ИИ, блокчейн, машинное обучение и будущее FinTech
Автор Суреш Мадхаван
Будущее финансовых услуг является многообещающим и захватывающим, особенно когда мы смотрим на инновации, возникающие в сфере платежей и коммерции. Мы видели, как такие стартапы, как Stripe, интегрировали в свою платформу более надежные функции, такие как мгновенные выплаты и защита от мошенничества, чтобы расширить свои возможности. Ранее в этом году наша портфельная компания SimplyTapp запустила Gane, потребительское приложение, предлагающее немедленный доступ к средствам, функции Tap and Pay POS, а также возможность автоматически собирать и применять предложения скидок в едином мобильном интерфейсе. Поскольку мы продолжаем следить за этим развивающимся сектором, я определил несколько основных тем, за которыми нужно следить:
Искусственный интеллект — это часть будущего Fintech:Как крупные, так и небольшие компании используют искусственный интеллект и естественный язык, чтобы предоставить своим пользователям лучший доступ к финансовым услугам (нажмите, чтобы твитнуть).Более крупные компании, такие как Bank of America, рассматривают возможность использования машинного обучения, чтобы помочь пользователям лучше понять и получить доступ к информации о своих счетах (например, для автоматизации постановки финансовых целей или запроса определенной транзакции), что приведет к повышению качества обслуживания клиентов.
С другой стороны, стартапы, такие как Clarity Money, стремятся генерировать рекомендации по продуктам и услугам на основе моделей расходов и использования кредита, чтобы указать на услуги, которые плохо подходят для пользователей, или лучше порекомендовать тип продукта, который лучше всего подходит для конкретных транзакций. .
Подключенные устройства станут движущей силой новой волны платежей: стремительно наступает эра торговли с использованием устройств.
Платежи с подключенных устройств, таких как часы и ювелирные изделия, возможно, знаменуют собой появление эры интеллектуальных устройств, которые могут хранить учетные данные для платежей, а также оплачивать согласованные транзакции.
Настоящие платежные взаимодействия между устройствами по-прежнему должны преодолевать такие барьеры, как возможность безопасного встраивания платежных учетных данных и беспрепятственная аутентификация между устройствами. Тем временем подключенные устройства будут продолжать аутентифицировать себя через облако, прежде чем договариваться о платежах и транзакциях между собой.
Пользователям нужны дополнительные стимулы для использования мобильных платежей в магазинах. Мобильные платежи в точках продаж, по-видимому, по-прежнему не обладают набором убийственных вариантов использования, которые могли бы стимулировать внедрение. Хотя предприятия вкладывают средства в приемные терминалы EMV в точках продаж, этому опыту не хватает факторов, стимулирующих пользователей совершать транзакции с помощью своих мобильных устройств.
По мнению Accenture, лояльность, интеграция, продажа билетов, специальные предложения, идентификация и касса могут сыграть важную роль в ускорении внедрения мобильных платежей в розничных магазинах.
Надежда блокчейна на эффективную и недорогую проверку транзакций набирает обороты: Роль технологии блокчейна в обеспечении распределенного реестра как системы записи вызывает широкий интерес в платежной и коммерческой экосистеме. Эта технология угрожает лишить посредника роли платы за услуги сторонних поставщиков полномочий по транзакциям.Набирающие обороты варианты использования включают расчеты и клиринг транзакций, а также синдицированное кредитование. Консорциумы, такие как R3, которые объединяют крупные банковские учреждения для поддержки блокчейна, помогут набрать обороты и ускорить принятие технологии.
Машинное обучение может повысить безопасность платежей:Подходы к обеспечению безопасности платежей должны будут развиваться по мере оцифровки платежей и эпохи платежей с широкого спектра подключенных устройств (нажмите, чтобы твитнуть). Устройства могут подвергаться повышенному риску продвинутых атак, которые не основаны на подписи, в надежде инициировать мошеннические транзакции с этих устройств, многие из которых не были разработаны с учетом идеи безопасности платежей.
В то время как разработка высококлассной безопасности платежей для таких устройств, как ваш автомобиль или бытовая техника в вашем подключенном доме, будет постепенной эволюцией, машинное обучение обещает установить базовый уровень нормального поведения устройства и сделать вывод, когда такое поведение было скомпрометировано путем обнаружения уязвимостей. необычное поведение или транзакционная активность.
Какая технология, по вашему мнению, окажет наибольшее влияние на отрасль финансовых услуг в 2017 году?
Подробнее о Verizon Ventures:
