【日商USA】webinar 2023.11.10 米国金融業界のトレンドを、Money 20/20からお届け！
•
0 likes•182 views
米国時間10月22日から月25日にかけて、金融系のイベント「Money 20/20」がラスベガスで開催されました。同イベントに参加して米国の最新金融トレンドを収集しましたので、その情報をもとに、オープンバンキングやインスタントペイメントといったトレンドについて解説します。新規事業や既存事業の革新を目指す方にお役立ていただける内容です。
Recommended
Recommended
More Related Content
Similar to 【日商USA】webinar 2023.11.10 米国金融業界のトレンドを、Money 20/20からお届け！
Similar to 【日商USA】webinar 2023.11.10 米国金融業界のトレンドを、Money 20/20からお届け！ (20)
More from NISSHO USA
More from NISSHO USA (18)
【日商USA】webinar 2023.11.10 米国金融業界のトレンドを、Money 20/20からお届け！
- 1. 本日のアジェンダ 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 1 01 イベント概要 02 Key Findings 03 注目セッション 04 展示会場の様子 05 注目スタートアップ
- 2. • 期間 2023年10月23日～10月26日 • 会場 Venetian Convention & EXPO Center • 参加者 11,500+名 Money 20/20 2023 概要 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 2
- 3. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 3 Key Findings
- 4. Key Findings • AIの活用が進む • データウェアハウスやデータレイクの利用、独自LLMの開発 • 従業員の生産性向上への活用が中心 • 規制への対応とシステム変更が大きな課題 • 注目をあつめる即時決済 • 即時決済だからこそ得られるデータを活用し、利用者と提供者 の双方がすばらしい体験ができるようにすることが今後の課題 • 体験がマーケティング戦略において最重要視されている • 単なる広告に対する利用者の注目度は、もはやなくなってきている • MastercardがMoonPayと提携 Web3を用いた体験の提供を開始 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 4
- 5. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 5 注目セッション
- 6. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 6 データ戦略の重要性 金融機関におけるDatabricsの活用 • 2000社以上の導入実績 クレジットスコアの出力や詐称検知のためのAI活用の インフラとしての活用が主なユースケース • 幻覚への対処と規制への対処 独自LLMを持つことで幻覚リスクを軽減。小規模かつ タスク特化型のAI構築が一般的。オープンソースは 規制への対処が実はやりやすい • Mosaic社の買収 ゼロからセキュアにモデルを構築することができる 多くの金融機関のニーズに合致する Ali Ghodsi Co-Founder & CEO 写真：Money20/20 LinkedIn
- 7. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 7 さまざまなAIの活用法 • 社内の生産性向上の目的での利用 プロセスの自動化、請求書と入金の照合、販売活動への適用、 ウェルスマネジメント領域への適用がすすむ • 将来的には即時決済への適用が望まれる 開発やカスタマーサポートの生産性向上にVISAは多額の投資を 実行。即時決済への小規模な適用は進んでいる • AIの適用は萌芽的な段階 規制の問題、システムの問題、人材の問題など多数の障壁が残っ ており、全面的な導入にはまだ数年かかる
- 8. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 8 「個人財務データの権利」に関する 規制の制定は来年秋までに最終化 • 市場における競争の促進 新たなサービス開発の促進。ユーザーの利便性も高めることが できる期待。エコシステムの構築に注目 • 銀行側の対応 ⁻ APIの実装やプロセスの整備 規制に準拠しながら、効率的な運用を行うためには、 データ取得、第三者へのデータ提供に関するプロセスの 整備が必要 • 意見招請の状況 データの安全性の確保やプライバシーの保護に関する 懸念が多く出ている状況。先行する英国の運用を参考に 慎重に最終化を進める Ashwin Vasan Associate Director
- 9. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 9 即時決済の将来性 だれがどのように利益を得るか？ • 不正検知は一般的な課題 リアルタイムでの不正検知に対応する必要がある 関連フィンテック企業も増え、技術的な対策は可能 • 本当に利用者のメリットになっているか？ 支払側と受け取り側の双方に素晴らしい体験を生み出す 必要がある。即時決済は、豊富なデータが取れるため 活用を考える必要がある • クロスボーダー決済 テクノロジーの問題以上に規制への対処が問題 写真：講演者LinkedIn
- 10. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 10 ウェブ3はまだ終わっていない ハイプ・サイクルを繰り返す • 体験型マーケティング戦略の発表 膨大な広告キャンペーンは、顧客の注意力の低下を招く 自社でしか提供できない体験をキュレートする • Moon Payとの提携 Moon Payは、仮想通貨取引所を介さずに手軽にクレカを 使用して、仮想通貨を入手できるサービスを提供 提携によるサービスの詳細は今後発表 • 冬の時代のWeb3に飛び込む理由 Web3プラットフォームを使ってエンゲージできる オーディエンスが増えている Raja Rajamannar CMO & CCO
- 11. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 11 展示会場の様子
- 12. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 12 セッション・会場 写真：Linked In
- 13. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 13 展示ブース 写真：Linked In
- 14. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 14 Money20/20がセレクト スタートアップネットワーク
- 15. Money20/20がセレクト スタートアップネットワーク 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 15 中小企業の生産性向上！ 支出管理プラットフォーム Refund as a Service コネクテッドウォレット コンプライアンス コラボレーション・ツール プリペイド方式の ブランドウォレットを提供 AIプライバシー プラットフォーム 雇用主が従業員に提供する クレジットカード
- 16. 11/16/2023 16 社名 設立 2021年 本社 Sao Paulo, Brazil 従業員 61名 資金調達累計 $6.1M 評価額 非公開 / Series 不明 投資家 QED Investors, Propel Venture Partners 他 チーム Gonzalo Parejo（CEO, Founder） • Groupon社のブラジル部門の 販売責任者を務める • 貨物パッケージ会社のOntruck社 を立上げ 事業概要 • ブラジルのすべての大手地銀の口座、独自銀行口座、 法人クレカを統合管理し、プロセスを自動化。 • サプライヤーや従業員への支払いの自動化、銀行との照合作 業もワンクリックで完了できる。 • カテゴリ別に経費を分類し、期間による比較を行うことで、 将来の支出予測も可能。 Source : https://kamino.com.br/ Kamino（中小企業の生産性向上！支出管理プラットフォーム）
- 17. 11/16/2023 17 社名 設立 2023年 本社 New York, NY 従業員 非公開 資金調達累計 非公開 評価額 非公開 / Series 不明 投資家 Soma Capital チーム Jeremy Balkin（CEO, Founder） • アジア、アフリカ向けの富裕層向け 投資コンサル会社Apex Equity社を 立上げ • HSBCのイノベーション部門の 責任者を務める 事業概要 • 加盟店やマーケットプレイス、ロジスティクス企業と提携し、 加盟店と顧客がより早く、より柔軟な形で返金を受けられる。 • 加盟店は自社の返金プロセスに簡単に、APIで組み込める。 • TodayPayは、より多くの利用者を獲得でき、より多くの資金 を運用することで収益を得る。 Source : https://todaypay.me/ TodayPay（Refund as a Service）
- 18. 11/16/2023 18 社名 設立 2018年 本社 San Mateo, CA 従業員 73名 資金調達累計 非公開 評価額 非公開 / Series 不明 投資家 American Express Ventures, PayPal Ventures, Flourish Ventures 他 チーム Ryth Martin（CEO, Founder） • UC Berkeley出身 • Oracleが買収したResponsys社に 約5年間勤務 • オンライン貸付プラットフォーム を提供するGLPを立上げ 事業概要 • 利用者は、複数の決済サービスのポイントや残高状況などを アプリで一元的に確認したうえで、簡単に決済方法を選択。 • アメックスなどのカードパートナーのネットワークと シームレスに接続できるインフラを有しており、スムーズな 決済を実現し。利用者のロイヤリティを高めることができる。 • 現在、Skipifyは3,000以上の加盟店で利用されている。 Source : https://www.skipify.com/ Skipify（コネクテッドウォレット）
- 19. 11/16/2023 19 社名 設立 2020年 本社 New York, NY 従業員 22名 資金調達累計 $9.0M 評価額 非公開 / Seed 投資家 TTV Capital, Walkabout Ventures 他 チーム Neepa Patel（CEO, Founder） • Morgan Stanleyでコンプラの 責任者を務める • ブロックチェーンベースの金融 サービス企業R3にて、コンプラの 責任者を務める 事業概要 • あらゆる業務を1つのプラットフォーム上で完結できるため、 業務の効率化が図れる。全社およびおよび金融パートナーと のコミュニケーションを円滑化させることができる。 • リスクレビューやデューデリジェンスのプロセスを簡素化、 自動化をすることで、大幅な時間の節約が期待できる。 Source : https://www.themis.com/ Themis（コンプライアンス・コラボレーション・ツール）
- 20. 11/16/2023 20 社名 設立 2022年 本社 San Francisco, CA 従業員 9名 資金調達累計 非公開 評価額 非公開 / Series 不明 投資家 Bain Capital Ventures, BoxGroup 他 チーム Sophia Goldberg（CEO, Co-Founder） • 決済サービス会社Adyenにて 製品担当として５年間務める 事業概要 • 利用者は、ブランドウォレットを作成。プリペイド方式で 入金、決済を行う。返金やインセンティブは、即座に ウォレット残高に還元。次の利用時に資金をすぐに利用可能。 • 加盟店、利用者双方にとって、手数料の支払い回数を減らす ことで手数料を削減できるメリットがある。 • 顧客分析ツールも含まれている。 Source : https://www.ansa.dev/ Ansa（プリペイド方式のブランドウォレットを提供）
- 21. 11/16/2023 21 社名 設立 2019年 本社 Kansas City, MO 従業員 57名 資金調達累計 $32.2M 評価額 $109.0M / Series A 投資家 General Catalyst, Basecamp Fund 他 チーム Riddhiman Das（CEO, Founder） • ITコンサル会社ZOLOZにて PAとして経験を積む • Ant Financialにてテクノロジー 投資におけるCVCおよびM&Aを 担当（Alibaba担当） 事業概要 • キーを複数のデバイスに分散させる手法で、よりセキュアな アクセスを提供する。。さらに、ゼロトラストの技術を適用 することで、信頼できるアクセス元からしか機密情報にアク セスできない仕組みを提供する。 • これにより、企業は、不正使用や悪用のリスクを最小限に抑 えながら、機密データを活用したAIの開発が可能となる。 Source : https://tripleblind.ai/ TripleBlind（AIプライバシー・プラットフォーム）
- 22. 11/16/2023 22 社名 設立 2022年 本社 New York, NY 従業員 3名 資金調達累計 非公開 評価額 非公開 / Series 不明 投資家 非公開 チーム Marc Baghadjian（CEO, Founder） • デートアプリを提供するLolly社 を立上げ 事業概要 • カードで使用した取引で、利用者が事前に「経費精算対象」 に設定した項目は、すべて自動で経費精算の対象となるため、 従業員は、手間をかけずに即座に精算を受けることができる。 • 企業側は、精算処理の効率化だけでなく、企業が用意する特 典の使用率向上、特典の内容のアップグレードも期待できる。 結果的に、従業員の定着率の最大化にも貢献。 Source : https://www.hypercard.com/ Hypercard（雇用主が従業員に提供するクレジットカード）
- 23. 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 23 その他 注目スタートアップ
- 24. 11/16/2023 24 社名 設立 2022年 本社 Brooklyn, NY 従業員 2名 資金調達累計 $1.7M 評価額 $9.0M / Pre Seed 投資家 Looking Glass Capital, Outside VC 他 チーム Shreenath Regunathan （CEO, Co-Founder） • Coca Colaにてビジネスアナリスト を務める • Googleにて製品責任者を務める。 事業概要 • フードスタンプ、公共料金などに対する政府の給付金申請を オンライン化。申請から受給までアプリ内で行うことができ る。本人確認、書類作成、進捗確認を簡易化。 • より正確な個人情報と紐づけることができるため、政府側も 不正受給の防止、受付業務の効率化が期待できる。 • SDK、APIにより金融サービスアプリに組み込むことも可能。 Source : https://www.get-starlight.com/ Starlight（給付金の利用を促進）
- 25. 11/16/2023 25 社名 設立 2015年 本社 San Francisco, CA 従業員 316名 資金調達累計 $176.9M 評価額 $2.0B / Series C 投資家 A16z, Greylock Partners, New Enterprise Associates 他 チーム Anant Bhardwaj（CEO, Founder） • スタンフォード大にて、経営学、 コンピューターサイエンスの 修士号を取得 • MIT研究所に３年間勤務 事業概要 • S3などのオンラインストレージ上の大量の文書から、必要な データを抽出し、API経由で必要なアプリに自動的に送付 • フォーマットの異なる請求書から必要な情報だけを正確に｜ 取り出せる技術的な優位性 • 検索や抽出指示は、ChatGPTライクな操作をサポート • Standard Chartered, AXAなどが利用している Source : https://instabase.com/ Instabase（膨大な文書からデータ抽出）
- 26. 11/16/2023 26 社名 設立 2018年 本社 San Francisco, CA 従業員 124名 資金調達累計 $92.1M 評価額 非公開 / Series C 投資家 Tiger Global Management, A.Capital 他 チーム Trisha Kothari（CEO） • ペンシルベニア大にて エンジニアリング、コンピューター サイエンスの学士を取得 • BNPLを提供するAffirm社の製品 責任者を約４年間務める 事業概要 • トランザクションの監視、IDやその他のデータソースによる 認証などを統合的に行う。1,000以上の実証済のルールを簡 単に適用でき、運用に合わせた形でしきい値を簡単にカスタ マイズすることができる。 • ワークフローの作成や自動化により、関連業務の生産性を向 上させる。再発防止策の設定も簡単に行える。 Source : https://instabase.com/ Unit21（不正行為の検知・報告）
- 27. End of document 11/16/2023 All Copyrights reserved by Nissho Electronics USA Corp 27
Editor's Notes
- 本日はこのようなアジェンダで進めます。極力わかりやすくお伝えできればと思いますので、最後までお付き合いくださいますようお願いいたします。
- イベントの概要です。記載の通りです。 このイベントは金融業界にフォーカスした米国最大級のイベントで、2011年から開催しております。米国以外ではヨーロッパでも開催されており、2024年4月にはバンコクでも開催がされる予定です。アジアでの開催は初めてとなります。日本からも銀行、保険業界をはじめたくさんの出張者が来られていました。
- そんなMoney2020に参加して得られた気づきを先に共有させていただきます。
- 1つ目は、AIの活用が進んでいることです。データウェアハウス・データレイクの利用や独自LLMの実装が進んでいます。しかし、規制やシステムの変更には依然として大きな障壁があります。その一方、障壁の少ない従業員の生産性向上のための利用はかなり進んでいます。 2つ目は、即時決済が注目を集めているという点です。注目は集めていますが、浸透度合いはあまりないように感じられます。即時決済から得られるデータを活用し、利用者、提供者の双方がすばらしい体験ができるようにすることが今後の課題です。 3つ目は、体験が重要視されているという点です。MasterCardはWeb3を用いた体験の提供をマーケティング戦略の中心に据えることを発表しています。単なる広告はもはや効果が薄れてきています。
- 今回のイベントでは約270のセッションが行われました。そのなかから、注目セッションを5つピックアップしてサマリを紹介させていただきます。
- 一つ目の講演は、DatabricsのCEOの講演です。この会社は、データウェアハウス、データレイクを提供しています。 金融機関への導入は既に2000社以上の顧客があります。同社がサポートするNLL（Natural Language Logging）は大量のデータを読み込み、アナリストに基礎情報を提示し、クレジット・スコアやリスク・スコアの分析を支援することに有効です。また、機械学習を詐欺のようなユースケースに適用することも一般的な手法となっています。一方で、金融業者がデータレイクに組み込むデータには、常に新しさと変化があり、そのデータ量も増加しています。 AIの金融業界への導入において注目される課題は、幻覚への対処と規制への適応です。CEOはデータ戦略の重要性を強調し、正確なデータで独自のLMを構築することがリスク軽減につながると述べています。また、多くの金融機関では、特定のタスクに特化させた小規模なAIを活用しています。これによりコストを削減しながらも高精度なモデルを構築できるからです。自社でLMの所有権を持つことで、価値が時間とともに高まっていく利点もあります。 Databricsはオープンソースベースですので、多くの金融機関が導入に際してそのリスクを懸念します。しかし、実際にはオープンソースが規制への対応がしやすいといったメリットが存在します。 モザイクの買収については、モザイク社がゼロからセキュアにモデルを構築できる能力に魅力を感じ、これが多くの金融機関のニーズにも合致していると述べています。金融業界とAIにおいて、ユースケースがますます明確になり、標準的なものとなる方向に進むと見込まれています。同時に、モデルはますます小型化し、その絞り出す能力も向上していくと予想されます。 ※Natural Language Logging
- 次に進んで、AIの活用に焦点を当ててみたいと思います。シティバンク、Plaid、VISAのパネルディスカッションです。先程のセッションでも触れられた通り、主な活用方法は詐欺検知、認証、および取引のモニタリングです。一方で、社内の生産性向上の観点では、CRMの更新作業やプロセス間のルールに基づいた自動化、未決済の請求書と入金の照合などが進んでいます。販売活動への活用も進んでおり、一貫性のある販売を支援する目的で使用もされています。ウェルスマネージメントの領域では、AIチャットボットの活用も進んでいますが、一部では富裕層向けにチャットボットを使用することへの適切性についての議論があります。このケースでは、顧客との会話やメモを分析して意図や行動を検出するためにAIが利用されます。 VISAは1億ドル規模のファンドを設立し、その多くはフィンテック企業への投資に充てられる予定です。開発者やカスタマーサポートの効率向上が期待されています。将来的には即時決済へのAI技術の適用が注目を浴びると語られていました。一方で、Plaidはカジノ向けの製品を開発し、リアルタイムの取引をサポートしています。 多くの金融機関にとって、AIを全面的に導入するにはまだまだ障壁が多く、まだ萌芽的な段階にあると言えます。その理由は、規制の問題と既存システムへの適用の難しさが挙げられます。特に正確性が求められる業務においてはAIの適用が難しく、AIの導入が先行するヨーロッパでは慎重な規制が引かれています。規制への対応は非常に複雑で時間を要する作業であり、既存のシステムへの統合には技術的、人材的両面での障壁が存在します。
- 続いて取り上げるのは、CFPB（消費者金融保護局）のセッションです。CFPBは、オープンファイナンスに関する規制であるドットフランク法に基づき、消費者の保護を図ることを目的とした機関です。今回、CFPBは、1033条「個人財務データの権利」について、来年秋に最終化することを発表しました。この規制が、現在の形で最終化された場合、対象となる金融機関は、消費者および認可された第三者に、金融データへのアクセスおよびポータビリティのオプションを提供することが義務付けられます。 具体的には、消費者は、自分の信用情報や取引履歴などを、金融機関から簡単に取得できるようになります。また、金融機関は、消費者の同意を得て、第三者に金融データを提供することも可能になります。この規制は、13年前に立案されたものの、長らく休眠状態にありました。しかし、近年、オープンファイナンスの普及や、金融データの活用による利便性向上のニーズが高まり、再び議論が活発化しました。 前置きが長くなりましたが、これらの規制に準拠しながら、手間をかけずに銀行が運用を行うには技術的な実装が必要となります。具体的には、APIを通じて、消費者が自分のデータを簡単に取得したり、第三者に提供できるようにするプロセスを整備する必要があります。APIの提供に関しては、大手金融機関は積極的に取り組んでおり、準備はかなり進んでいます。 また、この規制が施行されると、フィンテック企業は、新たなサービスを開発・提供しやすくなるメリットがあり、競争が活発化し、消費者にとってより良いサービスが提供されるようになることが期待されます。一方、データの安全性やプライバシー保護に関する懸念も指摘されています。CFPBは、英国など先行している国の運用を参考にしながら規制の最終化を慎重に検討しています。また、規制の実施後に、効果を監視し、必要に応じて改善していく方針です。 CFPBは、この規制案について、来年秋までにフィードバックを得て、最終化を目指しています。その後、金融機関の規模やオンライン・バンキングの導入状況に応じて、半年から4年の実施期間が設けられることになります。
- 続いて、即時決済に関する話題です。即時決済は、ギグワーカーが即座に給与を受け取ったり、Eコマースのリアルタイムな決済処理により商品を迅速に受け取るメリットがあり、注目を集めています。米国では、大手金融機関によるRTP（Real-Time Payments）ネットワークが一般的でしたが、政府機関が運用するFedNowサービスのリリースにより注目が集まりました。 即時決済の課題は、従来の仕組みと比較して不正行為の検知が難しい点です。バッチ処理の場合、決済処理完了前に不正を検知できましたが、即時決済ではリアルタイムに対応する必要があります。近年では、この課題に対応するフィンテック企業も増え、技術的な対策が可能です。また、即時決済が本当に利用者にメリットを提供しているかについては疑問があります。 講演では、「支払う側と受け取り側双方に素晴らしい体験を生み出すことが課題」と強調されました。即時決済のメリットは、データの取得が可能な点です。例えば、決済した時間、決済者の位置情報や決済者の心理状態などです。このデータを活用して受け取り側がロイヤリティを構築する必要があります。ちなみに、得られた情報を利用して不正を検知したり、照合作業量を削減することも可能です。 国を超えた即時決済にも注目が寄せられていますが、この場合は技術的な問題よりも規制の問題が議論されています。
- Mastercardは、エクスペリエンス・リード・マーケティング戦略を発表し、この戦略の一環として体験型マーケティングの拡充に焦点を当てました。現代の消費者は、1日に5000以上もの広告メッセージにさらされ、個別の注意力はたった8秒以下にまで低下していると言われています。さらに、広告ブロッカーを使用している人々が6億5,000万人以上に上り、これがマーケティング担当者のアクセスを制限しています。 Mastercardは、「自社でしか提供できない体験をキュレートする」というスローガンを掲げ、過去数年にわたり、体験型マーケティングに関する重要なインフラストラクチャーを整備してきました。さらに、MastercardはWeb3にも積極的に挑戦しており、最近では「Moon Pay」との提携を発表しました。Moon Payは、仮想通貨を取引できるオンライン決済サービスを提供しています。 この提携による、具体的なサービスの発表はこれからとなります。講演では、メタバース上での仮想通貨と現実の通貨の変換、認証、決済だけではないということは明言していました。なぜこのタイミングでメタバースの取り組みを強化するかという点については、暗号資産市場は依然として不透明で変動的ですが、Mastercardが提供するクリエーター向けのプログラムへの申し込みが増加していると語っていました。Web3プラットフォームにおいてエンゲージメントが増えている可能性が示唆されています。
- 続いて、展示会場の様子について少し触れさせていただきます。
- 初日の日曜日は、展示ブースがなく、セッション中心でした。日曜日の昼には、各テーマごとのセッションが行われています。夜にはSunday Night Liveというショーがあり、DatabricsやXXXの基調講演をはじめ、ピッチコンテストの優勝者発表などが行われています。2日目以降は、展示会場内のステージで講演が行われました。ここでも大小さまざまな講演会場がありました。
- 展示会場で目立っていたのは、左上のチャットロボットです。非常に大きなロボットと会話ができるという企画でしたがあまり盛り上がっておらず、途中でロボットの画面をつかってマリオカートをする企画に切り替わっていました。ブースではマスターカードの展示がひときわ目を引いていました。トンネルに入ると360度の視界を使った体験型の展示がされていました。右下は、休憩スペースのようなところで11月にラスベガスで行われるF-1イベントにかけたゲームが設置されていました。
- 続いては注目スタートアップの紹介に行きたいと思います。これまで、Money2020では、Americas Got Accessというピッチコンテストがありました。今回は期間中のピッチ大会は行われず、会期前に行われ、会期中に優勝者のみが発表されました。 Americas Got Accessとは別の新企画として、スタートアップネットワークという企画が立ちあげられました。Money2020が、将来性のある革新的なスタートアップを７社選定して発表しています。まずは、この新企画に登場したスタートアップから見ていきたいと思います。 https://us.money2020.com/attend/media/press-release/2023-10-24-startup-network
- 現在表示をされているのが、登壇した７社となります。 今日は、この７社に加え、先ほどのAmericas got Accessの優勝者と私が気になるスタートアップ2社、合計10社を紹介したいと思います。紹介後に皆様の気になったスタートアップ2社を投票機能で伺えればとおもいますので、そのおつもりで聞いてください
- まずご紹介するのは、Kaminoです。ブラジルは世界で2番目にインスタント決済が盛んな国ですが、中小企業の生産性は課題となっています。会計処理、買掛金の処理、照合にかける労働時間の半分強を浪費しており、データ分析や意思決定に割ける時間が限られています。 Kaminoの支出管理プラットフォームは、ブラジルのすべての大手地銀の口座、独自銀行口座、法人クレジットカードを統合管理し、プロセスを自動化します。サプライヤーや従業員への支払いの自動化、銀行との照合作業もワンクリックで完了できます。これにより、手動作業をなくし、詐欺や二重支払いのリスクを最小化します。 また、カテゴリ別に経費を分類し、期間による比較を行うことで、将来の支出予測も可能です。
- 次にご紹介するのは、TodayPayです。この会社はMoney2020の開催日にステルスから２年間の準備を経て脱却しました。 アメリカでは、毎年購入品の約20%が返品されています。スムーズな返品は顧客価値の重要な要素ですが、加盟店にとっては銀行などへの手数料の支払いがあり、負担となります。 TodayPayは、手数料を加盟店の代わりに負担します。さらに、加盟店やマーケットプレイス、ロジスティクス企業と提携し、数秒での返金を担保します。この製品の導入により、コンバージョン率の向上が実証されています。TodayPayは、消費者、加盟店にメリットをもたらし、利用が増えることで運用資金を増やし、収益を得ることができます。
- 次にご紹介するのは、Skipifyです。Skipifyは、デジタルウォレットをより便利にするための組み込み金融サービスを提供しています。 利用者は、Skipifyのアプリで、決済時に利用できるポイントや残高状況などを確認することができます。また、決済認証もSkipifyのアプリ上で一元的に行うことができます。具体的には、メールアドレスを入力し、届いたコードをアプリに入力するだけで、各決済における認証作業が完了します。 Skipifyは、アメックスなどのカードパートナーのネットワークとシームレスに接続できるインフラを有しています。これにより、加盟店はスムーズな決済を実現し、利用者のロイヤリティを高めることができます。現在、Skipifyは3,000以上の加盟店で利用されています。
- 次にご紹介するのは、Themisです。 銀行の業務は、旧態依然としたスタイルで行われており、ドキュメントやチャット・コミュニケーションは、メールやシェアポイントなど、複数のツールに断片化されています。また、ポリシー管理やドキュメント管理、承認作業も手動で行われており、従業員の生産性が低下し、問題の管理やリスクアセスメントのプロセスも難しくなっています。 Themisは、これらの課題を解決するコラボレーションツールです。あらゆる業務を1つのプラットフォーム上で完結できるため、業務の効率化が図れます。また、コンプライアンス部門だけでなく、上層部や各部門でも活用できるため、全社的なコミュニケーションを円滑にします。さらに、銀行とフィンテック・パートナーとのコラボレーションも可能で、規制当局からの要請書の解釈を共同で行うことで、迅速な対応が可能になります。また、リスクレビューとデューデリジェンスのプロセスを簡素化、統合、スコアリング、自動化することで、大幅な時間の節約が期待できます。
- 次にご紹介するのは、Ansaです。高額な支払い手数料は、利益の少ない企業にとって大きな負担です。Ansaは、プリペイドサービスと組み合わせることで、その影響を最小限にすることを提案します。 加盟店は、AnsaのサービスをAPIで簡単に既存の決済システムに組み込むことができます。利用者は、Ansaのサービスでブランドウォレットを作成します。プリペイド方式で入金した金額で決済を行います。返金やインセンティブは、即座にウォレット残高に還元されます。そのため、次の利用時に資金をすぐに利用できます。利用者にとって、手数料の支払い回数を減らすメリットもあります。また、Ansaのプラットフォームでは、既存のロイヤルカスタマーに関する豊富なデータインサイトを取得することができます。
- 次にご紹介するのは、TripleBlindです。TripleBlindは、特許取得済のAIブラインディング技術により、顧客データや金融サービスデータなどの機密データへのセキュアなアクセスを実現します。 AIの開発には、大量のデータへのアクセスが不可欠です。しかし、機密データはセキュアな場所に分散して保管されているため、アクセスが困難です。 TripleBlindは、キーを複数のデバイスに分散させる手法で、よりセキュアなアクセスを提供します。さらに、ゼロトラストの技術を適用することで、信頼できるアクセス元からしか機密情報にアクセスできない仕組みを提供します。 これにより、企業は、不正使用や悪用のリスクを最小限に抑えながら、機密データを活用したAIの開発が可能になります。
- 次にご紹介するのは、雇用主が従業員に提供するクレジットカード「Hyper Card」です。給与や福利厚生を、一括で提供できます。 このカードで使用した取引で、利用者が事前に「経費精算対象」に設定した項目は、すべて自動で経費精算の対象となります。従業員は、手間をかけずに即座に精算を受けることができます。 企業が期待できる効果としては、精算処理の効率化だけでなく、企業が用意する特典の使用率向上、特典の内容のアップグレードも期待できます。これらの効果により、従業員の定着率の最大化にも貢献できます。
- 続いては注目スタートアップの紹介に行きたいと思います。
- Starlightは、スタートアップピッチの優勝者です。 フードスタンプ、公共料金などに対する政府の給付金は認知不足、複雑な申請プロセスなどが影響して年間1400億ドルが申請されないままになっています。Starlightは、オンラインで申請、受給までを支援し、本人確認、書類作成、進捗確認を支援します。正確な個人情報と紐づけることができるため、政府側としても不正受給の防止、受付業務の効率化が期待できます。アプリによる提供の他、SDK、APIにより金融サービスアプリに組み込むこともできます。
- 次にご紹介するのは、展示会場で私が気になった会社の1社目Instabaseです。銀行や保険会社では、顧客から複雑な文書の提出を受け、その内容をアンダーライターなどが手作業で確認しています。Instabaseは、S3などのオンラインストレージに上がっている大量の文書から、銀行や保険会社が必要なデータを抽出し、API経由で必要なアプリに送付するプロセスを自動化できます。Instabaseの技術的な優位点は、フォーマットの異なる請求書から必要な情報だけを取り出せることです。また、検索や抽出指示は、ChatGPTライクなオペレーションで行うことができるため、データアナリストでなくても簡単に操作できます。
- 次にご紹介するのは、展示会場で私が気になった会社の2社目のUnit21です。ユニット21は、金融機関向けの不正行為検知・報告ソフトウェアです。従来の製品はトランザクションの分析に重きを置いていましたが、現状ではそれだけでは不十分であり、IDやその他のデータソースによる認証などの機能も必要とされています。ユニット21は、これらの機能を統合することで、より複雑になったプロセスを一元的に管理することができます。また、1,000以上の実証済のルールを簡単に適用でき、運用に合わせた形でしきい値を簡単にカスタマイズすることができます。さらに、ノーコードでワークフローを簡単に作成できるため、重大な犯罪行為に対して専門機関に自動的に報告したり、悪意のあるものをブロックしたり、自動的な通知を出したりすることができます。これにより、関連業務の生産性を向上させることができます。さらに、問題のある取引のパターン分析を行い、リコメンドに基づいた適切なポリシー設定を行うことで、再発防止をすることもできます。
- 駆け足での説明ではございましたが、私からの説明は以上となります。ご清聴誠にありがとうございます。 続いてQ&Aのセッションに移っていきたいと思います。 ご質問のある方は、Q&Aボックスからご質問をお願いします。 【重要】ここでアンケート発出忘れずに