生成式人工智慧 (Generative AI, GenAI) 正在最受歡迎的時代，許多行業的組織都在尋找解鎖其潛在價值的方法。
麥肯錫 (McKinsey) 的預測顯示，GenAI 可能為全球經濟增添驚人的 2.6 到 4.4 兆美元的價值。事實上，根據他們的報告，銀行業是將會在收入百分比上受到重大影響的第一大行業。
這意味著可以有幾種用例來改善信用客戶的旅程，提高效率和生產力。在他們最新的風險研究中，埃森哲 (Accenture) 表示，95% 的高管相信 GenAI 將“迫使他們的組織現代化其技術架構”。
目前，組織正在通過針對性的流程調整來探索 GenAI 的潛力，專注於逐步的技術增強。然而，要在信用客戶旅程中充分發揮 GenAI 的力量，組織必須確定與其業務目標緊密對齊的變革性用例。這些用例可以涵蓋一系列策略，包括：
精確的客戶定位策略
銷售和行銷的聊天機器人：GenAI 可以通過提供 24/7 的支援、個性化的協助和快速回應客戶查詢，使貸款流程更有效率、更易於接觸且更友好。
自然語言處理 (NLP) 用於數據分析：NLP 模型與 GenAI 一起使用，可以分析非結構化數據，例如客戶反饋、新聞文章和社交媒體，以獲取公眾情緒和新興市場趨勢的見解，這些都可以用來制定定位策略。
客戶獲取和入門
風險評估：GenAI 可以幫助銀行自動化貸款流程，通過分析借款人的信用報告、收入報表、稅單、交易歷史和其他財務數據。
數據生成以進行訓練：GenAI 可以幫助銀行生成合成數據，用於訓練機器學習模型，特別是在真實數據敏感且受隱私法規約束的情況下。
強大的詐騙防範
詐騙檢測和預防：GenAI 可以實時檢測詐騙活動的模式。它可以分析大量數據集，以識別不尋常的交易模式，或為詐騙分析師生成潛在詐騙警報的自然語言描述。
增強安全性：GenAI 可以用於生物識別認證、語音識別和面部識別，為網路和行動銀行增加一層額外的安全性。
增強的客戶操作
虛擬助手：使用 GenAI 驅動的聊天機器人可以快速準確地回應常見問題，幫助客戶查詢帳戶、交易歷史和基本銀行業務。
自動化文件生成：銀行處理大量的文書工作，包括合約、報表和報告。GenAI 可以協助自動生成這些文件，節省時間並減少錯誤。
個性化的客戶管理
個性化的催收腳本：GenAI 可以用來開發個性化的催收腳本。這將通過更好地利用催收員的時間來提高生產力，並通過提供更個性化的溝通來改善客戶體驗。
個性化的還款計畫：GenAI 還可以根據借款人的財務歷史和付款行為提供個性化的再融資或和解選項建議。
獲取精緻的分析見解，以更好地理解和主動管理信用風險。
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