Ghidul practic AI de la Google pentru bănci și companii fintech

Karen Zhang explică modul în care Google sprijină organizațiile din domeniul serviciilor financiare, de la fintech-uri mici până la instituții financiare mari. Tema comună pe parcursul conversației este utilizarea AI în moduri practice: îmbunătățirea experiențelor clienților la nivelul front-end și reducerea sarcinilor de muncă repetitive la nivelul back-end, astfel încât echipele să se poată concentra pe munca care necesită o judecată reală.

Zhang evidențiază un parteneriat cu Starling Bank pentru a crea un serviciu „Spend intelligence". Mai simplu spus, permite clienților Starling să pună întrebări în limbaj natural în cadrul aplicației (tastate sau vocale) și să primească răspunsuri clare despre cheltuielile lor. În loc să caute prin extrase și filtre, utilizatorii pot întreba lucruri precum: „Cât am cheltuit pe TFL și transport în ultima săptămână?" sau „S-a schimbat acest lucru de la o săptămână la alta în ultima lună?"  Scopul este de a face ca informațiile despre cheltuieli să pară mai mult ca o conversație și mai ușor de accesat pentru utilizatorii obișnuiți.

Pentru echipele fintech, exemplul lui Zhang semnalează, de asemenea, o schimbare în gândirea produsului. Interfețele în limbaj natural reduc bariera către informații, deoarece clienții nu trebuie să știe unde să apese sau cum să interpreteze graficele pentru a găsi ceea ce au nevoie. Bine făcut, acest lucru sprijină bugetarea, identificarea modelelor și observarea modificărilor graduale în comportament, fără a transforma utilizatorul într-un analist de date.

Zhang trece apoi la automatizarea internă, folosind un al doilea exemplu cu Liberis, cu care Google s-a asociat pentru a construi un agent AI de subscriere numit Ada, numit după Ada Lovelace. Subscrierea implică adesea volume mari de informații și pași repetabili, ceea ce poate crea o sarcină administrativă mare. Conform Google, Ada lucrează alături de subscriitori, ajutându-i pe parcursul procesului și reducând cheltuielile generale cu 50%. Zhang prezintă beneficiul atât ca eficiență, cât și ca focalizare: AI preia sarcini mai repetitive, în timp ce subscriitorii petrec mai mult timp pe decizii cu miză mare, bazate pe cunoștințe.

Google încheie cu un mesaj de scalare care este că, deși aceste exemple se află în spațiul fintech de nivel mediu, aceeași abordare se poate aplica firmelor mult mai mici. Ideea este că, cu suportul AI potrivit, echipele nu au nevoie de un număr mare de angajați, „100 de subscriitori", așa cum spune Zhang, pentru a oferi servicii puternice. Pentru băncile și fintech-urile care încearcă să echilibreze costul și experiența clienților, punctul de vedere al Google este simplu: utilizați AI pentru a elimina fricțiunile pentru clienți și a reduce munca repetitivă intern, păstrând în același timp judecata umană acolo unde contează.