Este otoño, miles de líderes de la industria de servicios financieros se reunieron en la conferencia anual Money 20/20 para musitar sobre tendencias en pagos, cumplimiento, reducción del fraude, pagaduría y transacciones, y más. Las conversaciones se centraron en el tema «Humano x Máquina», y si perfectamente la IA fue el foco de atención, hubo muchas otras ideas sobre exploración de datos en tiempo vivo, consideraciones de seguridad y estrategias de clientes que están guiando el futuro del billete.
Nos reunimos con algunos de los expertos y socios de Snowflake para escuchar lo que se llevaron de su tiempo allí, qué tendencias de casos de uso estaban notando y qué apañarse a medida que la banca y los pagos evolucionan durante el resto de 2024 y más allá.
La edificación de datos e inteligencia sintético es importante
“Ayer de centrarse en casos de uso de IA/ML, como la hiperpersonalización y la prevención del fraude, es importante que los datos y la edificación de datos estén organizados y estructurados de una forma que cumpla con los requisitos y estándares de los reguladores locales de todo el mundo. Esos requisitos se pueden cumplir aprovechando la infraestructura y los servicios de la montón. Es importante que la comunidad de pagos comprenda los formatos de archivos abiertos, los formatos de tablas abiertas y cómo la última tecnología en la montón que aprovecha las GPU permitirá la innovación de nuevos datos y procesos de datos en el futuro”. —Paul Chang, jerarca de redes de cuota, AWS
“Los almacenes de datos están ganando mucho impulso en este momento y Snowflake está a la vanguardia de esta tendencia. Esto no es sorprendente si se consideran todos los beneficios, como la reducción de la complejidad (y) los costos y la posibilidad de camino a datos sin copia (ideal para centralizar la gobernanza de datos). Mucha muchedumbre quedó intrigada por cómo estos beneficios incluso se traducen en la experiencia del cliente; una pila tecnológica de primer nivel que permite el camino a datos sin copia a una posibilidad de billete del cliente permite a los especialistas en marketing optimizar los flujos de trabajo de marketing y crear de forma independiente experiencias de segmentación o activadas por eventos, todo de una forma apto, escalable y segura”. —Erin Bankaitis, directora de marketing industrial, Braze
“El ritmo al que las nuevas empresas de tecnología financiera crecen o fracasan se está acelerando con los avances en IA. Se ha vuelto más crucial para ellos considerar la logística de datos en una etapa temprana y cómo trabajan con otras aplicaciones empresariales. Tanto los capitalistas de peligro como las empresas están presionando para alcanzar una anciano disciplina en sus inversiones, centrándose en un camino más corto alrededor de el crecimiento y el retorno de la inversión. Tanto para las nuevas empresas como para las empresas, la infraestructura de datos y las fuentes de datos que están considerando implementar deben tener una ruta clara alrededor de el valía y al mismo tiempo poder subir de forma rentable”. —Sam Shapiro-Kline, director de marketing de productos, TransUnion TruAudience Marketing Solutions
Los ecosistemas incluso importan
“Veo una oportunidad para impulsar relaciones más colaborativas en todo el ecosistema, incluidos los comerciantes. Actualmente, gran parte de la colaboración se ve obstaculizada por la desatiendo de comprensión compartida de las evacuación y la desatiendo de colaboración popular en materia de datos. Algunas de las técnicas que son comunes en la industria de los medios y el marketing, como la resolución de identidad, podrían acelerar nuevos casos de uso y nuevas fuentes de ingresos entre las empresas de servicios financieros”. —Prabhath Nanisetty, líder industrial, datos minoristas y Q-Commerce, Snowflake
“Los líderes de datos en servicios financieros deben priorizar la interoperabilidad y la conectividad de datos. A medida que el ecosistema financiero se vuelve cada vez más interconectado, las instituciones necesitan formas seguras y escalables de compartir datos entre plataformas y con socios externos, manteniendo al mismo tiempo altos estándares de privacidad y cumplimiento. La interoperabilidad es esencial para ofrecer una experiencia coherente y multicanal que se alinee con las expectativas del cliente para transacciones instantáneas y fluidas”. —Richard Winston, líder total de servicios financieros, Slalom
El ROI de la IA es una prioridad
“La IA dominó la conversación en Money 20/20. Está claro que este año muchas organizaciones han pasado de la prueba de concepto a la implementación vivo de IA. Pero la IA puede ser costosa y consumir muchos fortuna sin un retorno de la inversión comprobado, por lo que abundan los debates sobre qué casos de uso fueron más relevantes para los servicios financieros. En el nivel más parada, había dos temas claros: casos de uso de IA interna que impulsaron la eficiencia y al mismo tiempo redujeron los costos y casos de uso de IA comercial que mejoraron las experiencias de los usuarios. Internamente, los bancos están utilizando la IA para sujetar la carga de la gobierno de datos, incluido el índole de datos y los controles de calidad de los datos, o impulsar la eficiencia con inteligencia empresarial, especialmente en los centros de llamadas. Comercialmente, escuchamos casos de uso de IA en servicios de pagaduría, detección de fraude y exploración de riesgos. ¿Qué tienen todos estos en popular? Permitir que los clientes aprovechen el habla natural para obtener información y exploración de datos bancarios”. —James McGeehan, director de banca y pagos, Snowflake
Vale la pena explorar nuevas oportunidades con las nuevas tecnologías
“Una conclusión sorprendente fue el interés en la intersección de la IA y la moneda digital (monedas digitales del bandada central y monedas estables) como soluciones para pagos transfronterizos de bajo costo y en tiempo vivo, lo que destaca un musculoso cambio alrededor de las monedas digitales que unen las finanzas tradicionales y plataformas digitales modernas. Otro tema secreto fue el papel de las finanzas integradas, y las marcas exploran cada vez más cómo integrar los servicios financieros directamente en sus ecosistemas para ofrecer experiencias personalizadas y sin fricciones.
“Una de las áreas de anciano impacto, aunque poco discutida, es el potencial de las finanzas autónomas, donde los sistemas no solo automatizan los pagos sino que incluso administran cuentas y procesos financieros con una mínima intervención humana. Más allá de la mera automatización, las finanzas autónomas tienen el potencial de modificar la forma en que las personas y las empresas interactúan con sus finanzas, ofreciendo un enfoque en gran medida personalizado y dinámico que se anticipa a las evacuación de los usuarios. Sin requisa, este cambio requiere nuevos estándares en ciberseguridad, privacidad y cumplimiento normativo para fomentar la confianza de los usuarios y avalar la vinculación regulatoria”. —Richard Winston
Estos expertos incluso notaron que surgieron ciertos casos de uso en las conversaciones. A continuación, analizan tres de las principales tendencias a tener en cuenta.
Caso de uso de tendencia 1: Customer 360 y exploración de marketing
“La industria de servicios financieros está ansiosa por mejorar la personalización en sus experiencias de correo. Idealmente, esta personalización se maximiza utilizando la cantidad mínima de datos del cliente para potenciar estas experiencias. Esta prioridad ha sido un tema durante muchos abriles, pero muchos se están quedando cortos adecuado a las limitaciones de la pila de martech, un tema que está ganando en aprieto e importancia. Como tal, los líderes de datos están asumiendo cómo las limitaciones de la pila de martech no solo impactan la experiencia del cliente sino que incluso crean riesgos desde el punto de audiencia de la gobernanza de datos. Como tal, los líderes de datos están dando prioridad al mejor enfoque de su clase que permita un camino, activación y distribución de datos más fluidos y seguros”. —Erin Bankaitis
“Los líderes de datos de servicios financieros quieren ampliar el camino a conjuntos de datos escalados para marketing. Piensan cada vez más en cómo los conjuntos de datos son verdaderos activos que pueden ofrecer valía para múltiples casos de uso en marketing, así como para equipos ajenos al marketing. Los líderes necesitan un enfoque para conectar sus datos a través de tecnologías de marketing, como el uso de resolución de identidad unificada”. —Sam Shapiro-Kline
“Los minoristas y los CG desean constantemente formarse más sobre sus clientes, no solo con fines publicitarios sino incluso para impulsar la innovación y crear nuevos productos y servicios. Comprender mejor cómo operan sus clientes adentro de la industria de servicios financieros (como la banca, las inversiones o los préstamos) puede ayudarlos a comprender mejor los objetivos, los impulsores y las barreras de los diferentes grupos de consumidores, lo que podría conducir a nuevas ideas sobre cómo eliminar los desiertos alimentarios urbanos o expandir sus mercados. marcas a diferentes niveles de precios”. —Prabhath Nanisetty
Caso de uso de tendencia 2: servicios de pagaduría
“Con la cantidad de datos distribuidos en múltiples sistemas y plataformas diferentes, el caso de uso de los servicios de pagaduría es ideal para la transformación con IA. La capacidad de incorporar la IA en los exploración de solvencia y renta, incluida la optimización de la previsión y la conciliación del flujo de efectivo, así como permitir la detección de fraude, separará a los ganadores de los rezagados en la industria. La IA transformará la experiencia y democratizará el poder de los datos en manos de los tesoreros corporativos, permitiéndoles inquirir con habla natural su ERP y otros sistemas contables”. —James McGeehan
Caso de uso de tendencia 3: Detección de fraude
“Otro tema recurrente fue la aprieto urgente de un intercambio más sólido de datos e infraestructura sobre fraude en toda la industria entre los participantes del sistema de cuota. A medida que avanzan la IA y las tecnologías de IA agente, presentan oportunidades y desafíos duales: si perfectamente prometen una autorización de pagos más apto y segura, los malos actores incluso están aprovechando la IA de maneras cada vez más sofisticadas para crear formas de fraude transaccional más difíciles de detectar.
Esta transformación subraya la importancia de la defensa colectiva; Al reunir conocimientos sobre esquemas fraudulentos y anomalías transaccionales en una amplia red de participantes, la industria puede alentar su resiliencia contra las amenazas impulsadas por la IA. Este intercambio colaborativo de datos crearía un ecosistema más fortalecido, donde la inteligencia colectiva de muchos proporciona una cuerda de defensa más musculoso que la que cualquier institución o agrupación pequeño podría alcanzar por sí solo”. —Richard Winston
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