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Fintech

格子縞のCEOは、Visaの買収に失敗した後、新しい「明確さ」を売り込んでいます

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昨日話しました 格子縞のCEO兼共同創設者と ザック・ペレ ニュースがそれを壊した後 ビザはもはや彼の会社を5.3億ドルで購入する予定はありません.

この取引は、フィンテックの新興企業の重要性が高まっていることを示すものとして、2020年初頭に予告されました。 その後、それは閉じることができず、最終的に 米国司法省からの訴訟に遭遇。 数ヶ月後、買収は取り下げられました。

取引が発表されて以来、市場のセンチメントは変化しました。 TechCrunchとして 昨日の報告、投資家やその他の人々の間では、Plaidが最終的にVisaの取引で評価された価格よりも価値があるという楽観的な見方がかなりあります。

以下は、Perretとの会話の要約であり、Plaidの解体をきっかけに最も迫っていると感じたいくつかのトピックを掘り下げています。

それで?

第一に、前もって:Plaidがブランクチェック会社(SPAC)を介して公の市場に競争しているようには見えません。これは、いくつかの読者がTwitterで尋ねた質問です。 公的市場を通じた短期流動性に関するチャットからの私たちの印象は、彼らの希望を持っている人々は彼らを数年早く立ち上げるということです。

TechCrunchはPerretにかつての企業の上司から解放されたと感じることを尋ねた。

彼は、過去数年間は「ジェットコースター」であったと述べ、販売を選択したとき、ミッションと配送の観点から当時は理にかなっていたと付け加えました。Visaは同様のことを達成したいと考えており、会社に潜在的な顧客の幅広いネットワーク。

出典:https://techcrunch.com/2021/01/14/plaid-ceo-touts-new-clarity-after-failed-visa-acquisition/

Crowdfunding

メキシコのSalaryAdvance Fintech Startup Minuは、製品提供を強化するためのシリーズAラウンドを通じて資本金14万ドルを確保

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メキシコの給与前払いスタートアップ シリーズAの資金調達ラウンドを通じて14万ドルの資本を確保しました。

の投資ラウンドは、VEF、XYZ Ventures、およびFJLabsからの貢献とともにFinTechCollectiveが主導しました。 DocuSignの創設者であるTomGonserとGustoのCFOであるMikeDinsdaleもこのラウンドに参加しました。 既存の投資家であるQEDInvestors、Next Billion Ventures、Village Globalも、Minuの最新ラウンドに投資しました。

このラウンドには、Banco SabadellMexicoからの2.5万ドル相当の債務も含まれています。 Minuは現在、合計20万ドルを調達しています(現在まで)。

2019年に設立されたMinuは、TotalPlay、Telefonica、Scotiabank、OfficeMax、Rappi、Adecco、Manpower、Cap Geminiなどの100以上の大企業クライアントと、メキシコ州選挙研究所を含む公共部門のクライアントを主張しています。

Minuは、固定の24ドルの引き出し手数料で、従業員の稼いだ賃金への7時間2日の「即時」アクセスを提供します。

会社のCEO ニマ・プルシャスブ 述べました:

「オンデマンド経済に住んでいる今日の消費者にとって、彼らの財政状態の原動力にアクセスできないこと-合法的に彼らに属する稼いだ賃金-は驚くほど時代遅れです。 それは高い不安を生み出し、高利貸し法のない国で不条理に次善の財政的決定を強います。 パンデミックはこの修正の勢いと緊急性を急上昇させ、ミヌは財政的に権限を与えられた回復力のある労働力への責任を主導しています。」

Pourshasbは、彼の会社が調達した資金を使用して、専門の営業チームをさらに拡大し、金融教育、貯蓄、スマート支出、さまざまな保険商品を含むようにバリュープロポジションを強化すると付け加えました。 Minuはまた、メキシコに本社を置く地域拡大の取り組みにも注力します。

世界中のほぼすべての国で商品やサービスのコストが上昇しているため、給与前払いサービスは非常に人気があります。 世界中の個人や企業は、多くの財政的圧力とストレスを経験しており、COVID-19の発生後、多くの人にとって大幅に増加した可能性があります。

As 報告 昨年5.6月、ポーランドとイギリスのフィンテック企業Symmetrical.aiは、人々の財政管理を支援する「給与オンデマンド」サービスやその他の製品を提供し、6.3万ユーロ(約XNUMX万ドル)のシード資金を確保しました。従業員に「倫理的な」資金を提供するため。

自分の財政を効果的に管理することによって経済的幸福を維持することは、多くの人々にとって依然として課題です。 人々は、金融リテラシーのレベルが低い、またはかなりの収入を一貫して生み出すために必要なスキルと知識を習得できないなど、さまざまな理由で困難に直面しています。

発表(昨年XNUMX月)で述べたように:

「Symmetrical.aiテクノロジーは、雇用主のITシステム内にすでに存在するデータ(給与、時間と出席など)を活用して、アクセシビリティを向上させ、手頃な価格の金融商品を提供します。 その結果、低所得の労働者は、不必要な料金と利益で年間数十億ユーロを節約する可能性があります。」

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出典:https://www.crowdfundinsider.com/2021/03/172866-mexicos-salary-advance-fintech-startup-minu-secures-14m-in-capital-via-series-a-round-to-enhance-製品提供/

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ビッグデータ

スマート決済ソリューションがメキシコで登場

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スマート決済ソリューションがメキシコで登場

PaymentologyとパートナーのIntercashは、メキシコでデジタルに精通したユーザー向けにカスタマイズされたカード発行ソリューションを発表しています。

ラテンアメリカにおけるFinTechの市場機会は年々拡大しています。 この地域は、支払いの安全性と金融包摂が低いため、新しいテクノロジーに迅速に適応することができました。 銀行は、このギャップを埋めるのに役立つ新しいテクノロジーを検討しています。

メキシコはラテンアメリカでスマートフォンの普及率が最も高く、取引の45%以上がカードで行われているため、優れた位置にあります。 この国は、使いやすい機能を備えたスマート決済ソリューションを提供しようとしているFinTechにとってエキサイティングな機会を表しています。

ラテンアメリカの金融取引ネットワーク、PROSA、グローバルペイメントソリューションプロバイダーであるIntercash、および主要な発行者ペイメントプロセッサであるPaymentologyによる最近の認識に続き、本日、メキシコでの革新的なカード発行ソリューションの立ち上げを発表しました。 。

このパートナーシップにより、Intercashの顧客は、データへの比類のないアクセスにより、革新的な決済ソリューションをほぼ瞬時に立ち上げることができるというメリットを享受できます。 さらに、POSでのデータへのこのアクセスにより、Intercashの顧客は、パーソナライズされ、今日のデジタルに精通した消費者の要求を満たす革新的なリアルタイム支払いオプションを提供できるようになります。

PaymentologyのクラウドネイティブプラットフォームとPayRule.AIエンジンを使用することで、顧客は、今日の顧客第一世界の鍵となる消費者の行動や好みを形作ることができるようになります。 これは、クレジットカードやデビットカードへの消費者支出の承認プロセスを進める拡張インテリジェンス機能を搭載しています。 Intercashの顧客は、トランザクション履歴の取得や、カードスキームの詳細な料金の内訳など、消費者の支出データにアクセスできます。 エンジンは、トランザクションの承認または拒否のために、飛行中の完全なカード履歴を取得して分析するところまで行きます。

PaymentologyのCEOであるShaneO'Haraは、次のように述べています。

Intercashのカード部門のCEOであるAaronGladmanは、次のように述べています。 ターンキーカード発行およびカード管理ソリューションをメキシコ市場に投入するイニシアチブについて、Paymentologyと提携できることを嬉しく思います。

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出典:https://www.fintechnews.org/smart-payment-solutions-make-their-way-in-mexico/

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人工知能

農業における人工知能:現代のAIを使用して伝統的な農業の問題を​​解決する

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概要

  • 農業のライフサイクル

  • 伝統的な農業技術による農業で直面する課題。

人工知能

人工知能は、機械が簡単に模倣してタスクを実行できるように、最も単純なものからさらに複雑なものまで、人間の知能を定義できるという原則に基づいています。 人工知能の目標には、学習、推論、および知覚が含まれます。

「私たちはAIの黄金時代の始まりです。 最近の進歩により、以前はサイエンスフィクションの領域に存在していた発明がすでに生まれており、私たちは可能なことのほんの一部にすぎません。」
– JEFF BEZOS、Amazon CEO

いくつかの例、自動運転車の視覚認識システム、過去に購入したものに基づいて好きな製品を提案するレコメンデーションエンジン、Apple iPhoneのSiri仮想アシスタントの音声と言語認識。

AIは、業界のすべてのドメインに大きな影響を与えています。 インテリジェントな機械を使用して特定のジョブを自動化しようとしているすべての業界。

農業と農業は、世界で最も古く、最も重要な職業の5つです。 それは経済部門で重要な役割を果たしています。 世界的に、農業はXNUMX兆ドルの産業です。

世界の人口は2050年までに70億人を超えると予想されており、需要を満たすには農業生産をXNUMX%増加させる必要があります。 世界の人口が増加しているため、土地の水と資源が不足し、需給連鎖を継続できなくなっています。 したがって、よりスマートなアプローチが必要であり、どのように農業を行うかについてより効率的になり、最も生産的になることができます

この記事では、伝統的な農業方法を使用して農家が直面する課題と、人工知能が従来の方法をより効率的な方法に置き換えて世界をより良い場所にすることで農業に革命を起こす方法について説明します。

農業のライフサイクル

農業のプロセスをさまざまな部分に分けることができます。

人工知能農業

土の準備:農民が種を蒔くための土を準備するのは、農業の初期段階です。 このプロセスでは、大きな土の塊を壊し、棒、岩、根などの破片を取り除きます。 また、作物の種類に応じて肥料や有機物を追加し、作物にとって理想的な状況を作り出します。

種まき: この段階では、XNUMXつの種子間の距離、種子を植えるための深さに注意する必要があります。 この段階では、気温、湿度、降雨量などの気候条件が重要な役割を果たします。

肥料の追加:土壌の肥沃度を維持することは、農民が栄養価の高い作物と健康な作物を栽培し続けることができるようにするための重要な要素です。 これらの物質には窒素、リン、カリウムなどの植物栄養素が含まれているため、農家は肥料に目を向けます。 肥料は、土壌に自然に存在する必要な要素を補うために農地に適用される単純に植えられた栄養素です。 この段階でも作物の品質が決まります

かんがい:この段階は、土壌を湿らせ、湿度を維持するのに役立ちます。 水やりや水やりは作物の成長を妨げる可能性があり、適切に行われなかった場合、作物の損傷につながる可能性があります。

雑草保護:雑草は、作物の近くや農場の境界で育つ不要な植物です。 雑草は収量を減らし、生産コストを上げ、収穫を妨げ、作物の品質を低下させるため、雑草の保護は考慮に入れることが重要です。

収穫: それは畑から熟した作物を集めるプロセスです。 この活動には多くの労働者が必要なので、これは労働集約的な活動です。 この段階には、洗浄、選別、梱包、冷却などの収穫後の取り扱いも含まれます。

ストレージ: 収穫後システムのこの段階では、農業期間以外の食料安全保障を保証するような方法で製品が保管されます。 また、作物の梱包と輸送も含まれます。

伝統的な農法を用いて農民が直面する課題

農業分野に存在する一般的な課題をリストアップします。

o農業では、降雨量、気温、湿度などの気候要因が農業のライフサイクルにおいて重要な役割を果たします。 森林伐採と汚染の増加は気候変動をもたらすため、農民が土壌の準備、種まき、収穫を決定することは困難です。

oすべての作物は、土壌に特定の栄養を必要とします。 土壌に必要な3つの主要な栄養素である窒素(N)、リン(P)、カリウム(K)があります。 栄養素の不足は作物の質の低下につながる可能性があります。

o農業のライフサイクルからわかるように、雑草の保護が重要な役割を果たしています。 制御されていない場合、それは生産コストの増加につながる可能性があり、また土壌から栄養素を吸収し、土壌の栄養不足を引き起こす可能性があります。

農業における人工知能の応用

業界は、より健康的な作物の生産、害虫の駆除、土壌と成長条件の監視、農家向けのデータの整理、作業負荷の支援、食品サプライチェーン全体での幅広い農業関連タスクの改善を支援する人工知能技術に目を向けています。 。

天気予報の使用: 気候条件の変化と汚染の増加に伴い、農民が種を蒔く適切な時期を決定することは困難です。人工知能の助けを借りて、農民は天気予報を使用して気象条件を分析でき、作物の種類と時期を計画するのに役立ちます。種をまきます。

土壌と作物の健康監視システム: 土壌の種類と土壌の栄養は、栽培される作物の種類と作物の品質に重要な要素を果たします。 増加により、森林伐採土壌の質は低下しており、土壌の質を判断することは困難です。

ドイツを拠点とする技術系新興企業のPEATは、Plantixと呼ばれるAIベースのアプリケーションを開発しました。このアプリケーションは、植物の害虫や病気など、土壌の栄養不足を特定できます。これにより、農家は、収穫の質を向上させるのに役立つ肥料を使用することもできます。 このアプリは、画像認識ベースのテクノロジーを使用しています。 農家はスマートフォンを使って植物の画像を撮ることができます。 また、このアプリケーションの短いビデオを通じて、ヒントやその他の解決策を使用した土壌修復技術を見ることができます。

同様に、Trace Genomicsは、農民が農民に対して土壌分析を行うのを支援する、別の機械学習ベースの会社です。 このようなタイプのアプリは、農家が土壌と作物の健康状態を監視し、より高いレベルの生産性で健康な作物を生産するのに役立ちます。

分析する ドローンによる作物の健康: SkySqurrel Technologiesは、作物の健康状態を監視するためのドローンベースのArielイメージングソリューションをもたらしました。 この手法では、ドローンがフィールドからデータをキャプチャし、データがUSBドライブを介してドローンからコンピューターに転送され、専門家によって分析されます。

この会社は、アルゴリズムを使用してキャプチャされた画像を分析し、ファームの現在の状態を含む詳細なレポートを提供します。 これは、農家が害虫やバクテリアを特定するのに役立ち、農家が害虫駆除やその他の方法をタイムリーに使用して必要な行動を取るのに役立ちます

精密農業と予測分析: 農業におけるAIアプリケーションは、水管理、輪作、適時の収穫、栽培する作物の種類、最適な植栽、害虫の攻撃、栄養管理について農家に適切なガイダンスを提供することにより、農家が不正確で管理された農業を支援するアプリケーションとツールを開発しました。

AI対応テクノロジーは、衛星やドローンによってキャプチャされた画像に関連して機械学習アルゴリズムを使用しながら、気象条件を予測し、作物の持続可能性を分析し、気温、降水量、風速、および太陽放射。

接続されていない農家は、SMS対応の電話やSowingアプリと同じくらい簡単なツールを使用して、今すぐAIのメリットを享受できます。 一方、Wi-Fiアクセスを利用できる農家は、AIアプリケーションを使用して、自分たちの土地のAIに合わせた継続的な計画を立てることができます。 このようなIoTおよびAI主導のソリューションにより、農家は貴重な天然資源を枯渇させることなく、持続的に成長する生産と収益を増やす食品に対する世界のニーズを満たすことができます。

将来的には、AIは農家が農業技術者に進化するのを支援し、データを使用して個々の植物の列まで収量を最適化します

農業ロボティクス: AI企業は、農業分野で複数のタスクを簡単に実行できるロボットを開発しています。 このタイプのロボットは、雑草を制御し、人間と比較してより多くの量でより速いペースで作物を収穫するように訓練されています。

これらのタイプのロボットは、作物の品質をチェックし、作物の摘み取りと梱包を同時に行うことで雑草を検出するように訓練されています。 これらのロボットは、農業部隊の労働が直面する課題と戦うこともできます。

害虫を検出するAI対応システム: 害虫は、作物に損害を与える農民の最悪の敵のXNUMXつです。

AIシステムは衛星画像を使用し、AIアルゴリズムを使用して過去のデータと比較し、昆虫が着陸したかどうか、イナゴやバッタなどのどの種類の昆虫が着陸したかを検出します。また、農家にアラートを送信して、農家が撮影できるようにします。必要な予防措置を講じ、必要な害虫駆除を使用することで、AIは農家が害虫と戦うのに役立ちます。

結論

農業における人工知能は、農家が農業を自動化するのを支援するだけでなく、より少ない資源を使用しながら、より高い収穫量とより良い品質のために正確な栽培に移行します。

機械学習や、農業、無人機、自動機械製造のトレーニングデータなど、人工知能ベースの製品やサービスの改善に携わる企業は、将来的に技術の進歩を遂げ、このセクターにより有用なアプリケーションを提供し、世界が食料生産の問題に​​対処するのを支援します。増加する人口。

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出典:https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/

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Fintech

2021年のタイの国家オープンバンキング

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現在、タイにはオープンバンキングに関する法的規制はありませんが、タイ4.0戦略による政府のデジタルプッシュと昨年の個人データ保護法(PDPA)の導入により、オープンバンキングフレームワークへの移行は避けられないことが示唆されています。

シンガポールやマレーシアなどと比較して、タイはオープンバンキングに関して遅れをとっており、中央銀行も規制当局もフレームワークやガイドラインをまだ発表していません。

代わりに、ますます高度なデジタル世代でタイを昇格させるという政府によるより広い野心がありました。 2016年には、高度なデジタル技術によって推進される、イノベーションと高レベルのサービスに焦点を当てた提案された経済モデルであるタイ4.0を発表しました。

その後、国の中央銀行、タイ銀行(BOT)、証券取引委員会(SEC)、保険委員会(OIC)による銀行、金融、保険セクターの革新を加速するための数多くのイニシアチブが続きました。 。

BOTは2016年にフィンテック規制サンドボックスを立ち上げ、そのXNUMX年後に電子決済規制が導入されました。 電子決済規制は、電子決済および電子決済サービスの提供方法のフレームワークを提供することにより、フィンテックのイノベーションを後押しすることを目的としています。 BOTはまた、国家電子決済マスタープランを推進してきました。これには、国家決済インフラストラクチャPromptPayの開発と、次のような他の東南アジア決済ネットワークとのリンクが含まれています。 シンガポールのPayNow.

一方、保険委員会は2017年に保険技術サンドボックスを導入し、既存企業やその他の市場参加者が革新的な製品をテストできるようにしました。

タイのSECは、これまでに2017つの主要なイニシアチブを取りました。2018年XNUMX月に、証券、デリバティブ、クリアリングハウス、KYC(Know-Your-Customer)イニシアチブ、および電子取引用の一連のサンドボックスを立ち上げ、XNUMX年XNUMX月に導入しました。金融商品情報、為替レートなどのAPIポータル。

タイがデジタル化の旅に出て以来、タイはキャッシュレス経済への移行を経験してきました。 従った 外務省に。 モバイルおよびインターネットバンキングの取引は83年に2016%増加し、モバイルおよびインターネットバンキングは総決済取引量の33%を占め、8年のわずか2010%から急増しました。

オープンバンキング市場のイニシアチブ

これまでタイでのオープンバンキングに関する規制に関する会話はほとんどありませんでしたが、銀行は、イノベーションを促進する政府の推進と並行して、オープンバンキングAPIを備えた開発者ポータルを積極的に立ち上げています。

バンコク銀行 であった タイで最初の銀行、2017年XNUMX月に開発者ポータルを導入しました。 当初、ポータルにはXNUMXつのAPIしかありませんでしたが、それでも、次のような国内の他の銀行への道が開かれました。 サイアム商業銀行, カシコン銀行 アユタヤ銀行(クルンスリ)、イノベーションを促進するための同様のプラットフォームを開発する。

並行して、これらの銀行は、オープンバンキングに関連し、APIを活用する新しい製品やサービスを立ち上げています。 たとえば、Krungsri 発表の 2018年XNUMX月、より広範なデジタルソリューションスイートの一部として住宅ローンの新しいアプリケーションを開発したことを発表しました。 これらのソリューションは、不動産開発業者や不動産検索ポータルなどのビジネスパートナー向けに設計されており、住宅ローンアプリケーションへのAPIアクセスを提供することを目的としています。

一方、サイアムコマーシャル銀行は、2018年2018月にソーシャルメディアグループのラインタイランドと提携して、企業ユーザーが預金、引き出し、カード支出の通知を調査できるようにする、より協調的なアプローチを選択しました。 また、XNUMX年XNUMX月にMall Groupと提携して、銀行のAPIを活用する新しい銀行および金融サービスをいくつか立ち上げました。

カシコン銀行の時点で、銀行 2020年50月、XNUMXを超えるパートナー企業がAPIシステムにリンクしました。

これらの取り組みは、 個人情報保護法(PDPA)、2019年1月に導入された新しい法律。2021年XNUMX月XNUMX日に完全に発効するPDPAは、個人データを使用するデータ管理者および処理者がデータ所有者の同意を得て、明示された目的にのみ使用することを義務付けています。

英国、欧州連合(EU)、オーストラリアでの経験に基づくと、消費者データに関する法律は、多くの場合、オープンバンキングの実装における最初のステップです。 による 分析 技術および経営コンサルタントのCapcoによると、タイでのこれらの最近の進展は、オープンバンキングのフレームワークがすぐそこにある可能性があることを示唆しています。

In オーストラリア、1年2020月2日の消費者データ権利(CDR)の導入により、オープンバンキングの第XNUMXフェーズが開始されました。 EUでは、改訂された決済サービス指令(PSDXNUMX)と一般データ保護規則(GDPR)の組み合わせにより、銀行は顧客のデータを公開し、保護することを余儀なくされています。

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出典:https://fintechnews.sg/49397/openbanking/the-state-open-banking-in-thailand/

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