對于年輕一代來說，紙質賬單、借據乃至現金都可能已經成為了歷史。只需要智能手機在手，他們就能在網上獲得大部分金融服務。

金融科技公司正在競相開發 AI，分析公司采集的大量數據，以提供更好的客戶服務并改善后臺操作。

總部位于越南的金融科技公司 MoMo 開發了能夠將支付和金融交易處理功能整合在獨立在線商務平臺的超級應用。憑借其便利性，這個一站式移動平臺已經吸引了超過 3000 萬越南用戶。

為了提高該平臺聊天機器人、“認識你的客戶”（eKYC）系統和推薦引擎的效率，MoMo 使用在 Google Cloud 中運行的 NVIDIA GPU，GPU 通過 NVIDIA DGX 系統進行訓練和批量處理。

在短短幾個月的時間里，MoMo 取得了令人驚艷的成果，它大幅加速了更加穩健且易于拓展的解決方案的開發。相比 CPU，使用 NVIDIA GPU 進行 eKYC 推理任務的速度提高了 10 倍。MoMo 還使用 TensorRT 將 MoMo 刷臉支付服務的訓練和推理時間減少了 10 倍。

AI 提供另一角度

MoMo 數據科學總監 Tuan Trinh 表示公司使用 AI 以不同的角度開展業務。其中一個項目需要處理大量數據，并將其轉化為計算機視覺資料或圖表，分析它們能夠改進應用中用戶之間的連接。

MoMo 開發了自己的 AI 算法，這套算法以超過 10 億個數據點為參考，向客戶推薦更多的服務和產品，幫助公司與用戶群保持溝通，進而增加互動和轉化率。

該公司還在其超級應用程序的主屏幕上增加了推薦框，通過 AI 為客戶提供有用的建議并保持互動，顯著提高了點擊率。

MoMo 表示，借助 AI，他們可以評估過去一到兩個月內 1000 萬活躍用戶的習慣以訓練預測模型。此外， NVIDIA Triton 推理服務器幫助統一了推薦引擎的服務流程，顯著減少了在生產環境中部署 AI 應用的工作量。TensorRT 還使 MoMo 的支付服務 AI 模型推理性能提升了 3 倍，提高了客戶體驗質量。

聊天機器人推進對話

通過使用 AI 聊天機器人，MoMo 的超級應用將能夠在適應及接觸用戶時，加速擴大規模。聊天機器人服務在移動設備應用上的效果尤其顯著，比起打電話給客服，年輕用戶更喜歡使用聊天機器人，因此這項服務往往受到年輕用戶的歡迎。

聊天機器人用戶能夠在單個界面查詢產品，并在購買前獲得評估所需的支持，這對于像 MoMo 這樣的一站式超級應用來說至關重要。

MoMo 表示，聊天機器人還能有效地進行追加銷售或向客戶推薦額外的服務。結合機器學習，聊天機器人還可以對不同產品或服務的目標受眾進行分類，以提供量身定制的應用體驗。

AI 聊天機器人的另一優點是能夠讓 MoMo 的客服團隊騰出手來處理其他重要任務。

更準確的信用評分

MoMo 3000 多萬用戶的歷史信用記錄數據可以通過 AI 算法應用于金融服務風控模型。MoMo 已將信用評分應用于其超級應用內的借貸服務。該公司并不完全依靠傳統的深度學習來處理相對簡單的任務，因此 MoMo 的開發團隊能夠以更短的處理時間實現更高的準確性。

MoMo 應用可以在不到 2 秒內作出貸款決定，并且能夠通過更準確的 AI 預測減少高風險的貸款目標。這將幫助客戶避免承擔過多的債務，同時避免 MoMo 錯過潛在的收入。

AI 能夠處理結構化和非結構化數據，因此它能夠納入傳統信用評分以外的信息，比如客戶是把錢花在必需品上還是奢侈品上，以更準確地評估貸款風險。

AI 在金融科技領域的未來潛力

隨著金融科技公司越來越多地將 AI 應用于其海量數據存儲，MoMo 團隊預測，該行業將需要評估如何保證用戶數據安全，否則客戶忠誠度將會越來越低。在證明了圖神經網絡和模型能夠大幅改進公司的運營后，MoMo 計劃擴大對它們的使用。

MoMo 團隊還認為 AI 有朝一日將淘汰信用評分。AI 能夠根據更廣泛的非結構化數據做出決策，因此可以通過考慮信用評分以外的風險來確定貸款審批結果。這將有助于為 MoMo 這樣的金融科技應用開辟潛在用戶群，覆蓋服務匱乏和缺乏銀行服務的人群。此類人群可能沒有信用分數，更不用說“良好”的信用分數。

約有四分之一的美國成年人是難以獲得貸款或信用卡的“缺乏銀行服務者”；超過一半的非洲人口是完全沒有銀行賬戶或信用分數的“信用隱形人”。MoMo 認為 AI 可以向這些人群提供銀行服務，為金融科技應用開辟新的用戶群。