金融包容新纪元：利用人工智能赋能低至中等收入家庭 - FTW星期日社论

发现顶级金融科技新闻和活动！

订阅金融科技周刊的新闻通讯

被摩根大通、Coinbase、黑岩、Klarna等高管阅读

在本周日的社论中，我们金融科技周刊希望与您分享一项重要的研究，这项研究是由致力于通过创新和合作为经济脆弱人群建立金融安全和机会的国家非营利组织Commonwealth引起我们注意的。

他们的全民新兴科技（ETA）倡议旨在揭示如何设计人工智能，以真正服务于低收入和中等收入（LMI）家庭，这是一个在技术进步中常常被忽视的人群。

人工智能，特别是对话式人工智能，因其重塑金融服务的潜力而广受认可。真正的挑战在于这些系统是否能为LMI家庭提供切实可靠的支持，而不仅仅是服务于高收入、技术精通的用户。问题不仅仅在于获取渠道，还在于设计真正满足那些被技术进步抛在后面的人们需求的工具。

了解风险

技术进步和可获取性的不平等在历史上一直存在。人工智能系统，特别是那些针对金融服务的系统，通常只关注高收入用户的需求。为一个人群设计的便利工具往往无法有效地转化为另一个人群的需求。

来自Commonwealth研究的数据清晰地展示了这种差距。在2023年，近30%的美国成年人报告使用了人工智能，但其中只有一小部分来自LMI家庭。这一差距反映了一个更深层次的问题：人工智能工具往往在没有充分考虑LMI个体的具体需求和关切的情况下开发。这些系统可能提供复杂的功能，但在最重要的地方缺乏相关性。

围绕2022年推出的生成性人工智能模型如ChatGPT的热情，展示了这些系统提供可扩展、个性化金融指导的潜力。然而，这些工具主要面向拥有金融资源或技术流利度的用户。开发者和公司的兴奋尚未转化为对LMI家庭的切实有效的解决方案。

建立信任和解决真实关切

信任仍然是LMI人群是否会接受人工智能系统的关键因素。对许多用户而言，人工智能系统不仅仅是技术工具；它们是必须展示真实价值的服务，同时确保隐私和安全。对数据安全和隐私的担忧仍然是采用的重大障碍。

根据Commonwealth的研究，63%的用户担心人工智能的安全性，53%担心隐私问题。这些担忧反映了对那些感觉侵入性而非支持性的技术的广泛怀疑。人工智能工具往往承诺便利，但未能传达它们将如何保护用户的个人信息。

有趣的是，许多LMI用户并不将聊天机器人视为“人工智能”。他们将其视为旨在执行特定任务的工具，例如支付账单、查看余额或解决简单问题。这种看法为开发者提供了宝贵的洞察：人们并不一定对人工智能这一概念感兴趣；他们对能够满足他们需求的实用工具感兴趣，而无需复杂的设计。

可信度通过一致性和清晰性建立。人工智能系统必须提供可靠、透明的服务，尊重用户的隐私，并在不表现得剥削性的情况下赋予用户权力。有效的工具通过实用和可衡量的结果证明其价值。

LMI用户真正想要的是什么

Commonwealth的研究提供了关于LMI家庭真正需求的重要见解。他们寻求提供实际帮助的工具，以应对现实中的金融挑战，而不是为了技术本身的复杂技术。

人工智能可以产生影响的最直接领域包括预算、信用建立和支付处理。这些领域并不华丽，但对实现财务稳定至关重要。Commonwealth的现场测试表明，用户更喜欢提供简单、无评判的指导，关注可用性和可获取性的人工智能工具。

金融不安全常常伴随着羞愧和焦虑，使寻求帮助变得困难。旨在提供指导而不让用户感到被审视或评判的人工智能系统可能会获得更大的接受度。在这些工具的结构中融入实用性和同理心至关重要。

生成性人工智能的潜力和局限性

生成性人工智能在增强金融服务方面具有实质性的潜力。其提供个性化指导和实时洞察的能力可能会重塑LMI家庭与金融系统的互动方式。然而，关于准确性、隐私和复杂性的实际问题仍然是重大障碍。

对许多LMI用户而言，生成性人工智能仍显得不可靠。将聊天机器人从简单的问答工具转变为全面的金融指导的能力充满希望，但需要一致和可靠的表现。旨在理解个体情况并提供量身定制建议的系统可能会产生最大的影响。

人工智能可以产生影响的地方：公共福利和工作场所工具

Commonwealth的研究还强调了人工智能可以显著改善金融包容性的领域。公共福利系统仍然复杂且难以导航。每年，估计有1400亿美元的政府援助因为官僚障碍而未被领取。能够简化资格检查和申请流程的人工智能工具可以为数百万个人改善可获取性。

人工智能系统还可以增强工作场所的金融工具。将对话式人工智能集成到人力资源基础设施中的公司，可以帮助员工获取从退休计划到紧急储蓄计划等各种资源。提供关于可用福利的清晰、个性化指导的能力，可以提高整个员工队伍的金融素养和福祉。

有意向前进

来自Commonwealth研究的发现揭示了一个重要的真理：创造真正惠及LMI家庭的人工智能系统不仅仅是一个技术挑战，也是一个伦理设计的问题。有效的工具必须建立在对那些历史上被排除在技术进步之外的人的真实需求的理解之上。

技术是存在的。剩下的挑战是构建能够可靠、包容并能够满足其服务对象具体需求的工具。人工智能的真正潜力只有在它真正为所有人服务时才能实现。