为什么金融科技公司应该将人工智能视为构建者，而不是聊天机器人：作者：Henrique Prado

关于金融科技人工智能的大部分讨论仍然集中在前台的完善上：更智能的搜索、交互式帮助页面和基本的聊天功能。这些都是轻而易举的胜利——客户可见、部署简单并且对营销活动有用——但它们只是人工智能所能做的事情的表面。

金融科技公司常常止步于此，将人工智能视为对话层，而不是创意过程的一部分。真正的变化发生在产品团队内部，即在发布之前很久如何形成、测试和完善创意。

总体而言，发展变得更快、适应性更强。曾经需要开发人员时间的任务，例如编写代码、修复小错误和整理文档，可以通过人工智能工具来处理或加速。

产品经理和设计师可以独立测试想法，构建简单的功能版本，而无需在工程队列中等待。想法保持新鲜，反馈更快到达，好的概念可以避免陷入积压的困境。

更大的变化是想法如何从草图转变为用户可以实际尝试的东西。早期开发现在已经远远超出了原型阶段，允许团队无需等待完整的工程构建即可达到测试版。

借助人工智能应用程序生成工具，小团队可以创建连接到真实数据或真实模拟的工作版本。他们可以邀请少数用户，观察行为并根据人们的反应来完善流程，从而在正式分配开发人员之前改进概念。

这一变化缩短了反馈循环。团队并没有以“我们需要重新考虑这一点”结束的长时间交接，而是配备了证据：用户在哪里犹豫，他们遵循了哪些路径，哪些解释得到了解决，哪些没有得到解决。

路线图不再是猜测列表，而是开始反映真实行为。然后，工程时间将用于加强已经有效的功能、提高可靠性、扩展性能和增强安全性，而不是在一周后重建功能。

大规模聆听

生成式人工智能还提供了一种测试产品与市场契合度的新方法，使测试版产品无需构建整个前端即可推出。金融科技公司可以将产品的后端连接到范围严格的语言模型，并邀请早期用户用简单的英语进行交互。目的不是添加聊天机器人，而是大规模倾听。

客户如何描述他们的需求？他们使用哪些术语来定价或资格？他们到哪里寻求帮助？这些对话揭示了指导用户体验、文案和功能顺序的模式。例如，贷款团队可以通过这种方式公开资格引擎，了解申请人如何构建负担能力或抵押品，然后在任何重大建设之前将这些发现纳入更清洁的旅程中。

新型工程

随着人工智能成为构建本身的一部分，工程专业知识需要从集成 API 扩展到包括设计和维护具有明确边界的 LLM 驱动系统。这意味着优化模型性能、确保数据安全并定义回退行为，以便用户始终感到掌控之中。负责任的构建包括对提示、上下文和延迟的管理，确保体验是有用的，而不是侵入性的。

这一变化还使产品和工程更加紧密地结合在一起。在早期阶段，随着团队同时使用人工智能工具进行实验、设计和测试，两个学科之间的界限逐渐缩小。随着时间的推移，每个领域都将再次深化自己的专业知识，工程师掌握性能和可靠性，产品团队完善人工智能如何塑造用户旅程。

为了从这种方法中获得价值，结构很重要。团队仍然需要明确的护栏：定义什么使原型准备好进行测试，什么证据证明完整构建的合理性，以及如何捕获反馈。人工智能应该帮助团队更快地学习，而不是制造不确定性。 保持其使用的重点，记录结果并根据证据而不是意见推进。

将人工智能视为构建的一部分。将想法转化为经过用户测试的测试版，尽早学习，并将工程时间放在最重要的地方。自然语言工具占有一席之地，但目标是让更好的产品更快地到达用户手中——通过证据而不是猜测来证明。