Arleo Dordar, directeur général et fondateur de Venture Plans.
Selon un rapport de SNS Insider, d’ici 2032, le marché de l’IA dans le secteur de la technologie financière devrait atteindre 61,6 milliards de dollars.
Pourquoi cette industrie devrait-elle croître à un rythme de près de 20% par an? Le rapport estime que la croissance «enquête sur les institutions financières et les entreprises fintech pour améliorer l’efficacité, la précision et l’expérience client de leurs offres». Je pense que les prêts prédictifs, les services bancaires autonomes et les prêts en un clic joueront un rôle majeur en encourageant cela.
Mon entreprise est spécialisée dans les solutions de financement pour les petites et moyennes entreprises, y compris la consultation sur les prêts prédictifs, la souscription automatisée et la mise en œuvre d’une intégration de prêts en clic sur les plateformes fintech. Cette expérience a montré que l’apprentissage de la navigation dans le développement de prêts automatisés n’est pas une option car les FinTech et les fournisseurs de services financiers tentent de moderniser leurs produits.
Prêts prédictifs
Les prêts prévus utilisent l’IA pour analyser et prédire les besoins de l’entreprise en fonction des flux de trésorerie, des tendances et des conditions de marché. Utilisez des données de transaction en temps réel, des informations de paiement et des informations sur la chaîne d’approvisionnement pour identifier les modèles et prédire quand votre entreprise aura besoin de capital. Cela permet de réduire la nécessité pour les entreprises de travailler grâce à un long processus de prêt au milieu d’une crise en espèces. Ils peuvent également fournir une personnalisation en permettant aux entreprises de recevoir les fonds nécessaires dans les conditions exactes.
Mais bien sûr, il y a des défis. Les prêts prévus nécessitent un accès aux données, et les fournisseurs non fiables peuvent partager ces données avec les mauvaises personnes, volontairement ou à contrecœur. De plus, l’IA est toujours incomplète. Cela pourrait mal comprendre les anomalies à court terme en tant que tendances à long terme et ajuster les solutions de prêt qui résolvent des problèmes qui n’existent pas dans la pratique.
Banque autonome
Les banques autonomes sont des institutions financières qui utilisent l’IA pour gérer tous les aspects du processus de prêt. Les agences héritées comme Chase et Citibank ne seront pas complètement autonomes, mais elles sont l’un de ceux qui dirigent les frais lors de l’intégration de l’automatisation et de l’IA dans les services et processus établis.
Les banques autonomes peuvent analyser les données financières en temps réel pour soutenir les évaluations et décisions de crédit rapides. Les contrats intelligents basés sur la blockchain aident ces banques automatiquement automatiquement à rendre automatiquement les paiements et les remboursements en toute sécurité et automatiquement.
Certains propriétaires d’entreprise hésitent à faire confiance à des processus entièrement automatisés, mais s’attendent à voir une augmentation de l’adoption à mesure que la confiance est construite dans l’industrie. Cependant, il est important de noter qu’il existe des obstacles réglementaires à surmonter, car les banques autonomes travaillent sur les moyens de protéger leurs données clients.
Emprunt instantané
Avec le financement prédictif et les banques autonomes développées, il a la capacité d’intégrer la technologie financière de l’IA dans les plateformes qui l’utilisent déjà, telles que les systèmes de planification des ressources d’entreprise, les appareils de point de vente et les plateformes de commerce électronique. Par exemple, Shopify Capital permet aux propriétaires de magasins de commerce électronique d’accéder aux avances de fonds et aux riches dans la plate-forme Shopify. Square et PayPal proposent des solutions similaires. Ces plateformes offrent un accès rapide au capital grâce à l’intégration d’API avec les prêteurs dépendants de l’IA et analysent les mesures de plate-forme commerciale. Le résultat est une solution de financement personnalisée qui s’intègre aux activités de votre client.
Cependant, la sécurité est un problème important avec les prêts en un clic. Du côté du propriétaire de l’entreprise, il est plus facile d’accéder et permet des trous excessifs. Comme toujours, l’apprentissage automatique ne peut pas compenser le manque de pensée stratégique.
Perspectives futures: emprunt des entreprises après 2030
En ce qui concerne les prêts automatisés, l’une des premières choses qui attire l’attention des propriétaires d’entreprise est la vitesse de tout. Jusqu’à présent, il n’a jamais été aussi rapide et facile de se retirer de la capitale en plongeant vos doigts dans les cuivres numériques.
Mais si nous revenons à quelques pas, ce que l’avenir des prêts automatisés s’applique à nous n’est pas seulement une augmentation de l’efficacité, mais un changement de paradigme dans la façon dont les banques et les entreprises approchent des collectes de fonds. Les prêts automatisés remodèlent la façon dont nous pensons au capital. Pour beaucoup, la collecte de fonds est un processus réactif. L’entreprise identifie les besoins, identifie les brouillères pour préparer les finances et attendre les décisions.
L’automatisation peut vous aider à retourner ce script. Au lieu de répondre aux pressions économiques, les entreprises peuvent les prédire. Les modèles de prêt axés sur l’IA peuvent offrir des informations en temps réel, un accès prédictif sur le capital et des options de financement dynamique qui permettent aux dirigeants de se concentrer sur les Pikes, par opposition à ce qui vient de se produire.
Conseils pour les propriétaires d’entreprise qui avancent
Les entreprises qui cherchent à intégrer l’automatisation ou les outils de prêt prédictif dans leurs plateformes devraient commencer par définir clairement les besoins en capital des utilisateurs finaux, les profils de risque et les délais prévus pour le financement. Vous pouvez ensuite évaluer si la logique de saisie de données et de modélisation des risques de l’outil correspond à la base d’utilisateurs. L’une des plus grandes erreurs que j’ai vues est d’adopter des outils sans comprendre ces éléments.
De plus, avant d’intégrer ces technologies, assurez-vous que votre fournisseur est transparent sur la façon dont les décisions de prêt sont prises. En particulier, vérifiez si vous souhaitez partager cet outil avec votre clientèle.
Une autre meilleure pratique consiste à piloter ces outils à un stade contrôlé. Commencez avec moins de segments d’emprunteurs, surveillez les résultats et collectez les commentaires de l’emprunteur. Les outils automatisés sont aussi puissants que les hypothèses derrière eux, alors assurez-vous de retrouver continuellement vos idées pour affiner votre modèle.
Et surtout, la vitesse d’équilibre et la conformité. Ce n’est pas parce que vous pouvez approuver un prêt en un seul clic, surtout si les risques à long terme ne sont pas entièrement compris.
Conclusion
L’avenir de l’emprunt des entreprises n’est pas seulement une question de vitesse, mais aussi de l’intelligence et de la stratégie.
D’ici 2030, nous espérons les prêts prévisionnels, les services bancaires autonomes et les prêts en un clic pour aider à transformer le financement des besoins réactifs à un avantage agressif. Ceux qui s’adaptent à ce changement peuvent gagner de l’agilité pour innover, développer et dépasser leurs concurrents sur des marchés plus rapides.
Forbes Business Council est une organisation de croissance et de réseautage pour les propriétaires d’entreprises et les dirigeants. Êtes-vous qualifié?
