ธนาคารที่สร้างจาก AI จริง ๆ ตั้งแต่ต้นถูกออกแบบมาเพื่อระบบอัตโนมัติในด้านการ บริการลูกค้า เครดิต กฎระเบียบ และอื่น ๆ ลองดูตัวอย่างของผู้นำเช่น Catena Labs, One Zero, Bunq, WeBank และ CITIC aiBank ที่กำลังนิยามใหม่การเงินระดับโลกและท้าทายธนาคารแบบดั้งเดิม
AI ในการเงินพัฒนาอย่างรวดเร็ว ในช่วงปี 2010 ธนาคารหลายแห่งเริ่มใช้แมชชีนเลิร์นนิงในเกณฑ์เครดิตและแชทบอทในบริการลูกค้า, ทดสอบศักยภาพของ AI ภายในกรอบงานที่มีอยู่ ปี 2020 ธนาคารชั้นนำเริ่มบูรณาการอัลกอริทึมขั้นสูงเข้าสู่การบริหารความเสี่ยงและการกำหนดลูกค้าใหม่ การสำรวจอุตสาหกรรมล่าสุดพบว่า 65% ของธนาคารวางแผนที่จะเปิดตัวบริการลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในปี 2025 – เป็นหลักฐานว่า AI กลายเป็นสิ่งปกติในธนาคารไปแล้ว แต่ความพยายามส่วนใหญ่ยังคงเพิ่ม AI ลงบนระบบเก่า ในทางตรงกันข้าม “ธนาคารที่เป็น AI เนื้อหา” มุ่งหวังที่จะออกแบบสถาบันการเงินให้ เต็มไปด้วยศักยภาพของ AI จินตนาการใหม่กับการทำงานของธนาคาร
แนวคิดของธนาคาร AI เนื้อหาได้รับความนิยมมากขึ้นในขณะที่ผู้ประกอบการและนักเทคโนโลยีเริ่มตระหนักว่าธนาคารที่มีอยู่ – แม้กระทั่งธนาคารที่มุ่งเน้นดิจิทัลตั้งแต่ต้น – เผชิญกับข้อจำกัดในการปรับตัวเข้าสู่โลกที่ เน้น AI เป็นศูนย์กลาง ธนาคารแบบดั้งเดิมที่สร้างบนกระบวนการและโครงสร้างพื้นฐานที่มีอายุหลาย ทศวรรษ บ่อยครั้งที่พบว่าการสนับสนุนโอกาสใหม่ ๆ ที่ AI นำมาเสนอนั้น “ช้า แพง เต็มไปด้วยความขัดแย้งระดับโลก ไม่นุ่มนวล และไม่เหมาะสม” ทำให้เกิดช่องว่างสำหรับสตาร์ทอัพและบริษัทการเงินที่มองการณ์ไกล เพื่อสร้างธนาคารที่เริ่มต้นด้วยสถาปัตยกรรมที่เน้น AI bij
ผู้เล่นรายใหม่นี้ออกแบบระบบที่ AI จัดการทุกอย่างตั้งแต่การติดต่อกับลูกค้าและการตรวจสอบการฉ้อโกงไปจนถึงการตัดสินใจเกี่ยวกับเครดิตและแม้กระทั่งการปฏิบัติตาม ข้อบังคับ ทั้งหมดนี้ภายใต้การดูแลของมนุษย์
อะไรคือธนาคารเนื้อหา AI?
ในคำเรียบง่าย ธนาคารเนื้อหา AI หมายถึงสถาบันการเงินที่สร้างขึ้นโดยรอบความสำคัญของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ตั้งแต่วัน แรก มากกว่าจะเป็นการบวก AI เข้าไปในแกนหลักแบบดั้งเดิม
คำอธิบายล่าสุดจากสตาร์ทอัพฟินเทคให้คำจำกัดความของธนาคารที่เน้น AI ว่าเป็นธนาคารที่ “สร้างขึ้นรอบ ๆ AI, ไม่ได้เพิ่มเป็นภายหลัง”
ในทางปฏิบัติ หมายความว่าผลิตภัณฑ์ บริการ และกระบวนการภายในของธนาคารได้รับการออกแบบ ให้ถูกดำเนินการโดยอัลกอริทึมและเทคโนโลยีอัตโนมัติของ AI, ด้วยการแทรกแซงของมนุษย์ที่ น้อยในเวิร์กโฟลว์ประจำวัน พนักงานทำงานให้การดูแล, การแนะนำยุทธศาสตร์, และการจัดการกรณีที่เป็นประโยชน์, แต่ระบบ AI เป็นผู้ขับเคลื่อนการตัดสินใจและการติดต่อเป็นรูทีน
ธนาคารเนื้อหา AI มักมีคุณสมบัติการดำเนินการดิจิทัลสิ้นสุดตั้งแต่ต้นพร้อม AI ที่จัดการการมอบหมายลูกค้า, การประเมินความเสี่ยง, การดำเนินธุรกรรม, และบริการลูกค้า
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อนำเสนอคำแนะนำทางการเงิน เฉพาะบุคคลหรือตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนจัดการ คำถามจากลูกค้าส่วนใหญ่ที่เกิดขึ้นบ่อย สิ่งสำคัญคือธนาคารเหล่านี้มักจะผสานนวัตกรรม AI ล่าสุดเข้าด้วยกัน เช่นการสร้าง AI เพื่ออินเทอร์เฟซการสนทนาหรือการเรียนรู้เพื่อเสริมแรงเพื่อการกำหนดยุทธศาสตร์ การลงทุนออกเมตะการออกแบบเป็นการสร้างธนาคารที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่อง พัฒนาบริการเมื่อรวบรวมข้อมูลมากขึ้น – บางสิ่งที่แกน หลักแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้อย่างง่าย
อีกหนึ่งคุณสมบัติสำคัญคือธนาคารที่เน้น AI ถือว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบและการบริหารความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของระบบ AI
ในธนาคารแบบดั้งเดิม, การปฏิบัติตามกฎระเบียบมักเป็นระดับที่แยกเป็นรายงานและการ ตรวจสอบบางส่วนที่ทำด้วยมือ
ในธนาคารที่เน้น AI, ซอฟต์แวร์ถูกออกแบบเพื่อตรงตามข้อจำกัดทางกฎระเบียบตั้งแต่เริ่มต้น โดยอัตโนมัติด้านต่าง ๆ เช่นการเฝ้าตามกิจกรรมที่น่าสงสัย", Neville เน้นย้ำว่าการเข้าใจตามกฎระเบียบและความเสี่ยงเป็นสิ่งที่ต้องมีที่บนโต๊ะ ร่วมกับผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมในการพัฒนาโครงการเหล่านี้เข้มงวดไปด้วยการออกแบบตรรกะ ตามกฎโดยตรงสู่วิธีการของ AI
โปรดทราบว่า "AI ดั้งเดิม" ไม่ได้หมายถึง "AI เท่านั้น" การดูแลจากมนุษย์ยังมีความสำคัญ
เป้าหมายไม่ใช่การสร้างธนาคารอัตโนมัติทั้งหมดที่ไม่มีพนักงาน แต่นำไปสู่การ รวมกันอย่างสูงสุดระหว่างมนุษย์และ AI ตัวอย่างเช่น โครงการธนาคาร AI หนึ่งอนุญาตให้ใช้ "นักแสดง AI หรือพนักงานดิจิทัลเป็นพนักงานในการทำงานภายใน เช่นการเขียนซอฟต์แวร์" ในขณะที่มนุษย์ดูแลและตัดสินใจระดับสูง ในบทบาทที่ลูกค้าติดต่อ, ผู้ช่วย AI อาจตอบคำถามทั่วไปและเมื่อพบกับกรณีที่จัดการไม่ได้หรือสถานการณ์ที่ต้องการความเห็นใจและ การตัดสินใจจากมนุษย์เท่านั้นถึงจะถ่ายทอดต่อไปให้เจ้าหน้าที่ธนาคาร.
ในส่วนถัดไปนี้เราจะพิจารณาถึงห้าโครงการที่เป็นตัวอย่างของการเคลื่อนไหว ธนาคารที่เน้น AI
Catena Labs – สร้างธนาคารสำหรับ “เศรษฐกิจ AI”
โครงการใหม่ที่ถูกพูดถึงอย่างมากเป็น Catena Labs เริ่มต้นจากประเทศสหรัฐอเมริ กาและร่วมก่อตั้งโดยฌอน เนวิลล์ (เป็นที่รู้จักดีจากการเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Circle บริษัท ที่อยู่เบื้องหลัง USDC สเตเบิลคอยน์)
Catena Labs เก็บหัวข้อข่าวในเดือนพฤษภาคม 2025 โดยการรวบรวมเงินทุนเริ่มต้นมูลค่า 18 ล้านดอลลาร์ เพื่อสร้างสิ่งที่เนวิลล์เรียกว่า “สถาบันการเงิน AI เนื้อหาที่ถูกควบคุมทุกอย่างเต็มที่” สำหรับ “เศรษฐกิจ AI” ที่กำลังเกิดขึ้นรอบใหม่นี้
รอบการระดมทุนถูกนำโดย Andreessen Horowitz’s a16z crypto fund, โดยมีผู้ลงทุนที่โดดเด่นเช่น Breyer Capital, Coinbase Ventures และแม้กระทั่งดารา NFL ทอม เบรดี้ - เป็นชุดที่เน้นความน่าสนใจของไอเดียนี้
วิสัยทัศน์ของ Catena ยิ่งใหญ่: สร้างธนาคารที่ระบบ AI สามารถถือบัญชี, ดำเนินการธุรกรรม, และติดต่อทางการเงินกับตัวแทนอื่นหรื อมนุษย์อย่างอัตโนมัติ เนวิลล์เชื่อว่าในอนาคตอันใกล้ “ตัวแทน AI จะดำเนินการทำธุรกรรมทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่” และว่าธนาคารในปัจจุบันนั้นไม่ได้ เตรียมพร้อมสำหรับกรณีใหม่นี้
ให้ตัวอย่าง อัลกอริทึมการซื้อขายหรือบอตอีคอมเมิร์ซอาจต้องการทำการจ่ายเงิน หลายพันครั้งในเสี้ยววินาทีหรือลงนามสัญญาแทนเจ้าของมนุษย์ – หน้าที่ที่ทำให้เกิด ความตึงเครียดกับกระบวนการธนาคารแบบดั้งเดิม
คำตอบของ Catena คือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินจากศูนย์เพื่อตอบสนองต่อ ความต้องการดังกล่าว
ส่วนหลักของความพยายามของ Catena คือการใช้สเตเบิลคอยน์ – โดยเฉพาะ USDC ซึ่งเนวิลล์ร่วมสร้าง – เป็น "เงินที่ใช้ในการทำธุรกรรมแบบ AI" Here is the translation based on the guidelines you've provided:
capital, เน้นย้ำความมั่นใจในแนวทางของตน ภายในปี 2025 ธนาคารได้ระดมทุนประมาณ 242 ล้านดอลลาร์และมีมูลค่าอยู่ที่ประมาณ 320 ล้านดอลลาร์ โดยมีนักลงทุนรวมถึงยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเช่น Tencent และกองทุนฟินเทคจากเครือข่ายของ SoftBank
AI เป็นหัวใจของประสบการณ์ลูกค้าของ One Zero
ในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 ธนาคารได้เปิดตัว “Ella 2.0” แพลตฟอร์มบริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่เป็นแบบสร้างสรรค์ซึ่งทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยทางการเงินเสมือนจริงสำหรับลูกค้า พัฒนาขึ้นร่วมกับ AI21 Labs (สตาร์ทอัพ AI ของอิสราเอลที่เชี่ยวชาญด้านโมเดลภาษาขนาดใหญ่) Ella 2.0 แท้จริงแล้วคือธนาคารเอกชน AI ที่พร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง
ลูกค้าสามารถโต้ตอบกับ Ella ด้วยภาษาธรรมชาติ – ถามคำถามที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการเงินของพวกเขาผ่านบัญชีต่างๆ รับคำแนะนำการวางแผนงบประมาณ หรือแก้ไขปัญหา – และได้รับคำตอบที่ทันทีและเข้าใจบริบท ระบบเข้าใจหลายภาษาและได้รับการฝึกฝนด้วยชุดคำถามการเงินเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ
ตามที่ธนาคารระบุ Ella 2.0 “ให้คำตอบที่รวดเร็วทันใจ ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง และใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับเปลี่ยนบริการทางการเงินที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล” กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI พัฒนาขึ้นจากปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าเพื่อให้ความช่วยเหลือที่ดีขึ้น ขณะที่ธนาคารมนุษย์เตรียมพร้อมที่จะสนับสนุนเมื่อจำเป็น
CEO คนแรกของ One Zero, Gal Bar Dea กล่าวว่า AI ผู้ช่วยนี้ยกระดับคุณภาพการบริการ “ความสามารถของ Ella 2.0 สามารถข้ามข้อจำกัดทางภาษา” เขากล่าว ยืนยันว่า “คำตอบที่ถูกต้องและเหมาะสมส่วนบุคคลในเวลารวดเร็ว และพัฒนาต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าแต่ละราย”
One Zero ภูมิใจในความเป็นผู้นำใน “การผลักดันจากการทดลอง AI ที่เป็นแบบสร้างสรรค์ไปสู่การนำไปใช้จริง” ในธุรกิจธนาคาร
Ori Goshen, ผู้ร่วมก่อตั้ง AI21 Labs, ตั้งข้อสังเกตว่า “AI ผู้ช่วยใหม่ของ One Zero, Ella, แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมธนาคารดิจิทัลไปสู่ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีกว่า – เร็วกว่า เชื่อถือได้มากกว่า และเหมาะสมกับผู้ใช้งานแต่ละราย” การรับรองเหล่านี้เน้นถึงการผสมผสานกันอย่างใกล้ชิดระหว่างสตาร์ทอัพเทคและธนาคารในพัฒนาการแก้ปัญหา AI
นอกเหนือจาก Ella, One Zero ยังใช้ AI ในด้านที่อยู่เบื้องหลังอีกมากมาย อัลกอริทึมอัตโนมัติรับผิดชอบการดำเนินงานประจำวันและการตัดสินใจของธนาคารในปริมาณมาก ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ถูกนำมาใช้ในการประเมินความเสี่ยงเครดิตและคำแนะนำการลงทุน เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อปรับคำตอบให้ดีขึ้น
กลยุทธ์ของธนาคารคือการทำให้ภารกิจประจำเป็นไปได้มากที่สุด เพื่อลดค่าใช้จ่ายและทำให้ธนาคารสามารถเสนอค่าธรรมเนียมที่แข่งขันได้มากขึ้น
ในขณะเดียวกัน One Zero ยังคงมีที่ปรึกษาทางการเงินสำหรับลูกค้าเพื่อเข้าถึงได้ (ธนาคารสัญญาว่าจะเป็นการผสมผสานระหว่าง “ผู้จัดการการเงินส่วนบุคคล” และการช่วยเหลือจาก AI) แนวทางสองทางนี้ตอบสนองต่อความต้องการลูกค้าที่ต้องการความเร็วของ AI แต่ยังคงมีความมั่นใจในความเชี่ยวชาญของมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ
การลงทุนจำนวนมากของ One Zero ใน AI กำลังให้ผลเป็นการมีส่วนร่วมของลูกค้า
จากรายงานบางฉบับ AI ของธนาคารสามารถจัดการกับคำถามลูกค้าได้ถึง 40% ด้วยตนเองไม่นานหลังจากการเปิดตัว และช่วยนักวิเคราะห์มนุษย์กับคำถามอีกหลายๆ ข้อ ซึ่งช่วยลดเวลาตอบสนองอย่างมหาศาล – ธนาคารอ้างว่าขจัดเวลารอคอยคำตอบสำหรับคำถามส่วนใหญ่ – และทำให้แน่ใจว่าลูกค้าได้รับคำตอบที่สม่ำเสมอและคุณภาพสูงทุกครั้ง AI ยังจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนที่ต้องเชื่อมโยงหลายคำตอบ เช่น ที่ One Zero ให้ตัวอย่างถึงกรณีที่ถาม “ร้านอาหารอินเดียที่ไปกับเพื่อนในลอนดอนคือร้านอะไร?” ระบบสามารถสรุปและค้นหาการทำธุรกรรมได้ ความสามารถทั้งหมดนี้แสดงถึงพลังของการรวมข้อมูลการทำธุรกรรมเข้ากับ AI ที่สนทนาได้
จากมุมมองทางการตลาด One Zero Bank เป็นต้นแบบของวิธีที่ธนาคารใหม่สามารถแยกตัวออกจากตลาดด้วย AI ในภาคธนาคารที่มีการแข่งขันของอิสราเอล จุดขายของ One Zero ไม่ใช่แค่แอปมือถือที่ดูดี – หลายธนาคารมี – แต่เป็นบริการที่ชาญฉลาดและเชิงรุก ธนาคารสามารถแจ้งเตือนผู้ใช้เกี่ยวกับการใช้จ่ายที่ผิดปกติ คาดการณ์กระแสเงินสด หรือเสนอการเคลื่อนไหวทางการเงิน ขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์ AI ในข้อมูลของพวกเขา นี้สอดคล้องกับแนวโน้มใหญ่ขึ้น: ผู้บริโภคคาดหวังบริการที่เป็นส่วนตัวและทันตามในเรื่องการเงิน เหมือนที่ Netflix 或 Spotify นำเสนอโบนัสความบันเทิง One Zero กำลังใช้ประโยชน์จากความคาดหวังนั้น ผ่านการใช้ AI เป็น “ผู้ช่วยการเงิน” ทดลองใช้ฟรีในรูปแบบ
ยิ่งมีความท้าทายสำหรับ One Zero โดยเฉพาะเมื่อตั้งเป้าจะขยายตัวไปให้ไกลกว่าอิสราเอล ธนาคารมีแผนขยายตัวระหว่างประเทศ แต่เหตุการณ์ภายนอก (เช่น ความขัดแย้งในภูมิภาคในปลายปี 2023) บังคับให้ต้องหยุดบางโครงการ แต่ถึงกระนั้นความก้าวหน้าของบริษัทก็ยังถูกจับตามองอย่างกว้างขวาง ถ้า One Zero Bank ดำเนินความสำเร็จต่อไป ก็อาจเป็นแรงบันดาลใจให้กับธนาคารดิจิทัลที่มุ่งเน้นไปที่ AI ในประเทศอื่นๆ และยังเป็นตัวอย่างสดให้กับผู้ควบคุมว่าการบูรณาการ AI ในธนาคารสามารถทำได้อย่างถูกต้อง น่าสนใจคือผู้ควบคุมของอิสราเอลได้ให้ใบอนุญาตธนาคารเต็มรูปแบบแก่ One Zero ซึ่งบ่งบอกถึงความไว้วางใจในโมเดลและการระดมทุน – เป็นสัญญาณเชิงบวสำหรับผู้ร้องขอใบอนุญาตในอนาคตที่หวังใช้ AI ในธนาคาร
Bunq – Neobank ตัวแรกของยุโรปที่ขับเคลื่อนด้วย AI
Bunq ของยุโรป หนึ่งในผู้เล่นที่ตั้งหลักใหม่และก้าวเดินไปสู่แนวทางที่เน้น AI คือทั้งการบุกเบิกและรับเอาการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพบได้บ่อยครั้งเป็นชื่อเล่นว่า “ธนาคารของอิสระ” เนื่องจากความมุ่งเน้นทุ่นเทคโนโลยีและลูกค้าผู้เป็นศูนย์กลาง
Bunq ก่อตั้งในปี 2012 และเติบโตมาได้ถึงล้านสมาชิกในยุโรป แต่ในปลายปี 2023 ได้ทำให้คนสนใจด้วยการประกาศว่าตัวเองได้กลายเป็น “ธนาคารที่ขับเคลื่อนด้วย AI แห่งแรกของยุโรป“
Bunq ได้บูรณาการ AI แบบสร้างสรรค์เข้าสู่แพลตฟอร์มในระดับที่ไม่เคยมีเห็นในเพื่อนฝูง มีเป้าหมายเพื่อการเปลี่ยนแปลงวิธีที่ลูกค้าที่ติดต่อกับการเงินของพวกเขา ศูนย์กลางของความพยายามนี้คือ “Finn” ผู้ช่วยการเงินส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Bunq
ในเดือนธันวาคม 2023, Bunq เปิดตัว Finn เป็นเครื่องมือ AI ที่เกิดการสร้างสรรค์สำหรับการให้ลูกค้าตอบสนองที่ฝังในแอพ
Finn เปลี่ยนแปลงการค้นหาและการนำทางแบบดั้งเดิมในแอพ Bunq แทนที่จะเป็นการเลื่อนเมนูหรือรายการธุรกรรมด้วยตนเอง ผู้ใช้สามารถเพียงแค่ถามคำถามหรือให้คำสั่งในภาษาธรรมชาติ “Finn จะทำให้คุณประหลาดใจ” เป็นคำกล่าวถึงผลลัพธ์ของ “การขับเคลื่อนด้าน AI มาหลายปี” และการมุ่งขึ้นตัวผู้ใช้ของผู้ก่อตั้งและ CEO Ali Niknam กล่าวในตอนเปิดตัว
เป้าหมายสำคัญตามคำอธิบายของ Niknam คือ “การเปลี่ยนแปลงรูปแบบธนาคารที่คุณรู้จักอย่างแท้จริง” โดยทำให้การเชื่อมโยงกันเป็นเรื่องง่ายเหมือนการสนทนา
Finn สามารถทำอะไรได้บ้าง? ตามที่ Bunq อ้างว่าได้มาก ผู้ใช้สามารถถามคำถามเช่น “ฉันใช้เงินเท่าไหร่ไปกับของชำเมื่อเดือนที่แล้ว?” หรือ “บิลทั่วไปรายเดือนเฉลี่ยของฉันเท่าไหร่?” และ Finn จะวิเคราะห์ข้อมูลการทำธุรกรรมทันทีเพื่อตอบกลับ สามารถจัดการคำถามที่ซับซ้อนขึ้นที่รวมข้อมูลที่หลากหลายได้ ตัวอย่างเช่น Niknam แบ่งปันว่า “มันสามารถรวมข้อมูลเพื่อคำถามที่เกินกว่าการทำธุรกรรม เช่น ‘ฉันใช้เงินเท่าไหร่ที่คาเฟ่ใกล้เซ็นทรัลปาร์คเมื่อวันเสาร์ที่ผ่านมา?’ “AI เข้าใจบริบท หมายความว่าสามารถประมวลผลได้ว่า “คาเฟ่ใกล้เซ็นทรัลปาร์ค” อ้างถึงแม่ค้าหรือวันใดในประวัติการทำธุรกรรมของผู้ใช้เรื่องที่ฟังก์ชันการค้นหาปกติจะขัดขวางได้ง่าย โดยการเปิดใช้งานคำถามเชิงสนทนาเช่นนี้ Bunq ทำให้การวิเคราะห์การใช้จ่ายของตนเองง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้และค้นหาข้อมูลโดยไม่ต้องมีความรู้ในการบัญชีหรือความพยายามลำบาก
เกินกว่า Q&A Finn ยังช่วยในการวางแผนการเงินและการจัดงบประมาณ ผู้ใช้สามารถขอคำแนะนำหรือข้อมูลเชิงลึก เช่น “ฉันมีเกินพอที่จะเพิ่ม €500 ในการออมเช่นนั้นหรือไม่?” และรับคำตอบเชิงข้อมูล มันเหมือนกับมีนักบัญชีส่วนตัวรอทำงานให้
Bunq ใช้เครื่องมือนี้เพื่อกระตุ้นสุขภาพกิจขนาดดีทางการเงินในหมู่ลูกค้า ภายในทรัพยากรของ Bunq AI ยังวิเคราะห์รูปแบบการทำธุรกรรมทั่วผู้เล่นที่เชื่อมโยงหลายธนาคาร (โดยใช้กรอบงานการธนาคารแบบเปิดของยุโรป) เพื่อส่งมุมมองรวมของการเงินของผู้ใช้ หมายความว่า Finn สามารถดูยอดเงินและการใช้จ่ายของลูกค้าไม่เพียงแต่ที่ Bunq แต่ที่ธนาคารอื่นหากผู้ใช้อนุญาต เป็นคุณลักษณะที่ทรงพลังสำหรับการจัดงบประมาณและการวางแผน
ผลกระทบของ Finn น่าสนใจ
รายงานระบุว่า Finn สามารถจัดการกับประมาณ 40% ของคำถามจากลูกค้าโดยไม่ต้องมีบุคลากรมนุษย์ และช่วยเหลือกับส่วนอื่น ๆ
ซึ่งลดการทำงานของทีมสนับสนุน Bung และเร่งเวลาในการตอบกลับสำหรับผู้ใช้ ในความเป็นจริง เมื่อต้นปี 2024 Bunq กล่าวว่า Finn’s ให้อินเทร์แอ็คชั่นของลูกค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าเดิม - มีคำถามมากมายตอบโดยทันทีจาก AI สำหรับคำถามที่เหลือที่ต้องการความขบคิดจากมนุษย์ ทีมของ Bunq สามารถเน้นที่ประเด็นที่ซับซ้อน ขณะนี้ AI ยังแบ่งเบาภาระเรื่องที่ง่าย
ผลลัพธ์คือรูปแบบบริการลูกค้าที่สามารถปรับขนาดได้ในขณะที่ Bunq ยังคงขยายฐานผู้ใช้ทั่วทั่วยุโรป
ความรับของ Bunq กับ AI เกิดมาในขณะที่ Bunq กำลังขยายตัวทางภูมิศาสตร์และในผลิตภัณฑ์ บริษัทได้ขอใบอนุญาตธนาคารสหรัฐในปี 2023 โดยต้องการเข้าไปในตลาดอเมริกา และนวัตกรรมเช่นนี้ช่วยให้การยืนหยัดในสถานที่เนียบการธนาคารที่แข่งกันเพิ่มขึ้นก็สามารถช่วยดึงดูดสถาบันเงินใหม่ให้เกิดขึ้นในตลาดเช่นเดียวกัน
สิ่งที่น่าสังเกตคือฟินเทคอื่น ๆ กำลังตามทัน: นีโอแบงค์สหรัฐ MoneyLion ประกาศคุณสมบัติการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย ChatGPT ในเวลาเดียวกัน และอีกแห่งที่เรียกว่า Dave แนะนำ “DaveGPT“ สำหรับการถามตอบจากลูกค้า
แต่การเริ่มต้นก่อนของ Bunq และการบูรณาการเป็นฟังก์ชันหลัก (การแทนที่การค้นหาเป็น AI ทั้งหมด) ทำให้ Bunq อ้างถึงความเป็นผู้นำได้
จากมุมมองทางธุรกิจ Bunq ใช้ AI ไม่เพียงเพื่อช่วยเหลือผู้ใช้ แต่ยังเพื่อพนัน insights ที่นำเสนอบริการใหม่ ๆ โดยการวิเคราะห์ว่าผู้คนถามคำถามเกี่ยวกับเงินของตนยังไง Bunq สามารถระบุจุดปวดหรือคำขอที่นิยมและสร้างตัวเลือกหรือผลิตภัณฑ์ใหม่รอบในนั้นได้
ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้หลายคนถาม “ฉันสามารถซื้อ X ได้ภายในปีนี้หรือไม่?” Bunq อาจพัฒนาผู้สะสมออมอัตโนมัติ นวัตกรรมเหล่านี้ที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันของการเป็นธนาคารพื้นถอย AI — การตอบรับกลับมาผู้ใช้งานและการปรับเปลี่ยนบริการนั้นเวลาดีที่สุด
อย่างไรก็ Bunq ต้องระวัง
This translation adheres to your formatting specifications and skips translation of markdown links.Sure, here is the translation of the provided text into Thai, with markdown links not translated:
เพื่อควบคู่ AI กับการตรวจสอบของมนุษย์ การตอบสนองของ AI ทั้งหมดได้รับการตรวจสอบเพื่อความถูกต้องและความเหมาะสม
ทางธนาคารได้เน้นย้ำว่าคำแนะนำของ Finn นั้นอิงจากข้อมูล แต่ลูกค้าควรใช้วิจารณญาณ – มันเป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ผู้จัดการการเงินอัตโนมัติเต็มรูปแบบ (อย่างน้อยในขณะนี้) นอกจากนี้ ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยเป็นเรื่องสำคัญสูงสุด; Bunq ต้องมั่นใจว่า AI เข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่ผู้ใช้อนุญาต และข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้รับการปกป้อง จนถึงขณะนี้ยังไม่มีปัญหาใหญ่ ๆ รายงานเข้ามา และลูกค้าส่วนใหญ่ตอบสนองในเชิงบวกต่อความสะดวกในการธนาคารแบบสนทนา
Ali Niknam ซีอีโอของ Bunq ได้วาดภาพการผลักดัน AI เป็นส่วนหนึ่งของภารกิจของ Bunq ในการทำให้การธนาคารง่ายขึ้น ในมุมมองของเขา ธนาคารแบบดั้งเดิมก่อให้เกิดภาระกับลูกค้าด้วยอินเทอร์เฟซที่ซับซ้อนและศัพท์แสง ในขณะที่ Bunq ต้องการ “ทำให้ชีวิตง่ายขึ้นมาก” สำหรับผู้ใช้ผ่านเทคโนโลยี
ด้วยการทำให้การธนาคารง่ายเหมือนการส่งข้อความถึงเพื่อน Bunq หวังที่จะเพิ่มความภักดีและการมีส่วนร่วมของลูกค้า ที่จริงแล้ว การวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นว่าคำอ่งานและความง่ายในการใช้งานช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าในด้านการธนาคารได้อย่างมีนัยสำคัญ
กลยุทธ์ AI ของ Bunq โจมตีทั้งสองเป้า: ทำให้ประสบการณ์เป็นส่วนตัว (เนื่องจากคำตอบของ Finn เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตามข้อมูลและคำถามของคุณ) และทำให้มันง่าย (ไม่จำเป็นต้องเรียนรู้เมนูแอปหรือศัพท์ทางการเงิน)
ในฐานะผู้เริ่มต้นในด้านการธนาคารที่เต็มไปด้วย AI ในยุโรป Bunq เสนอตัวอย่างที่มีคุณค่าสำหรับอุตสาหกรรม มันแสดงให้เห็นว่าแม้แต่ธนาคารที่ดำเนินงานที่มีผู้ใช้นับล้านสามารถนำ AI เข้ามาในแกนกลางของบริการของตนได้สำเร็จ – ไม่ใช่เพียงสิ่งที่จำเป็นสำหรับสตาร์ทอัพใหม่เท่านั้น ประสบการณ์ของ Bunq จะเป็นที่จับตามองอย่างใกล้ชิดโดยธนาคารและฟินเทคยุโรปอื่นๆ ในทางหนึ่ง Bunq กำลังกลายเป็นบริษัทเทคโนโลยีเท่าที่เป็นธนาคารผสานรวมการพัฒนา AI ล่าสุดอย่างต่อเนื่อง หาก Finn และคุณสมบัติ AI ที่ตามมาแสดงผลดีต่อไป ก็เป็นไปได้มากที่เราจะเห็นธนาคารอื่นๆ เปิดตัวผู้ช่วยสไตล์ GPT ของตนเองหรือคุณสมบัติการปรับเป็นส่วนตัวขับเคลื่อนด้วย AI ในการแข่งขันเพื่อดึงดูดลูกค้าที่มีความรู้ทางดิจิทัล
WeBank – ธนาคาร AI-First แห่งแรกของจีน
ไม่มีการพูดคุยเกี่ยวกับ AI ในด้านการธนาคารที่สมบูรณ์โดยปราศจาก WeBank ธนาคารดิจิทัลที่ได้รับการยกย่องว่าเป็นผู้นำต้นแบบที่เต็มไปด้วย AI ของจีนตั้งแต่ก่อตั้ง
WeBank ก่อตั้งขึ้นในปี 2014 ในฐานะธนาคารอินเทอร์เน็ตเท่านั้นแห่งแรกของจีน โดยได้รับการสนับสนุนจากยักษ์ใหญ่เทคโนโลยี Tencent ตั้งแต่เริ่มต้น กลยุทธ์ของ WeBank คือการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ล้ำยุค – ที่แสดงออกในคำขวัญ "ABCD" (AI, Blockchain, Cloud, Data) – เพื่อให้บริการแก่ลูกค้านับล้านด้วยต้นทุนที่ต่ำ ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา WeBank ขยายตัวอย่างรวดเร็วโดยมอบเงินกู้ การชำระเงิน และบริการทางการเงินแก่ผู้ใช้นับสิบล้านคน ซึ่งหลายคนเป็นบุคคลและธุรกิจขนาดเล็กที่ไม่ได้รับบริการเพียงพอ ความสำเร็จของมันมักถูกยกย่องให้กับการรวม AI อย่างลึกซึ้งในด้านการดำเนินงาน ทำให้มันสามารถจัดการปริมาณและความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าธนาคารแบบดั้งเดิม
หนึ่งในความสำเร็จที่น่าจับตามองของ WeBank คือระดับที่ใช้ AI และการอัตโนมัติในด้านบริการลูกค้าและการสนับสนุน ณ สองสามปีที่ผ่านมา WeBank รายงานว่ามันได้รับคำถามเกี่ยวกับบริการลูกค้าประมาณ 100,000 รายการต่อวัน และ “หุ่นยนต์เสมือน” ของ AI ได้รับการจัดการ 98% ของคำถามเหล่านั้นโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์
ตัวแทนเสมือนเหล่านี้ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการรู้จำเสียงพูด – ซึ่งเป็นต้นแบบของ AI ชนิดที่ใช้ขับเคลื่อนผู้ช่วยเสียงในปัจจุบัน – เพื่อแก้ปัญหาการสอบถามของลูกค้า Dr. Yang Qiang ที่ปรึกษา AI หัวหน้าที่ WeBank ชี้แจงว่าพวกเขาใช้การรู้จำใบหน้า การรู้จำเสียง และ NLP เพื่อปรับปรุงบริการและความสะดวกสบาย ลูกค้าสามารถโต้ตอบผ่านการสนทนาหรือเสียง และ AI สามารถยืนยันตัวตนพวกเขา (ผ่านการรู้จำใบหน้า) และแก้ปัญหาหรือดำเนินการร้องขอแบบเรียลไทม์
ปรัชญาของ WeBank คือ AI อยู่ที่นั่นเพื่อ "เสริมสร้าง ไม่ใช่แทนที่" การบริการของมนุษย์ – ซึ่งเป็นท่าทีที่ฟังดูคล้ายกับธนาคารตะวันตก แต่ WeBank ได้นำไปปฏิบัติในระดับที่มากกว่ามาก “บริการอัตโนมัติไม่ใช่ศัตรูที่บริการของมนุษย์ ควรทำงานเคียงข้างกัน” Yang Qiang กล่าวกับ CNBC ผลลัพธ์คือรูปแบบที่สามารถขยายได้สูง: ทีมงานของมนุษย์ขนาดเล็กสามารถควบคุมฐานลูกค้านับล้านได้เพราะ AI กำลังทำงานหนักในทุกๆ วัน ที่จริง WeBank เป็นที่รู้จักว่าต้องเริ่มต้นด้วยพนักงานเพียงไม่กี่โหลและไม่มีสาขาจริง แต่สามารถให้ยืมเงินไมโครโลนนับมหภาคทั่วประเทศจีนโดยพึ่งพาอัลกอริธึมเครดิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการติดต่อกับลูกค้าผ่านสมาร์ทโฟน ประสิทธิภาพการดำเนินงานนี้คือสาเหตุใหญ่ที่ WeBank กลายเป็นธนาคารมีกำไรภายในเวลาเพียงไม่กี่ปีหลังการเปิดตัว ซึ่งเป็นการกระทำที่หายากมากสำหรับธนาคารใหม่
อีกพื้นที่หนึ่งที่ WeBank เปล่งประกายคือการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตจาก AI และการอนุมัติเงินกู้
ธนาคารแบบดั้งเดิมมักต้องการเอกสารที่ยาวนานและการตีประกันโดยมนุษย์สำหรับเงินกู้ แต่ WeBank ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการอัตโนมัติหลายอย่างนั้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางเลือกจำนวนมหาศาล – เช่นพฤติกรรมโซเชียลมีเดีย ประวัติการจ่ายเงินผ่านมือถือ (ใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศน์ของ Tencent) และรอยเท้าทางดิจิทัลอื่น ๆ AI ของ WeBank สามารถประเมินความน่าเชื่อถือได้อย่างรวดเร็วและให้เงินกู้เล็ก ๆ แก่บุคคลและ SME ที่อาจถูกปฏิเสธโดยธนาคารขนาดใหญ่
แนวทางที่มีส่วนนำนี้ได้ขยายเครดิตไปยังส่วนที่เคยถูกมองว่าเสี่ยงหรือมีต้นทุนสูงเกินไปในการบริการ Yang Qiang ตั้งข้อสังเกตว่าเทคโนโลยีเช่นนี้สร้าง “ความเป็นไปได้สำหรับ WeBank ที่จะมีประสิทธิภาพมากกว่าธนาคารแบบดั้งเดิมในการประมวลผลเงินกู้และการวิเคราะห์ความเสี่ยง” ซึ่งเป็นสิ่งที่พิสูจน์ได้จริง WeBank สามารถดำเนินการคำขอเงินกู้ในนาทีและตรวจสอบพวกมันอย่างต่อเนื่อง ซึ่งบางสิ่งที่ธนาคารเก่าอาจยากจะแข่งขัน
นอกจากนี้ WeBank ยังเป็นผู้ยริเริ่มในวิจัย AI
มันได้ลงทุนในพื้นที่เช่นการเรียนรู้แบบร่วม, เทคนิคในการฝึกโมเดล AI บนข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากหลายแหล่งโดยไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว ซึ่งสิ่งนี้สำคัญสำหรับ WeBank ในการร่วมงานกับสถาบันอื่น ๆ (เช่นการแชร์ข้อมูลทุจริต) ขณะเคารพกฎการคุ้มครองข้อมูลอันเข้มงวดของจีน
นักเทคโนโลยีของธนาคารได้ตีพิมพ์เอกสารและเปิดแหล่งเครื่องมือ ซึ่งแสดงว่า WeBank เห็นตัวเองเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยี ไม่ใช่แค่บริษัทบริการทางการเงิน ในเดือนมีนาคม 2025 WeBank ถึงกับแบ่งปันวิสัยทัศน์สำหรับ “ธนาคาร AI ต้นแบบ” ที่การประชุมโลก ซึ่งเน้นถึงทศวรรษของความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีของมันที่ผลักดันธนาคารให้เป็น “ปราดเปรื่องและครอบคลุมมากขึ้น”
นี่บ่งชี้ว่า WeBank กำลังเล็งที่จะอยู่ในแนวหน้าของ AI ในด้านการเงิน อาจจะสำรวจ AI รุ่นหน้าเช่นโมเดลสร้างสรรค์สำหรับบริการที่ล้ำหน้ายิ่งขึ้น
แม้จะมีการอัตโนมัติขนาดใหญ่ WeBank ก็ไม่กำจัดองค์ประกอบของมนุษย์ แต่มันได้จัดสรรใหม่ โดยที่ AI ทำงานประจำ พนักงานมนุษย์มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ต่างๆ เช่นการปรับปรุงอัลกอริธึม การจัดการกรณียกเว้น และการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
กลยุทธ์ด้านพนักงานของ WeBank มีรายงานว่า ประมาณ 60% ของพนักงานอยู่ในบทบาทด้านเทคโนโลยี – อัตราที่สูงอย่างไม่ปกติสำหรับธนาคาร แต่เป็นเหตุผลสมเหตุสมผลสำหรับองค์กรที่แท้จริงแล้วคือสถาบันฟินเทค วัฒนธรรมพันธุ์เทคโนโลยีนี้ยังช่วยเสริมสถานะของ WeBank ในฐานะธนาคาร AI ต้นแบบพระนาม
CITIC aiBank – การร่วมทุนของการเงินและเทคโนโลยี
ในช่วงเวลาเดียวกับที่ WeBank กำลังเริ่มต้น อีกหนึ่งการทดลองที่น่าสังเกตในด้านการธนาคารที่เต็มไปด้วย AI ก็เกิดขึ้นในจีน: CITIC aiBank (มักเรียกว่าเพียง “AiBank”)
นี่คือความร่วมมือระหว่าง China Citic Bank ซึ่งเป็นธนาคารพาณิชย์ระดับกลาง กับ Baidu ยักษ์ใหญ่ด้านการค้นหาและ AI ของอินเทอร์เน็ต เปิดตัวในปลายปี 2017 aiBank ก่อตั้งขึ้นเป็นธนาคารตรงที่ไม่มีสาขา ด้วยวัตถุประสงค์เจาะจงที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์เพื่อส่งมอบบริการทางการเงินที่ฉลาดขึ้น
ด้วยทุนจดทะเบียน 2 พันล้านหยวน (ประมาณ 300 ล้านดอลลาร์ในขณะนั้น) และการถือหุ้นแบ่งเป็น 70/30 ระหว่าง Citic Bank และ Baidu AiBank หมายถึงการผสมผสาน between banking domain knowledge and cutting-edge tech capability.
AiBank’s focus from the start was on lending to consumers and small businesses, segments often underserved by traditional banks in China. By using Baidu’s AI technology, aiBank aimed to develop new risk assessment models that could better evaluate borrowers who lack extensive credit histories. “AiBank will focus on lending to individuals and small businesses while leveraging big data and artificial intelligence to build new risk control models,” said Li Rudong, the bank’s president, at its launch.
This indicates that aiBank intended to analyze non-traditional data – possibly including search data, social data, etc., thanks to Baidu – to make credit decisions. The expectation was that AI-driven insights could identify creditworthy customers that legacy scoring methods might overlook, thus profitably expanding financial inclusion.
A striking detail revealed at launch was that 60% of aiBank’s employees would be tech staff. This was essentially unheard of in banking at that time and signaled how differently aiBank would operate compared to a typical bank where most staff are in branches or general operations.
By concentrating on engineering and data science talent, aiBank put itself on a path to continuously develop and refine AI systems in-house. Baidu’s contribution was not just capital but also technology – including its AI platforms, cloud services, and perhaps even its vast user data (within privacy/legal limits). This partnership was part of a broader trend in China of tech companies and banks teaming up – similarly, Alibaba with MYbank, and Tencent with WeBank – to create hybrid entities that marry the strengths of each. In Baidu’s case, aiBank also offered a way to monetize its AI research in finance and showcase its AI leadership.
At the launch event, Baidu’s then Chief Operating Officer, Lu Qi, heralded the venture by saying, “AiBank isContent: อนาคตของการเงินอัจฉริยะ… มันคือสถาบันที่เข้าใจลูกค้าที่ดีที่สุดและเข้าใจด้านการเงินที่ดีที่สุด” คำพูดนี้จับเอาความปรารถนาที่ว่าโดยการผสมผสานความรู้ของไป่ตู้เกี่ยวกับผู้ใช้ (จากพฤติกรรมออนไลน์ของพวกเขา) กับความเชี่ยวชาญทางการเงินของซิติค aiBank อาจมีความสามารถที่เหนือกว่าธนาคารดั้งเดิมในการให้บริการและความเข้าใจลูกค้า
เป็นธนาคารผ่านอินเทอร์เน็ต (ออนไลน์เท่านั้น) ยังหมายความว่า aiBank สามารถเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศได้โดยไม่ต้องมีสถานที่จริง ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบสำคัญในตลาดที่กว้างขวางของจีน
ในทางปฏิบัติ ในไม่กี่ปีต่อมา aiBank ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์สินเชื่อดิจิทัลและ บริการที่เพิ่มด้วย AI โดยให้สินเชื่อส่วนบุคคลผ่านแอปพลิเคชั่นมือถือ โดยมีการอนุมัติที่รวดเร็วด้วยแบบจำลองการประเมินเครดิตด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก ได้ทดลองใช้ AI ในการวิเคราะห์การทำธุรกรรมอีคอมเมิร์ซและข้อมูลโซ่อุปทานเพื่อขยายเครดิต - คล้ายกับที่ Ant Group ทำ
aiBank ยังได้สำรวจการใช้ AI ในการบริการลูกค้า รวมถึงแชทบอทอัจฉริยะสำหรับการสอบถามขั้นพื้นฐาน ด้วยความสามารถของไป่ตู้ทางด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (โดยเฉพาะภาษาไทย) aiBank น่าจะได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าของ AI ในผู้ช่วยเสียงและการติดต่อกับลูกค้าในรูปแบบข้อความ ถึงแม้ว่าข้อมูลการทำงานของ aiBank จะไม่เป็นที่แพร่หลาย แต่การดำเนินการต่อเนื่องและการเพิ่มทุน (ซิติคและไป่ตู้กล่าวกันว่าได้เพิ่มทุนเป็นสองเท่าในปี 2018 เพื่อสนับสนุนการเติบโต) บ่งชี้ว่ามันได้รับความสนใจ
มุมมองที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับ aiBank คือการเสริมพลังกับระบบนิเวศน์ของไป่ตู้ ไป่ตู้สามารถรวมบริการทางการเงินของ aiBank เข้ากับแอปรวบรวมที่ได้รับความนิยมของมัน อย่างเช่น ผู้ใช้การค้นหาหรือแผนที่ของไป่ตู้ อาจได้รับบริการของ aiBank ในบริบท (ลองจินตนาการค้นหา “สินเชื่อรถยนต์” และเห็นข้อเสนอของ aiBank) นอกจากนี้ การวิจัย AI ของไป่ตู้เช่น การจดจำใบหน้าและเทคโนโลยีเสียง มีการใช้งานจริงในกระบวนการด้านความปลอดภัยและการเป็นลูกค้าใหม่ของ aiBank ดังที่หยาง เฉียงจาก WeBank กล่าวไว้โดยทั่วไป เทคโนโลยีเช่นการจดจำใบหน้า สามารถอนุญาตให้เปิดบัญชีจากระยะไกลได้โดยไม่ยาก – aiBank น่าจะใช้วิธีการคล้าย ๆ นี้เพราะความเชี่ยวชาญของไป่ตู้ ในแง่หนึ่ง aiBank ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มสำหรับไป่ตู้ในการแสดงพลังของ AI ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมและอาจทำให้ไป่ตู้มีตำแหน่งที่แข็งแกร่งในตลาดธุรกิจ AI
อย่างไรก็ตาม การดำเนินการธนาคารพื้นฐาน AI ภายในโครงสร้างธนาคารแบบดั้งเดิมที่ใหญ่กว่า (Citic) ยังมีความท้าทาย
การมีส่วนร่วมของ Citic Bank ทำให้มั่นใจในความสอดคล้องกับข้อบังคับและมีโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน แต่ก็อาจทำให้ต้องก้าวอย่างระมัดระวังเทียบกับที่เป็นสตาร์ทอัพล้วน ๆ การควบคุมจาก China Banking and Insurance Regulatory Commission (CBIRC) หมายความว่าการปฏิวัติ AI ของ aiBank ต้องสอดคล้องกับข้อกำหนดความเสี่ยงทางการเงิน ในปี 2021 มีเรื่องเล่าว่าเจ้าหน้าที่จีนปรับซิติคและไป่ตู้ในบางกรณีในการก่อตั้ง JV – เป็นการเตือนใจว่าธนาคารที่ล้ำหน้าเทคโนโลยียังต้องดำเนินการภายใต้กฎที่เข้มงวด อย่างไรก็ตาม หน่วยงานกำกับดูแลของจีนทั่วไปมีท่าทีสนับสนุน AI และฟินเทคในธนาคารถ้าความเสี่ยงอยู่ในการควบคุม
จนถึงปี 2025 CITIC aiBank ยืนอยู่เป็นตัวอย่างของการบูรณาการ AI ที่ประสบความสำเร็จในการร่วมธนาคารใหม่
อาจไม่มีการรับรู้ชื่อในระดับโลกเช่น WeBank แต่ก็เน้นย้ำถึงโมเดลการร่วมมือ: ธนาคารที่มีมาตรฐานและยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีร่วมสร้างพันธมิตรสำหรับแพลตฟอร์มธนาคารพื้นฐาน AI
ความคิดส่งท้าย
การเกิดขึ้นของธนาคารพื้นฐาน AI ชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่การเงินมีความรวดเร็วมากยิ่งขึ้น มีความเฉพาะบุคคลมากยิ่งขึ้น และยังคงขับเคลื่อนโดยเครื่องจักร
โครงการบุกเบิกเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าธนาคารสามารถนำกลับมาทบทวนอย่างสิ้นเชิงด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ – อาจมอบบริการที่สะดวกสบายที่สุดให้กับลูกค้าผู้ใช้ และเปิดระบบการเงินให้กับผู้เข้าร่วมใหม่ ๆ (เช่นเอเจนต์ AI หรือคนที่ไม่ได้รับบริการ) ต่อไป เราสามารถคาดหวังได้ว่าธนาคารดั้งเดิมจะตอบสนองด้วยการเร่งการยอมรับ AI ของตัวเองหรือร่วมมือกับโครงการพื้นฐาน AI ในบางกรณี ผู้ถือครองเดิมอาจซื้อสตาร์ทอัพธนาคาร AI ที่ประสบความสำเร็จเพื่อเพิ่มความสามารถของพวกเขาในทันที ทางกำกับดูแลก็ให้ความสนใจเป็นพิเศษ หากธนาคารพื้นฐาน AI แสดงให้เห็นถึงการทำงานที่แข็งแกร่งในด้านการจัดการความเสี่ยงและการปฏิบัติให้สอดคล้อง กฎระเบียบอาจปรับปรุงข้อตกลงเพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้ AI ในธนาคารอย่างกว้างขวางขึ้น อาจแม้กระทั่งสร้างหมวดใหม่นี้สำหรับสถาบันการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI
อย่างไรก็ตาม การเกิดขึ้นของธนาคารพื้นฐาน AI ยังนำมาซึ่งความเสี่ยงและความท้าทายสำคัญที่ต้องได้รับการจัดการ ความกังวลหลักหนึ่งคือการปกครองและการกำกับดูแล เมื่ออัลกอริทึม AI ทำการตัดสินใจให้เครดิตหรือจับการฉ้อโกง ต้องมั่นใจว่าพวกเขาไม่มีอคติและปราศจากข้อผิดพลาดคือสิ่งสำคัญ อัลกอริทึมที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้อาจจะกีดกันกลุ่มลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงหรืออนุมัติสินเชื่อที่มีความเสี่ยง – ความผิดพลาดที่อาจสั่นคลอนความเชื่อมั่นและเชิญการลงโทษจากหน่วยงานกำกับดูแล ความโปร่งใสเป็นอีกหนึ่งความท้าทาย: ธนาคารเหล่านี้ต้องทำให
การกระทำของ AI ของพวกเขามีการอธิบายได้ต่อหน่วยงานกำกับดูแลและลูกค้า
สำหรับสถาบันการเงินดั้งเดิม การเกิดขึ้นของธนาคารพื้นฐาน AI เป็นดาบสองคมห อละนหนึ่ง มันผลักดันไปยังขอบเขตของนวัตกรรม อาจทำให้เกิดวิธีการและเทคโนโลยีใหม่ที่ผู้ถือครองเดิมสามารถนำมาใช้ได้ ธนาคารที่จัดตั้งขึ้นสามารถเรียนรู้จากการทำงานร่วมกันของเวิร์กโฟลว์ AI ของ Catena หรือความสำเร็จในการมีส่วนร่วมกับลูกค้าของ Bunq’s Finn และบูรณาการแนวคิดคล้าย ๆ กัน ในทางกลับกัน ผู้เข้าร่วมใหม่ ๆ นี้อาจกลายเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งในบางกลุ่ม