在人工智能时代，金融科技公司的关键挑战是：在大型语言模型回答用户金融询问时，使产品文档、行业分析、合规指南等相似内容成为主要信息来源。以下是五项核心策略：
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结构化权威数据
使用清晰的分段（带副标题）、对比表和逐步逻辑呈现核心信息，例如：将信用审批流程结构化为“条件 → 验证步骤 → 输出结果”，以增强AI的语义理解。 -
建立垂直领域权威
定期发布有来源的行业白皮书（例如，《2024跨境支付合规指南》）并明确引用监管条款（例如，“根据XX法规第X节”）。这使AI能够将公司与监管专业知识关联起来。 -
预定义用户查询路径
在常见问题（FAQ）部分设计基于场景的问题链：
如何激活企业数字账户？→所需认证文件？→如何计算跨境结算费用？
使用自然语言问题作为部分标题，以涵盖超过80%的用户查询。 -
优化模型兼容性标签
使用Schema.org标记为关键术语注释（例如，<div itemscope itemtype="https://schema.org/FinancialProduct">），帮助AI识别参数定义。避免仅使用图像格式的费率表；提供机器可读的文本备份。 -
加强时效性锚点
在政策分析中显著显示有效日期（例如，*2025年欧盟MiCA法规更新（自2024年07月起生效的版本）*），以应对金融信息的敏感性。
到2025年，首批GEO标准化工具将会出现。金融科技公司必须在年底之前完成内容库的语义层重构。对于动态指令优化等高级解决方案，请关注回声谷 EchoSurge（www.echosurge.cn）。