GenAI เปลี่ยนแปลงบริการทางการเงินผ่าน 'Hyper-Personalization' อย่างไร

ไมเคิล ฮานี่ย์หัวหน้าฝ่ายกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์อยู่ที่ กาลิเลโอไฟแนนเชียลเทคโนโลยี, กล่าวว่าแมชชีนเลิร์นนิงผสมผสานกับการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์แบบเจนเนอเรชั่น จะนำเข้าสู่ยุคใหม่ของประสิทธิภาพการทำงานหลังบ้าน และเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรบริการทางการเงินใช้ข้อมูลเพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากเกินไปในท้ายที่สุด

บทสนทนาระหว่าง Haney และ PYMNTS เป็นส่วนหนึ่งของซีรี่ส์ “มีอะไรต่อไปในการชำระเงิน: การชำระเงินและ GenAI”

เรายังอยู่ในยุคที่องค์กรบริการทางการเงินนำการเรียนรู้ของเครื่อง (ส่วนย่อยของ AI) มาใช้ เขากล่าว แต่องค์กรต่างๆ หันมาใช้ AI เชิงสร้างสรรค์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อ “เพิ่มพลัง” การดำเนินงานแบ็คเอนด์เพื่อเพิ่มผลผลิต ประสิทธิภาพ และคุณภาพ

แม้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องบางครั้งจำเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง เนื่องจากผู้ใช้ปรับแต่งแบบจำลองด้วยตนเองและตรวจสอบว่าแบบจำลองใดทำงานได้ดีที่สุด โมเดลเหล่านี้จะมีความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวได้เร็วขึ้นเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง Haney อธิบาย

ภายในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่องนี้มีเทคนิคที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม โครงข่ายประสาทเทียมเป็น "ความพยายามที่จะเลียนแบบวิธีการทำงานของสมองของมนุษย์ และบ่อยครั้งที่โครงข่ายประสาทเทียมมีหลายชั้น" ฮาเน่ย์กล่าว ยิ่งใช้เลเยอร์มากเท่าใด ความจุ ประสิทธิภาพ ประสิทธิภาพ และความแม่นยำก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

ความก้าวหน้าใน generative AI ได้พัฒนาศักยภาพของการเรียนรู้ของเครื่อง นอกเหนือจาก "กลไกกฎที่เข้มงวดและไม่ยืดหยุ่น" ในอดีตที่จำกัดอยู่เฉพาะเนื้อหาบางประเภท วิธีการสมัยใหม่อาศัยหม้อแปลงไฟฟ้าหรือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งสามารถคาดเดาคำถัดไปในประโยค หรือรูปภาพ วิดีโอ หรือเพลงที่จะนำเสนอได้ ฮาเน่ย์กล่าว

“มันสร้างการตอบสนองแบบมนุษย์ในระดับที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน” เขากล่าว

การแสดงข้อมูล

Haney หันมาให้ความสำคัญกับการชำระเงิน โดยกล่าวว่า AI สามารถเปลี่ยนบริการทางการเงินผ่านเวิร์กโฟลว์และการโต้ตอบต่างๆ มากมาย ซึ่งได้แก่ การบริการลูกค้า ซึ่งช่วยปรับปรุงและปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของการดำเนินงาน เนื่องจากสถาบันการเงินและผู้ประมวลผลการชำระเงินมองหาวิธีใช้ข้อมูลดังกล่าวในรูปแบบที่ไม่เหมือนใคร การเลือกเปิดเผยข้อมูลของผู้บริโภคจึงถือเป็นสิ่งสำคัญ เขากล่าว

“ทีมปฏิบัติการชอบข้อมูล รายงาน แดชบอร์ด และสิ่งต่างๆ ในลักษณะนั้น” ฮาเน่ย์กล่าว “พวกเขาเริ่มได้รับความสามารถในการสร้างภาพข้อมูลผ่านการสืบค้นด้วยภาษาธรรมชาติ”

คำถามที่เป็นภาษาธรรมชาติเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า เช่น ข้อมูลว่าปริมาณการชำระเงินเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในแต่ละวัน เทคโนโลยีเจนเนอเรทีฟที่ขับเคลื่อนด้วย AI อื่นๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือน มอบคุณค่าให้กับทั้งลูกค้าและพนักงานธนาคาร ตัวอย่างเช่น แทนที่จะต้องอ่านคู่มือที่มีความหนาหลายร้อยหน้า พนักงานสามารถพิมพ์คำถามลงในแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการปรับปรุงเวลาตอบสนองและให้บริการลูกค้า การป้องกันการฉ้อโกงเป็นอีกกรณีการใช้งานที่ได้รับการสนับสนุนผ่านการวิเคราะห์อัตโนมัติ

Generative AI ยังสามารถปรับปรุงการตัดสินใจสินเชื่อและการโต้ตอบอื่น ๆ ได้ โดยสนับสนุนการจัดการวงจรชีวิตของสินเชื่อตั้งแต่แอปพลิเคชันไปจนถึงการรวบรวมสินเชื่อ เขากล่าว ในการตั้งค่าเชิงพาณิชย์มากขึ้น AI กำลังช่วยผู้จัดการฝ่ายการเงินภายในธนาคารต่างๆ ตรวจสอบกระแสเงินสดและการเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย และนำทางความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง

Hyper-personalization จะเป็นผลพลอยได้ตามธรรมชาติของ AI ฮาเน่ย์กล่าว แม้ว่าเขาจะเตือนว่าแบบจำลองจะต้องได้รับการตรวจสอบเพื่อป้องกันอคติ เขาเสริมว่าเดิมทีผู้บริโภคจะต้องเลือกตัวเลือกการชำระเงินมากมายด้วยตนเอง ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่ ACH ไปจนถึงการโอนเงิน และล่าสุดคือตัวเลือกแบบเรียลไทม์ การมี “เครื่องยนต์” ที่ช่วยแนะนำตัวเลือกต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีคุณค่า

“ผู้บริโภคมักจะถูกครอบงำด้วยวิธีการต่างๆ มากมายในการเคลื่อนย้ายเงิน” เขากล่าว “พวกเขาต้องการเครื่องมือเหล่านี้เพื่อนำทางพวกเขาผ่านการแลกเปลี่ยนความเร็ว ราคา และความเสี่ยง และเพื่อแนะนำช่องทางการชำระเงินที่ดีที่สุดที่พวกเขาควรพิจารณาตามธุรกรรมที่พวกเขากำลังพยายามทำ”

ในทำนองเดียวกัน ยังมีศักยภาพในการใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างและบริบทแบบเรียลไทม์เพื่อสร้างและเผยแพร่ข้อเสนอที่ดีที่สุดถัดไป ณ จุดขาย กรณีการใช้งานใหม่ยังได้รับการพัฒนาในหลายๆ ด้านของบริการทางการเงิน ซึ่งรวมถึงการดำเนินการบริการลูกค้า การดำเนินการทางการตลาด และการพัฒนาผลิตภัณฑ์

วิธีที่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาทำให้เกิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ

“สิ่งหนึ่งที่เราจะเริ่มเห็นคือโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบใหม่ในแนวตั้งและเฉพาะทาง” ฮาเน่ย์กล่าว พร้อมเสริมว่ากรณีการใช้งานเพื่อการตัดสินใจที่เพิ่มมากขึ้นจะเป็นจุดเด่นของเดือนและปีข้างหน้า

“มีสิ่งใหม่ๆ ที่น่าสนใจมากมายที่กำลังจะเกิดขึ้นในปีนี้ นอกเหนือจากโมเดลต่างๆ เท่านั้น” เขาคาดการณ์

ลิงก์: https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-generative-ai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/

ที่มา: https://www.pymnts.com

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.fintechnews.org/how-genai-is-transforming-financial-services-through-hyper-personalization/