引言

根據 Statista 的數據顯示，僅有3.1%的使用者在安裝金融應用程式30天後依然保留應用程式。相較於商業應用程式的5.1%、交通應用程式的4.4%、以及購物應用程式的4.1%留存率，金融應用程式的用戶留存率仍然顯得相當低迷。若金融科技公司無法有效留住使用者，將導致廣告費用的投資報酬率 (ROAS) 極低，甚至出現用戶流失的問題。

根據麥肯錫的報告，能夠有效展現客戶親密度的公司，其收入增長速度比同行快。IBM 進一步指出，快速增長的組織，透過個性化，能多創造出40%的收入。這意味著，要解決這類漏斗問題，可以從“廣泛個性化”著手，針對每位用戶量身定制內容。然而，要達成大規模的個性化並不容易，尤其是像 FairMoney 或 Revolut 這樣的金融科技公司，其市場營銷人員如何能為數以百萬計的用戶實現個性化內容呢？

生成式 AI 是一個潛在的解決方案。透過分析使用者的互動歷史，生成式 AI 可以創造出針對其喜好的個性化內容。

GenAI個性化內容的應用方式

以下是四種應用生成式AI個性化內容的方式：

  1. 個性化應用程式內的問候語：試想一下，打開銀行應用程式時，不再只是一句普通的“歡迎光臨！”，而是看到類似“早安，Benjamin！您的投資組合昨日上漲了0.5%。”的問候語。生成式AI可以根據您的財務活動、最近的交易及市場趨勢，創造出更為貼近的問候語，使之不僅僅是使用您的姓名，而是結合相關的財務信息，讓問候變得更有意義和行動力。

  2. 動態時機推送通知以激發行動：生成式 AI 可以學習您的金融習慣和偏好，並在您最可能參與時推送通知，而不是在固定的時間發送。例如，若您習慣於早上9點查看信用卡餘額，生成式AI或許會在那個時間點為您推送即將到期的賬單付款通知。同時，它還能考量如您當前所在位置（比如在附近沒有手續費的ATM時通知您）或您最近的賬戶活動（比如提醒您有待處理的交易）。目標是讓通知在最可能引發預期金融行動的時刻送達，如支付賬單或資金轉移。

  3. 更具吸引力的應用程式內廣告：金融科技中傳統的應用程式內廣告常常是靜態且通用的。生成式AI可以根據您的財務興趣和個人檔案動態生成內容，使這些廣告更具吸引力和相關性。例如，若您一直在瀏覽個人貸款選項，一則廣告可能會推出剛上架的貸款產品，且以符合您的信用評分範圍的競爭利率和類似客戶的推薦。生成式AI還可以調整廣告的視覺效果和文案，以更好地吸引您的個人財務目標，讓廣告不再是一種打擾，而是一個有用的金融建議。

  4. 個性化折扣優惠：生成式AI可以創造高度個性化的金融優惠，而不只是泛泛的折扣代碼。這意味著，通過分析您的消費習慣、投資歷史，甚至是您陳述的財務目標，來提供您最可能受益的產品或服務的折扣或獎勵。例如，若您常常使用借記卡進行網上購物，生成式AI或許會提供您下一次五次網上交易的現金回饋獎勵。若您對某特定投資基金表現出興趣，卻未投入資金，它可能會提供有限時的管理費用減免以激勵首次投資。目標是讓折扣或優惠看起來像是為您量身訂做的特別財務機會，從而增加其吸引力和效果。

在本質上，生成式AI利用財務數據來了解每位用戶的行為和偏好，然後產生出高度相關和引人入勝的獨特內容或體驗，讓使用金融科技應用程式和服務的過程變得更為個人化和有價值。

使用生成式 AI 的倫理和法律考量

在金融科技應用中廣泛使用生成式AI可能帶來風險，"Oeconomia Copernicana Economic Journal"指出這些潛在的風險。儘管54%的消費者希望品牌創造個性化內容，但Mintel 2024年的報告卻透露，有34%的消費者認為生成式AI會對生活產生負面影響。金融科技用戶同樣有這些擔憂，尤其是基於購買歷史的情感行銷、建議真實性的缺乏及責任問題。

在創作方面，使用生成式AI的金融科技行銷人員可能會陷入有關內容所有權的爭議。如果生成式AI整合了其他人的創作作品（如文字和圖片），而行銷人員使用生成的圖像制作宣傳海報，那麼這幅圖像的知識產權屬於金融科技公司還是AI模型的訓練數據來源呢？根據一篇哈佛商業評論的文章，這些技術將來會為知識產權律師提供大量工作。

在大規模採用之前，金融科技公司還需考慮什麼才是合規使用生成式AI。

金融科技行銷中生成式AI的合規使用

無論是在Instagram、Facebook或WhatsApp等平台上，還是如Snapchat等其他平台也有採用AI來增進用戶體驗。雖然這樣的創新減輕了金融科技行銷人員的工作負擔，但也伴隨著監管上的限制。

需遵守英國金融市場行為監理局 (FCA) 相關規範以保證內容個性化時的合法合規性。對於希望利用生成式AI創建內容的金融科技公司，有一些法律考量是須要留意的：

  • 數據隱私與保護（GDPR法案）：在個性化之前，金融科技公司必須獲得客戶的同意來使用其數據，否則將面臨高達2000萬歐元的罰款。
  • 客戶身份驗證（反洗錢/了解你的客戶政策）：金融科技公司必須進行正確的身份驗證，確保不向欺騙者提供個性化內容。
  • 消費者保護（CFPB指引）：此法律有助於金融科技公司在提供服務時保持真實，並對個性化通信中發生的問題承擔責任。

金融科技應用個性化內容創作的未來

隨著生成式AI在內容創作中的應用不斷演進，未來會在金融科技行動應用程式中看到更多使用情景。

Gartner的生成式AI主流應用趨勢解釋了技術的廣泛應用。這可能預示著金融科技行動應用中生成式AI內容創作的未來使用情景。除了前述的各種使用情境，還可能看到生成式AI應用於個性化的視頻廣告、財務建議（依據法規進行）、常見問題內容、主畫面佈局及客戶支持。

結論

綜上所述，我建議金融科技公司探索使用生成式AI進行內容創作，因為它有助於提升內容的品質、多樣性和個性化。這些探索應在控制和法律考量範圍內進行，以免在法律糾紛上耗費過多精力，而無法創造優質的生成式AI體驗。運用生成式AI，金融科技行銷人員可望降低客戶流失率並促進公司利潤增長。