Czy dyrektor finansowy może stać się generatorem przychodów?

Generacyjna sztuczna inteligencja zaczyna wpływać na sposób, w jaki fintechy płatnicze tworzą wartość dla swoich klientów. Stripe buduje obecnie swoją ofertę sprzedaży dla azjatyckich firm technologicznych, handlowców i korporacji w oparciu o to, co mogą zrobić jej usługi, jeśli klient podłączy własne modele nauki języków, takie jak ChatGPT.

Stripe sprzedaje firmom narzędzia płatnicze umożliwiające na przykład rozliczenia, subskrypcje i realizację transakcji. Amerykańsko-irlandzki fintech, obecnie wyceniany na 50 miliardów dolarów, próbuje osiągnąć postęp, oferując płatności i sztuczną inteligencję jako transformację biznesową.

„Dyrektorzy finansowi i księgowi są postrzegani jako osoby, które pozwalają na odzyskanie kosztów i stanowią zabezpieczenie dla biznesu” – powiedział Vivek Sharma, kierownik ds. automatyzacji przychodów i finansów w Singapurze. „Ale mogą również pomóc w generowaniu przychodów”.

Stripe ma nadzieję pozycjonować się jako „zespół wzrostu przychodów” na równi z systemami CRM dla sprzedawców lub bazami danych dla działów IT. Obejmowałoby to wzajemnie uzupełniający się zestaw źródeł danych, od płatności z góry po płatność po dokonaniu płatności, czyli „koło zamachowe płatności”.

Łączenie kropek

Firma oczywiście chce, aby jej różne usługi płatnicze służyły jako elementy skarbnika, nie tylko do śledzenia i wykonywania transakcji, ale także do tworzenia spostrzeżeń na podstawie powiązanych ze sobą typów danych.

„Firma może zoptymalizować płatności i windykację” – powiedziała Sharma, „ale co dzieje się przed płatnością?” Może to być faktura rozliczeniowa, usługa subskrypcji, witryna zakupowa lub urządzenie w punkcie sprzedaży.

Fintech twierdzi, że budując modele na podstawie tych danych, uwaga back-office ewoluuje od samej wydajności do wniosków, które mogą mieć wpływ na przychody.

„Zespoły finansowe nie traktują danych jako aktywów strategicznych” – stwierdził Sharma. Dzieje się tak prawdopodobnie dlatego, że wykorzystanie danych nie jest łatwe. Obecne bazy danych wymagają znajomości języka SQL, czyli strukturalnego języka zapytań.

Jednak pojawienie się modeli nauki języków sprawia, że ​​przeszukiwanie bazy danych jest tak proste, jak wpisywanie polecenia wyszukiwania Google. LLM odpowiadają na „naturalne” pytania i odpowiadają w naturze. Zespoły nie muszą kodować w języku SQL, aby zbierać informacje z bazy danych: mogą korzystać z LLM.

Umieszczenie tego na szczycie stosu płatności – wszystkich różnych informacji księgowych, finansowych i transakcyjnych – może ułatwić pytanie, co dzieje się z klientem lub segmentem.

Zakłócenie

„Każdy w organizacji może mieć dostęp do najważniejszych danych finansowych firmy, nawet jeśli nie jest księgowym” – powiedział Sharma. Chociaż narzędzia te zostały zaprojektowane z myślą o funkcjach back-office, sprzedawca lub zespół zajmujący się rozwojem produktu mogą wykorzystać te same informacje do zbudowania oferty.

Dane mogą być po prostu zastrzeżone, ale Stripe sama chce się przedstawiać jako ogromna baza danych, biorąc pod uwagę wszystkie dane finansowe przepływające przez jej kanały.

Czy klienci w Azji kupują boisko Sharmy? To region, w którym ludzie, w tym dyrektorzy finansowi, dobrze radzą sobie z technologią mobilną. To może nie wystarczyć.

„Jesteśmy wcześnie w Azji” – powiedział – „ze względu na długą tradycję rodzimych narzędzi”.

Przyznaje również, że firmy obawiają się bólu związanego z transformacją biznesową, szczególnie gdy gospodarka boryka się z trudnościami. Może nie być budżetu na innowacje. LLM są zawodne i często zmyślają.

Podobnie jak wiele fintechów, Stripe oferuje swoje usługi w sposób modułowy, np. płatności za abonament, i stara się sprzedawać krzyżowo. Jeśli chodzi o halucynacyjną sztuczną inteligencję, Sharma twierdzi, że właśnie dlatego ta technologia nie zastąpi ludzi, ale może pomóc im w podejmowaniu decyzji w czasie zbliżonym do czasu rzeczywistego. „Na tym polega zakłócenie” – powiedział.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.digfingroup.com/stripe-ai/