- 8 1 月, 2020
- AI 新聞
隨著金融科技（FinTech）興起、新創銀行大量投入市場，零售銀行面臨前所未有的競爭壓力。若想穩住存款來源、搶攻市佔，傳統銀行就必須善用手上的「金礦」——也就是大量客戶數據，加上 AI 和進階數據分析技術，創造出真正有價值的客戶關係與服務策略。
關鍵1、預測客戶需求，提供真正有感的服務
想建立穩固的客戶關係，第一步是「懂他們要什麼」。AI 可以從客戶的交易紀錄、瀏覽行為、過往互動等資料中找出潛在需求，甚至預測下一步可能的行為。
這代表：與其亂槍打鳥地發行信用卡或貸款廣告，不如發送一封「正好說中他心聲」的產品推薦信。相關性越高，客戶反應也越熱烈，自然對品牌的好感也會提升。
補充知識：
AI 中的自然語言處理（NLP）也有實用應用，如「文件摘要技術」可以快速濃縮冗長合約或報告成為重點摘要，加速內部審核與決策流程。
關鍵2、提前挽留流失客戶，維繫價值關係
光是開發新客戶還不夠，如何「留住老客戶」才是真本事。AI 能夠分析客戶的使用行為與變化模式，及早發現哪些人有流失風險。
例如：長期活躍的客戶突然不登入網銀、不再刷卡，系統就能發出提醒，由客服主動聯繫或給予專屬優惠。同時，AI 模型還能指出流失的主要原因，幫助銀行優化流程、提升用戶體驗。
關鍵3、精準定價，提升獲利與客戶終身價值
許多銀行在核貸時採用「風險評分卡」來決定條件，但往往忽略一件事：不同客戶對價格的接受程度不同，對銀行獲利的貢獻也大不同。
透過 AI 模型，銀行能評估哪些客戶具高潛力，並針對這些人提供更具吸引力的價格策略。例如：如果知道某一群人願意為彈性還款多付一點利息，就可以設計對他們更具吸引力的專案，進而提高整體毛利與留存率。
小知識補充：AI 模型訓練資料怎麼分？
理解資料運用方式，有助你掌握 AI 運作的邏輯。
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訓練資料（Training Data）：用來訓練模型，讓 AI 學會資料間的關聯與規律。
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驗證資料（Validation Data）：用來微調參數與比較不同模型效果，不能重複用在訓練。
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測試資料（Test Data）：最終檢驗模型表現的關鍵，用於模擬未來真實應用情境。
這樣的資料分工可避免模型過度學習既有資料（過擬合），確保 AI 在實際場景中能穩定發揮。
結語：AI 是銀行數位轉型的關鍵工具
AI 不只是科技話題，更是零售銀行競爭力的核心。如果你是銀行決策者、行銷人員、數據分析師，現在正是時候重新審視你的 AI 佈局：
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是否已有效利用手上數據？
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是否建立了預測模型和行動機制？
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是否把 AI 從「工具」升級成「決策引擎」？
現在，就是讓 AI 成為銀行成長引擎的最佳時機！
