可持续银行的生成式人工智能——减少碳足迹，促进环保消费
打造可持续银行的生成式人工智能——降低碳足迹，推动环保消费
介绍
“地球的资源足以满足我们的需求，但无法满足我们的贪婪。” — 圣雄甘地
面对日益严重的气候危机，个人和机构纷纷意识到减少碳排放并采取更可持续的做法的必要性。作为金融中介机构，银行处于一个独特的位置，可以鼓励和激励客户采取环保行为。生成式人工智能（AI）以其分析数据、提供个性化建议和促进互动的能力，为银行在客户的消费交易中帮助他们减少碳足迹提供了强大的工具。
本文探讨了一些使用生成式人工智能的案例，使银行客户能够做出环保选择，并使银行能够为可持续行为提供激励。同时，还提供了使用AWS服务构建这些用例的可持续银行应用的参考架构。
I. 数据分析和洞察
生成式人工智能可以通过对客户的交易历史进行全面分析，开始减少碳足迹的旅程。它可以将支出分为不同的碳足迹类别，例如交通、食品和能源。通过这样做，它清楚地展示了客户的消费习惯对环境产生最大的影响。
例如，AI可以发现客户频繁使用共乘服务，这对他们的碳足迹产生了重要影响。了解到这一点后，银行可以提供个性化的建议来降低这种影响，例如建议拼车、使用公共交通或转用电动车。
II. 个性化建议
生成式人工智能可以为客户提供根据他们的消费习惯量身定制的可操作建议。这些建议超越了一般性的建议，而是根据客户的实际交易情况，使它们更相关且更有可能被采纳。
想象一下，一个客户经常在以高碳排放知名的餐厅就餐。AI可以提供降低环境影响的备选就餐选择，或者鼓励客户尝试在家烹饪的餐食。这些个性化建议使个人能够在不大幅改变生活方式的情况下做出明智的选择。
III. 实时碳足迹追踪
为了真正影响行为，生成式人工智能可以实时计算每笔交易的碳足迹。这意味着当客户进行购买时，他们会立即得到关于他们决策的环境影响的反馈。这个功能可以与客户的银行应用无缝集成，使其易于访问和操作。
例如，当客户购买飞机票时，AI可以计算相关的碳排放量，并将其显示在交易旁边。这不仅提高了客户的意识，还鼓励客户考虑使用碳排放更低的替代旅行方式。
IV. 激励计划
银行利用生成式人工智能开发可持续消费的激励计划是最具吸引力的方式之一。积极减少碳足迹或做出环保选择的客户可以获得奖励。这些奖励可以以不同的形式呈现，如返现、贷款利率降低或绿色产品和服务的折扣。
考虑一个一直使用公共交通而不购车的客户。银行的AI系统可以跟踪这种行为，并以返现或对环保产品和服务的折扣的方式奖励客户。这不仅鼓励可持续行为，还培养客户忠诚度。
V. 碳抵消整合
虽然减少碳排放至关重要，但并不总是可能完全消除它们。生成式人工智能可以提供碳抵消选项，让客户对其排放进行补偿。这些补偿措施可能包括投资可再生能源项目、支持造林工作或资助其他可持续发展项目。
银行可以通过其平台与碳抵消提供者进行无缝整合。这样，客户可以轻松地计算其消费所产生的排放量，并选择直接通过银行的应用程序或网站来进行碳抵消。这是个人对其碳足迹负责的实际方式。
六. 游戏化和参与度
为了使可持续消费变得有趣和愉悦，生成式人工智能可以将其变成游戏。通过设定与碳减排有关的挑战和目标，客户可以在进展过程中获得积分、徽章或其他奖励。例如，实现较低的碳足迹里程碑可以在银行界内解锁额外的奖励或认可。
游戏化不仅鼓励环保行为，还在客户之间培养竞争意识和成就感。这进一步提高了参与度，并激发了对可持续性的长期承诺。
七. 教育内容
向客户提供有关其选择对环境影响的教育内容是减少碳足迹的重要方面。生成式人工智能可以生成关于可持续生活的教育内容，向客户提供有关不同选择如何影响环境以及他们如何进行积极改变的信息。
例如，如果一个客户经常在网上购物，AI可以提供有关与运输相关的碳排放以及减少此影响的方法的信息，如选择环保的运输方式或合并订单。
八. 反馈和进度跟踪
生成式人工智能可以持续反馈客户在减少碳足迹方面的进展。通过跟踪和可视化他们的改善情况，客户可以看到他们选择的积极影响。这种反馈循环可以极大地激励客户继续做出环保决策。
例如，一个转向可再生能源供应商的客户可以看到他们与电力相关的排放随时间的减少。这种进展的可视化呈现强化了他们可持续选择的重要性。
九. 社区建设
银行可以通过创建在线论坛或社区来培养客户之间的社区意识，让个人分享他们减少碳足迹的经历和贴士。生成式人工智能可以促进讨论并回答与可持续性相关的问题。
这些社区为客户提供了一个支持和激励彼此在可持续发展道路上前行的平台。此外，银行还可以积极参与这些论坛，展示其对环境责任的承诺。
十. 预测分析
生成式人工智能可以使用预测分析，根据客户的消费模式和外部环境数据来预测潜在的未来碳排放。通过这样做，它可以建议采取预防性措施，以最小化即将进行的购买对环境的影响。
例如，如果人工智能预测到客户即将进行的度假活动将产生较高水平的碳排放，它可以推荐抵消这些排放或选择更环保的旅行住宿方式。
用于可持续银行应用的 AWS 参考架构
以下是每个功能组件的 AWS 架构概述：
1. 用户界面：
客户可以通过以下 AWS 服务全球多设备（Web、移动等）访问应用：
· Amazon Route 53 提供 DNS 路由，以从互联网访问应用程序。
· Amazon CloudFront 使用 Amazon 的 CDN 分发静态内容（视频、图像）并获取动态响应（API），以实现无缝的客户体验。
· AWS Amplify 是前后端开发平台，用于托管、认证和无服务器函数部署，适用于 Web 和移动应用程序。
· AWS API Gateway 可以安全地管理 API，并公开后端微服务。
· AWS Lambda 提供无服务器计算，用于根据请求执行后端逻辑。
2. 核心银行系统（CBS）集成：
在银行业中，关键的内部数据源是实时银行交易和存储在核心银行数据库中的离线客户信息。以下 AWS 服务用于与 CBS 集成，收集用于各种功能的数据：
· 使用AWS DMS将离线数据复制到AWS RDS（根据需求可以选择其他适合的数据库）以供分析目的。
· AWS Kinesis Firehouse 捕捉银行交易以进行实时分析和预测。
· Amazon S3 可扩展的数据湖存储来自各种来源的原始数据以供进一步处理。
3. 第三方集成:
在银行业中，第三方数据主要来自SaaS应用程序和第三方提供商（如可持续性的Amenity、SASB和RepRisk）。以下 AWS 服务有助于集成此数据：
· Amazon AppFlow 自动从不同的 SaaS（如 Salesforce CRM）收集和编目数据。
· AWS Data Exchange 可以找到并订阅超过70个可持续性数据集，如环境、社会和治理（ESG）、排放、天气和卫星数据。
4. 数据转换和大数据处理：
数据转换和大数据处理需要对数据进行整理，以训练生成式 AI 模型生成预测和洞察力。以下 AWS 服务可供利用：
· AWS Glue 自动对来自 S3 数据湖和 AWS RDS 的原始数据进行数据转换。
· 经过整理的数据在 Amazon S3 中为下游 AWS 服务进行分阶段处理。
· 经过整理的数据还加载到 Amazon Redshift 数据仓库中进行分析和洞察力特性。
· Amazon EMR 用于大数据处理、使用统计算法进行分析和预测模型 – 用于发现支出模式、客户行为和个性化建议。
· Amazon Athena 用于准备 Amazon S3 和 Redshift 中的数据以进行分析仪表板。
· Amazon DynamoDB（No-SQL 数据库）用于存储用于游戏化、进展追踪、社区建设和碳抵消的数据。
5. 生成式 AI 服务：
利用经过整理和转换的数据，AWS SageMaker 服务可以开发、训练、部署和监控生成式 AI 模型。使用 AWS SageMaker 的以下功能：
· 基础模型（FMs），来自 Amazon SageMaker Jumpstart 的内置算法。
· 使用 Amazon SageMaker Model Monitor 持续监控生成式 AI 模型输出。
· 使用 Amazon SageMaker Pipeline 管理端到端的机器学习工作流程（包括 CI/CD 实践）。
AWS 宣布了更新的生成式 AI 服务，如 Amazon Bedrock，它提供了来自亚马逊和 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta 和 Stability AI 等领先人工智能公司的 FMs。截至本博客撰写时，这些服务正在有限预览中，等待普遍可用性。一旦可用，这些服务也可以通过 API 轻松集成。
6. 见解和通知：
客户可以通过以下 AWS 服务以仪表板（得分、消费模式）、工作流程（操作、状态）和警报（推送通知、短信）的形式获得预测和洞察力：
· 使用 Amazon QuickSight 的嵌入式分析 在 Web 和移动应用程序中嵌入丰富的数据可视化和交互式仪表板。
· 使用 Amazon Step Functions 进行编排的工作流程管理和触发通知。
· 使用 Amazon SNS 通过短信和移动推送向客户发送警报和通知。
7. 身份验证和加密：
客户的私人数据需要高度安全并符合安全标准。以下是一些 AWS 服务，可以确保这一点：
· Amazon Cognito 提供客户身份验证（注册和登录功能）以及对 Web 和移动应用程序功能的访问控制。
· 使用 AWS IAM 定义和管理 AWS 中的角色和对数据和资源的访问，以防止未经授权的访问。
· 使用 AWS KMS 生成加密数据的密钥，以增强安全性。
8. 审计和监控：
顾客需要无缝访问银行服务。法规要求银行通过记录来维护审计和合规控制。可以使用以下 AWS 服务来实现这些功能：
· Amazon CloudWatch 持续观察、监控和可视化 AWS 服务性能，并触发自动操作。
· AWS CloudTrail 持续监控事件、用户活动和访问，并将其记录用于审计目的。
结论
在环保意识日益重要的时代，银行有着通过利用生成式人工智能促进积极变革的独特机会。通过人工智能驱动的举措，银行可以帮助客户减少碳足迹并做出环保选择。这些努力不仅有益于环境，还能够将银行定位为重视可持续发展的社会责任机构。此外，这还可以培养更强的客户忠诚度和参与度，因为客户会赞赏与他们价值观相符的增值服务。
采用生成式人工智能推动可持续发展的银行可能会在业绩和声誉方面产生积极影响，从而成为负责任的企业公民。通过与客户紧密合作，银行可以在缓解气候变化和促进更绿色、更可持续的世界中扮演重要角色。
