麦肯锡-生成人工智能对信贷客户援助的承诺（英）-2024.6-7页_349kb

生成式AI在信贷客户辅助中的应用与实践总结

文章核心内容

生成式AI能提升信贷客户服务流程的知识理解，并优化业务结果。本文由麦肯锡风险管理与韧性实践团队与多位专家联合撰写，探讨了生成式AI在客户辅助领域的可行路径。

实施建议

1. 分阶段推进

• 避免一次性全面实施，应采取“小规模、可管理”的步骤。
• 优先选择高价值、可模块化的内部需求场景，例如非客户直面性任务（使用公开数据、低风险）。

2. 应用场景示例

• 短期案例（低风险、易实施）：分析历史通话数据，识别成功的客户服务因素。此类用例开发投入少、周期短、可快速验证效果。
• 中期案例（需强化数据/安全管控）：实时数据输出场景（如客户敏感信息分析），但仍需人工干预规避直接客户接触可能带来的风险。

实施原则

团队提出六步方法论：

1. 汇总潜在生成式AI场景；
2. 评估每个场景的可行性和影响；
3. 按优先级排序；
4. 选择最高优先级场景，开发最小可行产品（MVP）；
5. 根据用户体验优化并推广；
6. 循环迭代实施后续方案。

该总结提炼了生成式AI落地的关键原则、实践路径及风险管理策略。