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銀行界「三大動態」改變 人工智慧、電子錢包、跨界合作

作者 台灣銀行家 責任編輯 李如茜 報導
發佈時間:2023/07/19 15:38
最後更新時間:2023/07/19 15:38
人工智慧與跨業結合,前所未有的帶給銀行業提升價值的機會。(圖/達志影像美聯社)
人工智慧與跨業結合,前所未有的帶給銀行業提升價值的機會。(圖/達志影像美聯社)

撰文:右本沖
 

【台灣銀行家】今年雖然有中小銀行風暴,卻也是銀行界發生變革的一年,新的AI技術應用將讓銀行挖掘出潛在的價值。

 
美國小型銀行風暴,讓許多人認為2023年不是銀行業的好年,但外界卻忽略了新技術與新應用的誕生,例如人工智慧與跨業結合,亦前所未有的帶給銀行業提升價值的機會。

小銀行風暴讓體質不佳的、抵抗力弱的銀行被迫退場,減少分行據點,正如一場流行性疾病,從傳染學的角度來看,大自然透過流行病也篩選了一批更具有抵抗力的群眾,銀行業一邊面對流動性風險,反之,也有銀行業開始導入新的技術,讓銀行業內在體質創造出更多的價值。

動態一》生成式AI開始被應用在金融界

 
2023年Chat GPT崛起,讓生成式AI在金融業的應用帶來了無窮想像,而Chat GPT的技術支援者輝達(NVIDIA)更在今年2月發布了對500家金融服務公司關於使用生成式AI技術的接受程度調查結果,有64%的金融業高層支持導入AI,是去年的近2倍。

過去,銀行界大多認為AI可以代替銀行員處理瑣碎、重複的工作,例如為了審查可疑的交易活動,必須查閱各種文件以及某些公司或高層是否在金融制裁名單上,還有客戶確認存款數字、信用卡的繳費狀況等等。

但AI真正能提高銀行界效益之處,應該是在客戶體驗。根據《富比士》(Forbes)報導,North Highland的一項調查(來自Consulting.us)顯示,87%的受訪領導者將客戶體驗視為銀行業績成長的引擎,86%的消費者如果遇到2到3次糟糕的體驗,就會離開他們之前忠誠的品牌。

因此大型語言模型的運用,客戶獲得情境化的、個性化的和量身訂製的體驗,例如分析客戶數據以了解其偏好和需求,並利用這些資訊即時解決用戶的疑問和削減顧慮,為用戶提供個人化消費服務和支持。

2023年Chat GPT崛起,讓生成式AI在金融業的應用帶來了無窮想像,有64%的金融業高層支持導入AI。(示意圖/shutterstock達志影像)

‧生成式AI將提高客戶黏著度

在香港,已有電子音樂玩家把已故知名歌手張國榮、Beyond樂團主唱黃家駒的聲音AI化,讓他們唱出從未演唱過的歌曲,讓人感動又真假難辨。

對銀行業來說,這揭露了語音服務的商機,向廣受大眾喜愛的藝人、公眾人物購買其聲音的版權,透過生成式AI技術,成為銀行和客戶線上接觸、虛擬銀行接觸的媒介,將大幅提升客戶的信賴感。
 

而且過去的對話機器人是所有銀行客戶面對同一支程式,未來銀行可以透過前幾次對話,將客戶分大類,再配給不同的AI對話機器人,提高客戶滿意度,這種AI生成語音的應用,將來可能不只金融界採納,其他廣泛的服務業,例如電信服務業、大眾捷運、台鐵、高鐵等,都有發揮的潛力。

‧銀行也將打造自家的AI資料中心

正如輝達執行長黃仁勳在台北國際電腦展開幕演講上說的一樣,未來每家大型企業都可以擁有自己的AI資料中心,開始讓AI人工智慧參與各種業務的銀行,更有動機打造自己的AI資料中心。

過去使用人工智慧提升業務效益最有名的就是加拿大皇家銀行(Royal Bank of Canada, RBC),該行早在2016年就擁抱人工智慧,每年至少花1千萬元加幣投資在人工智慧上,還成立了人工智慧研究所,2020年7月,該公司宣布與紅帽(Red Hat)、NVIDIA等公司合作,創建新的人工智能計算平台,採用了輝達早期的GPU繪圖晶片作為運算基礎。

由於擁有使用輝達早期AI晶片的經驗,加拿大皇家銀行也是全球銀行業中最有可能打造AI資料中心的銀行。正如加拿大皇家銀行首席技術長Foteini Agrafioti所說,AI平台旨在改變客戶銀行體驗,並幫助銀行能跟上快速的技術變革和不斷變化的客戶期望。
 

‧生成式AI將提高預測模型精準度

大型的語言模型,提供了銀行業過去資料探勘無法觸及的領域,「更精準的語言決策樹模型」。例如過往的聊天機器人在傳統AI運作之下,無法提供更精確的消費者互動。

當銀行業導入Chat GPT等生成式AI支援的聊天機器人之後,將能從消費者互動中得到更精確的語言回應內容。

「決策樹模型」是筆者過去在銀行業DATA MINING中常見的預測模型,藉由對幾個問題回答的「是、否」來預測消費者行為,問題是,「該問怎麼樣的問題才具有鑑別力」呢?找到了有鑑別力、有預測力的連續問題,就是建立了一株好的「決策樹模型」。

過去的「決策樹模型」建構可能透過客戶開戶時填寫的資料表中的文字,那些答案,一方面可以做文字探勘,另一方面可以建構決策樹模型,有了聊天機器人,等同於有機會向客戶進行訪視,而得到答案來建構模型。有了Chat GPT等生成式AI支援的聊天機器人,將更有效的建構出具有預測力的「決策樹模型」。

在AI的幫助之下,模型產生的速度可能超過以往,過去需要運算一周、數日才能產生的預測模型,可能縮小到一日之內,隨著參數不同而誕生數十個模型。

動態二》金融界與其他消費品牌跨界合作

2023年銀行界第一個讓人驚豔的創新服務,是蘋果手機和投資銀行高盛(Goldman Sachs)聯手,針對用戶推出的「高盛儲蓄帳戶計畫」,強調高利率、免管理費,而且易於轉換到電子錢包,讓iPhone美國Apple Card用戶花費不到1分鐘,就可透過iPhone輕鬆設定、管理年利率為4.15%的帳戶,沒有最低存款或餘額的要求。

過去幾年,高盛投資在蘋果Apple Card上面虧損了10億美元,但今年蘋果和高盛聯手推出高利率帳戶之後,基於蘋果手機的廣大用戶以及高存款利率,第1天就吸引果粉轉入高盛帳戶累計4億美元,推出才4天就吸引將近10億美元(約新台幣304億元)的存款,根據《富比士》報導,推出一周後開戶數為24萬戶。

實際上,高盛銀行有推出高利率存款專案「Marcus」,但其利率為3.9%,比蘋果手機專案戶給的4.15%還少。

雖然有部分用戶存入高盛帳戶之後,發生轉帳障礙,但大部分用戶使用正常,自從蘋果手機對用戶推出高盛存款計畫之後,高盛對《華爾街日報》表示,「客戶對Apple Card用戶新儲蓄帳戶的反應非常好,超出了我們的預期。」

蘋果手機和投資銀行高盛(Goldman Sachs)聯手,針對用戶推出的「高盛儲蓄帳戶計畫」。(圖/翻攝自蘋果官網)

動態三》電子錢包的大量普及

今年銀行界第二件重大金融服務變革,是電子錢包逐漸納入各主要金融架構之中,為了保護歐盟公民的數位身份,歐洲議會在2021年推出歐洲數位身分框架,今年3月中,歐洲議會再度通過法案,讓歐盟成員國就新的歐洲數位身分(eID)框架的修訂進行談判授權,此舉,不但更完善數位身分法律框架,也讓機構之間對電子(數位)的談判有了法律架構依據。

此外,對銀行和金融業而言,數位身分識別有助於數位登入和數字簽名,從而簡化銀行流程並使銀行流程無縫接軌,也是電子錢包發行的基礎。如果數位身分證變得普及,並以允許與電子(數位)錢包互相操作的方式進行監管,銀行和金融服務機構就可以從獲取個人信息中受益,因而更容易、更迅速地執行客戶檢查和其他反洗錢職責。

過去,使用電子錢包普及率最高的國家,就是以支付寶和微信為主的中國,超過49%的中國銀行存款戶使用了電子錢包。以英國倫敦為例,新冠肺炎(COVID-19)疫情期間電子錢包的使用率為24%。
電子錢包的功能,也從Apple、Google或Samsung Pay充當借記卡和信用卡信息而演變成能夠電子錢包對電子錢包的點對點交易。

根據Statista報告,到2024年,數位和移動錢包支付預計上升到53%。在當前一切都在快速發展的情況下,用戶希望支付速度也快,同時又要安全、省事、免帳戶維護費用。

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本文為作者評論意見並授權刊登,不代表TVBS立場。

 

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台灣銀行家月刊

#AI#Chat GP#金融業#決策樹模型#電子錢包#銀行

專欄作者介紹

作者

台灣銀行家

台灣金融研訓院創辦《台灣銀行家》雜誌所涵蓋議題報導領域,除了銀行業、證券、保險與金控,亦對國內外政經社會議題、產業趨勢、金融教育等多有關注。期望藉由深入淺出的內容,協助讀者掌握金融情勢變化、重要政策,以及金融產業發展的最新動向,亦延請知名學者專家為本雜誌執筆撰文,提供深入觀點。期許能成為提供國內金融業與從業人員充實專業知能,提升競爭力,促進金融知識普及與資訊交流之最重要刊物。

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