AI とフィンテックの芸術が可能にする

AI とフィンテックの芸術が可能にする

タイムスタンプ：15年2023月1日40:XNUMX AM
AI とフィンテックの技術により可能となる PlatoBlockchain データ インテリジェンス。垂直検索。あい。
Artificial Intelligence (AI) はあらゆるテクノロジーの中で最も大きな変化を促進します ラヴィ・サブラマニアン 金融業界での 25 年間の経験から、ビジョンを持つ人が大きな夢を抱くことができるということを実感しました。 サブラマニアン氏は、EVP 兼銀行実務責任者です。 ヘクサウェアテクノロジー、世界的なテクノロジーおよびビジネス プロセス サービス会社です。 AI などのテクノロジーの進歩のおかげで、彼のキャリアの初期には XNUMX 年かかった作業が、今では XNUMX 週間で完了します。
開発時間が短いため、クリエイティブな思考が解放され、業界を変革する可能性を考えることができます。 Hexaware にとって、それはデータ視覚化と決済テクノロジーを新しくユニークな方法で適用することを意味します。
「SaaS ベースの銀行プロバイダーが登場し、主流のプレーヤーになるのを久しぶりに見たので、今は非常にエキサイティングな時代です」と Subramanian 氏は語り始めました。 「私は、Mambu と Thought Machine が銀行の CXO の思考プロセスを占拠しているのを見てきました。 NFIS に匹敵する本格的な実装はまだ見たことがありません…それでも、世界のその地域が変革されてから長い年月が経ち、この時代に生きていることを嬉しく思います。」

AI と Payscopium、支払いの XNUMX 段階の未来

他のテクノロジーと比較して、サブラマニアン氏は AI の出現が急速であると見ています。 これは、将来の決済に関する Hexaware の 2024 段階のビジョンである Payscopium を推進することになります。 現在、PaaX (PaaX) が導入されています。 一部の地域では XNUMX 年にも (米国ではおそらく数年後)、Payments as a Lifestyle (PaaL) が導入されます。 お金はプログラム可能になります。 消費者は、住宅、食料品、その他の必需品に資金をどのように配分するかを決定します。 政府はCBDCを通じてお金をプログラムできます。 機械が私たちのパターンとニーズを識別することで、消費者が望むことだけが実現します。
Invisible Payments は最終段階です。 すべては私たちのために行われています。 決済がここまで進むと、国境、企業、消費者を超えて、より没入型になるでしょう。 横工程で盛土部分を接続します。
その影響は、銀行口座を持たない消費者や銀行口座を持たない消費者が同情のためではなく、その価値を理由に対象に含まれることから始まります。 金融企業と非金融企業は同じレベルになります。 これにより、ビジネス主導で人々を中心とした変革が促進されます。 その結果として生じる支払いの民主化は、企業に10倍の利益をもたらすでしょう。
Hexaware は Payscopium の説明の中で、「商業決済分野における決済の Uberization は、零細企業、中小企業 (にとって) 決定的な瞬間となるでしょう」と述べています。 「運転資本はリアルタイムで補充され、イノベーションのペースと規模が増大します。
「社会は、経験、価値創造、生活の質の向上において大きな変化を迎えています。 決済は、人口の大部分にとってこの変革されたエクスペリエンスを推進する原動力となるでしょう。」

AI の燃料: 適切なタイミングでの適切なデータ

消費者がサービスの質の違いを感じるのは、クレジット カードが最も必要なときと、銀行がローンを提供するときです。 その時点で適切な製品が与えられれば、彼らは喜んでコミットします。
サブラマニアン氏は、問題は結局のところ、適切なタイミングで間違ったデータが使用されたことにあると述べた。 適切なデータがあれば、金融機関は若い家族に大学資金、ホリデーローンや住宅改善ローン、住宅ローンを提供できます。 顧客がすぐに別の国に旅行する場合は、外国為替カードが提供される可能性があります。
その秘密は、銀行の構造化データを、ユーザーが許可したソーシャル メディア サイト、Amazon アカウント、さらには Fitbits へのアクセスと結び付けることにあります。
「インターネット上にある、一般公開または半公開されている非構造化データを組み合わせて、銀行家に、彼らが持っている収入や支出などの構造データにそれを重ね合わせて、何かをくれるように言ったら、それが私には必要なのです」とスブラマニアン氏は語った。
AI はこのプロセスの接着剤です。 これにより、銀行は顧客をカスタマイズできるだけでなく、スコアを付けることもできます。 より信頼できる借り手ほど、より良い金利が得られます。
サブラマニアンは、大規模なデータセットを取得することから始めて、自分の視力をテストするためのモデルを開発しました。 彼は銀行データと、クレジット カードやショッピング アカウントからの支出情報を追加しました。 このモデルは、エクササイズ アプリや慈善寄付からも洞察を収集します。 このデータの山を利用して、顧客は目標を持って銀行にアプローチし、最適な商品プランを受け取ることができます。
「これが、AI をビジネスの文脈に組み込んだときの AI の力だと私は感じています」とサブラマニアン氏は言います。 「ビジネスのコンテキストに当てはめ、適切なデータ、人、時間を組み合わせると、AI は驚異的になります。」

すべての道はAIに通ずる

AI の側面を恐れて、一部の銀行は異なるアプローチを採用しています。 彼らは独自の機械学習アルゴリズムを作成して信用リスクを評価し、それを携帯電話やウェブサイトなどの既存のチャネルに接続します。 彼らは、誰かがそのデータを使用し、競争上の優位性が失われることを恐れて、ゆっくりと AI を導入しています。
これらの機関は、非構造化データからインテリジェンスを引き出すディープラーニングに重点を置いています。 生成 AI は、利用可能なすべてのものを収集し、実用的な洞察を提供することで、フロントエンドで役立ちます。 これに応えて Hexaware は Pervasive AI を開発しました。 組織のさまざまな領域からの情報を統合して、新しいインテリジェンスを作成します。
やがて、Generative AI と結合して、さらに多くの価値を提供します。 システムは、利息を節約するために製品を自動的に移動し、携帯電話、時計、または選択したガジェットのアラートを通じて顧客に通知することができます。 サブラマニアン氏は、これが早ければXNUMX年以内に現実になると見ている。

実装の障害

この移行は、組織全体で構造化データの連携を妨げるサイロによって妨げられる可能性があります。 部門は互いに競争します。 Subramanian は、複数の部門と個別に連携して、これらのデータ アイランド間に橋を架けることに重点を置いています。 彼はその情報を AI ベースのモデルにまとめ、データの価値がどれほど異なるかを示します。
「そのとき、彼らは可能性の芸術に気づくのです」とサブラマニアン氏は言う。
サブラマニアン氏は、AIの導入を妨げる要因は他にもあると見ている。 一つは信頼の大切さです。 彼らは、AI をネットワークに持ち込んで情報が漏洩することを恐れています。
さらに、大手企業が AI を導入しても目に見える成果が得られていないという問題もあります。 確かに、新興企業やデジタル企業から初期の数字がいくつか出てくるかもしれないが、一部の企業はより高いレベルからポジティブな結果が得られるまでは慎重なままだろう。

未来は明るい

サブラマニアン氏は、革新的な銀行業務を最も必要とする小規模な起業家に AI の恩恵が及ぶ日を待っています。 大企業には、製品ラインの拡大や拠点の追加などのリスクを取る余裕があります。 ほとんどの中小企業には、それを行うためのクッションがありません。
AI は、より計算されたリスクを生み出すのに役立ちます。 おそらくそれは、何年も前のすべての取引情報とともに銀行からピザ屋のためにリアルタイムでリリースされた運転資本かもしれません。 そのデータに基づいて返済期間を延長します。 これにより、場所を追加したり、メニューのサイズを増やしたりすることができます。 収益が増加し、ビジネスが成長します。
「それが銀行ができることだと我々は見ている」とサブラマニアン氏は語った。 「プライベートバンキングはもはやニッチなものではありません。 誰もがプライベート バンキングを必要とし、現在では大規模なプライベート バンキングが標準となっています。
「ハイパーパーソナライゼーションは誰にでも、誰にでも適用できます。 それはもはや富裕層だけのものではありません。」

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