AI
“嵌入式”的下一个时代
标题：嵌入式金融的下一个时代 AI从两个维度拓展了嵌入式产品的范围与效能：可提供的产品更多样，能服务的企业更广泛。新公司将应运而生，把握这一动态机遇。 嵌入式金融是将金融服务——如贷款、支付处理或保险——直接整合到非金融网站、应用程序或平台中。在2010年代，一批公司因提供或受益于嵌入式金融服务而崛起。Stripe是嵌入式金融的提供者——他们将支付功能嵌入整个互联网，估值即将达到1400亿美元。Toast是嵌入式金融的受益者——作为一个垂直领域软件即服务平台，其年化支付处理额超过1000亿美元，并为数万家餐厅提供商户预支现金服务。Shopify同样是受益者——它将全套金融产品原生嵌入其商户仪表盘。 嵌入式金融的第一个时代——涵盖银行业务、卡业务、贷款、保险——已经成熟。基础设施已建成，监管框架已确立，如今每个主要的垂直软件公司都将嵌入式支付和贷款视为入场标配，而非差异化优势。 但嵌入式金融的第二个时代已经到来。AI大幅降低了提供金融服务的边际成本——随之而来的是新的服务市场、新类别的嵌入式服务，以及捕捉价值的新公司。新时代的嵌入式工具与第一代有本质不同，但机遇同样巨大，甚至可能更大。 嵌入式金融的历史 嵌入式金融1.0通过普及金融产品的获取途径而取得成功。在Stripe之前，在线收款需要数周的银行谈判和合规团队。在Marqeta和Unit之前，发行公司卡需要银行牌照。在Settle等平台出现之前，需要在旺季前采购5万美元库存的小商户，除了传统银行贷款外几乎没有其他选择。2010年代兴起的基础设施改变了这一切。 但第一代在单位经济效益上存在结构性限制。将卡项目或贷款产品嵌入垂直软件意味着承担合规义务、欺诈风险、客户服务成本和监管资本要求；这些都限制了单客户毛利。同时，鉴于大规模垂直SaaS公司的销售范围相对有限，获客成本也很高。嵌入式金融解决方案的价值主要流向了那些规模化垂直SaaS平台——如Toast、Shopify——它们的高交易量和大客户基础使得单位经济效益得以实现。 其他垂直领域的小型企业也能使用一些嵌入式工具，但程度和精细度不同。相对于其年度合同价值，获取和服务客户的成本比率太低。然而，AI改变了单位经济效益，从而扩大了嵌入式服务在经济上可行的工具和业务范围。 AI击穿成本底线 提供金融服务——不是金融产品，而是金融服务——的边际成本正在日益下降。这个区别很重要，我将在下一部分详述。但首先，让我们理解经济性为何发生了变化。 我之前讨论过AI如何压缩银行在KYC、AML和风险监控方面的成本——这些职能曾经需要大量分析师。同样的动态现在正发生在各类金融服务工作中。AI代理可以核对银行对账单、分类支出、准备财务报告、标记异常、模拟现金流，并回答客户关于其财务状况的疑问——所有这些的边际成本都在降低。 当用金融服务服务客户的边际成本下降一个数量级时，以前不经济的服务市场就变得可行。这就是AI扩大嵌入式金融服务总覆盖面的机制。 能够支持专为特定目的构建、可获风险投资支持的软件的垂直领域范围，也随着AI而扩大——AI充当了总可寻址市场的扩展器。因此，嵌入式服务的机遇在两个方面扩展：可以提供更多服务，并面向更广泛的客户群体。 从金融产品到金融服务 进一步阐述我对服务与产品的区分。嵌入式金融的第一个时代是将产品嵌入软件：支付通道、卡项目、贷款产品、保险单。 嵌入式金融的新时代是将金融服务嵌入软件：即目前由人类专业人员完成的、用于管理、建议和优化企业财务状况的工作。例如簿记、财务规划、收入周期管理、合规报告、收款……不胜枚举。 美国消费者和企业每年在会计和簿记服务上的总支出超过3500亿美元。注册投资顾问行业管理着115万亿美元的资产，每年收取超过1000亿美元的费用收入。报税是一个超过150亿美元的行业。仅金融服务领域的合规管理每年就接近3000亿美元。这些专业服务收入池现在可以像以前的卡基础设施一样实现规模化。 嵌入式中的数据飞轮 我曾撰文并多次提及IDD飞轮：基础设施、分销和数据之间的复合关系，定义了最具防御性的公司。嵌入式的新时代创造了一个版本的飞轮，其数据层比前代丰富得多。 嵌入式金融1.0为平台提供了交易数据——支付流、卡消费模式、贷款偿还历史。这些数据对于承销和构建更好的支付产品很有价值，但很难超越核心交易数据。 嵌入式的新时代为平台提供了更深层次的财务数据，这些数据描绘了企业超越财务数据的更完整图景。是的，交易数据可以帮助你了解企业的健康状况——一个增长中的企业会接受更高的支付额，并产生更多支付给供应商的成本。但运行你簿记的平台知道你的利润率、偿债保障比率，以及你的业务在何处增长或衰退。管理你财富的平台知道你的净资产、遗产计划、风险承受能力和税务状况。这些数据比第一波浪潮中产生的任何数据都更有价值、更具专有性、更难复制。 在嵌入式金融服务的背景下，这些数据成为承销、个性化财务指导以及下一代嵌入式金融产品的基础。2020年代的金融服务平台将回顾其数据资产，并意识到他们构建的东西比最初提供的服务要有价值得多。 嵌入式金融监管 通过AI软件嵌入金融服务，实际上比嵌入金融产品的监管路径更少波折。提供卡项目或存款账户需要合作银行、银行即服务中间件、州级货币传输许可证，并持续遵守复杂的银行监管网络。Synapse的倒闭恰恰说明了当这些关系记录不充分时会发生什么。 提供AI驱动的簿记软件、收入周期管理或现金流预测不需要银行牌照。它不产生存款负债。不需要资本储备。更难的监管问题出现在这些平台涉足需要许可的咨询领域时——例如当簿记软件开始提供税务建议，或财务规划软件涉及投资推荐时。这些界限需要谨慎把握，我们几乎肯定会看到围绕AI提供的财务建议出现新的监管框架。 但在短期内，AI驱动的金融服务软件比之前的嵌入式金融基础设施在可比阶段拥有更大的运作空间。这对于在该领域进行早期建设的公司来说是一个重要的结构性优势。它也降低了新参与者的进入门槛。 展望未来 要么作为英雄死去，要么活得够久，看着自己变成金融科技公司。垂直AI平台从提供特定领域的服务以获取客户开始。当他们嵌入服务时，将积累关于客户的深度财务数据。最终，他们将比任何现有的金融机构都更有优势来承销信贷、定价保险和提供投资产品。这就是摆在嵌入式服务提供商以及受益于嵌入它们的公司面前的机遇范围。 原文来源：Shirlawn Capital
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