生成式人工智慧在金融服務領域的應用：Elasticsearch 相關性引擎的作用
Posted On 2026 年 3 月 10 日
生成式人工智慧 (GAI) 無疑是 2023 年各產業最熱門的趨勢之一。最近的一項調查顯示，近三分之二的高階主管認為，未來三到五年內，生成式人工智慧將對其所在機構產生重大或極為重大的影響。
高管們預計將在未來 6 至 12 個月內，重點關注如何加深對生成式人工智慧工作原理的理解、評估內部能力以及投資生成式人工智慧工具。
在業界也存在一些顧慮，例如，人們更傾向於在各個職能部門依賴人工幹預，而不是依賴系統和機器。雖然這些對整個產業來說都是挑戰，但對於成功實施人工智慧驅動解決方案的金融服務機構而言，這也是一個絕佳的機會，可以從中獲得市場競爭優勢。
生成式人工智慧能否釋放 FSI 應用案例的真正潛力
生成式人工智慧為金融服務機構 (FSI) 帶來了真正的機會。它使金融機構能夠克服數據限制，改善風險管理，加強詐欺偵測的能力，實現個人化服務，並優化投資策略。
只要透過使用的生成式模型，金融機構可以創建額外的數據點，從而擴展到其數據集中。這使機器學習模型能夠在訓練上更準確、更穩定，進而提高預測和決策的品質。
隨著業界優先解決哪些應用場景，最終的決定將取決於哪些「任務」最能滿足客戶利益，並為供應商帶來最大的商業利益。這些任務包括：
支援客戶與員工聊天： GAI 可以透過自動化流程、了解客戶需求並提供高效協助，徹底改變金融服務業的客戶支援模式，最終減輕支援團隊的工作量並提升整體服務品質。聊天機器人可以幫助客戶、和員工，在即時查詢帳戶資訊、交易記錄、貸款申請等，即時的獲取所需資訊。
金融業的防詐偵測：生成式人工智慧技術有助於識別詐欺活動和偵測金融交易中的異常狀況。可以透過現有的資料做學習，生成式模型可以建立符合這些模式的新資料點。金融業可以將即時交易與產生的模式進行比較，從中檢測出傳統基於規則的系統，有哪些是會被忽略的異常或詐欺行為作為防範。
行銷個人化體驗：生成式人工智慧可以透過建立個人化推薦、客製化報告或進行精準行銷活動推廣，提升金融業在優化客戶體驗的服務領域。並可以透過分析客戶資料後產生客製化內容或優惠，在金融業可以更精準地滿足客戶的個人需求，提高客戶參與度，並提升客戶滿意度。
金融業風險與合規： GAI 可以識別可能預示潛在風險的模式、趨勢和異常情況。這包括分析市場數據、客戶行為、信用記錄和其他相關資訊。此外，透過自動化監控交易、通訊和其他活動，可以識別潛在違規行為並標記可疑活動。
將 GAI 推向極限
儘管生成式人工智慧（GAI）在生成內容、對話和圖像方面展現了令人矚目的能力，但對於上述金融業的應用場景，還是有些限制。因 GAI 的相關性很大程度上取決於其所接觸的訓練資料。如果僅使用網路上的公開資料訓練 GAI，後續會產出的答案可能範圍有限，而且容易將錯誤的訊息呈現為正確訊息，這通常被稱為「幻覺」。
所以對於上述應用場景，金融業需要將公開資訊與專有資料結合才能找到相關資訊。這樣的情況下自然會引發隱私和監管方面的擔憂，尤其是公司的資料暴露於第三方技術的情況下的問題。
在金融業服務領域充分發揮 GAI 的優勢，最至關重要的是建立一個統一的數據平台，可以用於儲存企業組織的數據，使其能夠在一個集中的位置且安全地做到可存取和搜尋。這項前提的條件要能夠實現組織的資料中有特定領域的上下文資訊的無縫集成，從而提升 GAI 在金融服務業實現目標方面的表現和價值。
金融要要將這目標實現，而 Elastic®近期推出了Elasticsearch Relevance Engine ™ (ESRE ™ )，這是一款功能強大的工具，結合了人工智慧和文字搜尋功能，打造更智慧的搜尋應用程式。
透過 ESRE，開發者可以使用與大型語言模型整合的高階演算法，建立生成式 AI 搜尋引擎，從而提高搜尋結果的準確性和相關性。
ESRE 提供進階排名、自然語言理解與處理能力，以及與 GPT-3 和 GPT-4 等模型整合以產生內容摘要等功能。此外，ESRE 還解決了隱私、可擴展性和成本等挑戰，使金融業能夠更輕鬆地創建，並理解用戶意圖並且提供更有意義結果的搜尋體驗。
更高品質的資料訓練： GAI 的表現高度依賴資料所以注重訓練資料的品質和多樣性。如果訓練資料不足或有偏差，GAI 可能會產生不準確或偏差的產出。
但是 Elastic 可以透過人 AI 的搜尋功能提供大量數據，從而幫助克服這一項的限制。金融業也可以利用自身內部的數據，通常更具相關性和可靠性，來提高 GAI 輸出的準確性和相關性。
提升情境理解能力：使用人工智慧 (GAI) 可能難以全面掌握特定的金融服務領域的情境和細微差別。
Elastic 可以透過將 GAI 與搜尋功能整合來解決這一限制性，使企業能夠從內部資料中提取特定領域的資料。
透過將 GAI 與企業資料中蘊含的全面知識相結合，Elastic 加強了對 GAI 的理解，並能確保更準確、更符合情境的產出。
專注於資料隱私和安全： GAI 通常會需要大量資料才能達到最佳效能。
所以在金融服務等嚴格的監管中，確保資料隱私和資料安全至關重要的。
Elastic 原生支援基於角色和屬性的存取控制，可以確保只有擁有資料存取權限者才能查看數據，即使是聊天和問答應用程式也不例外。
Elasticsearch 可以滿足銀行業對於組織對特定文件僅限特權人員存取的需求，可以幫助銀行業在所有搜尋應用程式中，統一維護隱私和存取控制權限。
透過 ESRE，金融業可以加強搜尋能力，為客戶和員工提供更準確、更多相關聯的結果，同時確保機敏的財務資料安全。在資訊查找和儲存速度至關重要的行業中，ESRE 的優勢尤為突出。
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