根據資料顯示，金融應用程式在下載後第 30 天的用戶留存率僅有 3.1%。這數據令人擔憂，因為金融應用已成為非洲所有應用程式安裝廣告支出的87%來源。相比之下，商業應用的留存率則達到 5.1%，而交通與購物應用則分別為 4.4% 和 4.1%。

如果金融科技公司無法提高用戶留存率，就會造成漏斗效應，導致廣告投入的回報低效。

根據麥肯錫的報告顯示，那些能夠展現出對客戶體貼關懷的公司，其收入增長速度比同行更快。快速增長的公司，透過「大規模個性化」行銷策略，從個性化行銷中獲得了高達 40% 的額外營收。然而，實現大規模的個性化相當具有挑戰性，特別是在面對像 FairMoney 或 Revolut 這樣擁有數百萬用戶的公司時。幸運的是，生成式人工智慧（Generative AI，簡稱 GenAI）可以提供幫助。

透過 GenAI 推動個性化內容的四種方法

在金融科技行業中，GenAI 可以通過多種方式來實現個性化的內容體驗，包括定制的應用程式內問候、自動化的推播通知、更豐富的應用程式內廣告以及個性化優惠。以下是具體說明：

  1. 定制的應用程式內問候: 想像一下，當你打開銀行應用程式時，不再只是看到一般的「歡迎光臨」，而是「早安，Benjamin！您的投資組合昨日上漲了 0.5%。」

  2. 動態推播通知: 在固定時間發送推播通知之外，GenAI 可以學習用戶的財務習慣，選擇最佳時間發送通知，從而提升用戶的互動率和參與度。

  3. 豐富的應用程式內廣告: 傳統金融科技的應用廣告往往是靜態且一般化的，而 GenAI 能根據用戶的財務興趣和狀況來提供最相關的廣告內容。

  4. 個性化優惠: 而非提供大眾優惠碼，GenAI 能夠創造出高度個性化的金融產品優惠，分析用戶的消費習慣、投資歷史等，以提供最有價值的優惠。

以上方法展現出 GenAI 如何利用金融資料來理解每位用戶的需求，然後製作出精緻且個性化的內容，讓用戶的互動體驗更具價值。

GenAI 的規範與合規使用

在採用 GenAI 進行個性化行銷的同時，合規使用也非常重要。金融科技公司必須遵循嚴格的資料隱私與保護法律，如 GDPR 法規，以確保用戶的資料安全。此外，還需要進行適當的身份驗證，以避免對詐騙者提供個性化內容。

未來，生成式 AI 將不斷促進內容個性化創造的新應用場景，改善金融科技移動應用的互動方式。金融科技公司應積極探索 GenAI 的應用，同時遵守倫理與法律規範，以免產生法律糾紛，而可以專注於創建最優質的 GenAI 經驗。