1. Можно ли говорить, что бум вложений в отечественные финтехи позади?
Нет, говорить о полном завершении бума вложений в отечественные финтехи преждевременно. Хотя пик активности, наблюдавшийся в 2020–2021 годах, действительно прошел, инвестиции продолжаются, но с большей селективностью. Вместо массового финансирования множества стартапов инвесторы фокусируются на компаниях с уже доказанной бизнес-моделью, надежным трактом монетизации и потенциалом масштабирования. Геополитическая ситуация и изменения в экономике, безусловно, повлияли на объемы инвестиций, но не остановили их полностью.
2. Справедливо ли заявлять об устаревании самой природы финтехов в их классическом понимании?
Частично справедливо. Классическое понимание финтеха как простого приложения, заменяющего некоторые функции банков, действительно устаревает. Финтех становится все более интегрированным с другими технологиями (ИИ, Big Data, блокчейн) и ориентируется на решение более сложных задач, чем простое проведение платежей. Однако базовые финтех-сервисы (платежные системы, P2P-кредитование) по-прежнему актуальны и будут развиваться. Скорее, происходит эволюция, а не полное устаревание.
3. Насколько мировые тенденции применимы к отечественному рынку?
Мировые тенденции применимы к отечественному рынку, но с учетом специфики. Глобальные тренды, такие как рост ИИ в финансовом секторе, внедрение Open Banking и развитие блокчейна, отражаются и в России. Однако санкции, ограничения доступа к технологиям и изменения в регуляторной среде вносят существенные коррективы. Российский рынок развивается параллельно, но не всегда синхронно с мировым.
4. На что переориентировались венчурные инвесторы и почему?
Венчурные инвесторы переориентировались на проекты с более прогнозируемой рентабельностью и меньшим уровнем риска. Это обусловлено нестабильностью рынка, повышенными процентными ставками и снижением общей инвестиционной активности. Они фокусируются на компаниях с уже доказанной бизнес-моделью, большим рыночным потенциалом и возможностью быстрого масштабирования в условиях ограничений.
5. В чем привлекательность ИИ для финансового сектора? Что может дать по сравнению с классическими моделями обработки больших данных?
Привлекательность искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе обусловлена его выдающимися способностями обрабатывать колоссальные объемы данных, выявлять сложные закономерности и принимать решения с высокой степенью точности. В отличие от традиционных моделей обработки больших данных, ИИ предлагает ряд значительных преимуществ, которые делают его незаменимым инструментом для финансовых организаций. Во-первых, одной из ключевых возможностей ИИ является автоматизация. Искусственный интеллект способен взять на себя множество рутинных операций, которые ранее требовали значительных временных и трудовых затрат. Во-вторых, стоит отметить улучшенную точность, которую предоставляет использование алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы способны выявлять паттерны и закономерности, которые могут оставаться незамеченными при использовании традиционных методов анализа данных. Наконец, еще одним важным аспектом применения ИИ в финансовом секторе является персонализация. Искусственный интеллект позволяет создавать индивидуализированные финансовые продукты и услуги, которые учитывают уникальные потребности и предпочтения клиентов. В целом, применение искусственного интеллекта в финансовом секторе открывает новые горизонты для оптимизации процессов, повышения точности анализа и улучшения клиентского опыта, что делает его важным инструментом в современном мире финансов.
6. Можно ли говорить о технологической развилке, которая предопределит будущее технологическое развитие финсектора?
Да, можно. Развитие ИИ и блокчейна формирует две ключевые технологические траектории развития фин-сектора. Выбор между ними (или их комбинацией) определит будущее технологического ландшафта. Это не исключает другие важные технологии, но ИИ и блокчейн играют определяющую роль.
7. В каких секторах ИИ пока не конкурент?
В некоторых секторах, требующих высокой степени доверия, эмпатии и сложной интеракции с человеком, ИИ пока не является полноценной конкуренцией. Например, сложные финансовые консультации для частных инвесторов, разрешение споров и некоторые виды риск-менеджмента.
8. Какие риски связаны с ним?
Алгоритмы ИИ могут наследовать смещения — это систематическая ошибка в алгоритмах машинного обучения, которая приводит к несправедливым или дискриминационным результатам. Это происходит, когда алгоритм обучается на данных, которые отражают существующие предубеждения в обществе, и, следовательно, воспроизводит и даже усиливает эти предубеждения в своих выводах.
Борис закончил свое выступление ключевым выводом: развитие финансовых технологий и внедрение искусственного интеллекта продолжаются, однако они претерпевают изменения под воздействием новых обстоятельств. Инвесторы стали более осторожными в своих решениях, рынок адаптируется к как глобальным, так и локальным вызовам, а технологии все больше проникают в финансовую сферу. Важно помнить о рисках и стремиться к балансу между инновациями, устойчивостью и требованиями регуляторов.
CARCRAFT - лучшая в России мультибанковская онлайн-платформа финансирования автомобильного бизнеса по результатам исследования Автостат. Ведет свою деятельность с 2016 года, имеет базу более 500 российских авторитейлеров, включая ТОП-10 крупнейших игроков рынка. Сотрудничает с 19 банками. Количество финансовых операций превышает 10 млрд. руб. в месяц. Четырехкратный победитель конкурса «IT-Революция в автобизнесе» 2021-2024 гг.
|
