ローガン・ウィーバー氏はSurmountのCEO。
フィンテック業界はこの10年間、より洗練されたアプリ、よりスムーズなオンボーディングフロー、摩擦のない決済など、フロントエンドのイノベーションに注力してきた。競争が激化し、市場が成熟するにつれ、長期的な優位性の真の源泉は変化しつつある。フィンテック業界の次なるリーダーシップは、ユーザーインターフェースの改善ではなく、データインフラによって定義される可能性が高い。データインフラとは、企業がどれだけ賢く事業を運営し、規模を拡大し、顧客にサービスを提供できるかを決定する、目に見えないアーキテクチャである。
日常的な投資家向けにAI搭載ツールを構築する当社では、優れたデータインフラはもはや単なる技術的必要性ではないことを学んできた。それは決定的な堀である。今後10年間で勝利する可能性が高いフィンテック企業は、データを資産クラスとして扱い、中核的な金融商品と同じ注意を払って設計し、管理し、保護し、最適化する企業である。
以下に、これが重要である5つの理由を示す。
1. 真のパーソナライゼーションには、深く、クリーンで、接続されたデータが必要
フィンテックの消費者は、個々のリスクプロファイル、行動パターン、長期目標を反映した金融商品をますます期待するようになっている。彼らはもはや一般的なポートフォリオ、クレジットスコア、アドバイスを受け入れない。
真のパーソナライゼーションは、豊富で相互接続されたデータセットから生まれる。取引履歴、行動インサイト、マクロ市場環境、センチメント分析、リスク指標のすべてが、統一されたインテリジェンス層に入力される必要がある。
スマートなデータパイプラインは成果を変革できる。例えば、当社では、ユーザーの目標、取引頻度、リスク選好を戦略エンジンに直接入力し、オーダーメイドの投資戦略を構築している。大規模なパーソナライゼーションを望むフィンテック企業は、乱雑なユーザー入力を構造化された戦略的優位性に変えるデータインフラに投資しなければならない。
2. AIはその下にあるインフラと同程度にしか優れていない
ほとんどのフィンテック企業はAIを使用したいと考えている。しかし、弱いインフラに大規模モデルを展開することは、自転車にジェットエンジンを搭載するようなものだ。速く動かないし、安全に動かない。
AIには、高品質のラベル付きデータ、低レイテンシーのパイプライン、明確な系譜、バージョン管理、モデル監視、フィードバックループが必要である。これらの要素がなければ、AIは最良の場合でも信頼性が低く、最悪の場合は危険になる。
取引から感情を取り除くことは、クリーンな過去の市場データセット、リアルタイムフィード、厳格なモデルガバナンスに依存している。このバックボーンにより、AIが戦略を幻覚したり、リスクを誤算したり、市場の動きに非合理的に反応したりしないことが保証される。
最も強力なデータ基盤を構築する企業は、最も安全で信頼性の高いAIを構築する可能性が高く、それは規制当局、パートナー、顧客が信頼する種類のものである。
3. 規制は出力監督だけでなく、データアカウンタビリティに向かっている
規制当局がAI、アルゴリズム取引、デジタル資産を管理し始めるにつれ、その焦点は出力の監督から、それらの出力を生み出すインフラの精査へと移行している。
これには、監査証跡、出所と系譜、アクセス制御、再現性、モデル説明フレームワークが含まれる。
統一されたデータアーキテクチャを持たないフィンテック企業は、コンプライアンスを証明するのに苦労し、製品発売が遅れ、リスクエクスポージャーが増加する可能性がある。強力なインフラを持つ企業は、なぜ決定が下されたのか、どのデータがそれを支えたのか、システムが以前の反復でどのように動作したのかを実証できるため、より速くイノベーションを起こすことができる。規制上の俊敏性が堀となり、それは完全にデータインフラに依存している。
4. フィンテックにおける業務効率はデータの問題であり、人員配置の問題ではない
急速に拡大するフィンテック企業は、しばしば同じ問題に直面する。サポートのバックログ、手動での照合、断片化されたシステム、コストのかかるエンジニアリングオーバーヘッドである。私の経験では、これらは通常、ワークフロー設計の不備ではなく、データアーキテクチャの不備の症状である。
最新のデータレイヤーを構築するために、フィンテック企業は重複を排除し、真実を一元化し、コンプライアンスとレポートを自動化すべきである。これにより、エンジニアリングコストを削減し、エラー率を下げ、より少ないチームでより大きな製品面を管理できるようになる。優れたデータインフラを持つフィンテック企業は、コストが顧客ベースと線形にスケールしないため、より効率的に成長し、市場の低迷をより容易に乗り切ることができる立場にある。
5. フィンテックにおける信頼は、ますますデータの完全性に基づいて構築されている
信頼はかつて、ブランドの評判と認識された安定性を通じて構築されていた。今日、信頼は2つの要因に基づいて構築されている。顧客データがどれだけ安全か、そしてそのデータがどれだけ正確かつ一貫して金融上の意思決定を支えているかである。顧客が資金を預け、ローンを要求し、AIに投資を管理させるとき、彼らは何よりも企業のデータの完全性に信頼を置いている。
ユーザーは、取引を正確に実行し、リスクを即座に監視し、市場のボラティリティの期間中でも一貫して動作するインフラを信頼できる企業を求めている。インフラこそが製品である。データの完全性を優先するフィンテック企業は、自分たちの金融の将来が美学ではなく正確性に依存していることを理解するユーザーから、長期的なロイヤルティを獲得する可能性が高い。
一夜にしてコピーできない堀
ユーザーインターフェースは模倣できる。価格は一致させることができる。機能はコピーできる。しかし、堅牢なデータインフラは構築に何年もかかり、迅速に再現することはできない。
競争の激しいフィンテックの状況において、データインフラを中核的な戦略資産として扱う企業は、差別化するだけでなく、支配する準備ができている。フィンテックリーダーシップの次のフロンティアは、最も回復力があり、インテリジェントで、安全なデータ基盤を構築する企業によって定義される可能性が高い。その基盤は、競合他社が越えることのできない堀となるだろう。
