更智能的银行体验：生成式 AI 与语义搜索的实际应用

作者：来自 Elastic Kelly Manrique

了解 Elastic 与生成式 AI 如何正在改变银行业务，从个性化服务到具备上下文感知的搜索以及更智能的客户支持。

在 Elastic 金融服务峰会上，Elastic 的首席解决方案架构师 Tim Brophy 解释了生成式 AI 在银行业务中的潜力。该会议讨论了四个关键挑战：

1. 让交易搜索真正为客户服务

2. 提升聊天机器人交互，利用实时知识

3. 提供个性化客户推荐

4. 提高运营效率

Brophy 解释道：“生成式 AI 不仅仅是提高效率，它还代表着创新和更深层次的客户互动。对于金融服务来说，它能够促进更智能的决策、更个性化的客户互动，并能够从以前无法访问或未充分利用的大量数据中挖掘出洞察。”

GenAI 机会 — 为什么大多数银行还未做好准备

根据德勤 2025 年银行业展望报告，AI 有可能将全球银行业利润推向 2 万亿美元，到 2028 年，像摩根大通这样的机构已经通过 AI 驱动的客户互动工具报告了 10% – 20% 的产品申请完成率提升。同时，报告指出，只有 25% 的银行机构表示其数据管理平台已充分准备好采用生成式 AI。

该展望确认了在交易搜索方面，生成式 AI 的语义搜索能力正在改善客户与其金融数据的互动，提供自然语言查询和上下文感知的分类，这是传统银行系统无法实现的。对于客户互动，报告提到银行正在部署 AI 驱动的聊天机器人，这些聊天机器人从实时知识库中生成答案，而不是依赖静态的常见问题解答，同时结合交易数据和上下文数据来提供个性化推荐和信息推送。

更智能的搜索、支持和个性化实践

Brophy 通过一个启用了 Elastic 的银行示例展示了这一转型。首先，他展示了语义搜索如何理解客户在搜索交易时的真实意图 —— 超越精确匹配，理解上下文和意图。“传统银行系统依赖精确匹配，” 他解释道，并展示了 AI 增强的搜索如何智能地理解和分类交易。对于客户支持，Brophy 展示了一个聊天机器人，它可以从银行的知识库中提取信息来回答关于抵押贷款的问题，而不仅仅是匹配关键词或引导客户访问常见问题页面。他展示了信息的实时合成，使得响应更加相关和自然。

最引人注目的是个性化功能。通过一个来自英国的葡萄酒爱好者和驾驶保时捷的客户的例子，Brophy 展示了系统如何结合交易历史、客户偏好和可用产品来提供推荐 —— 从车辆融资优惠到南非葡萄酒收藏套餐。

客户聚焦：EY
EY 在 Elastic 上构建了一个生成式 AI 解决方案，帮助金融专业人士通过自然语言问题获取答案，例如：“按产品线预测的收入是多少？”或 “上个季度有什么变化？” 通过使用 Elastic 的向量搜索和混合排序，EY 实现了比原生 RAG 设置快 3 倍的结果，并且在数据提取准确性上提高了 10%–15%。Elastic 确保响应既快速又具备权限意识 —— 在保护敏感商业洞察的同时提供富有上下文的结果。阅读全文。

生成式 AI 在金融服务中的未来

展望未来，Brophy 认为银行业的 AI 将变得更加专业化：“接下来会发生的情况是，针对每个用例，我们会看到专业化的出现。” 他特别指出，在合规管理和欺诈调查中，AI 可以帮助分析师快速识别和总结异常，尤其是在处理失败的支付和欺诈案件时。

观看完整会议：从关键词搜索到上下文理解

观看网络研讨会，了解如何将语义搜索与生成式 AI 相结合，帮助银行超越基本的关键词匹配，真正理解客户需求的上下文和含义 —— 无论是搜索交易、寻求抵押贷款建议，还是寻找个性化服务。

发布和功能的时间表由 Elastic 全权决定。本文所描述的任何功能或功能可能不会按时或根本不提供。

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原文：GenAI in banking: Smarter search and personalization with Elastic | Elastic Blog