根據數據顯示，只有 3.1% 的使用者在下載金融應用程式後於 30 天內仍會繼續使用，而這一比例顯然過低尤其令人擔憂。金融應用在非洲市場中占據了高達 87%的應用廣告安裝支出，但其使用者保留率相比商業（5.1%）、交通（4.4%）及購物（4.1%）類應用明顯較低。對金融科技公司來說，無法有效保留使用者將直接導致廣告支出的回報率（ROAS）下降，形成資源流失。
一項由麥肯錫公司發表的報告指出，能夠成功展現與顧客之間緊密聯繫的公司，其收入成長速度比其他同行更快。IBM 的研究也顯示，成長快速的組織，比起發展較緩慢的公司，透過個人化增長的收入可高達 40%。
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利用生成式 AI 進行大量個人化
一種解決使用者流失問題的方法，是著重於「大規模的個性化」，即針對每位使用者訂製内容。但是，要做到大規模的個性化並不容易。在擁有數百萬使用者的情況下，如何針對每位使用者量身打造內容，這對於很多像 FairMoney 或 Revolut 這樣的金融科技公司來說是巨大的挑戰。但生成式 AI 技術能夠在這方面幫上大忙，這種技術能夠透過使用者的互動歷史數據來生成符合他們偏好的個人化內容。
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利用 GenAI 進行個人化內容創作的方法
以下是四種利用 GenAI 進行個人化內容創作的方法：訂製應用內問候語、動態時間推播通知、更豐富的應用內廣告，以及個人化優惠。
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訂製應用內問候語：想像你打開一款銀行應用程式，它不是單純地顯示一條「歡迎光臨！」而是根據你的名字和活動來問候你：「早安，Benjamin! 您的投資組合昨日增加了0.5%。」GenAI 可以分析你的財務活動、最近的交易，甚至市場趨勢，為你創建具有指導性的資訊，從而增強互動經歷的個性化。
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動態時間推播通知以促進行動: 傳統的推播通知通常會在固定的時間發送，而 GenAI 可以學習你的金融習慣與偏好，選擇在你最容易與之互動的時間點發送通知。例如，若你通常在上午 9 點檢查信用卡餘額，則 GenAI 可能會在該時間點通知你即將到來的賬單支付，提醒你及時處理。
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更豐富的應用內廣告：不少金融科技應用中的廣告通常是靜態且缺乏個性的。GenAI 可以依據使用者的財務興趣和個人資料動態產生具有吸引力和相關性的廣告內容。例如，根據使用者的信用評分範圍初次特價的貸款產品，這樣的廣告不僅能提高使用者關注度，也能推動使用者進行潛在的劃算交易。
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個人化優惠：相比於普遍的折扣碼，GenAI 能創建高度個性化的金融優惠。這包括透過分析使用者的消費習慣、投資歷史及財務目標，提供可能最合適他們的折扣或獎勵。這樣的優惠感覺更像是專門針對使用者的特別機會，因而提高其吸引力和效果。
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總結與未來探討
將生成式 AI 應用於金融科技內容創造在提供豐富多樣化的內容睿能以及提升使用者的個人化體驗方面的優勢是不言而喻的。然而，在進行大規模的個人化應用前，各金融科技公司也需要嚴格遵循倫理和法律規範，以避免可能的法律糾紛。透過正確地利用 GenAI，金融科技的行銷人員能有效減少使用者流失並提高公司的收入。