Глубокие технологии в финансах: преобразование финансовых систем в их основе

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Что такое Deep Tech? Полное объяснение

Deep tech — это передовые технологии, основанные на фундаментальных научных открытиях и инженерных инновациях. В отличие от традиционных технологий, которые улучшают существующие решения, deep tech создает совершенно новые возможности, меняющие отрасли. В финансах это означает технологии, которые делают больше, чем просто оптимизацию процессов — они перестраивают финансовую экосистему с нуля.

Deep tech включает искусственный интеллект (ИИ), квантовые вычисления, блокчейн, робототехнику и передовую автоматизацию. Эти технологии позволяют осуществлять защиту от мошенничества в реальном времени, быстрые оценки рисков и создавать финансовые модели, ранее невозможные. Вместо простого улучшения транзакций, deep tech строит системы, которые более безопасны, эффективны и способны справляться с высокой сложностью в масштабах, ранее недостижимых.

Deep Tech vs. Fintech: основные различия

Fintech сосредоточен на улучшении финансовых услуг для пользователей — мобильный банкинг, платежные приложения и цифровое кредитование. Deep tech же работает на фундаментальном уровне, создавая новую инфраструктуру и решая системные задачи.

Примеры:

• Fintech: мобильное приложение для мгновенных международных платежей.
• Deep Tech: блокчейн-сеть, устраняющая задержки расчетов и мошенничество в глобальных транзакциях.
• Fintech: чат-боты с ИИ для поддержки клиентов.
• Deep Tech: нейронные сети, предсказывающие рыночные сдвиги на основе огромных неструктурированных данных в реальном времени.

Почему венчурный капитал стимулирует развитие Deep Tech

Венчурный капитал (VC) поддерживает инновации в deep tech, предоставляя финансовую поддержку, стратегическое руководство и долгосрочное видение, необходимые для превращения прорывных технологий в массовое решение. В отличие от стартапов в потребительском секторе, которые быстро масштабируются и приносят доход, deep tech требует длительных инвестиций и терпения, прежде чем достигнет массового внедрения.

Инвестиции в рискованные, но высокоэффективные инновации

Решения в области deep tech часто требуют лет исследований и разработок, прежде чем станут коммерчески жизнеспособными. Эти технологии — будь то квантовые модели для оценки рисков или ИИ для финансового прогнозирования — представляют собой фундаментальные сдвиги в работе финансовых систем. VC-фонды видят в них долгосрочный потенциал и инвестируют, чтобы поддержать инновации в самые неопределенные периоды.

Соединение инноваций и внедрения в финансы

Финансовые институты традиционно медленно внедряют новые технологии из-за регуляторных ограничений и высокой стоимости замены устаревших систем. В этом VC играют важную роль, демонстрируя жизнеспособность deep tech через пилотные проекты, партнерства на ранних стадиях и масштабируемые стратегии внедрения. Эти инициативы снижают опасения и стимулируют широкое распространение технологий.

Поддержка предпринимателей в области Deep Tech

Разработка решений в области deep tech требует не только финансирования, но и технической экспертизы, рыночных знаний и регуляторных рекомендаций. Компании, поддерживаемые VC, получают доступ к опытным наставникам, отраслевым специалистам и сетям финансовой экосистемы, что помогает им совершенствовать свои решения и адаптировать их к нуждам рынка.

Влияние Deep Tech на финансы

Как мы уже отметили, deep tech способен кардинально менять отрасли, работая на уровне новых технологических инфраструктур. Финансовая система — не исключение.

Основные способы, которыми deep tech переосмысливает финансы:

1. Защита от мошенничества с помощью ИИ

Передовые модели ИИ обрабатывают огромные объемы транзакций в реальном времени, выявляя паттерны мошенничества. Это повышает точность, снижает количество ложных срабатываний и усиливает безопасность транзакций.

2. Blockchain для прозрачных и безопасных транзакций

Децентрализованные реестры обеспечивают целостность транзакций, устраняют посредников и позволяют быстрее и дешевле осуществлять международные платежи. Blockchain также повышает соответствие нормативам через прозрачные аудиторские следы.

3. Квантовые вычисления для моделирования и оценки рисков

Квантовые вычисления позволяют анализировать тысячи сценариев рисков одновременно, улучшая инвестиционные стратегии и кредитные оценки. Эта технология революционизирует оптимизацию портфелей и экономическое прогнозирование.

4. Автоматизация соблюдения нормативных требований (RegTech)

AI-решения в области регуляторных технологий автоматизируют процессы соблюдения правил, постоянно отслеживая транзакции на предмет возможных нарушений. Это снижает издержки, минимизирует регуляторные риски и помогает финансовым институтам оставаться в курсе изменений законодательства.

5. Предиктивная аналитика для персонализированных инвестиционных стратегий

Модели на базе ИИ анализируют данные в реальном времени, создавая индивидуальные стратегии инвестирования, адаптированные к рыночным условиям и рисковым предпочтениям клиента.

Преодоление препятствий внедрения Deep Tech в финансы

Несмотря на огромный потенциал, внедрение deep tech в финансы сталкивается с рядом проблем:

1. Регуляторная неопределенность

Правительства и регуляторы не успевают за быстрым развитием deep tech, что приводит к разрозненным нормативным рамкам. Для успешного развития необходима ясная политика и глобальная гармонизация правил.

2. Риски кибербезопасности и защиты данных

По мере роста использования ИИ, блокчейна и квантовых технологий, увеличиваются и угрозы кибербезопасности. Защита конфиденциальных данных и предотвращение кибератак требуют внедрения передовых методов шифрования и систем безопасности.

3. Высокие затраты и вопросы масштабируемости

Разработка deep tech требует значительных инвестиций, что создает сложности для многих компаний. Интеграция новых решений с существующей инфраструктурой также требует тщательного планирования для обеспечения масштабируемости и эффективности затрат.

4. Интеграция с устаревшими системами

Большинство банков и финансовых организаций работают на устаревших системах, не предназначенных для современных deep tech решений. Модернизация таких систем — сложный и дорогой процесс, требующий поэтапного внедрения.

5. Недостаток квалифицированных специалистов

Специализированность deep tech означает ограниченный пул экспертов в области ИИ, блокчейна, квантовых вычислений и финансового моделирования. Компании должны инвестировать в обучение и развитие кадров, чтобы закрыть этот разрыв.

Будущее Deep Tech в финансах

Deep tech уже формирует будущее финансовых рынков, и некоторые инновации уже задают тренды:

1. Предиктивный финтех на базе ИИ

ИИ будет трансформировать принятие решений, анализируя рыночные тренды, экономические условия и поведение потребителей для предсказания рисков и возможностей с высокой точностью.

2. Квантовые вычисления для сверхэффективного моделирования

Квантовые технологии позволят обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени, оптимизируя распределение активов, моделирование рисков и стратегии высокочастотной торговли.

3. Децентрализованные финансы (DeFi) и смарт-контракты

Блокчейн-поддерживаемые DeFi-решения обеспечат P2P-кредитование, автоматические финансовые соглашения и прозрачные, доверительные транзакции, уменьшая зависимость от традиционных банковских посредников.

4. Персонализированное управление богатством с ИИ

Платформы управления капиталом будут использовать ИИ для создания высоко индивидуальных инвестиционных портфелей, которые динамично адаптируются к рыночным условиям и целям клиента.

5. Автоматизация соблюдения нормативных требований и снижение рисков

RegTech продолжит автоматизировать процессы соответствия, используя ИИ для мониторинга изменений в регуляциях в реальном времени и обеспечения беспрепятственной адаптации.

Заключение: Deep Tech меняет инфраструктуру финансов

Deep tech уже перестает быть концептом будущего. ИИ, блокчейн, квантовые вычисления и автоматизация стимулируют финансовые инновации, требуя от институтов адаптации или риска остаться позади.

Венчурный капитал играет ключевую роль в соединении инноваций deep tech с внедрением в финансовый сектор, обеспечивая переход самых передовых технологий из лабораторий в реальную практику. Финансовая экосистема будущего будет построена на этих инновациях, переходя от постепенных улучшений к революционным системным изменениям.