据TechRadar报道，一家领先数字银行平台提供商今年早些时候公布了一项覆盖欧洲6300名在线银行用户的调查。调查显示，82%的受访者将传统银行作为主要服务提供商，但26%的受访者曾因数字服务不佳而更换银行，并表示不排除再次更换；47%的受访者说，如果银行改善数字服务质量，他们会感到更满意。受访者特别提到个性化推荐。
随着银行业数字化，无缝交易体验已成为常态，各银行之间标准化程度高，差异有限。数字渠道效率高，但缺乏人情味。对多数客户而言，它们只是完成查余额等快速功能性任务的方式，这逐渐拉大了消费者与银行之间的情感距离。矛盾在于，拥抱数字银行的同一批消费者，正要求银行提供更多个性化互动。例如，59%的欧洲消费者希望获得针对个人需求的金融建议。无法提供这类服务的银行将面临客户流失。
人工智能技术正在帮助银行满足这些看似难以调和的期望。文章称，此前的数字技术只能实现部分、多为客群层面的个性化，而AI正在推动数字银行体验在实时、规模化条件下实现超个性化。先进分析模型分析客户与交易数据，识别个人需求、偏好和行为的洞察，智能推荐引擎据此建议最合适的产品和服务。除依据风险状况和财务目标定制贷款、投资计划等传统金融指标外，AI还能根据个人在银行之外的数据和活动进行个性化。
一个例子是广受欢迎的“先买后付”模式：电商企业允许客户分期付款，依据其信用状况，而信用评估使用过往交易历史和其他变量。AI工具还能发现现金流模式或支出异常，提供主动指导，帮助客户更好地管理财务。生成式AI驱动的聊天机器人和虚拟柜员可在昼夜任意时间支持客户，以自然语言像人类客户经理一样对话，回答查询，甚至解决复杂问题。客户可以就投资组合或财务目标提出具体问题，生成式AI将独立回应，或与人类顾问一起给出针对性建议和指导。
生成式AI以高度个性化、类人方式对话的能力，也在改变债务催收。利用自然语言处理和机器学习，生成式AI系统分析借款人的偏好和行为，然后创建个性化信息，以提高参与度和还款率。它们还通过展现同理心、提出客户更可接受的解决方案来减少对抗。
在沟通方面，用通用信息轰炸人们效率低、效果差，也暴露银行对客户缺乏深入了解，还会惹恼已被各类企业垃圾信息和骚扰电话淹没的消费者。AI正在改变沟通方式：预测工具先识别哪些客户可能对不同类型的消息作出积极回应，生成式AI随后用客户选择的语言创建高度个性化的内容和活动。其他AI解决方案则确定发送沟通的正确渠道、格式和时间，让客户感到被银行重视和真正理解。
游戏行业也为银行提供了接触年轻数字原生受众的前沿场景。文章称，许多玩家在沉浸式虚拟环境中互动，银行可以利用生成式AI创建与游戏生活方式和身份相匹配的超个性化金融体验。例如，AI驱动的洞察可让银行根据游戏内消费行为提供微投资产品，并提供动态信贷选项。