Gen AI 如何帮助金融科技公司跨越传统银行 — 一次一个工作流程
快速阅读: 据《所有工作》称，生成式AI正在金融科技领域引发变革，尤其在新兴市场。它提升服务质量和效率，应用于流程自动化、个性化互动和风险管理。尽管面临挑战，但其潜力巨大，推动金融更智能、包容。
据Quona Capital联合创始人兼管理合伙人莫妮卡·布兰德·恩格尔透露，生成式人工智能正在金融科技领域引发一场静悄悄的革命，尤其是在新兴市场。这种技术不仅提升了金融服务的质量，还使其更加普及、灵活和本地化。
Quona Capital管理着8亿美元的资产，其投资组合涵盖70家公司，分布在拉丁美洲、南亚及东南亚、非洲以及中东和北非地区，专注于“普惠金融”。恩格尔指出，生成式人工智能的应用并不在于打造引人注目的企业，而是嵌入到解决系统性低效问题的实际应用中，使金融科技公司相比传统金融机构更具竞争力。
### 生成式AI的三大应用场景
1. **流程自动化**：生成式AI能够处理复杂的非结构化数据，如东南亚的保险科技公司Sunday通过语言模型解析密集文档，自动处理保险索赔，提高了效率并释放了人力资源。
2. **个性化客户互动**：墨西哥的挑战者银行Clark利用生成式AI分析客户的储蓄行为，提供个性化的财务建议，不仅提高了用户满意度，还显著提升了客户留存率。
3. **数据增强风险管理**：跨境支付公司Vertel利用生成式AI进行反洗钱监控，通过分析大量文件检测欺诈信号，满足了金融监管机构的要求。
### 从怀疑到信任
将生成式AI引入传统金融领域面临诸多挑战，尤其是在数字化程度较低的市场。恩格尔表示，用户对新技术的接受度与其对传统服务的期望有关。例如，当生成式AI以用户熟悉的方言提供有用的财务建议时，其价值便显而易见。
### 员工：从恐惧到赋能
生成式AI的引入并未导致裁员，反而将员工从低价值任务中解放出来，从事更有意义的工作。许多员工加入这些使命驱动的初创公司，正是为了产生更大的社会影响。当他们看到生成式AI带来的效率提升时，会更加支持这些技术的应用。
### 克服障碍
尽管生成式AI带来了许多好处，但也存在一些挑战。数据完整性和准确性是首要问题，尤其是在新兴市场。此外，偏见和幻觉也是高风险领域的潜在风险。恩格尔强调，人工监督仍然是不可或缺的，生成式AI被设计为补充而非替代专家判断。
### 分享以实现扩展
Quona Capital通过平台功能促进其投资组合公司之间的知识交流，加速了创新。这种协作模式使不同地区的公司能够共享最佳实践，从而实现指数级的效率提升。
### 未来展望
恩格尔认为，生成式AI的未来将不仅仅是功能，而是产品本身。随着公司对客户数据理解的加深，越来越多的公司将利用生成式AI进行产品创新。此外，运营效率的提升将使小型金融科技公司能够在合规和服务等高成本领域与传统公司竞争。在生成式AI的推动下，金融科技正在跨越式发展，引领一个更加智能、包容的金融未来。
(以上内容均由Ai生成)
