コードが安くなったことで、Fintechの真の競争優位性はAIによって逆に深まっている。著者：マット・ブラウン翻訳：深潮 TechFlow**深潮ガイド：**Matrix VCのパートナー、マット・ブラウンは直感に反する議論を提起している。AIはコードをますます安くする一方で、Fintechにおいて本当に模倣しにくいもの—銀行のライセンス、信用損失の蓄積に基づくアンダーライティングデータ、実取引量に基づくリスク管理モデル—を以前よりも価値あるものにしている。「氛囲気プログラミングで銀行ライセンスを得ることはできない」—この一言がこの記事の核心を突いている。これは単なるFintech分析にとどまらず、AI時代において「どこに競争優位性があるのか」を示す地図でもある。### 全文は以下の通り：「Fintech」という言葉は長らく、その名前に含まれる曖昧さを利用したアービトラージに依存してきた。「fin」は「来自」や「出身」を意味し、govドメインの大量メール、数ヶ月にわたる監査、あなた自身の申告履歴をあなた以上に詳しく知るコンプライアンス担当者、夏洛特やワシントンへの平日出張などを指す。「tech」は洗練されたモバイルアプリ、10倍のユーザー体験、Blue Bottleでのコーヒーと投資談義を意味する。「fin」と「tech」は常に一つの系譜だが、市場は一般的に「tech」に近い、あるいは「fin」の要素をできるだけ排除したFintech企業を評価している。これは理解しやすい。2021年、ソフトウェアの粗利益プールは約0.7兆ドルで高いプレミアムがついている。金融サービスの粗利益プールはそれよりも桁違いに大きいが、評価はずっと控えめだ。Fintechは二つの側面でアービトラージを可能にしている：金融サービスの経済学と、それに対するソフトウェア企業の評価倍率。この利益プールの差は、実際にお金がどこにあるのかを示している。金融サービスは世界中のあらゆる業界で最も多くの粗利益を生み出している。Fintechの「fin」側は、防御性が高いだけでなく、はるかに大きな市場でもある。しかし、AIの登場により、アービトラージの余地は消えつつある。投資家が「コードがますます安くなる世界でコードの価値はいくらか」と再評価する中で、ソフトウェアの評価は縮小している。Fintech企業は市場からソフトウェア企業とみなされ、その影響も受けている。しかし、市場は分類を誤っている。Fintechのコストと競争優位性は決してコードに由来しない。AIによるコスト波に直面し、これらはますます逆境に強いものとなっている。**二つのコスト構造の物語**-------------ソフトウェアはかつて、歴史上最良のビジネスモデルの一つを持っていた。コードの作成コストは高いが、一度書けば配布はほぼ無料だった。「高コストの構築」と「無料の配布」の差が利益率を生む。SaaS企業なら、収益の22〜25%を研究開発に充てるが、これが参入障壁となる。競合は数年と数千万ドルを投じて構築したものを簡単に模倣できない。AIはこの差を圧縮している。コードのコストが安くなり、配布も無料に近づけば、利益率は縮小する。競合を阻む壁は低くなり、多くのプレイヤーが参入し、価格競争が激化する。もしあなたのビジネスがソフトウェアなら、これは実際の問題だ。しかし、Fintechの支出はエンジニアリングだけではない。資金の流れに従えば、その違いはすぐに明らかになる。PayPalは収益の9%を研究開発に充てている。Blockは12%だ。これはFintechのエンジニアリングが重要でないからではない—Stripeのエンジニアリング能力は世界クラスであり、実際の競争優位性だ。しかし、多くの資金はエンジニアリングに流れていない。資金は「fin」に流れている。研究開発支出と異なり、これらのコストは単に製品を作るだけでなく、競争優位性を生み出す。### **信用損失の買収はアンダーライティングデータをもたらす**Affirmはエンジニアに支払う前に、収益の35%を信用損失と資金コストに充てている。各不良債権は、競合他社が得られない返済データだ。新規参入者は合成データを使ってモデルを訓練し、実基準のない状態では信頼できる損失履歴を作れない。### **規制許可の買収は監督許可をもたらす**Wiseは65以上の規制ライセンスを持ち、そのうちの三分の一の従業員をコンプライアンスと金融犯罪防止に投入している。50州の送金ライセンス、BSA/AMLコンプライアンス、銀行定款の要件など。これらは自分で築く優位性ではなく、継続的に得る許可だ。氛囲気プログラミングで銀行ライセンスを得ることはできない。### **取引量は独自データをもたらす**Toastの決済部門の粗利益率は約22%、一方SaaS部門は70%だが、前者の粗利益は後者のほぼ2倍に達している。これらのコストは商家の取引データをもたらし、それがToast Capitalの資金供給に役立っている。Adyenのリスクモデルは30以上の市場の取引パターンで訓練されている。**Fintechの利益率はもともと高くない、これが重要だ**---------------------------決済企業の粗利益率は20〜50%で、80%ではない。しかし、利益率が低いからといってビジネスが弱いわけではない。Fintechの利益率が低いのは、多くのコストが複利の優位性を生むためだ。そして、その中でも優位性を生まないコストも、AIによるコスト圧縮の範囲外にある。AIはこれらの競争優位性をさらに強化している。より良いモデルは損失率を下げ、より良い詐欺検知は拒否率を減らし、より良いコンプライアンスツールは少人数のチームでも多くのライセンスを持てるようにする。AIは競争優位性を奪うのではなく、資金流動、リスク負担、独自データ、規制許可といった分野で構築された企業をより強くしている。したがって、真の議論は「AIはFintechを助ける」だけではなく、「AIが価値を製品の表面から、独自データ、リスク負担能力、規制許可、実資金流通の分散チャネルへと移している」ことだ。これらの分野で構築している企業は、AIの複利効果を享受している。一方、コードに差別化を置く企業は、逆方向の複利を受けている。需要側も拡大し続けている。氛囲気プログラミングによる決済フローは新たな詐欺の入口となり、自律型AIエージェントは拒否リスクを高める。Fintechインフラに基づく仕組みが増えるほど、そのインフラ自体が不可欠となる。**「fin」が勝者だ**-------------この認識は、賢いFintech創業者たちに「自分たちの位置づけは『fin』と『tech』のどちらか」を再考させ始めている。私たちはリスクを自ら引き受けて価格設定しているのか、それともパートナーに渡して利益を得ているのか？私たちは規制関係を所有しているのか、それとも所有者から借りているのか？一つ一つの取引は、自分たちのリスクモデルをより正確にしているのか、それとも他者のモデルを訓練しているのか？私たちの帳簿は実データの源泉か、それとも他者の帳簿の不完全なミラーか？この区別がFintechの構図を二分している。規制関係を持ち、信用損失を自ら負い、取引データを蓄積している企業は、AIによる深まる競争優位性を築いている。一方、「fin」を借りている企業—銀行のライセンスやBaaS提供者の帳簿、他者のリスクモデルをより良いインターフェースに載せている企業—は、SaaS企業と同じ課題に直面している。彼らの差別化はコードにあり、そのコードは今や安くなっている。ソフトウェアの評価倍率を金融サービスの旧アービトラージに適用する時代は終わった。新たなアービトラージはシンプルだ。「fin」を所有することだ。
コードはますます安くなり、ライセンスはますます価値が高くなる：AI時代のフィンテックの真の競争優位性
コードが安くなったことで、Fintechの真の競争優位性はAIによって逆に深まっている。
著者：マット・ブラウン
翻訳：深潮 TechFlow
**深潮ガイド：**Matrix VCのパートナー、マット・ブラウンは直感に反する議論を提起している。AIはコードをますます安くする一方で、Fintechにおいて本当に模倣しにくいもの—銀行のライセンス、信用損失の蓄積に基づくアンダーライティングデータ、実取引量に基づくリスク管理モデル—を以前よりも価値あるものにしている。
「氛囲気プログラミングで銀行ライセンスを得ることはできない」—この一言がこの記事の核心を突いている。
これは単なるFintech分析にとどまらず、AI時代において「どこに競争優位性があるのか」を示す地図でもある。
全文は以下の通り：
「Fintech」という言葉は長らく、その名前に含まれる曖昧さを利用したアービトラージに依存してきた。
「fin」は「来自」や「出身」を意味し、govドメインの大量メール、数ヶ月にわたる監査、あなた自身の申告履歴をあなた以上に詳しく知るコンプライアンス担当者、夏洛特やワシントンへの平日出張などを指す。「tech」は洗練されたモバイルアプリ、10倍のユーザー体験、Blue Bottleでのコーヒーと投資談義を意味する。
「fin」と「tech」は常に一つの系譜だが、市場は一般的に「tech」に近い、あるいは「fin」の要素をできるだけ排除したFintech企業を評価している。
これは理解しやすい。2021年、ソフトウェアの粗利益プールは約0.7兆ドルで高いプレミアムがついている。金融サービスの粗利益プールはそれよりも桁違いに大きいが、評価はずっと控えめだ。Fintechは二つの側面でアービトラージを可能にしている：金融サービスの経済学と、それに対するソフトウェア企業の評価倍率。
この利益プールの差は、実際にお金がどこにあるのかを示している。金融サービスは世界中のあらゆる業界で最も多くの粗利益を生み出している。Fintechの「fin」側は、防御性が高いだけでなく、はるかに大きな市場でもある。
しかし、AIの登場により、アービトラージの余地は消えつつある。投資家が「コードがますます安くなる世界でコードの価値はいくらか」と再評価する中で、ソフトウェアの評価は縮小している。Fintech企業は市場からソフトウェア企業とみなされ、その影響も受けている。
しかし、市場は分類を誤っている。Fintechのコストと競争優位性は決してコードに由来しない。AIによるコスト波に直面し、これらはますます逆境に強いものとなっている。
二つのコスト構造の物語
ソフトウェアはかつて、歴史上最良のビジネスモデルの一つを持っていた。コードの作成コストは高いが、一度書けば配布はほぼ無料だった。「高コストの構築」と「無料の配布」の差が利益率を生む。SaaS企業なら、収益の22〜25%を研究開発に充てるが、これが参入障壁となる。競合は数年と数千万ドルを投じて構築したものを簡単に模倣できない。
AIはこの差を圧縮している。コードのコストが安くなり、配布も無料に近づけば、利益率は縮小する。競合を阻む壁は低くなり、多くのプレイヤーが参入し、価格競争が激化する。
もしあなたのビジネスがソフトウェアなら、これは実際の問題だ。しかし、Fintechの支出はエンジニアリングだけではない。資金の流れに従えば、その違いはすぐに明らかになる。
PayPalは収益の9%を研究開発に充てている。Blockは12%だ。これはFintechのエンジニアリングが重要でないからではない—Stripeのエンジニアリング能力は世界クラスであり、実際の競争優位性だ。しかし、多くの資金はエンジニアリングに流れていない。
資金は「fin」に流れている。研究開発支出と異なり、これらのコストは単に製品を作るだけでなく、競争優位性を生み出す。
信用損失の買収はアンダーライティングデータをもたらす
Affirmはエンジニアに支払う前に、収益の35%を信用損失と資金コストに充てている。各不良債権は、競合他社が得られない返済データだ。新規参入者は合成データを使ってモデルを訓練し、実基準のない状態では信頼できる損失履歴を作れない。
規制許可の買収は監督許可をもたらす
Wiseは65以上の規制ライセンスを持ち、そのうちの三分の一の従業員をコンプライアンスと金融犯罪防止に投入している。50州の送金ライセンス、BSA/AMLコンプライアンス、銀行定款の要件など。これらは自分で築く優位性ではなく、継続的に得る許可だ。氛囲気プログラミングで銀行ライセンスを得ることはできない。
取引量は独自データをもたらす
Toastの決済部門の粗利益率は約22%、一方SaaS部門は70%だが、前者の粗利益は後者のほぼ2倍に達している。これらのコストは商家の取引データをもたらし、それがToast Capitalの資金供給に役立っている。Adyenのリスクモデルは30以上の市場の取引パターンで訓練されている。
Fintechの利益率はもともと高くない、これが重要だ
決済企業の粗利益率は20〜50%で、80%ではない。しかし、利益率が低いからといってビジネスが弱いわけではない。Fintechの利益率が低いのは、多くのコストが複利の優位性を生むためだ。そして、その中でも優位性を生まないコストも、AIによるコスト圧縮の範囲外にある。
AIはこれらの競争優位性をさらに強化している。より良いモデルは損失率を下げ、より良い詐欺検知は拒否率を減らし、より良いコンプライアンスツールは少人数のチームでも多くのライセンスを持てるようにする。AIは競争優位性を奪うのではなく、資金流動、リスク負担、独自データ、規制許可といった分野で構築された企業をより強くしている。
したがって、真の議論は「AIはFintechを助ける」だけではなく、「AIが価値を製品の表面から、独自データ、リスク負担能力、規制許可、実資金流通の分散チャネルへと移している」ことだ。これらの分野で構築している企業は、AIの複利効果を享受している。一方、コードに差別化を置く企業は、逆方向の複利を受けている。
需要側も拡大し続けている。氛囲気プログラミングによる決済フローは新たな詐欺の入口となり、自律型AIエージェントは拒否リスクを高める。Fintechインフラに基づく仕組みが増えるほど、そのインフラ自体が不可欠となる。
「fin」が勝者だ
この認識は、賢いFintech創業者たちに「自分たちの位置づけは『fin』と『tech』のどちらか」を再考させ始めている。
私たちはリスクを自ら引き受けて価格設定しているのか、それともパートナーに渡して利益を得ているのか？
私たちは規制関係を所有しているのか、それとも所有者から借りているのか？
一つ一つの取引は、自分たちのリスクモデルをより正確にしているのか、それとも他者のモデルを訓練しているのか？
私たちの帳簿は実データの源泉か、それとも他者の帳簿の不完全なミラーか？
この区別がFintechの構図を二分している。規制関係を持ち、信用損失を自ら負い、取引データを蓄積している企業は、AIによる深まる競争優位性を築いている。一方、「fin」を借りている企業—銀行のライセンスやBaaS提供者の帳簿、他者のリスクモデルをより良いインターフェースに載せている企業—は、SaaS企業と同じ課題に直面している。彼らの差別化はコードにあり、そのコードは今や安くなっている。
ソフトウェアの評価倍率を金融サービスの旧アービトラージに適用する時代は終わった。新たなアービトラージはシンプルだ。「fin」を所有することだ。