AI och fintech-konsten möjligt

AI och fintech-konsten möjligt

Tidsstämpel: 15 november 2023 1:40
AI and the art of the fintech possible PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.
Artificiell intelligens (AI) kommer att främja den största förändringen av all teknik Ravi Subramanian har sett under sina 25 år inom finans eftersom det tillåter visionärer att drömma stort. Subramanian är EVP och chef för bankverksamhet för Hexaware Technologies, ett globalt företag inom teknik- och affärsprocesstjänster. Tack vare tekniska framsteg som AI tar det som brukade ta fyra år att utföra tidigt i hans karriär nu fyra veckor.
Den korta utvecklingstiden frigör kreativa hjärnor att tänka på de möjligheter som kan förändra industrier. För Hexaware innebär det att tillämpa datavisualisering och betalningsteknik på nya och unika sätt.
"Det är väldigt spännande tider eftersom det var ett tag sedan jag såg en SaaS-baserad bankleverantör komma och bli en mainstream-aktör," började Subramanian. ”Jag har sett Mambu och Thought Machine ockupera tankeprocesserna för CXO:erna i bankerna. Jag har ännu inte sett en komplett implementering som kan jämföras med NFIS... men det har ändå gått evigheter sedan den delen av världen förvandlades, och jag är glad att jag lever i den här eran.”

AI och Payscopium, betalningarnas framtid i tre steg

Jämfört med andra teknologier ser Subramanian AI:s uppkomst som snabb. Det kommer att driva Payscopium, Hexawares vision i tre steg för framtidens betalningar. Idag är vi i Payments as an Experience (PaaX). Kommer så snart som 2024 på vissa ställen (troligen några år senare i USA) är Payments as a Lifestyle (PaaL). Pengar blir programmerbara. Konsumenterna bestämmer hur de ska fördela medel mellan bostäder, dagligvaror och andra förnödenheter. Regeringar kan programmera pengar genom CBDCs. Det är bara saker som konsumenten vill ha kommer att hända, med maskiner som identifierar våra mönster och behov.
Invisible Payments är det sista steget. Allt är gjort för oss. När betalningarna går fram till denna punkt kommer de att bli mer uppslukande över gränser, företag och konsumenter. Den horisontella processen kommer att koppla samman bankdelar.
Effekterna börjar med att konsumenter utan bank och underbank ingår på grund av deras värde, inte av sympati. Finansiella och icke-finansiella företag kommer att ligga på samma nivå. Det främjar affärsledda, människofokuserade transformationer. Den resulterande betalningsdemokratiseringen kommer att ge 10X fördelar för företag.
"Uberiseringen av betalningar inom det kommersiella betalningsområdet kommer att vara ett avgörande ögonblick (för) mikro-, små och medelstora företag", säger Hexaware i sin Payscopium-beskrivning. "Rörelsekapital kommer att fyllas på i realtid, vilket ökar innovationstakten och omfattningen.
"Samhället står på gränsen till en förändring i upplevelsen, värdeskapande och en förbättring av livskvaliteten runt omkring. Betalningar kommer att vara drivkraften för denna förändrade upplevelse för en stor del av befolkningen.”

AI:s bränsle: Rätt data vid rätt tidpunkt

Konsumenter känner skillnaden i servicekvalitet när de som mest behöver ett kreditkort och deras bank erbjuder dem ett lån. De är villiga att engagera sig om de får rätt produkt i det ögonblicket.
Subramanian sa att problemet kokar ner till fel data vid rätt tidpunkt. Med rätt data kan en finansiell institution erbjuda unga familjer högskolefonder, semester- eller hemförbättringslån eller bolån. Om en kund snart reser till ett annat land kan de få ett Forex-kort.
Hemligheten är att koppla ihop bankens strukturerade data med användarbehörig åtkomst till sociala medier, Amazon-konton och till och med Fitbits.
"Om jag kombinerar den ostrukturerade data som finns ute på Internet, som är allmänt tillgänglig eller halvoffentlig tillgänglig, och säger åt bankiren att lägga den över den strukturdata de har om mig, som inkomster och utgifter, och ge mig något som jag behöver”, sa Subramanian.
AI är limmet i denna process. Det gör att banken kan anpassa, men också göra poäng, kunden. Den mer pålitliga låntagaren får en bättre ränta.
Subramanian utvecklade en modell för att testa sin vision, med början med att skaffa stora datamängder. Han lade till bankdata och utgiftsinformation från kreditkort och shoppingkonton. Modellen hämtar insikter från träningsappar och till och med donationer till välgörenhet. Med denna datatrove kan kunder närma sig sin bank med ett mål och få den bästa produktplanen.
"Det här är vad jag känner är kraften i AI när det sätts in i ett affärssammanhang," sa Subramanian. "Sätt i ett affärssammanhang och sammankopplat med rätt data, person och tid, då är AI fenomenalt."

Alla vägar leder till AI

Vissa banker är rädda för aspekter av AI och tar ett annat tillvägagångssätt. De skapar egenutvecklade maskininlärningsalgoritmer för att bedöma kreditrisk och koppla den till befintliga kanaler som mobiltelefoner och webbplatser. Långsamt introducerar de AI eftersom de är rädda för att någon ska använda den datan och deras konkurrensfördel kommer att raderas.
Dessa institutioner fokuserar på djupinlärning för att härleda intelligens från ostrukturerad data. Generativ AI kommer att hjälpa dem i användargränssnittet genom att samla in allt tillgängligt och leverera handlingsbara insikter. Hexaware utvecklade Pervasive AI som svar. Den syntetiserar information från olika delar av en institution för att skapa ny intelligens.
Med tiden kombineras den med Generativ AI för att ge ännu mer värde. Ett system skulle automatiskt kunna flytta produkter för att spara räntekostnader och informera kunden via en varning på sin telefon, klocka eller vilken gadget man nu väljer. Subramanian ser detta som en realitet om så snart som ett decennium.

Implementeringshinder

Övergången kan hindras av silos som förhindrar den strukturerade datakoalitionen i hela institutionen. Avdelningarna tävlar mot varandra. Subramanian fokuserar på att bygga broar mellan dessa dataöar i dessa fall genom att arbeta med flera avdelningar oberoende. Han sammanför den informationen till en AI-baserad modell som visar hur mycket olika data kan värderas.
"Det är då de inser konsten av det möjliga," sa Subramanian.
Subramanian ser andra faktorer som hindrar en del från att anamma AI. En är vikten av tillit. De är rädda för att ta in AI i sitt nätverk och sedan få information att läcka ut.
Sedan finns det bristen på påtagliga resultat från stora spelare som anammar AI. Visst, det kan finnas några tidiga siffror från startups eller digitala enheter, men vissa kommer att förbli pistolskygga tills vissa ser positivt från de högre nivåerna.

Framtiden är ljus

Subramanian väntar på dagen då AI:s fördelar filtrerar ner till de mindre entreprenörerna som behöver innovativa banktjänster som mest. De stora företagen har råd att ta risker som att utöka produktlinjer eller lägga till platser. De flesta mindre företag har inte kudden att göra det.
AI kan hjälpa till att göra mer kalkylerade risker. Kanske är det rörelsekapital som frigörs i realtid för en pizzeria från en bank med all deras transaktionsinformation som går tillbaka år. Baserat på den informationen förlänger du återbetalningstiden. Det gör att de kan lägga till en plats eller öka menystorleken. Intäkterna ökar och verksamheten växer.
"Det är vad vi ser att banker kan göra," sa Subramanian. "Privatbanker är inte längre en nischsak. Alla behöver private banking, och private banking i stor skala är normen nu.
"Hyperpersonalisering är för alla och alla. Det är inte bara för de rika längre.”

Tidsstämpel:

Mer från Fintech Nyheter