Ettersom FinTech-industrien går gjennom 2024, befinner den seg i hjertet av en teknologisk revolusjon med kunstig intelligens (AI) som begynner å skille seg ut som en av driverne på anklagen. Denne epoken med innovasjon kartlegger konturene til finansielle tjenester på nytt, gjør driften mer effektiv, forbedrer sikkerhetstiltakene og tilpasser kundeopplevelsene. Rollen til AI i denne transformasjonen er kritisk, og gir et glimt inn i en fremtid der finansielle tjenester er mer tilgjengelige, sikre og skreddersydde til behovene til en digital-first-populasjon.

Denne endringsbølgen er underbygget av flere nøkkeltrender: et økt fokus på cybersikkerhet for å bekjempe stadig mer sofistikerte svindelforsøk – med bruk av AI en faktor både for finansinstitusjoner og nettkriminelle – og spredningen av innebygd finans og Banking as a Service, tilrettelagt av åpne bank-APIer og en utviklende AI-drevet risikostyringsmodell, alt mens det regulatoriske landskapet utvikler seg for å holde tritt med disse nye innovasjonene. Disse endringene skjer mot et bakteppe av økende etterspørsel etter digitale finansielle løsninger, en trend som er betydelig akselerert av den globale pandemiens fremstøt mot nettjenester.

Fortellingen om FinTechs fremtid vever seg gjennom ulike domener mens utviklere jobber for å skape mer engasjerende og effektive finansielle tjenester.

AIs sentrale rolle i FinTech

AI forandrer FinTech-sektoren dramatisk, og innvarsler en tid med smartere og mer effektive finansielle tjenester. Denne transformasjonen handler ikke bare om teknologisk fremskritt, men om å transformere tilnærminger i essensen av økonomiske interaksjoner og operasjoner.

Strategisk og informert beslutningstaking: Generativ AI gir systemer mulighet til å gå gjennom store datainnsjøer for å rengjøre innsikt, og fremme både innovasjon og smartere inntektsstrategier. Kapasiteten til AI til å behandle og analysere disse enorme datasettene gjør det mulig for bedrifter å ta beslutninger som ikke bare er betimelig, men også forankret i en dyp forståelse av markedsdynamikk og kundebehov.

Personlig økonomisk veiledning: Utover generelle råd, AI kan allerede tilby skreddersydde løsninger for økonomisk planlegging og administrasjon. Ved å analysere individuelle kundedata, gir AI personlig tilpasset råd, tilpasset personlige økonomiske mål og situasjoner, og øker dermed kundeengasjementet.

Rask og nøyaktig svindeldeteksjon: I kampen mot økonomisk svindel er AI en uvurderlig alliert. Dens evne til raskt å analysere transaksjonsmønstre muliggjør tidlig oppdagelse av svindel, og sikrer mot potensiell økonomisk skade og omdømmeskade. 

Risikovurdering for stabilitet: AIs dyktighet i å analysere historiske data og identifisere mønstre spiller en kritisk rolle i risikoevaluering. Dette sikrer mer stabil og sikker finansiell drift, og forbereder institusjoner til proaktivt å håndtere potensielle risikoer.

Brede applikasjoner i Fintech: Fra optimalisering av kredittscoring og kapitalforvaltning til å sikre overholdelse av regelverk, AIs applikasjoner innen fintech er enorme og varierte. Spesielt forbedrer AI presisjonen til kredittvurderinger, effektiviserer aktivaforvaltningen gjennom intelligente algoritmer og forenkler etterlevelsen av komplekse regulatoriske krav.

Generativ AI revolusjonerer områder som algoritmisk handel og sikkerhet ved å aktivere automatiserte, datadrevne handelsstrategier og forbedre økonomiske sikkerhetsprotokoller mot svindel​​.

Embedded Finance and Banking-as-a-Service (BaaS)

Fusjonen av kunstig intelligens (AI) med Embedded Finance og Banking-as-a-Service (BaaS) driver finansielle tjenester inn i en ny æra. Denne konvergensen handler ikke bare om sømløs integrasjon av banktjenester i en rekke plattformer; den er dypt beriket av AIs dyktighet i å skreddersy tjenester, forbedre sikkerheten og behandle enorme datasett for innsiktsfull beslutningstaking.

Embedded Finance demokratiserer finansielle tjenester ved å la ikke-tradisjonelle finansielle aktører tilby løsninger direkte til sine kunder. AI forbedrer dette ved å utnytte dyp dataanalyse for å tilby hyper-personlige finansielle tjenester. Ved å analysere transaksjonshistorier kan plattformer forutsi økonomiske behov og tilby skreddersydde finansielle produktanbefalinger sømløst innenfor sine applikasjoner.

BaaS – som redefinerer bankverdikjeden ved å tilby bankprodukter og tjenester gjennom tredjepartsdistributører – gjør det mulig for ikke-bankvirksomheter å integrere regulert finansiell infrastruktur i sine tilbud, noe som åpner for nye, spesialiserte finansielle forslag, og AI styrker disse tilbudene, spesielt i det komplekse feltet av regeloverholdelse som de fleste ikke-FI-er ikke er forberedt på å håndtere.

Cybersikkerhetsutfordringer og innovasjoner

FinTech-landskapet i 2024 er sterkt fokusert på å forbedre cybersikkerhetstiltak, ettersom trusler og den økende avhengigheten av digitale finansielle tjenester fører til økende sofistikering i angrep fra cyberkriminelle.

Finansfagfolk signaliserer et betydelig skifte mot prioritering av cybersikkerhet og IT-administrasjon. En fersk Gartner-studie fremhever at 72 % av finansbedriftene planlegger å øke programvareutgiftene sine i 2024 sammenlignet med 2023, med et sterkt fokus på forbedringer av cybersikkerhet. Den samme studien viser til utfordringene som kjøpere av finansprogramvare står overfor når det gjelder å finne løsninger som tilbyr både robust sikkerhet og sømløs integrasjon med deres eksisterende systemer. Dette indikerer et marked som både er bevisst og proaktivt når det gjelder å håndtere cybersikkerhetsproblemer, og understreker den kritiske rollen til sikkerhet i kjøpsbeslutninger av finansiell programvare.

I tillegg forbereder den digitale banksektoren seg på fortsatt transformasjon med et sterkt fokus på cybersikkerhet. Digitale betalingsmåter, som mobillommebøker og kontaktløse kort, forventes å få ytterligere innpass. Dette nødvendiggjør en parallell økning i investeringer i cybersikkerhetstiltak for å beskytte disse voksende digitale transaksjonsmetodene. Bankene forventes å investere tungt i å konsolidere systemer og forbedre autentiseringskontrollene for å sikre sikkerheten til data og transaksjoner.

Gartners spådommer for 2024 kaster også lys over fremtidige cybersikkerhetsstrategier. De antyder at et betydelig antall organisasjoner vil fokusere på å implementere null-tillit-programmer, noe som gjenspeiler et skifte mot mer omfattende og modne cybersikkerhetsrammer. Denne tilnærmingen, som krever integrasjon og konfigurasjon av flere komponenter, tar sikte på å redusere operasjonell friksjon for cybersikkerhet og forbedre kontrolladopsjonen.

Generativ AI dukker opp som et viktig verktøy i dette arsenalet, som er i stand til å automatisere oppgaver, redusere menneskelige feil og akselerere deteksjon og respons på cybertrusler. Disse AI-drevne løsningene utnytter prediktiv intelligens for å forutse angrep, og tillater en balanse mellom sikkerhetstiltak og brukeropplevelse samtidig som svindelrisikoen minimeres.

AI innvarsler også spesifikke sektorrelaterte utfordringer; ettersom den samme prediktive intelligensen er et tveegget sverd som også kan vendes mot finansinstitusjoner av nettkriminelle. Dette våpenkappløpet mellom sikkerhetseksperter og angripere – en historie like gammel som internett – fører til stadig mer sofistikerte metoder for cyberangrep, noe som krever kontinuerlige oppdateringer og tilpasninger i cybersikkerhetsstrategier.

Reguleringsendringer på horisonten

Etter hvert som FinTech-sektoren utvikler seg, blir det regulatoriske landskapet rundt integreringen av AI stadig mer sentralt. Den dynamiske karakteren av AIs utvikling og dens dype innvirkning på tvers av finansielle tjenester nødvendiggjør en fremtidsrettet og tilpasningsdyktig regulatorisk tilnærming. I år har globale økonomier, fra EU til Kina og utover, utarbeidet retningslinjer for å styre AI, som balanserer nødvendigheten av å fremme innovasjon med behovet for å redusere tilknyttede risikoer.

IMFs artikulering av en 5-punkts handlingsplan for AI-styring er spesielt lærerikt, som presenterer et rammeverk som ikke bare tar sikte på å beskytte mot ulempene ved AI, men også å pleie potensialet for å forbedre finansiell inkludering, sikkerhet og effektivitet.

AIs bruk på begge sider av økonomisk kriminalitet understreker også det presserende behovet for regulatoriske rammeverk som kan utvikles i takt med teknologiske fremskritt, som sikrer robuste forsvar mot AI-drevet svindel samtidig som det fremmer et miljø der innovasjon blomstrer.

Når fintech-selskaper og finansinstitusjoner navigerer i dette intrikate regulatoriske miljøet, må deres strategier reflektere en nyansert forståelse av AIs fordeler og utfordringer. Å legge vekt på åpenhet, forklarbarhet og kundeopplæring angående AIs rolle i finansielle tjenester vil være nøkkelen til å opprettholde tillit og etterlevelse. Enda viktigere, ettersom AIs evner fortsetter å utvikle seg, vil samarbeidet mellom reguleringsorganer, privat sektor og internasjonale partnere være avgjørende for å forme en globalt sammenhengende tilnærming til AI-styring i fintech.

Fremtiden for risikostyring

AI-integrasjon endrer risikostyringspraksis betydelig. Med egenskapene til Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Predictive Analytics, Robotic Process Automation (RPA) og Computer Vision, redefinerer AI hvordan finansinstitusjoner nærmer seg kredittscoring, svindeloppdagelse, reguleringsoverholdelse og personlig tilpasset finans. tjenester.

Nøkkelinnovasjoner innen AI-drevet risikostyring:

• Forbedret kredittscore og finansiell inkludering:
  • AI-algoritmer vurderer kredittverdighet ved å bruke tradisjonelle og alternative datakilder.
  • Fremmer økonomisk inkludering ved å gi tilgang til kreditt for de med begrenset kreditthistorikk.
• Avansert svindeldeteksjon:
• Strømlinjeformet overholdelse av forskrifter:
  • Automatiserer samsvarsovervåking og overholdelse av økonomiske forskrifter.
  • Reduserer risikoen for straffer og forbedrer styringen gjennom AI-automatisering.
• Innovasjoner innen forsikringsteknologi (InsurTech) og DeFi:
  • AI i forsikring for raskere skadebehandling og risikovurdering.
  • Tilrettelegger for smarte kontrakter og effektivitet i desentraliserte finansplattformer (DeFi).

Utfordringer og vurderinger:

• Modellvalidering og styring:
  • Proaktivt engasjement med regulatorer om tilsynsutvikling og strategier.
  • Fokus på løsning, gjenopprettingsstrategier og effektiv risikostyring.
• Etisk, rettferdig og gjennomsiktig bruk av kunstig intelligens:
• Kvalitet på data og revisjonsevne:
  • Vedtakelse av effektive datastyringsrammer for å sikre datakvalitet og relevans.
  • Implementering av tilstrekkelige revisjonslogger for undersøkelser og etterlevelse.
• Løpende overvåking og administrasjon av tredjepartsleverandører:
  • Gjennomføre periodiske gjennomganger, løpende overvåking og revalidering av AI-modeller.
  • Riktig due diligence på tredjepartsleverandører som utvikler AI-applikasjoner.

Algoritmiske handels- og finansmarkedsspådommer

Algoritmisk handel og markedsspådommer er i forkant av AIs transformative innvirkning i fintech-sektoren. AIs evner til å analysere enorme datasett, identifisere mønstre og utføre handler med uovertruffen hastighet, forbedrer ikke bare markedets likviditet og effektivitet, men omformer også investeringsstrategier og risikovurderinger.

Forbedret algoritmisk handel

AIs rolle i algoritmisk handel utvides, og utnytter maskinlæring (ML) og prediktiv analyse for å analysere markedsdata, identifisere mønstre og utføre handler med høy effektivitet og hastighet. Denne tilnærmingen forbedrer ikke bare markedslikviditeten, men gir også finansinstitusjoner et konkurransefortrinn ved å minimere transaksjonskostnader og maksimere handelsmuligheter. Bruken av AI i algoritmisk handel understreker et skifte mot mer datadrevne, automatiserte finansmarkeder der beslutningstaking er betydelig akselerert.

Prediktive markedsbevegelser

Prediktiv analyse, drevet av AI, gjør det mulig for finansinstitusjoner å forutsi markedstrender, kundeatferd og kredittrisiko med enestående nøyaktighet. Ved å behandle enorme mengder historiske data og bruke statistiske algoritmer, gir AI-drevet prediktiv analyse verdifull innsikt som støtter strategisk beslutningstaking og risikostyring. Denne evnen er spesielt gunstig i volatile markeder der forståelse av fremtidige bevegelser kan påvirke handels- og investeringsstrategier betydelig.

Fremskritt innen finansielle produkter og tjenester

AIs applikasjon strekker seg utover handel til å forbedre det generelle tilbudet av finansielle produkter og tjenester. Fra AI-forbedret kredittscoring som fremmer finansiell inkludering til personlig tilpasset finansiell rådgivning skreddersydd for individuelle behov, AI muliggjør et mer tilpasset og effektivt landskap for finansielle tjenester. Denne personaliseringen forbedrer ikke bare kundetilfredshet og lojalitet, men åpner også for nye inntektsstrømmer for leverandører av finansielle tjenester.

AI Future of Finance

AIs økende integrasjon i fintech understreker en sentral overgang mot et mer intelligent, effektivt og inkluderende finansielt økosystem. AIs dype innvirkning, fra revolusjonerende algoritmisk handel til forbedring av svindeldeteksjon og risikostyring, signaliserer en fremtid der finans ikke bare er sikrere, men også mer tilgjengelig og skreddersydd til individuelle behov.

Konvergensen av AI med nye teknologier og regulatoriske rammer legger scenen for et finansielt landskap der innovasjon blomstrer på ryggraden til sikre, transparente og kundesentrerte tjenester. Rollen til AI i demokratisering av finans, gjennom initiativer som forbedret kredittscoring og personlig økonomisk rådgivning, peker mot en epoke med finansiell inkludering.

Dessuten sikrer smidigheten AI for å navigere i det komplekse regulatoriske miljøet at fintechs utvikling er både ansvarlig og i tråd med globale standarder. Når vi ser fremover, er synergien mellom AI og fintech klar til å bli dypere, og bringe til transformative endringer som vil omdefinere hvordan finansielle tjenester leveres og oppleves.

– Jessica Purdy

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://fintechrising.co/ai-unleashed-remapping-fintechs-future/