金融服務產業已準備好迎接數位時代的到來。過去，金融服務產業總給人食古不化、蝸行牛步的印象，但許多銀行、投資與保險業者已著手進行金融服務創新，不但為商品建立數位平台，也開始使用聊天機器人解決顧客的疑難雜症。亞太地區金融科技市場的產值預估將在2020年達到720億美元。
不過，數位原生平台（例如百度、騰訊與Grab）與現有的傳統機構採行的方法卻大不相同：數位原生平台的經營理念以顧客為尊，商品次之。反觀傳統金融機構雖握有顧客交易紀錄等大量資料，卻不若數位原生平台能從不同的數位接觸點取得顧客資料，進而建立顧客興趣與行為的完整檔案。相較之下，數位原生平台的新興行銷模式能提供個人化的體驗，更符合消費者的喜好。
顧客總是希望把錢花在刀口上，而關鍵在於具備即時、相關、可靠與容易取得的資訊；透過有效的行銷方式，金融服務產業將能為顧客提供更好的服務。
亞洲主導全球
世界前五大的銀行都位於亞洲，而亞太新興國家的銀行市場成長速度也位居全球之冠。中國與印度由於偽鈔問題嚴重，人們對於紙幣不信任，因而促使兩國成為了非現金支付系統的早期採用者。而日本與馬來西亞等國也已將數位支付納入政府與國家銀行政策之中。
菲律賓等成熟度較低的市場也已開始進行數位化，該國在15歲以上人口中，只有不到35%的人擁有銀行帳戶。這意味著相較於傳統金融機構，數位借貸擁有更為廣大的商機，如募資協會（Funding Societies）與宜信（CreditEase）等點對點匯兌服務也因此相當盛行。
藉由數位支付系統，金融機構與新興服務平台能取得更實用的顧客資料，金融行銷人可運用這些資料建構顧客的行為模式，藉此判斷潛在顧客並預測消費者行為。上述種種都必須仰賴人工智慧技術，以確保企業能在激烈的競爭中佔有優勢地位。在亞洲，有超過30%的金融機構相信在未來的12-18個月中，人工智慧與聊天機器人將扭轉局面，重新形塑金融產業。
運用人工智慧打造個人化金融服務
就金融產業而言，其資料來源包含顧客的金融交易與線上瀏覽紀錄。採用人工智慧技術的資料科學平台可將各項歷史紀錄（例如交易、行銷活動成果與使用者行為）彙整為單一顧客的全觀輪廓，進而辨識出顧客的跨螢行為。若能利用外部網站的額外資料，行銷人便能使用人工智慧發掘顧客關注的其他事物與消費意圖，並據此作出精確的市場區隔，進行更精準的行銷。
此外，先進的人工智慧模型能協助追蹤、統整與分析跨螢行為，進而辨識出潛在顧客。假設有位使用者搜尋了某創業者的網路研討會與商業地產出租等關鍵詞，他便有可能成為中小企業授信業務的貸款客戶。
若能依照顧客所處的狀態設計行銷活動，也能夠提升其效益。人工智慧能夠深入瞭解購買週期、辨識顧客位於其中的哪個階段，並適時發送行銷訊息。舉例而言，可針對正在搜尋房貸方案的顧客發送推播通知，而正在比較特定保險方案的顧客則可能需藉由聊天機器人確認細節與申請方案。
隨著金融服務產業數位化與科技平台的整合程度提高，行銷人能夠獲得更龐大的資料。人工智慧工具能夠藉由各種預測分析，協助行銷人更全面地瞭解顧客與商品，進而在正確的購買週期階段發送適當的行銷訊息給合適的顧客。這類人工智慧技術的產值將在2021年達到2.1兆美元。
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