金融包容新時代：利用人工智能賦能低至中等收入家庭 - FTW星期日社論

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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管閱讀

在這個星期日的社論中，我們金融科技週刊想與您分享一份由英聯邦——一個致力於通過創新與合作為經濟弱勢群體建立金融安全與機會的全國非營利組織——帶來的重要研究。

他們的**全民新興科技 (ETA)倡議旨在揭示如何設計人工智慧，真正服務於低收入和中等收入 (LMI)**家庭，這一經常被科技進步忽視的人口群體。

人工智慧，尤其是對話式AI，已被廣泛認為具有重塑金融服務的潛力。真正的挑戰在於這些系統是否能為LMI家庭提供實用、可靠的支持，而不僅僅是服務於高收入、技術熟練的用戶。問題不僅在於獲取途徑，更在於設計能真正滿足那些被科技進步拋在後面者需求的工具。

理解風險

科技進步與可及性的不平等自古以來就存在。AI系統，尤其是那些針對金融服務的，經常以高收入用戶為目標。為某一族群設計的便利工具，往往無法有效轉化到另一族群。

英聯邦的研究數據清楚呈現了這一差距。雖然近30%的美國成年人在2023年報告使用過AI，但其中真正屬於LMI家庭的比例卻很少。這反映出一個更深層次的問題：AI工具常在開發時未充分考慮LMI個體的特殊需求與關切。這些系統可能擁有先進的功能，但在最需要的地方卻缺乏相關性。

2022年推出的生成式AI模型如ChatGPT的熱潮，展現了這些系統提供可擴展、個性化金融指導的潛力。然而，這些工具主要針對擁有財務資源或技術流暢度的用戶。開發者與企業的興奮尚未轉化為對LMI家庭的實用、有效解決方案。

建立信任與解決實際問題

信任仍是LMI群體是否接受AI系統的關鍵因素。對許多用戶來說，AI系統不僅是技術工具，更是必須展現真正價值、保障隱私與安全的服務。對數據安全與隱私的擔憂，仍是採用的重大障礙。

根據英聯邦的研究，63%的用戶擔心AI的安全性，53%擔憂隱私。這些擔憂反映出對於感覺侵入性而非支持性的技術的普遍懷疑。AI工具常承諾便利，但卻未能充分說明如何保護用戶的個人資訊。

有趣的是，許多LMI用戶並不將聊天機器人視為“AI”。他們認為這些是用來完成特定任務的工具，比如支付帳單、查詢餘額或解決簡單問題。這一觀點為開發者提供了寶貴的見解：人們不一定對AI作為一個概念感興趣，他們更關心能解決實際需求、避免不必要複雜的實用工具。

信任的建立來自於一致性與透明度。AI系統必須提供可靠、透明的服務，尊重用戶隱私，並在不剝削用戶的前提下賦能他們。有效的工具通過實際、可衡量的成果來證明其價值。

LMI用戶真正想要的是什麼

英聯邦的研究提供了關鍵見解：LMI家庭真正尋求的是能幫助解決現實金融挑戰的實用工具，而非僅僅追求技術的華麗。

AI能立即發揮作用的領域包括預算規劃、信用建立與支付處理。這些領域或許不光彩，但對於實現財務穩定至關重要。英聯邦的實地測試顯示，用戶偏好提供直觀、無判斷的指導，重點在於易用性與可及性。

經濟不安全感常伴隨羞愧與焦慮，使尋求幫助變得困難。設計能提供指導而不讓用戶感受到審視或評判的AI系統，更容易被接受。將實用性與同理心融入這些工具的結構中，是關鍵所在。

生成式AI的潛力與限制

生成式AI在提升金融服務方面展現出巨大潛力。其提供個性化指導與即時洞察的能力，可能改變LMI家庭與金融系統的互動方式。然而，關於準確性、隱私與複雜度的實際問題，仍是重要障礙。

對許多LMI用戶來說，生成式AI仍顯得不可靠。將聊天機器人從簡單的問答工具轉變為全面的金融指南，具有巨大潛力，但需要持續且可靠的性能。能理解個人情況並提供量身定制建議的系統，將具有最大影響。

AI可能帶來改變的領域：公共福利與職場工具

英聯邦的研究也指出，AI可以大幅改善金融包容性。公共福利系統依然複雜難懂。每年，估計有$140 十億美元的政府援助因官僚障礙未被領取。能簡化資格審查與申請流程的AI工具，能讓數百萬人更容易獲得幫助。

AI系統還能提升職場金融工具的效能。企業將對話式AI整合到人力資源架構中，可以幫助員工獲取退休計畫、緊急儲蓄等資源。提供清晰、個性化的福利指導，有助於提升整體員工的金融素養與福祉。

以意圖為導向的未來

英聯邦的研究結果揭示了一個重要真理：打造真正惠及LMI家庭的AI系統，不僅是技術挑戰，更是倫理設計的問題。有效的工具必須理解那些長期被排除在科技進步之外者的真實需求。

科技已經存在。剩下的，是打造可靠、包容、能滿足特定需求的工具的挑戰。只有當AI真正為所有人工作時，其潛力才能完全實現。