AI 與資料分析：推動金融科技個人化服務的關鍵
摘要
在金融服務領域，人工智慧（AI）、機器學習（Machine Learning）和資料分析等資料驅動策略正在推動大規模的超個人化服務，從而推動產品開發和市場銷售達到新的高度。金融機構擁有龐大的資料資源，現在可以實現大規模的資料處理，將其轉化為結構化、標籤化和豐富的資料，加速創新的產品開發，實現對每個客戶的個性化定位。 資料驅動機器學習可以提供各種用例，從使用者消費的安全通知到退休目標的分析和個性化建議。它可以定位到一個準備購買新居的使用者，或是開放信用卡升級的機會。這些技術也讓金融機構能夠提供更加精確的個性化服務，例如，在金融機構最近的危機事件中，它可以確保自己在當前局勢中的狀態，並根據需要進行調整。資料驅動創新的轉折點
這種新水平的創新轉折點是由三個因素引起的。首先據一些估計，每天建立約 328.77 百萬 TB 的資料，意味著今年將產生約 120 個千億位元組的資料。金融機構受益於這種資料資源的豐富。其次機器學習模型，特別是大型語言模型，不再僅限於那些有時間、金錢和專業知識投資於開發的組織。現在預訓練模型的使用已普及化，使其對任何組織都可用。第三個因素是計算能力的提升。雲端計算使計算能力變得更加便宜和可行，讓公司能夠執行模型而無需擔心運算和成本的障礙。資料多樣性和偏見
資料多樣性是指機器學習算法應該能夠存取廣泛的資料源。使用數量有限且不代表您使用者群體或用例的資料源可能會導致系統出現嚴重的偏見。您從資料中得出的推論應該是可泛化且令人信服的。一種方法是分層抽樣，可以跨多個維度對資料進行抽樣，在每個金融機構的情況下，這些維度將是具體的。這種策略可以使訓練的模型和推斷所用的資料來源多樣化，增強泛化能力。 資料豐富化可以消除“垃圾進，垃圾出”的問題，同時將重要的客戶上下文新增到每一筆交易中。例如，使用者在星巴克使用簽帳金融卡，在加油站使用信用卡，並在 ATM 機上使用簽帳金融卡提取現金，每一筆交易都可以整合在一起，建立一個詳細的客戶描述，透過這樣，金融機構可以實現新的個性化機會，開發真正精確的定位策略，利用資料驅動的貸款策略等。評論與建議
資料驅動的個人化服務的優勢
資料驅動的個人化服務為金融機構帶來了許多優勢。透過使用 AI、機器學習和資料分析技術，金融機構可以更好地理解每位客戶的需求和喜好，從而提供更加定制化的產品和服務。這不僅可以提高客戶對金融機構的滿意度，還可以增加客戶忠誠度和收益。同時個人化服務也能夠幫助金融機構在競爭激烈的市場中脫穎而出，吸引更多的客戶。資料多樣性和偏見的挑戰
在實施資料驅動的個人化服務時，資料多樣性和偏見是兩個需要關注的挑戰。資料多樣性是確保算法可以存取各種資料源，避免偏見的關鍵。金融機構應該確保使用的資料代表了整個客戶群體，以獲得更好的泛化能力。同時金融機構還需要識別和消除資料中的偏見，確保算法的結果是可靠和準確的。這需要結合處理資料的專業知識和合適的工具和技術。保護隱私和確保安全
在資料驅動的個人化服務中，保護客戶的隱私和確保資料的安全是非常重要的。金融機構應該確保在收集、儲存和使用資料時遵守相關法律和法規，並採取適當的安全措施來保護資料不受未經授權的存取和濫用。同時金融機構還應該尊重客戶的隱私權，僅在明確獲得客戶許可的情況下使用其資料。合作與創新
在實施資料驅動的個人化服務時，與資料和 AI 合作夥伴進行合作是非常重要的。這些合作夥伴可以提供專門的知識和專業技術，幫助金融機構確保使用案例目標，同時協助處理複雜的資料型別和可用性問題。此外這些合作夥伴還可以提供成熟的機器學習系統、強大的工程設施、多樣化和大量的資料以及強制實施的隱私和安全措施，確保客戶對個性化服務的行動是可信的。結論
資料驅動的 AI 和資料分析技術為金融機構提供了實現大規模個人化服務的重要工具。透過運用這些技術，金融機構可以提供更加個性化的產品和服務，從而提高客戶的滿意度和忠誠度。然而實現這些優勢需要解決資料多樣性、偏見和隱私安全等挑戰。透過與資料和 AI 合作夥伴的合作，金融機構可以獲得專業知識和技術支援，並確保資料驅動的個人化服務的成功實施。 （本文僅為翻譯，不代表實際觀點和意見）ArtificialIntelligence-金融科技、資料分析、人工智慧、個人化服務、大資料、金融機構、數
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