AI ואמנות הפינטק אפשרית

בינה מלאכותית (AI) יטפח את השינוי הגדול ביותר מכל טכנולוגיה רבי סוברמניאן ראה ב-25 שנותיו בפיננסים כי זה מאפשר לבעלי חזון לחלום בגדול. Subramanian הוא ה-EVP וראש העיסוק הבנקאי של Hexaware Technologies, חברה גלובלית לשירותי טכנולוגיה ותהליכים עסקיים. הודות להתקדמות טכנולוגית כמו בינה מלאכותית, מה שבעבר לקח ארבע שנים להשיג בתחילת הקריירה שלו לוקח כעת ארבעה שבועות.

זמן הפיתוח הקצר הזה משחרר מוחות יצירתיים לחשוב על האפשרויות שיכולות לשנות תעשיות. עבור Hexaware, זה אומר ליישם טכנולוגיות הדמיית נתונים ותשלום בדרכים חדשות וייחודיות.

"זה זמנים מאוד מרגש כי עבר זמן מאז שראיתי ספק בנקאי מבוסס SaaS מגיע והופך לשחקן מיינסטרים", התחיל סוברמניאן. "ראיתי את Mambu ו-Thought Machine מעסיקים את תהליכי החשיבה של ה-CXOs בבנקים. עדיין לא ראיתי יישום מלא השווה ל-NFIS... אבל עדיין, עברו עידנים מאז שהחלק הזה של העולם השתנה, ואני שמח שאני חי בעידן הזה".

AI ו-Payscopium, עתיד התשלומים התלת-שלבי

בהשוואה לטכנולוגיות אחרות, Subramanian רואה בהופעתה של AI מהירה. זה יניע את Payscopium, החזון התלת-שלבי של Hexaware לעתיד התשלומים. היום אנחנו ב-Payments as an Experience (PaaX). שיגיע כבר ב-2024 במקומות מסוימים (ככל הנראה כמה שנים מאוחר יותר בארה"ב) הוא Payments as a Lifestyle (PaaL). כסף הופך לניתן לתכנות. הצרכנים מחליטים כיצד לחלק את הכספים בין דיור, מצרכים ושאר הצרכים. ממשלות יכולות לתכנת כסף דרך CBDCs. רק דברים שהצרכן רוצה יקרו, עם מכונות שיזהו את הדפוסים והצרכים שלנו.

תשלומים בלתי נראים הוא השלב האחרון. הכל נעשה עבורנו. ככל שהתשלומים מתקדמים עד לנקודה זו, הם יהפכו למושכים יותר מעבר לגבולות, עסקים וצרכנים. התהליך האופקי יחבר חלקים בנקאיים.

ההשפעות מתחילות בכך שצרכנים ללא בנק וצרכנים תחת בנק נכללים בגלל ערכם, ולא מתוך אהדה. מפעלים פיננסיים ולא פיננסיים יהיו באותה רמה. זה מטפח טרנספורמציות ממוקדות אנשים בהובלת עסקים. דמוקרטיזציית התשלומים כתוצאה מכך תביא פי 10 יתרונות לעסקים.

"השימוש בשימוש בתשלומים בתחום התשלומים המסחריים יהיה רגע מכריע (עבור) המיקרו, הארגונים הקטנים והבינוניים", אומר Hexaware בתיאור Payscopium שלה. "הון חוזר יתחדש בזמן אמת, ויגדיל את קצב והיקף החדשנות.

"החברה נמצאת על סף שינוי ימי בחוויה, יצירת ערך ושיפור באיכות החיים מסביב. התשלומים יהוו את המניע לחוויה שעברה שינוי זה עבור פלח גדול מהאוכלוסייה".

הדלק של AI: הנתונים הנכונים בזמן הנכון

צרכנים חשים בהבדל באיכות השירות כשהם הכי זקוקים לכרטיס אשראי והבנק שלהם מציע להם הלוואה. הם מוכנים להתחייב אם יתנו להם את המוצר הנכון באותו רגע.

Subramanian אמר שהבעיה מסתכמת בנתונים הלא נכונים בזמן הנכון. בהינתן הנתונים הנכונים, מוסד פיננסי יכול להציע למשפחות צעירות קרנות מכללות, הלוואות או משכנתאות לשיפוץ חופשות או בית. אם לקוח נוסע בקרוב למדינה אחרת, ניתן יהיה לספק לו כרטיס פורקס.

הסוד הוא חיבור הנתונים המובנים של הבנק עם גישה מורשית למשתמש לאתרי מדיה חברתית, חשבונות אמזון ואפילו Fitbits.

"אם אני משלב את הנתונים הלא מובנים שנמצאים שם באינטרנט, שהם זמינים לציבור או לציבור למחצה, ואומר לבנקאי להרכיב אותם על נתוני המבנה שיש להם עליי, כמו הכנסות והוצאות, ולתת לי משהו שאני צריך," אמר סוברמניאן.

AI הוא הדבק בתהליך הזה. זה מאפשר לבנק להתאים אישית, אבל גם להבקיע, את הלקוח. הלווה האמין יותר מקבל תעריף טוב יותר.

Subramanian פיתח מודל לבדיקת החזון שלו, החל בהשגת מערכי נתונים גדולים. הוא הוסיף נתוני בנק ופרטי הוצאות מכרטיסי אשראי וחשבונות קניות. המודל מלקט תובנות מאפליקציות פעילות גופנית ואפילו תרומות לצדקה. עם מאגר הנתונים הזה, לקוחות יכולים לפנות לבנק שלהם עם מטרה ולקבל את תוכנית המוצר הטובה ביותר.

"זה מה שאני מרגיש שהוא כוחה של בינה מלאכותית כשהיא מוכנסת להקשר עסקי", אמר סוברמניאן. "מכניסים להקשר עסקי ומשולבים בנתונים, האדם והזמן הנכונים, אז AI הוא פנומנלי."

כל הדרכים מובילות לבינה מלאכותית

מחשש להיבטים של AI, כמה בנקים נוקטים בגישה אחרת. הם יוצרים אלגוריתמים קנייניים של לימוד מכונה כדי להעריך את סיכון האשראי ולחבר אותו לערוצים קיימים כמו טלפונים ניידים ואתרי אינטרנט. לאט לאט, הם מציגים AI כי הם מפחדים שמישהו ישתמש בנתונים האלה והיתרון התחרותי שלהם יימחק.

מוסדות אלה מתמקדים בלמידה עמוקה כדי להפיק אינטליגנציה מנתונים לא מובנים. AI גנרטיבי יעזור להם בחזית הקצה על ידי איסוף כל מה שזמין ואספקת תובנות ניתנות לפעולה. Hexaware פיתחה AI Pervasive בתגובה. הוא מסנתז מידע מאזורים שונים במוסד כדי ליצור אינטליגנציה חדשה.

עם הזמן, הוא משתלב עם AI Generative כדי לספק ערך רב עוד יותר. מערכת יכולה להזיז מוצרים באופן אוטומטי כדי לחסוך בחיובי ריבית וליידע את הלקוח באמצעות התראה בטלפון, בשעון או מה שלא יהיה הגאדג'ט הרצוי. סוברמניאן רואה בכך מציאות בעוד עשור.

מכשולי יישום

ניתן לעכב את המעבר על ידי ממגורות המונעות את קואליציית הנתונים המובנית בכל המוסד. המחלקות מתחרות זו בזו. Subramanian מתמקדת בבניית גשרים בין איי נתונים אלה במקרים אלה על ידי עבודה עם מחלקות מרובות באופן עצמאי. הוא מפגיש את המידע הזה למודל מבוסס בינה מלאכותית שמראה להם עד כמה ניתן להעריך נתונים בצורה שונה.

"אז הם מבינים את אמנות האפשרי", אמר סוברמניאן.

Subramanian רואה גורמים אחרים המעכבים חלק מאימוץ הבינה המלאכותית. האחת היא חשיבות האמון. הם חוששים מהכנסת AI לרשת שלהם ואז מידע ידלוף החוצה.

לאחר מכן, יש היעדר תוצאות מוחשיות של שחקנים גדולים המאמצים AI. בטח, ייתכן שיהיו כמה מספרים מוקדמים של סטארט-אפים או גופים דיגיטליים, אבל חלקם יישארו ביישנים בנשק עד שחלקם יראו תוצאות חיוביות מהרמות הגבוהות יותר.

העתיד בהיר

Subramanian מחכה ליום שבו היתרונות של בינה מלאכותית מסתננות ליזמים הקטנים יותר שהכי זקוקים לבנקאות חדשנית. החברות הגדולות יכולות להרשות לעצמן לקחת סיכונים כמו הרחבת קווי מוצרים או הוספת מיקומים. לרוב העסקים הקטנים יותר אין את הכרית לעשות זאת.

AI יכול לעזור ליצור סיכונים מחושבים יותר. אולי זה הון חוזר ששוחרר על בסיס זמן אמת לפיצרייה מבנק עם כל פרטי העסקאות שלהם שנים אחורה. על סמך הנתונים הללו, אתה מאריך את תקופת ההחזר. זה מאפשר להם להוסיף מיקום או להגדיל את גודל התפריט. ההכנסות גדלות והעסק גדל.

"זה מה שאנחנו רואים שהבנקים יכולים לעשות", אמר סוברמניאן. "בנקאות פרטית היא כבר לא עניין של נישה. כולם צריכים בנקאות פרטית, ובנקאות פרטית בקנה מידה הוא הנורמה עכשיו.

"היפרפרסונליזציה מיועדת לכל אחד ולכולם. זה כבר לא רק לעשירים".

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/