欧洲数字银行谨慎采纳生成式AI技术
欧洲的主要数字银行在将生成式AI整合到消费者产品中时采取了谨慎的态度，主要原因是担心AI聊天机器人提供的建议可能不可靠。尽管如此，一些银行开始探索AI在其服务中的潜在益处。
例如，Klarna已引入一个AI助手，其处理任务的能力相当于700名客服人员，提供关于消费限额和支付计划的建议，显示出对AI可能性的乐观态度。
同样，荷兰的数字银行Bunq和丹麦的Lunar也推出了AI驱动的财务助手，旨在分析消费习惯，表明整个行业正在考虑AI在提升用户体验和金融服务方面的潜力。
尽管有这些进展，但在通过AI提供投资建议方面仍持保留态度，Lunar的首席技术官Kåre Kjelstrøm强调在实施此类功能前需要确保准确性。
与此同时，B2B领域对AI应用的支持也在增加，Yanno Capital对AI初创公司Grasp的投资揭示了一种趋势，即将AI用于为投资银行家简化数据，这被认为比面向消费者的AI风险更低。
关键要点
- 欧洲的数字银行最初避免使用面向消费者的生成式AI，而是专注于内部流程，如欺诈预防。
- Klarna、Bunq和Lunar引入AI驱动的财务助手标志着行业向采纳AI技术的转变。
- 尽管有进展，但在通过AI提供投资建议方面持谨慎态度，行业专家强调了准确性的需求。
- B2B领域被视为AI应用的更安全领域，Yanno Capital对AI初创公司Grasp的投资证明了这一点。
分析
欧洲的数字银行正在谨慎地整合生成式AI，重点是提升客户服务和消费分析，而非投资建议。这种谨慎的态度反映了行业对AI在财务指导领域可能存在的不准确性的担忧。虽然短期内AI提高了运营效率并增强了客户体验，但长期影响有可能重定义银行服务，使其更加个性化和高效。显然，对使用AI进行投资建议的犹豫反映了整个行业对AI在关键财务决策中准备程度的更广泛担忧。这种谨慎的采纳可能会减缓面向消费者的AI创新，但促进了B2B领域更安全、更可靠的AI应用。
你知道吗？
- 生成式AI：这一人工智能子集专注于创造新内容，如文本、图像或其他媒体，其创造的内容与人类创造的内容难以区分。它利用机器学习模型，在广泛的数据集上进行训练，以生成基于其所学模式的新鲜、原创内容。
- 数字银行：这些银行仅在线运营，没有传统的实体分支网络。它们通常通过移动应用和网站提供服务，经常针对技术娴熟的客户，提供创新功能和低于传统银行的费用。
- B2B AI应用：这些指的是企业对企业的人工智能应用，它们简化了运营，增强了决策制定，并提高了企业间互动的效率。这些应用主要集中在数据分析、自动化和预测分析上，以支持业务流程和战略。