Код становится все дешевле, лицензии становятся все дороже: настоящий ров Fintech в эпоху AI

Автор: Мэтт Браун

Перевод: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Введение: Партнер Matrix VC Мэтт Браун выдвинул парадоксальную точку зрения: ИИ делает код все дешевле, но при этом делает более ценными в Fintech действительно трудно копируемые вещи — банковские лицензии, данные по страховым убыткам и подушке по кредитам, модели риск-менеджмента, основанные на реальных транзакциях.

“Невозможно получить банковскую лицензию с помощью атмосферы программирования”, — эта фраза отражает суть всей статьи.

Это не только анализ Fintech, но и карта того, что в эпоху ИИ более устойчиво к конкуренции.

Полностью статья ниже:

Термин “Fintech” долгое время опирался на неясность в своем названии.

“fin” означает “от”. Множество писем с доменом .gov, месячные аудиты, compliance-менеджеры, которые знают вашу SAR-отчетность лучше вас, и командировки в Шарлотт или Вашингтон. “tech” — это изящное мобильное приложение, десятикратный пользовательский опыт и разговоры о инвестициях за кофе в Blue Bottle.

“fin” и “tech” — это всегда одна цепочка, но рынок обычно поощряет тех, кто максимально похож на “tech” и минимально на “fin”.

Это понятно. В 2021 году валовая прибыль программного обеспечения составляла около 0,7 трлн долларов, и за нее платили высокую премию. Валовая прибыль финансовых услуг — в разы больше, но оценки гораздо скромнее. Fintech позволяет зарабатывать на двух фронтах: экономике финансовых услуг и мультипликаторах оценки софтверных компаний.

Эта разница в прибыли показывает, где действительно деньги. В глобальной экономике финансовые услуги приносят самую большую валовую прибыль. В “fin” — не только более защищенная сторона, но и гораздо более масштабный рынок.

Затем пришел ИИ, и арбитраж исчез. Когда инвесторы переоценили, сколько стоит код в мире, где он становится все дешевле, оценки программного обеспечения сжались. Fintech-компании, классифицированные как софтверные, тоже пострадали.

Но рынок ошибается в классификации. Затраты и защитные барьеры Fintech никогда не заключались в коде, и при ценовой конкуренции с ИИ они выглядят все более устойчивыми.

Истории двух структур затрат

Раньше программное обеспечение имело один из лучших бизнес-моделей в истории: создание кода дорого, но его распространение почти бесплатно. Разница между “дорогой разработкой” и “бесплатным распространением” — это маржа. Если вы SaaS-компания, и 22-25% доходов идут на R&D, эти расходы — ваш барьер входа. Конкуренты не смогут легко скопировать то, что строилось годами и за миллионы долларов.

ИИ с верхней части сжимает этот разрыв. Если код становится дешевым в создании и распространении, маржа сокращается. Стена, которая мешала конкуренции, становится ниже, и на рынок выходит больше игроков, что ослабляет ценовые преимущества.

Если ваш бизнес — это софт, это реальная проблема. Но расходы Fintech — не инженерные. Следуйте за деньгами, и быстро станет ясно.

PayPal тратит 9% доходов на R&D, Block — 12%. Это не потому, что инженерия в Fintech не важна — у Stripe мирового уровня инженерные возможности, и это реальное конкурентное преимущество. А потому, что большая часть денег идет не на инженерию.

Деньги идут в “fin”. В отличие от затрат на R&D, эти расходы не только на производство продукта, а на создание защитных барьеров:

Покупка страховых убытков — это сбор данных по страховым выплатам

Affirm перед выплатой зарплаты инженеру тратит 35% доходов на страховые убытки и капиталовложения. Каждая плохая кредитная история — это уникальные данные по возвратам, недоступные конкурентам. Новый участник, использующий синтетические данные для обучения моделей, не имеет реальных эталонов. Только синтетические данные не позволяют надежно моделировать убытки.

Затраты на соответствие — это получение лицензий

Wise работает в более чем 65 юрисдикциях, треть сотрудников — на compliance и предотвращение финансовых преступлений. Лицензии на переводы в 50 штатах, программы BSA/AML, требования уставных документов банков. Это не преимущества, созданные вами, а лицензии, которые вы постоянно получаете. Невозможно “создать” банковскую лицензию с помощью атмосферы программирования.

Объем транзакций — это уникальные данные

Платежный сегмент Toast имеет валовую прибыль около 22%, что значительно ниже 70% в SaaS, но его прибыль почти вдвое больше. Эти затраты обеспечивают транзакционные данные на уровне бизнеса, которые питают Toast Capital, уже выдавшую более миллиарда долларов кредитов. Модель риска Adyen обучена на транзакциях более чем в 30 рынках.

Прибыльность Fintech всегда была низкой, и это ключ

Маржа в платежных компаниях — от 20% до 50%, а не 80%. Но низкая маржа не означает слабый бизнес. Низкая прибыльность Fintech обусловлена большими затратами, создающими эффект сложных процентов. А даже те затраты, что не дают преимущества, находятся вне зоны ценовой конкуренции с ИИ.

ИИ делает каждую такую защитную стену сильнее. Лучшие модели снижают убытки, лучшие системы обнаружения мошенничества уменьшают отказные платежи, а лучшие инструменты соответствия позволяют небольшим командам иметь больше лицензий. ИИ не уничтожит защитные барьеры, а наоборот, поощрит компании, строящие бизнес в самых сложных сферах: потоках капитала, управлении рисками, уникальных данных и регулировании.

Поэтому главный аргумент — не просто “ИИ помогает Fintech”, а то, что ИИ переносит ценность с поверхностных продуктов на уникальные данные, возможности по управлению рисками, лицензии и распределительные каналы, встроенные в реальные денежные потоки. Если вы строите в этих сферах, ИИ будет увеличивать вашу ценность. Если ваша уникальность — в коде, ИИ работает против вас.

Спрос тоже растет. Каждая автоматизированная касса — это новый вектор мошенничества, каждый автономный агент — риск отказа. Чем больше инфраструктуры Fintech, построенной на этих данных, тем более она становится незаменимой.

“Fin” — это победитель

Это понимание уже заставляет умных основателей Fintech переосмыслить свое место в цепочке “fin” и “tech”:

Мы сами рискуем и оцениваем риск, или передаем его партнерам и зарабатываем на этом?

У нас есть регуляторские связи, или мы их арендуем у тех, кто их имеет?

Каждая транзакция — это улучшение наших моделей риска или обучение чужих?

Наши учетные записи — источник реальных данных или неполная копия чужих?

Эти различия делят рынок Fintech на две части. Компании, обладающие регуляторными связями, самостоятельно несущие кредитные убытки и собирающие транзакционные данные, строят защитные барьеры, которые ИИ будет углублять. Те, кто арендует “fin” — используют лицензии банков, учетные записи BaaS-провайдеров, чужие модели риска, — сталкиваются с теми же проблемами, что и SaaS-компании. Их отличие — в коде, а код уже стал дешевле.

Использование старых методов оценки стоимости программного обеспечения и финансовых услуг — мертво. Новый арбитраж — это обладание “fin”.