AI และศิลปะของฟินเทคเป็นไปได้

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะส่งเสริมให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีมากที่สุด ราวี ซูบรามาเนียน ได้เห็นอาชีพการเงินมา 25 ปี เพราะช่วยให้ผู้มีวิสัยทัศน์สามารถฝันใหญ่ได้ Subramanian เป็นรองประธานบริหารและหัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการด้านการธนาคารของ เทคโนโลยีเฮกซาแวร์เป็นบริษัทระดับโลกที่ให้บริการด้านเทคโนโลยีและกระบวนการทางธุรกิจ ต้องขอบคุณความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเช่น AI สิ่งที่เคยใช้เวลาสี่ปีในการบรรลุผลสำเร็จในช่วงต้นอาชีพของเขา ตอนนี้ใช้เวลาสี่สัปดาห์

เวลาในการพัฒนาที่สั้นนั้นช่วยให้ความคิดสร้างสรรค์มีอิสระในการคิดถึงความเป็นไปได้ที่สามารถเปลี่ยนอุตสาหกรรมได้ สำหรับ Hexaware นั่นหมายถึงการประยุกต์ใช้การแสดงข้อมูลและเทคโนโลยีการชำระเงินในรูปแบบใหม่และไม่เหมือนใคร

“เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นมาก เพราะไม่ได้เห็นผู้ให้บริการธนาคารที่ใช้ SaaS มาสักระยะแล้วและกลายเป็นผู้เล่นกระแสหลัก” Subramanian เริ่มต้น “ฉันเคยเห็น Mambu และ Thought Machine ครอบครองกระบวนการคิดของ CXO ในธนาคาร ฉันยังไม่เห็นการใช้งานเต็มรูปแบบที่เทียบได้กับ NFIS… แต่ถึงกระนั้น ก็ผ่านมานานแล้วตั้งแต่ส่วนนั้นของโลกได้รับการเปลี่ยนแปลง และฉันดีใจที่ได้มีชีวิตอยู่ในยุคนี้”

AI และ Payscopium อนาคตของการชำระเงินสามขั้นตอน

เมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีอื่นๆ Subramanian มองว่า AI เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยจะขับเคลื่อน Payscopium ซึ่งเป็นวิสัยทัศน์สามขั้นของ Hexaware สำหรับการชำระเงินแห่งอนาคต วันนี้เราอยู่ใน Payments as an Experience (PaaX) เร็วๆ นี้ในปี 2024 ในบางพื้นที่ (น่าจะไม่กี่ปีต่อมาในสหรัฐอเมริกา) คือ Payments as a Lifestyle (PaaL) เงินกลายเป็นโปรแกรมได้ ผู้บริโภคตัดสินใจว่าจะจัดสรรเงินทุนระหว่างที่อยู่อาศัย ของชำ และสิ่งจำเป็นอื่นๆ อย่างไร รัฐบาลสามารถตั้งโปรแกรมเงินผ่าน CBDC ได้ สิ่งเดียวที่ผู้บริโภคต้องการจะเกิดขึ้น โดยเครื่องจักรจะระบุรูปแบบและความต้องการของเราได้

การชำระเงินที่มองไม่เห็นเป็นขั้นตอนสุดท้าย ทุกอย่างทำเพื่อเรา เมื่อการชำระเงินก้าวหน้ามาถึงจุดนี้ การชำระเงินก็จะเข้าถึงข้ามพรมแดน ธุรกิจ และผู้บริโภคได้มากขึ้น กระบวนการแนวนอนจะเชื่อมต่อส่วนธนาคาร

ผลลัพธ์เริ่มต้นจากการที่ผู้บริโภคที่ไม่ได้รับบริการทางการเงินและไม่ได้รับบริการทางการเงินถูกรวมเข้าไว้ด้วยคุณค่าของพวกเขา ไม่ใช่จากความเห็นอกเห็นใจ วิสาหกิจทางการเงินและไม่ใช่สถาบันการเงินจะอยู่ในระดับเดียวกัน ซึ่งส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนโดยธุรกิจและมุ่งเน้นไปที่ผู้คน การเปลี่ยนแปลงประชาธิปไตยในการชำระเงินที่เกิดขึ้นจะนำมาซึ่งผลประโยชน์ 10 เท่าให้กับธุรกิจ

“การชำระเงินแบบ Uberization ในพื้นที่การชำระเงินเชิงพาณิชย์จะเป็นช่วงเวลาชี้ขาด (สำหรับ) วิสาหกิจขนาดกลาง ขนาดเล็ก และขนาดกลาง” Hexaware กล่าวในคำอธิบายของ Payscopium “เงินทุนหมุนเวียนจะถูกเติมเต็มแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วและขนาดของนวัตกรรม

“สังคมอยู่บนจุดสูงสุดของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในด้านประสบการณ์ การสร้างคุณค่า และคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นรอบตัว การชำระเงินจะเป็นตัวขับเคลื่อนประสบการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปนี้สำหรับประชากรส่วนใหญ่”

เชื้อเพลิงของ AI: ข้อมูลที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม

ผู้บริโภคสัมผัสถึงความแตกต่างในคุณภาพการบริการเมื่อพวกเขาต้องการบัตรเครดิตมากที่สุดและธนาคารเสนอสินเชื่อ พวกเขายินดีที่จะดำเนินการหากได้รับผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมในขณะนั้น

Subramanian กล่าวว่าปัญหาเกิดขึ้นจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม ด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง สถาบันการเงินสามารถเสนอกองทุนครอบครัววัยรุ่น สินเชื่อหรือการจำนองสำหรับวันหยุดหรือการปรับปรุงบ้านได้ หากลูกค้ากำลังจะเดินทางไปยังประเทศอื่น พวกเขาก็จะได้รับบัตร Forex

ความลับคือการเชื่อมต่อข้อมูลที่มีโครงสร้างของธนาคารกับการเข้าถึงเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย บัญชี Amazon และแม้แต่ Fitbits ที่ได้รับอนุญาตจากผู้ใช้

“ถ้าฉันรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งมีอยู่บนอินเทอร์เน็ต ซึ่งเปิดเผยต่อสาธารณะหรือเปิดเผยต่อสาธารณะบางส่วน และบอกนายธนาคารให้ซ้อนข้อมูลดังกล่าวเข้ากับข้อมูลโครงสร้างที่พวกเขามีเกี่ยวกับฉัน เช่น รายได้และรายจ่าย และมอบบางสิ่งให้ฉัน ที่ฉันต้องการ” Subramanian กล่าว

AI คือกาวในกระบวนการนี้ ช่วยให้ธนาคารสามารถปรับแต่ง แต่ยังให้คะแนนลูกค้าด้วย ผู้กู้ที่เชื่อถือได้มากขึ้นจะได้รับอัตราที่ดีกว่า

Subramanian พัฒนาแบบจำลองเพื่อทดสอบวิสัยทัศน์ของเขา โดยเริ่มจากการได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เขาเพิ่มข้อมูลธนาคารและข้อมูลการใช้จ่ายจากบัตรเครดิตและบัญชีชอปปิ้ง โมเดลนี้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากแอปการออกกำลังกายและแม้แต่การบริจาคเพื่อการกุศล ด้วยคลังข้อมูลนี้ ลูกค้าสามารถเข้าถึงธนาคารของตนโดยมีเป้าหมายและรับแผนผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุด

“นี่คือสิ่งที่ฉันรู้สึกว่าเป็นพลังของ AI เมื่อถูกรวมเข้ากับบริบททางธุรกิจ” Subramanian กล่าว “เมื่อปรับให้เข้ากับบริบททางธุรกิจและผสมผสานกับข้อมูล บุคคล และเวลาที่เหมาะสม แล้ว AI ก็เป็นสิ่งมหัศจรรย์”

ถนนทุกสายมุ่งสู่ AI

ด้วยความกลัวด้าน AI ธนาคารบางแห่งจึงใช้แนวทางที่แตกต่างออกไป พวกเขาสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นเอกสิทธิ์เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและเชื่อมต่อกับช่องทางที่มีอยู่ เช่น โทรศัพท์มือถือและเว็บไซต์ พวกเขาแนะนำ AI อย่างช้าๆ เพราะพวกเขากลัวว่าจะมีใครบางคนใช้ข้อมูลนั้น และความได้เปรียบทางการแข่งขันของพวกเขาจะถูกลบทิ้ง

สถาบันเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลอัจฉริยะจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง AI เจนเนอเรชั่นจะช่วยพวกเขาในส่วนหน้าโดยรวบรวมทุกสิ่งที่มีอยู่และส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ Hexaware พัฒนา Pervasive AI เพื่อตอบสนอง สังเคราะห์ข้อมูลจากพื้นที่ต่างๆ ของสถาบันเพื่อสร้างข่าวกรองใหม่ๆ

เมื่อเวลาผ่านไปจะรวมเข้ากับ Generative AI เพื่อมอบคุณค่าที่มากยิ่งขึ้น ระบบสามารถย้ายผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติเพื่อประหยัดดอกเบี้ย และแจ้งให้ลูกค้าทราบผ่านการแจ้งเตือนทางโทรศัพท์ นาฬิกา หรืออุปกรณ์ใดๆ ก็ตามที่เลือก Subramanian มองว่าสิ่งนี้จะเกิดขึ้นจริงภายในหนึ่งทศวรรษ

อุปสรรคในการดำเนินการ

การเปลี่ยนแปลงอาจถูกขัดขวางได้ด้วยไซโลที่ขัดขวางการรวมกลุ่มข้อมูลที่มีโครงสร้างทั่วทั้งสถาบัน หน่วยงานแข่งขันกันเอง Subramanian มุ่งเน้นไปที่การสร้างสะพานเชื่อมระหว่างเกาะข้อมูลเหล่านี้ในกรณีเหล่านั้นโดยการทำงานร่วมกับหลายแผนกอย่างเป็นอิสระ เขานำข้อมูลนั้นมารวมกันเป็นแบบจำลองที่ใช้ AI ซึ่งแสดงให้พวกเขาเห็นว่าข้อมูลมีคุณค่าแตกต่างกันมากน้อยเพียงใด

“นั่นคือเมื่อพวกเขาตระหนักถึงศิลปะแห่งความเป็นไปได้” Subramanian กล่าว

Subramanian มองเห็นปัจจัยอื่นๆ ที่ขัดขวางการนำ AI มาใช้ หนึ่งคือความสำคัญของความไว้วางใจ พวกเขากลัวการนำ AI เข้าสู่เครือข่ายแล้วข้อมูลรั่วไหลออกไป

ดังนั้นจึงขาดผลลัพธ์ที่จับต้องได้จากผู้เล่นรายใหญ่ที่หันมาใช้ AI แน่นอนว่าอาจมีตัวเลขเริ่มต้นจากสตาร์ทอัพหรือหน่วยงานดิจิทัล แต่บางส่วนยังคงเขินอายจนกว่าบางส่วนจะมองเห็นข้อดีจากระดับที่สูงกว่า

อนาคตที่สดใส

Subramanian รอคอยวันที่ประโยชน์ของ AI กรองลงไปจนถึงผู้ประกอบการรายย่อยที่ต้องการนวัตกรรมการธนาคารมากที่สุด บริษัทใหญ่ๆ สามารถรับความเสี่ยงได้ เช่น การขยายสายผลิตภัณฑ์หรือการเพิ่มสถานที่ตั้ง ธุรกิจขนาดเล็กส่วนใหญ่ไม่มีเบาะแสที่จะทำเช่นนั้น

AI สามารถช่วยคำนวณความเสี่ยงได้มากขึ้น บางทีอาจเป็นเงินทุนหมุนเวียนที่ปล่อยออกมาแบบเรียลไทม์สำหรับร้านพิซซ่าจากธนาคารซึ่งมีข้อมูลธุรกรรมทั้งหมดย้อนหลังไปหลายปี จากข้อมูลดังกล่าว คุณจะขยายระยะเวลาการชำระคืนให้ยาวขึ้น ที่ช่วยให้สามารถเพิ่มตำแหน่งหรือเพิ่มขนาดเมนูได้ รายได้เพิ่มขึ้นและธุรกิจเติบโตขึ้น

“นั่นคือสิ่งที่เราเห็นแล้วว่าธนาคารสามารถทำได้” Subramanian กล่าว “การธนาคารเอกชนไม่ใช่เรื่องเฉพาะอีกต่อไป ทุกคนต้องการธนาคารเอกชน และธนาคารเอกชนในวงกว้างถือเป็นบรรทัดฐานในปัจจุบัน

“Hyperpersonalization นั้นมีไว้สำหรับทุกคนและทุกคน มันไม่ใช่แค่สำหรับคนรวยอีกต่อไป”

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/