10 новых технологий и инноваций в финтехе в 2025 году и примеры стартапов
Новые технологии, такие как искусственный интеллект, квантовые вычисления и блокчейн, помогают снизить операционные расходы, упростить работу с регулирующими органами и обеспечить кибербезопасность.
С помощью искусственного интеллекта можно эффективнее выявлять мошенничество и лучше понимать клиентов. Стартапы разрабатывают решения на основе этих технологий, которые определят будущее финансов.
Компании Basepilot и yiyaniQ, работающие в сфере финансовых услуг, используют новые технологии. Basepilot автоматизирует бэк-офисные операции в страховании, а yiyaniQ применяет квантовые вычисления для оптимизации портфелей ценных бумаг.
Блокчейн обеспечивает безопасность финансовых операций, а аналитика данных помогает лучше управлять рисками и составлять прогнозы. Чтобы расти и быть конкурентоспособными, финансовые организации должны внедрять эти технологии для снижения затрат, соблюдения законов и уменьшения рисков.
1. Искусственный интеллект
Машинное обучение (ML) помогает финансовым учреждениям быстро и точно принимать решения на основе анализа больших объёмов данных.
Глубокое обучение (DL), подмножество ML, использует нейронные сети для обработки финансовых данных и применяется в кредитном скоринге, алгоритмической торговле и борьбе с отмыванием денег.
Обработка естественного языка (NLP) интерпретирует человеческий язык для анализа отчётов о прибылях и убытках, мониторинга нормативных обновлений и определения настроения рынка по новостям.
Генеративный искусственный интеллект автоматизирует создание финансовых аналитических материалов и отчётов с помощью предиктивной аналитики, позволяя организациям предвидеть рыночные тенденции и риски.
3 практических примера использования искусственного интеллекта в финансах
- Агенты ИИ автоматизируют рутинные операции, экономя время и деньги. Они анализируют финансовые данные клиентов, дают индивидуальные консультации и помогают принимать инвестиционные решения.
- Обнаружение мошенничества: алгоритмы машинного обучения выявляют аномалии в транзакциях, которые могут указывать на мошенничество. Благодаря постоянному обучению на новых данных, они обнаруживают мошеннические схемы в реальном времени.
- Соблюдение нормативных требований: банки используют искусственный интеллект для оптимизации процессов обеспечения соответствия стандартам и управления нормативными требованиями. Алгоритмы анализируют большие объёмы данных и автоматизируют составление отчётности.
Basepilot
Стартап Basepilot из США создаёт ИИ-помощников, которые автоматизируют финансовые и страховые услуги, а также работу бэк-офиса.
Платформа стартапа разрабатывает «второго пилота» без написания кода. Он помогает пользователям выполнять различные операции: выдавать и обрабатывать кредиты, соблюдать нормативные требования, управлять торговыми ордерами, обрабатывать заявки и документы.
Это решение позволяет сократить расходы и повысить эффективность ресурсоёмких финансовых и страховых услуг. Например, заполнение форм и ввод информации в CRM можно осуществить в несколько кликов.
2. Дополненная реальность и виртуальная реальность
AR накладывает цифровые элементы на реальный мир, чтобы упростить сложные задачи. Например, она преобразует финансовую информацию в понятные 3D-представления.
С помощью VR инвесторы могут увидеть свой портфель в виде виртуального города и провести финансовый анализ. Также VR позволяет торговать в 3D-среде, где можно принимать взвешенные решения.
Безопасность транзакций и проверку личности обеспечивают биометрические средства защиты — распознавание лица и голоса.
3 практических случая использования AR и VR в финансах
- Улучшенная визуализация данных. VR позволяет пользователям взаимодействовать с финансовыми данными в трёх измерениях. Это помогает понять сложные наборы данных и тенденции.
- Привлечение клиентов. AR добавляет интерактивные элементы в мобильные банковские приложения. Например, можно визуализировать инвестиционные портфели или наложить финансовые данные на реальные объекты. Это помогает принимать обоснованные решения.
- Управление рисками и безопасность. VR моделирует сценарии рисков и проводит стресс-тесты для финансовых учреждений и профессионалов. Так они могут подготовиться к потенциальным проблемам и разработать более эффективные стратегии управления рисками. AR реализует многофакторную аутентификацию и другие меры безопасности. Это добавляет уровни защиты для финансовых операций и доступа к счетам.
LEVRA
Стартап LEVRA из Великобритании создаёт платформу для оценки навыков людей. Она помогает молодым специалистам из финансовой сферы учиться с помощью иммерсивного обучения.
Это решение актуальной проблемы: как обучить молодёжь необходимым навыкам перед выходом на работу? Виртуальная реальность позволяет специалистам учиться и практиковаться в симулированной среде, которая также используется для оценки обучения.
3. Большие данные и аналитика
Технологии вроде Hadoop, Spark и баз данных NoSQL обрабатывают большие объёмы финансовых данных быстро и эффективно. Они позволяют получать информацию в реальном времени и превосходят традиционные системы.
Предиктивная аналитика и машинное обучение помогают принимать решения, выявлять мошенничество и изучать клиентов. Это повышает операционную эффективность и позволяет предоставлять персонализированный сервис.
Эти инструменты используются для оценки кредитного риска, предотвращения мошенничества и анализа рынка. Всё это помогает финансовым учреждениям принимать обоснованные решения.
3 практических примера использования больших данных и аналитики в финансах
- Финансовые организации используют большие данные, чтобы лучше понимать своих клиентов: их поведение и предпочтения. Это помогает разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии и повышать вовлечённость клиентов.
- Аналитика больших данных также позволяет финансовым учреждениям отслеживать рыночные тенденции и динамику акций в режиме реального времени. Благодаря этому они могут оперативно принимать обоснованные торговые и инвестиционные решения.
- Кроме того, аналитика больших данных помогает финансовым организациям управлять различными рисками, включая кредитный и рыночный. Анализируя исторические данные и текущие тенденции, банки оценивают потенциальные риски, связанные с инвестициями или кредитами.
Viridian Analytics
Стартап Viridian Analytics разрабатывает решение для оценки климатических рисков и рисков, связанных с устойчивым развитием. Оно основано на больших данных и полезно для инвесторов и управляющих активами.
Платформа анализирует данные из разных источников, сопоставляет их с внутренними данными и выделяет важные моменты. Это помогает инвесторам оценить управление рисками и данными об устойчивом развитии и получить полный профиль рисков по своим активам.
4. Блокчейн
Технология распределённых книг (DLT), например, блокчейн, делает финансовые операции прозрачными и неизменными. Это позволяет проводить аудит в реальном времени и снижает необходимость в посредниках.
Смарт-контракты автоматизируют платежи, кредитные соглашения, страховые требования, торговлю ценными бумагами и финансирование цепочек поставок. Благодаря этому повышается эффективность процессов и снижается потребность во вмешательстве человека. Также это помогает соблюдать нормативные требования и сокращать операционные расходы.
Блокчейн обеспечивает безопасность и прозрачность токенизации активов. Такие технологии, как Ethereum и Hyperledger, поддерживают эти достижения.
3 практических случая использования блокчейна в финансах
- Благодаря блокчейн-платформам банки могут обрабатывать международные платежи в режиме реального времени. Это позволяет быстрее проводить транзакции и снижает комиссии, так как не нужно платить посредникам.
- Ethereum автоматизирует финансовые соглашения, например, кредиты и деривативы. Условия выполняются без посредников, что снижает затраты и повышает доверие.
- Блокчейн также позволяет токенизировать активы реального мира, такие как недвижимость, акции или товары. Это обеспечивает дробное владение активами и упрощает торговлю ими на цифровых платформах.
Jellyverse
Jellyverse — это стартап из Лихтенштейна, который создаёт децентрализованную финансовую платформу на основе блокчейна. Она помогает разрабатывать приложения для токенизации реальных активов и соответствует требованиям DeFi 3.0.
На платформе можно работать с цифровыми и материальными активами. Её продукт JLY — это токен, который упрощает управление операциями. JellySwap предлагает гибкие торговые опции со стейблкоинами, а JellyStake — систему вознаграждений за счёт инфляции и доли транзакционных сборов Jellyverse.
5. CleanTech
Системы отслеживания выбросов углекислого газа, интегрированные в финансовые платформы, помогают учреждениям измерять и раскрывать информацию об экологическом следе своих инвестиций.
«Зелёные» облигации направляют капитал на возобновляемые источники энергии и экологичные проекты. Инструменты учёта углерода упрощают отчётность и обеспечивают соответствие нормам устойчивого развития.
Чистые технологии способствуют финансированию возобновляемых источников энергии через структурированные финансовые продукты для проектов в области чистой энергетики, таких как ветряная и солнечная энергия.
3 практических примера использования CleanTech в финансах
- Финтех-компании используют искусственный интеллект для отслеживания углеродного следа. Они анализируют расходы пользователей и предоставляют персонализированную информацию, которая помогает вести экологичный образ жизни.
- Платформы «зелёных» инвестиций дают возможность вкладывать деньги в проекты возобновляемой энергетики, стартапы устойчивого развития и „зелёные“ облигации. Это упрощает доступ к экологически ответственным инвестициям.
- Инструменты оценки климатических рисков позволяют кредиторам предлагать льготные ставки предприятиям и частным лицам за участие в устойчивых практиках: энергоэффективность, циркулярная экономика и т. д.
OneEthos
Стартап OneEthos предлагает технологию финансирования солнечной энергетики.
Платформа помогает оформлять кредиты и принимать решения с помощью приложения для установщиков солнечных батарей. В приложении есть кредитный калькулятор и инструмент сценариев погашения.
Благодаря этой платформе, финансовые учреждения могут расширить свой портфель кредитов на солнечную энергию, диверсифицировать типы кредитов и выполнить задачи корпоративной социальной ответственности. При этом они соблюдают требования к отчётности.
6. Облачные вычисления
Бессерверные вычисления помогают финансовым учреждениям быстро запускать приложения и масштабировать их в зависимости от спроса, снижая затраты на управление инфраструктурой.
Пограничные вычисления обрабатывают данные ближе к источнику, что уменьшает задержки и улучшает процесс принятия решений в реальном времени.
Использование нескольких облаков позволяет учреждениям не зависеть от одного поставщика, улучшая производительность и безопасность на разных платформах.
Усовершенствованные методы шифрования, такие как гомоморфное шифрование и конфиденциальные вычисления, обеспечивают безопасность данных и соответствие нормативным требованиям при обработке финансовых данных в облачных средах.
3 практических примера использования облачных вычислений в финансах
- Финансовые компании используют облачные CRM-системы для управления взаимодействием с клиентами и повышения качества обслуживания. Эти системы предлагают решения для маркетинга, продаж и поддержки клиентов.
- Облачные вычисления помогают соблюдать нормативные требования: финансовые учреждения используют их для создания и отправки нормативных отчётов, отслеживания соответствия изменяющимся требованиям, а также обеспечения безопасности и целостности данных.
- SaaS — это доступ к финансовым инструментам и услугам (бухгалтерский учёт, финансовое планирование и аналитика) для финансовых учреждений. Приложения работают удалённо, поэтому не нужно устанавливать их на свой сервер.
Snab
Испанский стартап Snab помогает малому и среднему бизнесу управлять финансами. С помощью облачной платформы, в которую интегрирован искусственный интеллект, компания автоматизирует B2B-платежи, управление денежными средствами и казначейские операции.
Snab позволяет объединить несколько банковских счетов, синхронизируется с бухгалтерскими системами и автоматизирует выставление счетов и платежи. Визуализация денежных потоков в режиме реального времени и настраиваемые рабочие процессы помогают лучше контролировать финансовые операции.
7. Технологии подключения
Технологии подключения обеспечивают быструю и надёжную передачу данных в финансовых системах.
- 5G обеспечивает быструю связь с низкой задержкой для финансовых операций в реальном времени.
- Ethernet обеспечивает стабильное и безопасное проводное соединение, часто используемое в центрах обработки данных.
- LoRaWAN обеспечивает подключение на большие расстояния с низким энергопотреблением, что полезно для IoT-сервисов в финансовой сфере.
- Wi-Fi обеспечивает гибкий беспроводной доступ к сети в банковской среде.
3 практических примера использования технологий подключения в финансовой сфере
- Высокоскоростная передача данных позволяет быстро передавать финансовые данные и рыночную информацию. Это необходимо для высокочастотной торговли, где даже миллисекундные задержки влияют на результаты.
- Открытое банковское обслуживание даёт финтех-компаниям доступ к банковским данным и услугам с согласия клиентов. Благодаря этому они могут создавать новые финансовые продукты (например, приложения для составления бюджета или агрегации кредитов) и интегрировать различные финансовые услуги в единую платформу.
- Для выявления мошенничества используются протоколы безопасной связи, которые защищают данные о транзакциях. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения анализируют шаблоны транзакций и выявляют аномалии и потенциальное мошенничество.
PatronPay
Стартап PatronPay создал карманное устройство для точек продаж (POS), которое обрабатывает платежи даже без сотовой связи. Оно сочетает в себе обработку платежей, тарифный план, портал для клиентов, настраиваемые суммы транзакций и отчётность. Устройство поддерживает быструю оплату, настраиваемые транзакции и многопользовательское отслеживание. Это делает его удобным для мобильного использования или стационарной установки.
8. Интернет вещей
Технологии интернета вещей (IoT), такие как подключённые датчики, «умные» банкоматы и носимые платёжные устройства, собирают данные о работе финансовых учреждений. Эти данные помогают повысить операционную эффективность, улучшить управление рисками и взаимодействие с клиентами.
Решения по обеспечению безопасности на базе IoT, например, биометрическая аутентификация и наблюдение в режиме реального времени, защищают финансовые системы от мошенничества и киберугроз.
3 практических примера использования Интернета вещей в финансах
- Умные банкоматы с поддержкой IoT отслеживают работу оборудования и могут предсказать, когда потребуется техобслуживание. Это помогает избежать простоев и обеспечить работоспособность банкоматов и наличие в них наличных.
- С помощью IoT финансовые учреждения также отслеживают ценные документы и защищённые хранилища. Датчики и GPS позволяют получать информацию об их местонахождении в реальном времени и предотвращать потери и кражи.
- IoT-устройства, интегрированные с платёжными системами, помогают выявлять мошенничество, анализируя транзакции и находя аномалии. Так, датчики в смарт-картах проверяют транзакции с помощью биометрических данных, обеспечивая дополнительный уровень безопасности.
Evering
Стартап Evering создал кольцо со встроенной технологией бесконтактных платежей NFC. Оно позволяет проводить транзакции без смартфонов и цифровых кошельков, просто поднося его к платёжному терминалу. Кольцо не требует подзарядки, защищено от воды и может использоваться в любых местах для быстрой и безопасной оплаты.
9. Квантовые вычисления
Квантовые компьютеры (annealers) и системы квантового машинного обучения улучшают процессы оптимизации, позволяя финансовым учреждениям быстро и точно анализировать большие массивы данных. Кроме того, квантовая криптография, включая постквантовую криптографию (PQC) и квантовое распределение ключей (QKD), повышает уровень кибербезопасности, защищая финансовые операции и конфиденциальные данные от будущих квантовых атак. По мере развития квантовых процессоров финансовые учреждения используют эти достижения для решения таких задач, как оптимизация портфеля, моделирование рисков и принятие решений в режиме реального времени.
3 практических примера использования квантовых вычислений в финансах
- Оптимизация портфеля. Традиционная оптимизация портфеля включает в себя анализ различных комбинаций активов. Квантовые биты (кубиты) позволяют быстрее определить оптимальное распределение активов.
- Анализ рисков. Квантовые вычисления помогают точно оценить риски на основе анализа профилей клиентов и истории транзакций. Это позволяет создавать модели кредитного скоринга.
- Криптография и безопасность. Финтех-компании используют квантово-безопасные цифровые подписи, которые повышают подлинность транзакций. Квантовые вычисления также защищают финансовые данные с помощью разработки устойчивых к квантовым атакам алгоритмов, таких как многомерная полиномиальная криптография.
yiyaniQ
Канадский стартап yiyaniQ создаёт алгоритмы на основе принципов квантовой физики для финансовой индустрии.
Они объединяют нейронные сети с квантовыми методами, чтобы оптимизировать портфель и устанавливать цены на сложные финансовые инструменты (деривативы). Технология использует принципы квантовой динамики для управления рисками по различным активам. Квантовый оптимизатор yiyaniq находит эффективные решения с учётом реальных ограничений.
10. Биометрия
Основные биометрические технологии — это распознавание отпечатков пальцев, лиц, голоса и сканирование радужной оболочки глаза. Они подтверждают личность по уникальным биологическим признакам. Эти методы используют в мобильных банковских приложениях, банкоматах и платёжных системах для безопасной аутентификации.
Поведенческая биометрия анализирует, как человек печатает или говорит, чтобы эффективнее выявлять мошенничество и соответствовать требованиям.
3 практических случая использования биометрии в финансах
- Предотвращение мошенничества. Для подтверждения банковского перевода или обновления контактной информации требуется биометрическая аутентификация — отпечаток пальца или скан лица. Это помогает предотвратить несанкционированные операции и мошенничество.
- Соблюдение требований KYC. При открытии счёта проводится проверка личности. Клиенты предоставляют биометрические данные, например селфи с удостоверением личности, выданным правительством. Так они подтверждают свою личность и соблюдают нормативные требования.
- Биометрическая аутентификация обеспечивает безопасность мобильных платежей и транзакций с цифровых кошельков. Вместо паролей или PIN-кодов пользователи подтверждают платежи с помощью отпечатков пальцев или распознавания лица.
Neurodactyl
Грузинский стартап Neurodactyl создаёт биометрические технологии для бесконтактного сбора и распознавания отпечатков пальцев на мобильных устройствах. В основе технологии — алгоритмы глубокого обучения и нейронные сети. Они позволяют точно распознавать отпечатки пальцев по фотографии, просто держа палец перед камерой мобильного устройства.
Технология обеспечивает безопасность финансовых данных благодаря надёжной биометрической аутентификации, а также высокую точность и скорость сопоставления при обработке изображений.
05.10.2024, 103 просмотра.