Finansal kurumlar, müşterilerini geleneksel olarak gelir, varlık, kredi puanı ve harcama alışkanlıkları gibi bilindik ölçütlerle sınıflandırırdı. Bu değişkenler, kimin ipotek almaya hak kazanacağını, hangi kredi kartını alacağını ve yeni finansal ürünlerin ne kadar agresif pazarlanacağını belirliyordu.
Ancak PYMNTS Intelligence'ın Splitit iş birliğiyle hazırladığı 'The Pay Later Ecosystem Report: Consumers Will Let AI Recommend Pay Later, But They Want Control' başlıklı raporun bulguları, bugün borç verme alanındaki ayrımın varlıklı ile düşük kredili tüketiciler arasında değil, yapay zekanın finansal kararlara katılmasına izin vermeye rahat olan haneler ile her kararı kendileri vermekte ısrar edenler arasında olduğunu gösteriyor.
Daha da önemlisi, benimsemenin en büyük belirleyicisi zenginlik veya finansal stres değil. Bu belirleyici, yaşam evresi.
Önemli Olan Müşteri Segmenti: Yaşam Evresi
Geleneksel finans düşüncesi, yüksek gelirli hanelerin sofistike finansal araçları ilk benimseyenler olduğunu, finansal olarak zorlanan tüketicilerin ise borçlanma kararlarını optimize etmek için en büyük teşvike sahip olduğunu varsayar.
Rapor verileri bu varsayımların ikisine de meydan okuyor. Gelir dilimleri ve finansal yaşam tarzları arasında AI destekli 'sonra öde' davranışı, nesil farklılıklarının ekonomik farklılıklardan daha güçlü olduğunu ortaya koyuyor. Gen Z tüketicileri, taksit planlarını karşılaştırmak, finansman seçeneklerini değerlendirmek ve ödemeleri yayıp yaymamaya karar vermek için yapay zekayı kullanmaya, yılda 150.000 doların üzerinde kazanan varlıklı hanelerden veya mali zorluk çeken tüketicilerden bile daha yatkın.
Genç yetişkinler yapay zekayı sadece daha az paraları olduğu için benimsemiyor. Bunu benimsiyorlar çünkü aynı anda düzinelerce ilk kez karşılaştıkları finansal kararla boğuşuyorlar: kredi oluşturmak, düzensiz nakit akışını yönetmek, büyük alışverişleri finanse etmek ve borçlanmanın uzun vadeli mali sağlığı nasıl etkilediğini öğrenmek.
Yapay zeka, tam da karmaşıklık finansal deneyimden daha hızlı geldiği için değerli hale geliyor. Bankalar için bir sonraki rekabet alanı kredi tavsiyesi vermek değil. Bir tüketicinin mali hayatı boyunca her borçlanma, ödeme ve nakit akışı kararını koordine etmek.
Yazılım, tüketicinin kredi kartları, karta bağlı taksitler ve 'şimdi al sonra öde' planları arasında seçim yapmasını beklemek yerine, bu seçenekleri daha geniş bir mali koşullar kümesine karşı değerlendirebilir. Satın alma fiyatını, mevcut nakit miktarını, aylık yükümlülükleri, kredi kullanımını, ödül yapılarını, geri ödeme planlarını ve yeni bir hesap açmanın etkisini hesaba katabilir. Ardından tüketiciye borçlanmanın mantıklı olup olmadığı konusunda tavsiyede bulunabilir.
Öncelikli olarak gelir, varlık ve riske göre segmentasyon yapmaya devam eden bankalar, tüketicilerin ne satın alabileceğini anlayabilir ancak giderek nasıl karar vermek istediklerini anlayamayabilir.
Raporu okuyun: The Pay Later Ecosystem Report: Consumers Will Let AI Recommend Pay Later, But They Want Control
Borç Verme Platformundan Hane Hazinesine
Borç verme ve 'sonra öde' sektörünün dili uzun süredir kredi sağlama etrafında şekillenmiş olsa da, rapor boyunca katılımcılar sürekli olarak ödülleri en üst düzeye çıkarmak veya ek borçlanmaya erişmek yerine, uygun fiyatlılık, bütçeleme, ödeme zamanlaması ve kredi korumasına öncelik verdi.
Bütçe yönetimi ve kredi izleme, neredeyse her demografide en yaygın AI destekli finansal faaliyetler olarak ortaya çıkarken, genç tüketiciler taksit planlarını karşılaştırmak, uygun fiyatlılığı değerlendirmek ve tamamını ödemenin finansmandan daha mantıklı olup olmadığını belirlemek için yapay zekaya giderek daha fazla güveniyor.
Her 10 tüketiciden 6'sından fazlası, en az bir satın alma kategorisi için bir AI alışveriş asistanının 'sonra öde' seçenekleri önermesine izin vermeyi düşünebileceğini söyledi. Ancak neredeyse her güven göstergesi, insan denetimini ortadan kaldırmak yerine korumaya odaklandı. Katılımcılar, AI'nın en uygun fiyatlı seçeneği belirlemesini, kredi puanlarını korumasını, gereksiz kredi başvurularından kaçınmasını ve herhangi bir finansman kararını tamamlamadan önce açık onay istemesini istedi.
Birlikte ele alındığında, bu davranışlar tüketici borç vermekten çok hazine yönetimine benziyor. Bu da AI'yı bir bankacılık uygulaması içindeki başka bir özellikten çok daha stratejik bir şeye dönüştürüyor: mevduatların, kredi kartlarının, taksitli kredilerin ve bütçeleme araçlarının üzerinde duran, bunları birleşik bir hane mali yönetim sistemi halinde koordine eden bir işletim katmanı.
Tüm bu sinyalleri tutarlı bir şekilde daha iyi finansal kararlara dönüştürebilen kurum, gelecekteki neredeyse her işlemde nüfuz kazanır.
