คู่มือ AI ภาคปฏิบัติของ Google สำหรับธนาคารและฟินเทค

Karen Zhang อธิบายว่า Google ให้การสนับสนุนองค์กรต่างๆ ในภาคการเงิน ตั้งแต่ฟินเทคขนาดเล็กไปจนถึงสถาบันการเงินขนาดใหญ่ ธีมร่วมตลอดการสนทนาคือการใช้ AI ในทางปฏิบัติ: ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าในส่วนหน้าและลดภาระงานที่ซ้ำซากในส่วนหลัง เพื่อให้ทีมสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องใช้การตัดสินใจที่แท้จริง

Zhang เน้นถึงความร่วมมือกับ Starling Bank เพื่อสร้างบริการ "Spend intelligence" กล่าวง่ายๆ คือ ช่วยให้ลูกค้า Starling สามารถถามคำถามด้วยภาษาธรรมชาติภายในแอป (พิมพ์หรือเสียง) และได้รับคำตอบที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้จ่ายของพวกเขา แทนที่จะต้องค้นหาผ่านรายการและตัวกรอง ผู้ใช้สามารถถามสิ่งต่างๆ เช่น: "ฉันใช้จ่ายไปเท่าไหร่กับ TFL และการเดินทางในสัปดาห์ที่ผ่านมา" หรือ "มีการเปลี่ยนแปลงจากสัปดาห์ต่อสัปดาห์ในเดือนที่ผ่านมาหรือไม่"  จุดประสงค์คือเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้จ่ายรู้สึกเหมือนการสนทนามากขึ้น และเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

สำหรับทีมฟินเทค ตัวอย่างของ Zhang ยังบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงในการคิดผลิตภัณฑ์ อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติช่วยลดอุปสรรคในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก เนื่องจากลูกค้าไม่จำเป็นต้องรู้ว่าจะแตะที่ไหนหรือตีความกราฟอย่างไรเพื่อค้นหาสิ่งที่ต้องการ หากทำได้ดี สิ่งนี้จะสนับสนุนการจัดทำงบประมาณ การค้นหารูปแบบ และสังเกตการเปลี่ยนแปลงทีละน้อยในพฤติกรรม โดยไม่ต้องเปลี่ยนผู้ใช้ให้เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล

จากนั้น Zhang เปลี่ยนไปสู่ระบบอัตโนมัติภายใน โดยใช้ตัวอย่างที่สองกับ Liberis ซึ่ง Google ร่วมมือเพื่อสร้างตัวแทนการรับประกันภัยด้วย AI ชื่อ Ada ซึ่งตั้งชื่อตาม Ada Lovelace การรับประกันภัยมักเกี่ยวข้องกับข้อมูลจำนวนมากและขั้นตอนที่ทำซ้ำได้ ซึ่งอาจสร้างภาระงานด้านการบริหารที่หนัก ตาม Google, Ada ทำงานร่วมกับผู้รับประกันภัย ช่วยเหลือพวกเขาตลอดกระบวนการและลดภาระงานได้ 50% Zhang มองประโยชน์ในแง่ของประสิทธิภาพและการมุ่งเน้น: AI รับงานที่ซ้ำซากมากขึ้น ในขณะที่ผู้รับประกันภัยใช้เวลามากขึ้นกับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูงและอิงความรู้

Google ปิดท้ายด้วยข้อความเกี่ยวกับการขยายขนาดว่า แม้ตัวอย่างเหล่านี้จะอยู่ในพื้นที่ฟินเทคระดับกลาง แต่แนวทางเดียวกันสามารถนำไปใช้กับบริษัทที่เล็กกว่ามากได้ แนวคิดคือด้วยการสนับสนุน AI ที่เหมาะสม ทีมไม่จำเป็นต้องมีจำนวนพนักงานมากมาย "ผู้รับประกันภัย 100 คน" ดังที่ Zhang กล่าว เพื่อให้บริการที่แข็งแกร่ง สำหรับธนาคารและฟินเทคที่พยายามสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนและประสบการณ์ลูกค้า ประเด็นของ Google นั้นตรงไปตรงมา: ใช้ AI เพื่อกำจัดความยุ่งยากสำหรับลูกค้าและลดงานที่ซ้ำซากภายใน ในขณะที่รักษาการตัดสินใจของมนุษย์ไว้ในส่วนที่สำคัญ

โพสต์ Google's Practical AI Playbook for Banks and Fintechs ปรากฏครั้งแรกใน FF News | Fintech Finance