Tác giả: Matt Brown
Biên dịch: Deep Tide TechFlow
Deep Tide导读: Đối tác Matrix VC Matt Brown đưa ra luận điểm phản trực giác: AI khiến mã nguồn ngày càng rẻ, nhưng lại khiến những thứ khó sao chép nhất trong Fintech - giấy phép ngân hàng, dữ liệu thẩm định tích lũy từ tổn thất tín dụng, mô hình quản lý rủi ro được nuôi dưỡng bởi khối lượng giao dịch thực - trở nên giá trị hơn trước đây.
"Bạn không thể dùng lập trình khí chất (vibe coding) để có được một giấy phép ngân hàng", câu nói này nói lên cốt lõi của toàn bài viết.
Đây không chỉ là một bài phân tích Fintech, mà còn là một bản đồ về "hào thành nào cứng hơn" trong thời đại AI.
Toàn văn như sau:
Từ "Fintech" từ lâu đã dựa vào sự mơ hồ trong tên gọi để trục lợi chênh lệch (arbitrage).
"Fin" (tài chính) ngụ ý lượng lớn email từ tên miền .gov, các cuộc kiểm toán kéo dài hàng tháng, các nhân viên tuân thủ biết rõ lịch sử khai báo SAR của bạn hơn chính bạn, và những chuyến công tác trong tuần đến Charlotte hoặc Washington. "Tech" (công nghệ) thì là một ứng dụng di động tinh tế, trải nghiệm người dùng vượt trội gấp 10 lần, và những cuộc trò chuyện đầu tư bên tách cà phê Blue Bottle.
"Fin" và "tech" luôn là một phổ, nhưng thị trường thường khen thưởng những công ty Fintech càng giống "tech" và càng ít dính dáng đến "fin".
Điều này rất dễ hiểu. Năm 2021, hồ lợi nhuận gộp của phần mềm vào khoảng 0.7 nghìn tỷ USD, được hưởng mức định giá cao. Hồ lợi nhuận gộp của dịch vụ tài chính lớn hơn một bậc, nhưng định giá lại thận trọng hơn nhiều. Fintech cho phép bạn trục lợi chênh lệch cả hai đầu: kinh tế học của dịch vụ tài chính, đi kèm hệ số bội số định giá của một công ty phần mềm.
Khoảng cách lợi nhuận này cũng cho bạn biết tiền thực sự ở đâu. Dịch vụ tài chính tạo ra lợi nhuận gộp nhiều nhất trong các ngành công nghiệp toàn cầu. Phía "fin" trong Fintech, không chỉ phòng thủ mạnh hơn, mà còn là một thị trường quy mô lớn hơn nhiều.
Rồi AI xuất hiện, không gian trục lợi chênh lệch biến mất. Khi các nhà đầu tư định giá lại "mã nguồn đáng giá bao nhiêu trong một thế giới mã nguồn ngày càng rẻ", định giá phần mềm bị nén lại. Các công ty Fintech bị thị trường phân loại là công ty phần mềm, và do đó cũng bị ảnh hưởng theo.
Nhưng thị trường đã phân loại sai. Chi phí của Fintech, và hào thành của nó, chưa bao giờ nằm trong mã nguồn, và trước sự nén chi phí được dẫn dắt bởi AI, chúng ngày càng trông có vẻ mang tính phản kháng uỳnh (anti-fragile).
Câu chuyện về hai cấu trúc chi phí
Phần mềm từng có một trong những mô hình kinh doanh tốt nhất trong lịch sử: chi phí tạo ra mã nguồn cao, nhưng một khi đã viết xong, việc phân phối hầu như miễn phí. Khoảng cách giữa "xây dựng đắt đỏ" và "phân phối miễn phí" chính là biên lợi nhuận. Nếu bạn là một công ty SaaS, dành 22 đến 25% doanh thu cho R&D, khoản chi tiêu đó đồng thời là rào cản gia nhập của bạn. Đối thủ cạnh tranh không thể dễ dàng sao chép thứ đã mất nhiều năm và hàng chục triệu đô la để xây dựng.
AI nén khoảng cách này từ trên xuống. Nếu mã nguồn vừa rẻ để xây dựng vừa rẻ để phân phối, biên lợi nhuận sẽ thu hẹp. Bức tường ngăn đối thủ cạnh tranh trở nên thấp hơn, nhiều người chơi tham gia hơn, và quyền định giá bị xói mòn theo.
Nếu công việc kinh doanh của bạn là phần mềm, đây là một vấn đề thực sự. Nhưng chi tiêu của Fintech không phải là chi tiêu kỹ thuật. Hãy theo dòng tiền, sự khác biệt sẽ nhanh chóng trở nên rõ ràng.
PayPal dành 9% doanh thu cho R&D, Block là 12%. Không phải vì kỹ thuật Fintech không quan trọng - năng lực kỹ thuật của Stripe là đẳng cấp thế giới và là lợi thế cạnh tranh thực sự. Mà là vì phần lớn tiền không chảy vào kỹ thuật.
Tiền chảy vào phần "fin". Không giống như chi tiêu R&D, những chi phí này không chỉ tạo ra sản phẩm, chúng tạo ra hào thành:
Tổn thất tín dụng mua về dữ liệu thẩm định
Affirm chi 35% doanh thu cho tổn thất tín dụng và chi phí vốn trước cả khi trả lương cho một kỹ sư. Mỗi khoản nợ xấu bị mất, là dữ liệu trả nợ mà đối thủ cạnh tranh không có được. Một kẻ mới tham gia dùng dữ liệu tổng hợp để huấn luyện mô hình, không có điểm chuẩn thực tế. Chỉ riêng dữ liệu tổng hợp không thể xây dựng lịch sử tổn thất đáng tin cậy.
Chi tiêu tuân thủ mua về sự cho phép quản lý
Wise, trong phạm vi hơn 65 giấy phép quản lý, dành một phần ba nhân viên cho tuân thủ và phòng chống tội phạm tài chính. Giấy phép chuyển tiền ở 50 bang, các chương trình tuân thủ BSA/AML, các yêu cầu điều lệ ngân hàng. Đây không phải là lợi thế bạn xây dựng, mà là sự cho phép bạn liên tục giành được. Bạn không thể dùng lập trình khí chất (vibe coding) để có được một giấy phép ngân hàng.
Khối lượng giao dịch mua về dữ liệu độc quyền
Tỷ suất lợi nhuận gộp của mảng thanh toán của Toast vào khoảng 22%, thấp hơn nhiều so với 70% của mảng SaaS, nhưng tạo ra lợi nhuận gộp gần gấp đôi. Những chi phí đó đổi lấy dữ liệu giao dịch ở cấp độ nhà bán, đến lượt nó nuôi dưỡng Toast Capital, nơi đã tích lũy phát hành hơn 1 tỷ USD cho vay. Mô hình rủi ro của Adyen được huấn luyện trên các mẫu giao dịch tại hơn 30 thị trường.
Lợi nhuận của Fintech chưa bao giờ cao, và đó chính là điểm then chốt
Tỷ suất lợi nhuận gộp của các công ty thanh toán là 20 đến 50%, chứ không phải 80%. Nhưng tỷ suất lợi nhuận thấp không đồng nghĩa với việc kinh doanh yếu. Lợi nhuận Fintech thấp, là vì một lượng lớn chi phí đang tạo ra lợi thế lãi kép. Và ngay cả những chi phí không tạo ra lợi thế, cũng nằm ngoài tầm bắn nén chi phí được dẫn dắt bởi AI.
AI khiến mỗi hào thành như vậy trở nên mạnh hơn. Các mô hình tốt hơn làm giảm tỷ lệ tổn thất, phát hiện gian lận tốt hơn giảm chargeback (giao dịch bị từ chối thanh toán), các công cụ tuân thủ tốt hơn cho phép các đội nhỏ hơn nắm giữ nhiều giấy phép hơn. AI sẽ không thay thế hào thành, nó khen thưởng những công ty chọn xây dựng ở những nơi khó khăn nhất của Fintech: dòng chảy tiền tệ, khả năng gánh chịu rủi ro, dữ liệu độc quyền và quản lý.
Vì vậy, luận điểm thực sự không chỉ là "AI giúp Fintech", mà là AI chuyển dịch giá trị từ bề mặt sản phẩm sang dữ liệu độc quyền, khả năng gánh chịu rủi ro, sự cho phép quản lý và các kênh phân phối được nhúng vào dòng chảy tiền thực. Nếu bạn xây dựng trong những lĩnh vực này, AI đang lãi kép theo hướng của bạn. Nếu sự khác biệt của bạn nằm ở mã nguồn, AI đang lãi kép theo hướng ngược lại.
Phía nhu cầu cũng đang tiếp tục tăng trưởng. Mỗi quy trình thanh toán được lập trình bằng khí chất (vibe) đều là vector gian lận mới, mỗi Tác nhân AI (AI Agent) giao dịch tự chủ đều là rủi ro chargeback. Càng nhiều thứ được xây dựng trên cơ sở hạ tầng Fintech, thì bản thân cơ sở hạ tầng đó càng trở nên không thể thiếu.
"Fin" mới là kẻ chiến thắng
Nhận thức này đã bắt đầu buộc các nhà sáng lập Fintech thông minh phải suy nghĩ lại về vị trí của họ trong phổ "fin" và "tech":
Chúng ta tự mình gánh chịu và định giá rủi ro, hay chuyển nó cho đối tác và để họ lấy đi lợi nhuận?
Chúng ta sở hữu mối quan hệ với cơ quan quản lý, hay thuê từ những người sở hữu mối quan hệ đó?
Mỗi giao dịch có đang làm cho mô hình rủi ro của chính chúng ta chính xác hơn, hay đang huấn luyện mô hình của người khác?
Sổ cái của chúng ta là nguồn dữ liệu thực, hay chỉ là hình ảnh phản chiếu không đầy đủ từ sổ cái của người khác?
Sự phân biệt này chia cảnh quan Fintech thành hai. Những công ty sở hữu mối quan hệ quản lý, tự gánh chịu tổn thất tín dụng, tích lũy dữ liệu giao dịch, đang xây dựng những hào thành mà AI sẽ làm sâu sắc thêm. Những công ty đi thuê "fin" - dùng giấy phép của ngân hàng đối tác, sổ cái của nhà cung cấp BaaS, mô hình rủi ro của người khác rồi phủ lên một giao diện tốt hơn - đối mặt với vấn đề hoàn toàn giống các công ty SaaS. Sự khác biệt của họ nằm ở mã nguồn, và mã nguồn vừa trở nên rẻ hơn.
Việc trục lợi chênh lệch cũ bằng cách áp dụng hệ số bội số định giá phần mềm lên nền kinh tế dịch vụ tài chính đã chết. Sự trục lợi chênh lệch mới đơn giản hơn: sở hữu phần "fin".
