Agentic Automation/ Agent Automation (APA) đáp ứng yêu cầu cấp thiết của ngân hàng về nâng cao hiệu quả, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tối ưu chi phí vận hành. Giải pháp cho phép các trợ lý AI tự chủ thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như phê duyệt tín chấp và tín dụng.
Hãy cùng tìm hiểu tiềm năng của tự động hóa Agentic Automation trong việc cách mạng hóa các quy trình ngân hàng quan trọng, đặc biệt tập trung vào quy trình phê duyệt thế chấp và tín dụng. Khám phá cách các trợ lý thông minh này định hình lại các quy trình, hỗ trợ phê duyệt nhanh hơn, giảm sai sót, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng cường tuân thủ. Tìm hiểu các use case tự động hóa APA so với các hình thức tự động hóa khác.
Table of Contents
Những thách thức của quy trình phê duyệt thế chấp và tín dụng truyền thống
Quy trình phê duyệt thế chấp và tín dụng truyền thống đang thể hiện nhiều điểm yếu vận hành, hạn chế về hiệu quả. Các quy trình này thường bao gồm nhiều bước thủ công, bao gồm thu thập tài liệu, nhập dữ liệu, xác minh, đánh giá rủi ro và phê duyệt cuối cùng. Cách làm thủ công này tiêu tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi do con người và gây khó chịu cho khách hàng khi họ mong đợi trải nghiệm số nhanh chóng và liền mạch. Hơn nữa, các quy trình này thường có nhiều biến số bởi các yêu cầu quy định phức tạp, liên tục thay đổi, làm tăng thêm độ phức tạp trong khâu xử lý vận hành. Một số thách thức chính bao gồm:
- Thời gian xử lý dài: Khách hàng thường phải chờ đợi khá lâu để được phê duyệt khoản vay, ảnh hưởng đến quyết định và sự hài lòng của khách hàng. Điều này có thể dẫn đến nguy cơ mất khách hàng và những phản hồi tiêu cực về thương hiệu.
- Nhập và xác minh dữ liệu thủ công: Những tác vụ này mang tính lặp đi lặp lại và rất dễ xảy ra lỗi, dẫn đến chậm trễ, tăng chi phí vận hành và các vấn đề rủi ro tiềm ẩn về tuân thủ.
- Ra quyết định không nhất quán: Sự thiên vị của con người và mức độ kinh nghiệm khác nhau giữa các cán bộ cho vay có thể dẫn đến sự không nhất quán trong quyết định phê duyệt, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc thiếu chính xác
- Thiếu tính minh bạch: Khách hàng thường không tự cập nhật được trạng thái hồ sơ của họ, làm giảm tỷ lệ hài lòng của khách hàng
- Tuân thủ quy định: Trước yêu cầu cập nhật và tuân thủ các quy định liên tục được cập nhật, thay đổi là một thách thức tiêu tốn nhiều nguồn lực.
Ứng dụng Agent Automation – một mô hình giải pháp mới cho ngân hàng
Tự động hóa Agentic Automation cung cấp một giải pháp vượt trội, khi các trợ lý AI tự chủ có khả năng học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định dựa trên tương tác với môi trường vận hành. Các trợ lý này được trang bị năng lực AI tiên tiến, bao gồm:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Các trợ lý AI có thể hiểu và diễn giải các tài liệu phức tạp, trích xuất thông tin liên quan từ hồ sơ vay, sao kê ngân hàng, tờ khai thuế và các nguồn khác, loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công và giảm đáng kể thời gian xử lý.
- Học Máy/ Machine Learning (ML): Các trợ lý AI tự chủ có thể học hỏi từ lượng lớn dữ liệu lịch sử và xác định các mẫu, cải thiện khả năng đánh giá rủi ro, dự đoán hiệu suất khoản vay và cá nhân hóa tương tác khách hàng.
- Khả năng Ra Quyết định: Các AI Agent có thể đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên các tham số được xác định trước, thông tin chi tiết và dữ liệu thời gian thực, tự động hóa các bước chính trong quy trình phê duyệt và hợp lý hóa quy trình làm việc.
- Học tập thích ứng: Các trợ lý AI tự chủ liên tục học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian, thích ứng với các điều kiện thị trường thay đổi, yêu cầu quy định và hành vi khách hàng. Sự cải tiến liên tục này chính là điểm khác biệt của Agent Automation.
- Tích hợp Tự động hóa Quy trình Bằng Robot (RPA): APA có thể được tích hợp liền mạch với RPA để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như nhập dữ liệu và truy xuất tài liệu, nâng cao hiệu quả vận hành.
Ứng dụng của Agent Automation trong phê duyệt thế chấp và tín dụng
APA có thể được ứng dụng trên nhiều giai đoạn khác nhau của quy trình phê duyệt thế chấp và tín dụng, bao gồm:
- Xử lý tài liệu tự động: Các trợ lý có thể tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu khác nhau, bao gồm hồ sơ vay, sao kê ngân hàng, tờ khai thuế và báo cáo tín dụng, loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công và giảm thiểu lỗi sai.
- Đánh giá rủi ro tự động: Các AI Agent có thể phân tích điểm tín dụng, lịch sử tài chính, thu nhập, lịch sử việc làm và các dữ liệu liên quan khác để đánh giá rủi ro liên quan đến hồ sơ vay, cung cấp đánh giá khách quan và nhất quán hơn.
- Xác minh tự động: Các trợ lý AI tự chủ có thể xác minh tính chính xác của thông tin do người nộp đơn cung cấp, chẳng hạn như lịch sử việc làm và thu nhập, thông qua kiểm tra tự động với cơ sở dữ liệu và API của bên thứ ba.
- Thẩm định tự động: Trong một số trường hợp nhất định, các AI Agent có thể đưa ra quyết định thẩm định tự động dựa trên các tiêu chí và ngưỡng rủi ro được xác định trước, tăng tốc đáng kể cho quy trình.
- Giao tiếp cá nhân hóa với khách hàng: Các trợ lý AI có thể cung cấp thông tin cập nhật được cá nhân hóa cho khách hàng về trạng thái hồ sơ của họ, chủ động giải quyết các truy vấn và cải thiện trải nghiệm tổng thể thông qua chatbot và email được cá nhân hóa.
- Phát hiện Gian lận: Các trợ lý AI tự chủ có thể phân tích dữ liệu hồ sơ để xác định các hồ sơ có khả năng gian lận, giảm nguy cơ vỡ nợ khoản vay và tổn thất tài chính.
- Tuân thủ Quy định: Các trợ lý AI có thể đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định bằng cách tự động kiểm tra hồ sơ theo các quy tắc tuân thủ và gắn cờ mọi vấn đề tiềm ẩn.
Lợi ích của Agent Automation đối với ngành ngân hàng
Việc triển khai Agentic Automation trong quy trình phê duyệt thế chấp và tín dụng mang lại vô số lợi ích:
- Giảm thời gian xử lý: Tự động hóa APA giúp giảm đáng kể thời gian xử lý hồ sơ, dẫn đến phê duyệt nhanh hơn và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
- Cải thiện tính chính xác: Trích xuất và xác minh dữ liệu tự động, giảm thiểu sai sót do con người, dẫn đến đánh giá khoản vay chính xác và đáng tin cậy hơn.
- Tăng hiệu quả: Tự động hóa hợp lý hóa quy trình làm việc, giải phóng các cán bộ cho vay để tập trung vào các tác vụ phức tạp hơn, ví dụ như quản lý quan hệ khách hàng và tư vấn tài chính, đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể.
- Giảm chi phí: Tự động hóa giúp giảm chi phí về lao động thủ công, dẫn đến tiết kiệm chi phí vận hành đáng kể cho các ngân hàng.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Phê duyệt nhanh hơn, giao tiếp cá nhân hóa và tăng tính minh bạch dẫn đến sự hài lòng và tăng tỷ lệ khách hàng trung thành.
- Tăng cường tuân thủ: Các quy trình kiểm tra và xác minh tự động giúp các ngân hàng đảm bảo tuân thủ các quy định liên quan, giảm nguy cơ bị phạt.
- Khả năng mở rộng: Agentic Automation cho phép các ngân hàng mở rộng quy mô hoạt động một cách nhanh chóng và hiệu quả để đáp ứng nhu cầu khách hàng ngày càng cao.
- Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu: Các Agent có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố rủi ro.
Thống kê về giá trị của Agent Automation trong ngân hàng
Mặc dù chưa có nhiều số liệu thống kê cụ thể, công khai về việc áp dụng rộng rãi Agentic Automation trong ngân hàng, nhưng ngành ngân hàng cũng đã chứng kiến tác động trên diện rộng của AI và tự động hóa. Báo cáo của McKinsey ước tính rằng AI có thể mang lại giá trị 1 nghìn tỷ đô la cho ngành ngân hàng hàng năm. Hơn nữa, một nghiên cứu của Juniper Research cho thấy rằng các ngân hàng đã triển khai một số hình thức tự động hóa ghi nhận giảm 20-30% chi phí vận hành và tăng 10-15% doanh thu. Những con số này dự kiến sẽ tăng lên khi Agentic Automation trở nên phổ biến hơn.
Một số ngân hàng đã tận dụng AI và tự động hóa trong quy trình phê duyệt thế chấp và tín dụng của họ. Ví dụ, một số ngân hàng đang sử dụng chatbot hỗ trợ AI để trả lời các truy vấn của khách hàng và hướng dẫn quy trình nộp hồ sơ. Những ngân hàng khác đang sử dụng các thuật toán Machine Learning để đánh giá rủi ro tín dụng và tự động hóa quyết định thẩm định. Mặc dù không phải tất cả những quy trình này được “Agentic hóa” theo ý nghĩa cao nhất, rõ ràng xu hướng vận hành đang hướng tới tự động hóa thông minh hơn, với đại diện tiêu biểu là Agentic Automation.
Thách thức và và những điều cần cân nhắc
Mặc dù lợi ích của Agentic Automation rất đáng kể, cũng có những thách thức cần được xem xét:
- Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Các ngân hàng phải đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu khách hàng khi triển khai các hệ thống tự động. Cần lưu ý các biện pháp mã hóa dữ liệu triệt để và kiểm soát truy cập.
- Tính giải thích và minh bạch: Điều quan trọng là phải hiểu cách các đại lý đưa ra quyết định và đảm bảo tính minh bạch trong quy trình. Điều này đặc biệt quan trọng đối với việc tuân thủ quy định và xây dựng lòng tin của khách hàng.
- Cân nhắc về đạo đức: Các ngân hàng phải xem xét các tác động đạo đức của việc sử dụng AI trong quyết định cho vay, đảm bảo tính công bằng, tránh thiên vị và ngăn chặn các kết quả thiếu tính khách quan, chính xác.
- Tích hợp với hệ thống hiện có: Việc tích hợp Agentic Automation với các hệ thống ngân hàng hiện có khá phức tạp, đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng CNTT và phát triển phần mềm.
- Thiếu hụt nhân tài và kỹ năng: Các ngân hàng cần đầu tư vào đào tạo và phát triển để thu hẹp khoảng cách về nhân tài và kỹ năng liên quan đến AI và tự động hóa. Điều này bao gồm đào tạo nhân viên hiện tại và tuyển dụng nhân tài mới có chuyên môn về AI và Machine Learning.
- Quản trị thay đổi: Việc triển khai Agentic Automation đòi hỏi quản trị thay đổi một cách thận trọng để đảm bảo sự đồng thuận từ nhân viên và tích hợp, triển khai suôn sẻ vào quy trình làm việc hiện có.
Kết luận:
Agentic Automation đại diện cho một sự thay đổi mang tính cơ cấu trong ngành ngân hàng, mang lại tiềm năng cách mạng hóa các quy trình quan trọng như phê duyệt thế chấp và tín dụng. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, cải thiện độ chính xác, nâng cao trải nghiệm khách hàng và đảm bảo tuân thủ quy định, Agentic Automation giúp các ngân hàng đạt được hiệu quả hoạt động đáng kể, giảm chi phí, thúc đẩy tăng trưởng doanh thu và duy trì tính cạnh tranh trong một thế giới số ngày càng biến đổi mạnh mẽ. Mặc dù vẫn còn những thách thức, nhưng lợi ích của APA là không thể phủ nhận. Tương lai của ngân hàng chắc chắn gắn liền với những tiến bộ công nghệ vượt trội này. Điều quan trọng đối với các ngân hàng là phải nắm bắt chiến lược Agentic Automation, giải quyết các thách thức liên quan và đảm bảo triển khai có trách nhiệm để khai thác toàn bộ tiềm năng của nó. Bằng cách tập trung vào tính giải thích, tính minh bạch và bảo mật dữ liệu, các ngân hàng có thể xây dựng lòng tin với khách hàng và đảm bảo sự thành công lâu dài của các sáng kiến Agentic Automation.
