近年來，金融科技 (FinTech) 話題逐漸興起，金融服務功能與民眾的日常生活逐漸緊密且層面擴大，更加滿足民眾多樣化的需求。疫情爆發後，民眾的消費習慣明顯轉變，根據金管會統計顯示，2022 年台灣數位帳戶總數較 2021 年成長 47%；台新銀行的用戶使用數位通路完成金融帳務交易的比例，相對疫情前大幅躍升近 41%，顯示數位金融服務的需求日益增長。
為了因應趨勢，銀行經營型態在最近數年發生明顯變化，由原先以實體分行為主的經營型態，開始重視線上虛擬通路 ( 例如網路銀行與行動銀行 ) 的發展，進而推出數位服務如數位支付、電子錢包、手機提款與換匯等功能，期望在市場保有一定的佔有率。然而，面對排山倒海而來的數據，企業該如何有效率地整理分析？市場上競爭者百家爭鳴的情況下，如何創造競爭優勢留住客戶呢？
投入大量成本，卻留不住舊客戶？
過去，金融企業為了將有限的預算發揮最大效益，常常需要耗費大量人力進行審查，分析市場趨勢、評估客戶財務狀況、瞭解客戶喜好以及評估交易風險等重要指標，依據特徵資料將客戶分群管理，分析各群客戶適合哪種廣告投放方式，這樣的分析過程往往會耗費大量的時間和成本，但帶來的成效卻不佳。
環境成熟的金融市場上，各家銀行間提供的產品與服務差異不大，當競爭者提供較好的優惠時，客戶往往會因轉換成本低，而選擇轉換到其他銀行。然而，每位客戶的背景與狀態不盡相同，難以依據過去經驗或是遵循程序列出潛在流失風險的客戶，因而錯過最佳留住客戶的時機。
AI 如何顛覆傳統金融服務？
多家銀行積極導入人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 推動金融服務創新，結合客戶資料與重要影響因子快速判讀目標客群，除了能協助降低上述的衝擊外，也讓企業資源運用在真正具有價值的決策上，以下列舉幾項人工智慧在金融產業的應用：
- 資料統合分析：匯入每季報表資料後，AI 系統會自動更新數據模板，同時依據市場趨勢增減分析的指標，提供觀察市場變化的商業洞察，企業可以提早做出應對措施或是開發符合市場需求的功能服務。
- 藉數據達到精準行銷：AI 系統將客戶分群後，依據行為特徵分析重要的影響因子，區隔購買過的商品與定價，並依客戶喜好、慣用通路、時間區段提供投放廣告的建議，提供個人化訊息與商品，達到最適化行銷。
- 個人化商品設計：分析客戶的消費行為與需求後，機器學習 (Machine Learning, ML) 數據分析模型會自動產出高度個人化的風險及定價，提供最合適且彈性的商品服務，優化消費體驗。
- 預測潛在的流失客戶：自動分析過去流失客戶的重要判斷指標，即時提醒企業在客戶終止服務前做出應對措施，降低風險，並適時調整現行方案以滿足客戶需求。同時，與具有潛在流失可能的客戶保持良好的聯繫，減少客戶流失的可能性。
化數據為洞察，推動客製化金融服務
面對對手眾多、競爭激烈的金融市場，如何以最快速、最低的成本以及高度符合市場需求的方式脫穎而出呢？行動貝果提供 AI 分析平台和顧問服務，透過 100 種以上的演算法，自動產出符合企業目標的模型，結合現有的客戶的背景和需求進行分析，根據使用者需求提供不同深度之判讀結果，提供量身打造的服務，以優化消費體驗並提升客戶的忠誠度。AI 除了能加速作業流程外，也可以協助從數據挖掘洞見、診斷問題，快速地回應客戶需求，加速佈局金融科技服務，提供安全、快速、個人化的服務。
