarkan data tersebut, Anda memperpanjang jangka waktu pelunasan. Itu memungkinkan mereka menambahkan lokasi atau menambah ukuran menu. Pendapatan meningkat dan bisnis berkembang.

“Itulah yang kami lihat dapat dilakukan oleh bank,” kata Subramanian. “Perbankan swasta bukan lagi hal yang khusus. Setiap orang membutuhkan perbankan swasta, dan perbankan swasta dalam skala besar sudah menjadi hal yang lumrah saat ini.

“Hiperpersonalisasi adalah untuk siapa saja dan semua orang. Ini bukan hanya untuk orang kaya lagi.”

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/