作者：来自 Elastic Kelly Manrique
了解生成式 AI 如何帮助银行从僵化的系统转向对话式、直观的客户体验，同时提升速度、洞察力和欺诈检测能力。
“我上周在 Wendy's 吃了两次吗？”这是我们在翻阅银行对账单时可能会问自己的问题。如今，多亏了生成式 AI（GenAI），银行能够更有效地理解并回答这种人类提问，理解问题背后的意图，并快速给出答案。
在最近的 Elastic 金融服务行业峰会上，Elastic 的解决方案架构高级总监 Steve Mayzak 与主持人 Emma Crossby 一起探讨了银行如何利用 GenAI。讨论揭示了一种从僵化、基于关键词的系统向更直观技术的转变：能够理解上下文和意图的技术。过去的方式是输入精确短语并希望匹配成功。现在的新方式是直接问出你脑海中的问题，比如 “显示我上个月的任何异常支出”，或者 “我以前从这家店买过东西吗？”
为什么银行在加速采用生成式 AI
正如 Mayzak 所指出的，银行正面临巨大压力。那些在 AI 采用上行动迟缓的银行，可能会被竞争对手甩在后面。Gartner 预测，到 2026 年，超过 80% 的银行将采用生成式 AI，而目前这一比例仅为 5%。Capgemini 的研究也支持这一观点，发现 80% 的零售银行高管认为生成式 AI 是远超传统 AI 能力的飞跃。他们发现，银行有可能优化高达 66% 的运营、文档和合规活动所耗费的时间。KPMG 甚至认为，生产力可提升多达 500%。
这不仅仅是为了提高效率，更是为了实现以前根本做不到的事情，特别是在分析非结构化数据和实时识别异常方面。
金融服务行业峰会博客 —— 生成式 AI 创新驱动场景分享
生成式 AI 正在改变金融服务的应用场景
Mayzak 概述了生成式 AI 在银行业中的三个重要应用场景：
- 在客户支持方面，生成式 AI 正在取代只能回答特定路径问题的传统聊天机器人。它能够基于客户数据和银行知识，处理自然对话和复杂问题。
- 财务报告分析正在发生变革。你可以提问，“比较报告，找出任何看起来不太合理、不一致的地方，找出异常值，”Mayzak 解释道。速度令人惊讶：过去需要“几天、几周，甚至几个月和一整个团队完成”的任务，现在只需几分钟。
- 欺诈检测变得更加智能，得益于生成式 AI 实时分析模式的能力。正如 Mayzak 所说，“每一个传入的数据点都由机器实时分析，而不是由人工处理。”银行现在可以依靠生成式 AI 同时分析消费模式、位置和交易金额，仅将最可疑的行为标记出来供人工审核。
客户聚焦：EY
EY 与 Elastic 合作，为金融服务机构提供负责任的高性能生成式 AI 解决方案。通过利用检索增强生成（retrieval augmented generation - RAG），EY 帮助金融机构从非结构化数据中提取洞察，例如 ESG 报告和财务文件 —— 准确率提高了 10%–15%，结果交付速度是原生 RAG 方案的 3 倍。该解决方案还加速了开发流程、提升了合规性，并在不同团队和数据格式之间实现了创新的扩展。阅读全文。
Elastic 在安全、对话式银行 AI 中的角色
Mayzak 解释说，Elastic 的搜索 AI 平台是 “在尝试搜索你的数据时首选的数据库”，它在企业私有数据与大型语言模型（large language models - LLM）之间充当关键的安全层。通过检索增强生成（retrieval augmented generation - RAG），Elastic 帮助银行将私有数据安全地引入生成式 AI 系统，同时保持安全控制。“LLM 无法根据你在组织中的角色判断哪些数据该显示、哪些不该显示，但 Elastic 可以。” 该平台还具备地理空间理解和可扩展性等能力，帮助银行管理 TB 级客户数据，并保持毫秒级响应时间。
观看完整会议：银行业生成式 AI 的实践
生成式 AI 已经在改变银行的运营方式，从个性化支持到实时异常检测。但真正的优势在于那些既能保护客户数据，又能推动创新的安全、可扩展平台。
立即观看完整会议，聆听 Steve Mayzak 分享，了解银行如何借助 Elastic 安全且负责任地将生成式 AI 落地应用。
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原文：How GenAI is transforming banking experiences | Elastic Blog
