利用人工智能增强数字银行体验：作者：Boris Bialek

互动银行标志着金融服务的新时代，客户可以通过数字平台实时预测、理解和满足他们的需求。这种方法利用人工智能驱动的技术，例如聊天机器人、虚拟助理和预测分析，使银行能够增强数字自助服务，同时提供个性化、情境感知的交互。

根据埃森哲 2023 年消费者银行研究，18-44 岁的消费者中有 44% 表示在需要时难以获得人工支持。这凸显了对更具响应能力的数字解决方案的需求，以弥合客户和金融服务之间的差距。聊天机器人和虚拟助理等生成式人工智能技术可以通过立即解决查询、提供量身定制的财务建议和预测未来需求来满足这一需求。这种转变具有巨大的增长潜力；预计2023年至2030年，全球聊天机器人市场将以23.3%的复合年增长率增长，其中金融领域的增长率最快，达到24.0%。

这种转变不仅仅是为了方便；它旨在为每个用户创造更智能、更有吸引力、更直观的银行旅程。

利用人工智能简化自助银行业务

办理转账、付款和取款等日常银行活动经常会给客户带来直接的问题：“我可以透支我的账户吗？” “处罚是什么？”或“我怎样才能避免这些费用？”虽然答案通常就在银行的条款和条件中，但这些文件对于普通用户来说往往是密集、复杂且难以承受的。与此同时，客户重视他们的独立性，并希望通过自助服务渠道处理他们的银行业务需求，但费力阅读大量的细则并不是他们所愿意的。

通过将人工智能驱动的顾问集成到数字银行体验中，银行可以提供无缝的应用内解决方案，提供即时、相关的答案。这样客户就无需离开应用程序来筛选银行文件页面来寻找答案，或者更糟糕的是，无需忍受致电客户服务的不便。其结果是实现更流畅、用户友好的交互，让客户在自助服务过程中感受到支持，而无需在浏览传统、繁琐的信息源时感到沮丧。整个体验都保留在应用程序内，从而提高了便利性和效率。

构建人工智能解决方案

为了增强数字银行客户的自助服务体验，金融机构可以应用检索增强生成（RAG）原则。这些原则将生成式人工智能的力量与可靠的信息检索相结合，确保聊天机器人提供准确、上下文相关的响应。

该方法首先处理密集的文本文档，例如条款和条件，通常是客户询问的来源。这些文档被分为更小的、可管理的块，并进行矢量化以创建可搜索的数据表示。将这些矢量化块存储在灵活的数据平台中，可以使用矢量搜索进行高效查询，从而可以根据客户的问题立即检索相关信息。

图 1：详细的解决方案架构

当客户在银行应用程序中输入问题时，系统会使用语义搜索快速识别并检索最相关的块。然后，人工智能使用这些信息在应用程序中生成清晰的、上下文相关的答案，从而实现流畅、无挫折的体验，而无需客户筛选密集的文档或联系支持人员。

灵活的文档数据库如何支持人工智能驱动的银行解决方案

面向文档的 NoSQL 数据库提供灵活性和可扩展性，使其成为金融机构构建和扩展人工智能驱动的应用程序的理想选择。文档数据库（也称为面向文档的数据库或文档存储）是一种将信息存储在文档中的数据库，使用开发人员快速且易于使用的直观数据模型。文档数据库不是将数据存储在固定的行和列中，而是使用灵活的文档。文档数据库是表格关系数据库最流行的替代方案。

文档数据库在构建人工智能解决方案时具有许多优势：

• 统一数据模型以实现灵活性：灵活的文档模型统一了结构化和非结构化数据，创建一致的数据集，增强人工智能理解和响应复杂查询的能力。该模型使金融机构能够在单个系统中存储和管理客户数据、交易历史记录和文档内容，从而简化交互并使人工智能响应更具上下文相关性。
• 用于增强查询的矢量搜索：矢量搜索可以轻松地对矢量化文档块执行语义搜索，快速检索最相关的信息来回答用户问题。此功能使人工智能能够在密集的文档中找到精确的答案，从而增强客户的自助服务体验。
• 与 AI 模型的可扩展集成：灵活的文档数据库旨在与领先的人工智能框架无缝协作，使银行能够快速高效地集成和扩展人工智能应用程序。通过与基于云的法学硕士提供商保持一致，银行可以使用可用的最佳工具来准确解释和响应客户的查询，通过响应迅速的实时答案满足需求。
• 高性能和成本效率：开发人员友好的数据库允许金融机构进行创新，而无需进行昂贵的基础设施变更。它的构建可以随着数据和人工智能需求的增长而扩展，确保银行能够以最小的干扰不断改善客户体验。内置的可扩展性使银行能够轻松扩展其人工智能功能，为数字银行业务提供面向未来的基础。

构建面向未来的应用程序

实施生成式人工智能不仅为交互式银行应用程序的最终用户而且为金融机构带来了多项优势：增强的用户体验可提高客户满意度，确保保留率，提高声誉并减少客户流失率，同时释放交叉销售和销售的新机会。追加销售以增加收入、推动增长并提升客户价值。

此外，采用人工智能驱动的举措为企业开发创新、创意和面向未来的应用程序奠定了基础，以满足客户需求，并使用正在塑造行业并将继续这样做的功能升级业务应用程序，以下是一些示例：

• 通过实时分析为应用程序提供支持，对交易信息进行汇总和分类。

• 了解并发现基于客户行为的趋势，这些趋势可以对欺诈预防、反洗钱 (AML) 和信用卡申请（仅举几例）产生积极影响和利用。

• 通过人工智能驱动的对话式银行体验提供投资、预算和贷款评估。

在当今数据驱动的世界中，公司面临着越来越大的压力，需要在快速的技术进步和不断变化的客户需求中保持领先地位。现在，企业比以往任何时候都更需要通过其应用程序提供直观、强大且高性能的服务，以保持竞争力并满足用户期望。

幸运的是，通过使用文档数据库构建人工智能丰富的应用程序，企业可以获得优势，他们可以通过灵活且可扩展的文档模型利用低成本、高效的解决方案，使企业能够统一实时、可操作、非结构化和人工智能相关数据，扩展和定制其应用程序以抓住即将到来的技术机遇。