Нова ера фінансової інклюзії: використання штучного інтелекту для підтримки домогосподарств з низьким та середнім рівнем доходу - редакційна стаття FTW Sunday

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інші

У цьому недільному редакційній матеріалі команда FinTech Weekly хоче поділитися з вами важливим дослідженням, яке привернуло нашу увагу від Commonwealth, національної некомерційної організації, що прагне створити фінансову безпеку та можливості для фінансово вразливих людей через інновації та партнерства.

Їхня ініціатива Emerging Tech For All (ETA) має на меті з’ясувати, як штучний інтелект може бути розроблений так, щоб справді служити домогосподарствам з низьким та середнім доходом (LMI), демографічній групі, яка часто ігнорується у технологічних новаціях.

Штучний інтелект, зокрема розмовний AI, широко визнається за свій потенціал змінити фінансові послуги. Основне завдання — чи зможуть ці системи надавати практичну, надійну підтримку саме для LMI-спільнот, а не лише обслуговувати високодоходних, технічно підкованих користувачів. Проблема полягає не лише у доступі, а у створенні інструментів, які справді враховують потреби тих, хто залишився поза технологічним прогресом.

Розуміння важливості

Розрив у технологічному розвитку та доступності існує з давніх часів. AI-системи, особливо ті, що орієнтовані на фінансові послуги, часто спрямовані на потреби користувачів з високим доходом. Інструменти, створені для підвищення зручності однієї демографічної групи, часто не мають ефективної передачі для інших.

Дані досліджень Commonwealth чітко показують цю різницю. Хоча майже 30% дорослих у США повідомили про використання AI у 2023 році, лише невелика частина цієї групи належала до LMI-спільнот. Ця різниця відображає глибшу проблему: AI-інструменти часто розробляються без урахування конкретних потреб і занепокоєнь LMI-осіб. Системи можуть мати складні можливості, але залишаються нерелевантними там, де це найважливіше.

Захоплення генеративними моделями AI, такими як ChatGPT, запровадженими у 2022 році, ілюструє потенціал цих систем для надання масштабних, персоналізованих фінансових порад. Однак ці інструменти здебільшого орієнтовані на користувачів із фінансовими ресурсами або технічною грамотністю. Захоплення розробників і компаній ще не перетворилося у практичні, ефективні рішення для LMI-спільнот.

Будування довіри та вирішення реальних проблем

Довіра залишається ключовим фактором у тому, чи приймуть AI-системи LMI-населення. Для багатьох користувачів AI — це не просто технологічні інструменти; це сервіси, які мають демонструвати реальну цінність, забезпечуючи при цьому приватність і безпеку. Страхи щодо безпеки даних і приватності залишаються значущими перешкодами для впровадження.

Згідно з дослідженням Commonwealth, 63% користувачів турбуються про безпеку AI, а 53% — про приватність. Ці занепокоєння відображають ширший скептицизм щодо технологій, які здаються нав’язливими, а не підтримуючими. AI-інструменти часто обіцяють зручність, але не пояснюють, як вони захищають особисту інформацію користувачів.

Цікаво, що багато користувачів LMI не сприймають чат-ботів як “AI”. Вони бачать їх як інструменти для виконання конкретних завдань — оплати рахунків, перевірки балансу або вирішення простих питань. Це цінне розуміння для розробників: люди не обов’язково зацікавлені у концепції AI; їх цікавлять практичні інструменти, що вирішують їхні потреби без зайвої складності.

Довіра формується через послідовність і ясність. AI-системи мають пропонувати надійні, прозорі послуги, що поважають приватність користувачів і надають їм можливості без вигідного експлуатаційного підходу. Ефективні інструменти доводять свою цінність через практичні, вимірювані результати.

Що насправді шукають користувачі LMI

Дослідження Commonwealth дає важливі уявлення про те, що справді шукають домогосподарства з низьким і середнім доходом. Вони прагнуть інструментів, що надають практичну допомогу у реальних фінансових викликах, а не складних технологій заради технології.

Найбільш актуальні сфери, де AI може зробити різницю, — це бюджетування, кредитне будівництво і обробка платежів. Ці сфери не є гламурними, але вони життєво важливі для досягнення фінансової стабільності. Полігональні випробування Commonwealth показують, що користувачі віддають перевагу AI-інструментам із простим, безоцінним керівництвом, орієнтованим на зручність і доступність.

Фінансова невпевненість часто супроводжується соромом і тривогою, що ускладнює пошук допомоги. AI-системи, які пропонують поради без відчуття оцінки або судження, ймовірно, отримають більшу прихильність. Важливо закладати практичність і емпатію у саму структуру цих інструментів.

Можливості та обмеження генеративного AI

Генеративний AI має значний потенціал для покращення фінансових послуг. Його здатність надавати персоналізовані поради та реальні інсайти у режимі реального часу може змінити спосіб взаємодії LMI-спільнот із фінансовими системами. Однак залишаються важливі питання щодо точності, приватності та складності.

Для багатьох користувачів LMI генеративний AI все ще здається ненадійним. Можливість перетворити чат-боти з простих відповідних інструментів у комплексні фінансові гіди обіцяє багато, але потребує стабільної, надійної роботи. Системи, здатні враховувати індивідуальні обставини і надавати персоналізовані поради, матимуть найбільший вплив.

Де AI може зробити різницю: державні пільги та інструменти для роботи

Дослідження Commonwealth також підкреслює сфери, де AI може суттєво покращити фінансову інклюзію. Системи державних пільг залишаються складними і важкими для навігації. Щороку близько 140 мільярдів доларів державної допомоги залишаються невимаганими через бюрократичні перешкоди. AI-інструменти, здатні спрощувати перевірки відповідності та процес подання заяв, могли б зробити їх доступнішими для мільйонів людей.

AI-системи також можуть покращити інструменти для роботи з фінансами на роботі. Компанії, що інтегрують розмовний AI у свої кадрові системи, можуть допомогти працівникам отримати доступ до ресурсів — від пенсійних планів до програм екстреного заощадження. Можливість надавати чіткі, персоналізовані поради щодо доступних пільг може підвищити фінансову грамотність і добробут у всьому колективі.

Далі з наміром

Результати дослідження Commonwealth відкривають важливу істину: створення AI-систем, що справді приносять користь домогосподарствам з низьким доходом, — це не лише технологічне завдання, а й етичне. Ефективні інструменти потрібно створювати, розуміючи реальні потреби тих, хто історично був виключений із технологічного прогресу.

Технології вже існують. Залишається лише виклик — створити інструменти, які будуть надійними, інклюзивними і здатними враховувати конкретні потреби тих, кого вони мають обслуговувати. Потенціал AI справді розкриється лише тоді, коли він працюватиме для всіх.