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人工智慧,如何革新金融行業的客戶服務?

已更新:3月23日


作者:Edward Shen


人工智慧(Artificial Intelligence, AI)正進入高速發展時期,特別是在ChatGPT空前的成功問世並且迅速累積廣大的使用者以及各種相關的應用相繼推出。因此,我們將探討人工智慧對金融行業的最新影響,並重點關注兩個金融技術領域:聊天機器人(Chatbot)和欺詐檢測(Fraud Detection)。


本周,我們將分享我們的兩部分電子報的第一部分。我們將簡要介紹AI,並回顧AI對金融行業帶來的影響。我們接著介紹自然語言處理(Natural Language Processing, NLP),這是聊天機器人和欺詐檢測仰賴地的AI技術。接下來,我們將深入探討兩個基於NLP的聊天機器人,Erica和ChatGPT。Erica是一家金融機構開發的聊天機器人,而ChatGPT則由最先進的“大型語言模型”(Large Language Models, LLMs)驅動,可作為許多其他應用的基礎。我們將分析它們如何協助金融機構和以及提升客戶體驗。在電子報的第二部分中,我們將說明AI如何協助KYC過程和欺詐檢測,包括AI如何解決傳統KYC的挑戰以及改進KYC過程,並介紹以AI為技術核心的KYC創新解決方案的提供者Eureka FinTech。第二部分的後半將重點介紹將AI技術應用於金融服務時的潛在風險,包括其局限性(limitations)、涉及的隱私問題(privacy issue)以及歧視的問題(discrimination risk)。



人工智慧簡介

人工智慧科技(AI technology)指的是開發一套電腦系統,使其能夠執行通常需要人類智慧的任務,如視覺感知(Visual Perception)、語音辨識(Speech Recognition)、決策制定(Decision Making)和自然語言理解(Natural Language Processing, NLP)。以下是6個常見的AI領域:

人工智慧科技基於演算法(algorithms)、統計模型(statistical models)和機器學習(Machine Learning)技術,使機器能夠從資料中學習,並透過強化學習(Reinforcement Learning)的反饋機制,使得模型持續提高它們的表現。

上圖展示典型的AI模型訓練過程,從資料收集開始並預先處理資料,以確保資料量足夠、資料品質符合要求,且資料格式適合分析。在資料預處理完成後,使用機器學習技術對AI模型進行訓練。之後將該模型打包並且使用新資料進行驗證。一旦驗證通過,就可以將該模型部署到實際任務中,並定期監測以確保模型能夠符合預期執行工作。如果必要,可以使用新的資料重新訓練模型,以提高其準確性和可靠性。



AI在金融業的作用

AI具有自動化複雜流程和根據資料進行預測的能力,可以提高效率、降低成本、提高品質、提高客戶滿意度並提高金融包容性(financial inclusion, 意指使更多人能夠使用金融服務),對金融業的經營模式和業務流程影響深遠。而且,AI能夠創造金融機構與其客戶的雙贏。金融機構可以利用AI提供的先進分析能力深入瞭解其客戶,使金融機構能夠提供更全面、及時的服務。因此,客戶使用金融服務時將體驗到更高程度的自動化,從而提高滿意度。


AI技術的運用將惠及各類客戶,包括以前無法使用銀行服務或僅能使用很有限的銀行服務的低收入勞工、零售客戶、大眾富裕人群(mass affluent, 意指可動用資產介於10萬美元至100萬美元之間並且有較高的年收入的個人或家庭)、高淨值個人和機構投資者。AI技術的適應性(adaptability)使其能夠提高金融服務可取得性(accessibility)、促進金融包容(financial inclusion)、提供金融教育,並提供可協助複雜任務(例如優化投資組合)的先進工具。


當人工智慧的應用不斷增加時,通用的金融解決方案已被個性化的金融建議所取代,這些建議可輕易取得,並根據每個客戶的獨特需求進行定制。以下是一些市場研究資料,以佐證人工智慧在金融行業的影響:

1.根據The Financial Brand 2022年的研究,人工智慧將在2030年為銀行節省1兆美元的成本。
2.Danske Bank高級分析主管Nadeem Gulzar的另一項研究表明,Danske Bank正在轉向使用基於人工智慧的欺詐檢測技術,因為它可以將誤報率(false positive)降低50%。


自然語言處理

自然語言處理(NLP) 是人工智慧領域的一個分支,而且是金融服務中最廣泛使用的AI技術。這項AI技術訓練電腦學習人類語言的模式,並且生成類似真人撰寫的文本內容。NLP在金融領域通常用於分析大量非結構化資料,例如新聞文章、社交媒體貼文和公司報告,藉此識別趨勢、市場情緒和取得觀點,從而協助決策。NLP在金融領域中最知名的兩個應用是聊天機器人和欺詐檢測。


聊天機器人和欺詐檢測在金融服務中的應用可歸類為金融科技,亦即使用科技的方式來提供或改善金融服務和產品,使這些金融服務更容易取得、提高服務效率以及客戶滿意度。



金融服務中的聊天機器人

聊天機器人是一種使用 NLP 與客戶進行互動溝通的軟體。從過往的對話進行分析以及學習,聊天機器人可以不斷改進對客戶的回應。持續改進是 NLP 最重要的特性,通過與客戶進行更多的互動並將回饋收集到強化學習模型中實現效能的提升。因此,客戶持續使用聊天機器人進行金融服務,實際上客戶也在為 AI 的更好發展做出貢獻。


現在,聊天機器人可以為客戶處理交易和例行查詢,例如資金轉帳和開戶。此外,金融機構也使用聊天機器人進行產品推介和行銷。銀行業已經廣泛使用聊天機器人。美國銀行(Bank of America, BOA)的 Erica 就是聊天機器人在金融服務應用的極佳範例。


ChatGPT是目前世界上最強大的聊天機器人,自2022年末推出以來備受關注。根據金融科技和金融領域的許多分析師和文章所指出的,ChatGPT對未來的客戶服務影響巨大。ChatGPT推出時模型的核心是GPT-3.5,是NLP發展迄今最強大的語言模型,現在更進一步發展到GPT-4,可以讀取、摘要、翻譯和預測書寫的文本內容,甚至具備多模態(multi-modality)的能力,也就是能同時接受文本以及圖像的輸入。LLM是自然語言處理領域的一種人工智慧模型,LLM涉及訓練語言模型分析和理解文本的模式,無論是人類語言還是程式設計語言,包括各種文檔、日常會話和詩詞等所使用的專業詞彙、語法和結構等。ChatGPT與當前客戶服務中的其他人工智慧技術的區別在於,ChatGPT可以理解文本並生成類似於真人的回應。此外,ChatGPT具有易於使用的使用者介面,所以大受歡迎。ChatGPT和LLM的其他一些特定功能可以為金融服務創造附加價值:

1.“大型語言模型”(Large Language Models, LLMs)以及ChatGPT可以識別重複的問題,這消除了耗時的手動培訓的需要,使企業看到更有效的自動化,並且使更多的客戶查詢獲得及時解決,毋需人為干預。
2.LLMs和ChatGPT可以使用預先存在的資料提供回應。這意味著聊天機器人現在可以理解其模型中存儲的資料,並且為相關問題提供正確的回應。
3.LLMs和ChatGPT可以收集客戶回饋。對於服務提供者來說,這是一個巨大的進步,因為生成式AI能夠主動收集和分析客戶回饋,並提出有關問題的建議。
4.LLMs和ChatGPT可以產生類似真人撰寫的文本。這可以使客戶與聊天機器人進行對話的體驗,與面對真人客服人員的體驗相仿。

基於ChatGPT或其他LLMs的上述特點,當前的聊天機器人也可以進行改進。ChatGPT通過其出色的性能和簡單的使用者介面,將徹底改革金融行業中使用的聊天機器人。像BOA的Erica這樣的聊天機器人已經獲得驗證,是有巨大幫助的工具。ChatGPT的多功能性現在使得任何金融機構都可以創建其自己的聊天機器人,並針對其客戶需求量身定制先進的功能。借助ChatGPT的使用者友好介面和開發人員使用的後端介面,金融機構可以輕鬆創建並部署新的ChatGPT應用。



美國銀行的聊天機器人:Erica

在ChatGPT之前,雖然美國銀行的Erica的效能無法與最新的LLMs相提並論,但BOA的Erica已經為銀行的客戶服務創造了巨大的價值。Erica可以通過自動化例行任務,如餘額查詢、帳戶資金轉移和帳單支付,為客戶提供即時説明和支援。以往BOA的客戶必須在上班時間去BOA分行親自辦理各種交易。但現在有了聊天機器人Erica,客戶只需在他們的手機應用程式上點擊幾下即可完成所有這些交易。Erica利用NLP來理解BOA客戶基於文本的查詢,可以隨時隨地提供有用的資訊以回答客戶的問題。因此,Erica可以協助BOA節省大量的人力,真人客服人員則有更多時間處理複雜的客戶需求。


相對於傳統的客戶服務,其效益是顯而易見的——全天候可用、回應時間更快、無等待時間和更低的銀行運營成本。為了說明Erica的性能,截至2022年,Erica已經達到了10億次使用次數,並每天以約150萬次的速度增長。然而,儘管Erica是性能優越的聊天機器人,可以為客戶執行例行查詢和交易,但它仍無法執行更複雜的任務,例如財務規劃。這是目前人工智慧技術開發的局限性,主要是因為這些複雜任務需要專家知識和經驗,我們也可以進一步觀察人工智慧技術何時可以處利這類複雜任務。BOA的Erica是人工智慧應用於金融服務的成功案例,為金融機構創造價值、降低營運成本,並且提高其客戶體驗。



AI在金融機構中的更多應用

人工智慧、自然語言處理和聊天機器人將持續顛覆金融行業。在聊天機器人中使用NLP等AI技術,可以使金融機構能夠提高客戶服務水平、提高客戶滿意度和改善金融包容性。 BOA的Erica是銀行善用聊天機器人的優秀案例。靈活多樣的ChatGPT平台將徹底改變金融行業中使用的聊天機器人,使更多金融機構能夠輕鬆地創建自己的聊天機器人。


在下一篇電子報中,我們將探討KYC,並且討論AI如何解決傳統KYC面臨的挑戰。此外,我們還將介紹一家金融科技公司Eureka FinTech,其產品4D KYC平台已經整合最新的AI技術。最後,我們還將討論金融行業中一些AI的限制。


《撰文:台北彗聖律師事務所金融科技顧問沈振德Edward Shen, 由杜克大學Yiwen Chen協助編輯整理》

英文文章原文請參見:


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【作者】Edward Shen

│德恒創投創辦人,天使投資人,目前擔任上市IC設計公司顧問、負責策略投資。

 │主要經歷橫跨AI公司、國際資本市場,持續關注生成式AI對於半導體產業的影響以及金融科技。

│密西根大學金融工程學碩士、台大商學研究所及台大化工系畢業

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