Agentic Automation trong ngành tài chính đang đang nổi lên như một yếu tố thay đổi cuộc chơi thực sự, đặc biệt là trong các lĩnh vực quan trọng như đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận.
Table of Contents
Agentic Automation Là Gì?
Tự động hóa truyền thống hoạt động dựa trên các quy tắc và quy trình được xác định trước. Ngược lại, Agentic Automation khai thác các Agent thông minh – các trợ lý AI tự chủ có khả năng nhận thức môi trường của chúng, đưa ra quyết định và hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể. Các Agent này được hỗ trợ bởi các thuật toán AI và học máy (ML), cho phép chúng học hỏi từ các tập dữ liệu khổng lồ, thích ứng với các tình huống liên tục thay đổi, thậm chí dự đoán các sự kiện trong tương lai với độ chính xác ngày càng tăng. Không giống như tự động hóa truyền thống, các hệ thống Agent có thể xử lý dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc (ví dụ: các bài báo, tin tức, tâm lý công chúng thể hiện qua mạng xã hội, hoặc thậm chí cả bản ghi âm giọng nói) và đưa ra quyết định sáng suốt trong môi trường biến động, không thể đoán trước, khiến chúng đặc biệt phù hợp với sự phức tạp trong vận hành của ngành tài chính.
Tầm quan trọng ngày càng tăng của Agentic Automation trong lĩnh vực tài chính
Lĩnh vực tài chính đang cần xử lý quá nhiều dữ liệu – bao gồm dữ liệu về xu hướng thị trường, giao dịch của khách hàng, hồ sơ pháp lý, phản hồi của thị trường về tin tức… Sàng lọc lượng thông tin khổng lồ này để xác định các rủi ro tiềm ẩn và phát hiện gian lận là một nhiệm vụ khó khăn, thường đòi hỏi sự can thiệp đáng kể của con người và dễ xảy ra lỗi nếu thao tác thủ công. Agentic Automation cung cấp một giải pháp vượt trội bằng cách tự động hóa các quy trình phức tạp này, giải phóng nhân sự để tập trung vào các sáng kiến có tính chiến lược cao hơn, như phát triển các sản phẩm tài chính mới, quản lý mối quan hệ khách hàng hoặc giải quyết các thách thức pháp lý phức tạp.
Theo báo cáo của Gartner, “Đến năm 2025, 70% ứng dụng mới được phát triển bởi các doanh nghiệp sẽ sử dụng công nghệ low-code hoặc no-code, tăng từ 25% vào năm 2020.” Mặc dù không phải tất cả các nền tảng low-code hoặc no-code đều cung cấp đầy đủ năng lực Agent, nhưng số liệu thống kê này phản ánh một xu hướng rộng hơn hướng tới các giải pháp tự động hóa ở trình độ cao hơn trong phát triển ứng dụng, một xu hướng ảnh hưởng nặng nề đến lĩnh vực tài chính. Điều này cho thấy việc áp dụng ngày càng tăng các công cụ hỗ trợ AI, bao gồm cả những công cụ có các yếu tố Agent, trong các ứng dụng tài chính.
Một nghiên cứu gần đây của McKinsey cũng cho thấy AI có thể bổ sung 1 nghìn tỷ đô la giá trị cho ngành ngân hàng hàng năm, với một phần đáng kể giúp cải thiện quản lý rủi ro và phát hiện gian lận.
Ứng dụng của Agentic AI trong tài chính
Đánh giá rủi ro:
- Đánh giá rủi ro tín dụng: Các hệ thống Agent có thể phân tích lượng lớn dữ liệu người vay, bao gồm lịch sử tín dụng, báo cáo tài chính, dữ liệu giao dịch và thậm chí cả các nguồn dữ liệu thay thế như hoạt động trên mạng xã hội và hành vi người dùng trên các kênh trực tuyến, để đánh giá độ tin cậy tín dụng với độ chi tiết và hiệu quả cao hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống. Trợ lý AI tự chủ có thể xác định các mẫu và bất thường mà nhân sự có thể bỏ lỡ, dẫn đến các quyết định cho vay chính xác hơn, giảm tỷ lệ nợ xấu, mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng cho các nhóm khách hàng tiềm năng chưa được phục vụ.
- Đánh giá rủi ro thị trường: Trong thị trường tài chính biến động ngày nay, các Agent AI tự chủ có thể liên tục theo dõi các luồng dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn – tin tức, mạng xã hội, nền tảng giao dịch, chỉ số kinh tế – để xác định và đánh giá rủi ro thị trường tiềm ẩn. Chúng có thể thích ứng với các điều kiện thị trường thay đổi nhanh chóng, phát hiện các xu hướng mới nổi và cung cấp cảnh báo sớm về các khủng hoảng có khả năng xảy ra, cho phép các tổ chức tài chính thực hiện các biện pháp chủ động để giảm thiểu tổn thất tiềm ẩn.
- Đánh giá rủi ro vận hành: Agentic Automation có thể xác định và giảm thiểu rủi ro vận hành, chẳng hạn như lỗi quy trình, lỗi của con người, mối đe dọa an ninh mạng và không tuân thủ quy định. Bằng cách liên tục theo dõi các quy trình nội bộ, các sự kiện bên ngoài và hoạt động của nhân viên, các hệ thống này có thể phát hiện các bất thường, dự đoán các gián đoạn tiềm ẩn và kích hoạt cảnh báo, cho phép các tổ chức thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn chặn hoặc giảm thiểu tổn thất vận hành.
Phát hiện gian lận:
- Phát hiện gian lận giao dịch: Các AI Agent vượt trội trong việc phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực để xác định các vấn đề đáng ngờ và các hoạt động gian lận tiềm ẩn. Chúng có thể học hỏi từ các trường hợp gian lận trong quá khứ, thích ứng với các chiến thuật gian lận mới xuất hiện và xác định các kế hoạch gian lận phức tạp, nhiều lớp, ngăn chặn hiệu quả những tổn thất tài chính và bảo vệ khách hàng.
- Chống rửa tiền (AML): Các hệ thống Agent tự chủ có thể tăng cường đáng kể việc tuân thủ chống rửa tiền AML bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch, hồ sơ khách hàng và danh sách quy định để xác định hoạt động đáng ngờ liên quan tới hành vi rửa tiền. Chúng có thể phát hiện các giao dịch phức tạp liên quan đến nhiều bên và khu vực pháp lý, giúp các tổ chức tài chính đáp ứng các yêu cầu quy định nghiêm ngặt và chống lại tội phạm tài chính.
- Phát hiện gian lận bảo hiểm: Agentic Automation có thể được triển khai để phát hiện các yêu cầu bảo hiểm gian lận bằng cách phân tích dữ liệu yêu cầu, hồ sơ y tế, báo cáo của cảnh sát và các thông tin liên quan khác. Các hệ thống này có thể xác định sự không nhất quán, dấu hiệu cần cảnh báo và các dấu hiệu gian lận, giúp các công ty bảo hiểm giảm chi trả sai, hạn chế tổn thất và đảm bảo chi trả công bằng cho khách hàng.
Một số ngân hàng đã sử dụng chatbot hỗ trợ AI để xử lý các yêu cầu thường xuyên của khách hàng, chứng minh tiềm năng của các AI Agent tự chủ trong dịch vụ khách hàng. Bước tiếp theo là tích hợp cho các Agent này khả năng ra quyết định chuyên môn cao hơn, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ như tư vấn tài chính cá nhân hóa, đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận. Doanh nghiệp cũng đang chứng kiến sự trỗi dậy của các công cụ “Explainable AI” (XAI) cung cấp thông tin chi tiết về lý do đằng sau các quyết định do AI điều khiển, điều này giúp xây dựng lòng tin và đảm bảo tuân thủ quy định trong các ứng dụng tài chính.
Lợi ích từ Agentic Automation trong ngành tài chính
Cải thiện độ chính xác: Các hệ thống Agent AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu phức tạp, tinh vi mà nhân sự bỏ lỡ, dẫn đến tăng độ chính xác trong đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận.
Tăng cường hiệu quả: Tự động hóa giảm can thiệp thủ công, giải phóng nhân sự từ nghiệp vụ phân tích để tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, các sáng kiến chiến lược và giải quyết vấn đề phức tạp. Điều này giúp tiết kiệm chi phí vận hành đáng kể, cải thiện hiệu quả hoạt động và giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh hơn.
Thông tin chi tiết theo thời gian thực: Các hệ thống Agent Automation có thể theo dõi dữ liệu theo thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết cập nhật về các rủi ro tiềm ẩn và các hoạt động gian lận. Điều này cho phép doanh nghiệp thực hiện các biện pháp chủ động, giảm thiểu tổn thất tiềm ẩn và phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa mới nổi.
Tăng cường khả năng thích ứng: Các trợ lý AI tự chủ có thể học hỏi từ dữ liệu và thích ứng với các tình huống thay đổi liên tục, linh hoạt hơn trước các nguy cơ tăng cường, trước các biến động của thị trường và các chiêu thức gian lận mới.
Những thách thức và giải pháp
Chất lượng dữ liệu: Hiệu quả của Agentic Automation phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo cho hệ thống. Chất lượng dữ liệu thấp, không nhất quán hoặc thiếu tính khách quan có thể dẫn đến dự đoán không chính xác, ra quyết định sai và kết quả có nguy cơ thiếu khách quan.
Khả năng giải thích và tính minh bạch: Cần hiểu được cách các hệ thống Agentic Automation đưa ra quyết định, đặc biệt là trong các ngành cần quản lý chặt chẽ như tài chính. Phát triển các kỹ thuật AI có thể giải thích (XAI) cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng về lý do hành động của hệ thống là rất quan trọng trong việc xây dựng lòng tin, đảm bảo trách nhiệm giải trình và tuân thủ quy định.
Cân nhắc vấn đề trách nhiệm và tuân thủ: Việc sử dụng AI trong lĩnh vực tài chính làm nảy sinh những lo ngại về vấn đề tuân thủ và trách nhiệm, chẳng hạn như sự thiếu chính xác, khách quan trong thuật toán, tác động đến cách triển khai và trách nhiệm đối với các quyết định từ AI tạo ra. Cần giải quyết những lo ngại này một cách chủ động và đảm bảo rằng Agentic Automation được sử dụng có trách nhiệm.
Tuân thủ quy định: Các tổ chức tài chính hoạt động theo một mạng lưới quy định phức tạp liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và tính công bằng thuật toán. Điều quan trọng là đảm bảo rằng các hệ thống AI Agent được thiết kế, triển khai và giám sát đáp ứng tất cả các yêu cầu quy định hiện hành.
Tương lai của Agentic Automation trong lĩnh vực Tài chính
Tự động hóa Agent Automation vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, nhưng tiềm năng của nó thực sự lớn. Khi các công nghệ AI và ML tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy các hệ thống Agent AI tự chủ có độ trưởng thành cao hơn hơn được triển khai trong một loạt các ứng dụng tài chính, từ tư vấn tài chính cá nhân hóa, giao dịch dựa trên thuật toán đến quản lý rủi ro chủ động và phòng chống gian lận thời gian thực. Các hệ thống này sẽ không chỉ tự động hóa các quy trình hiện có mà còn cho phép các hình thức đổi mới tài chính hoàn toàn mới, tạo cơ hội cho các sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới.
Một chuyên gia hàng đầu về AI và tài chính gần đây đã tuyên bố, “Tự động hóa Agentic Automation không chỉ là tự động hóa các nhiệm vụ; giải pháp này có thể giúp tăng cường năng lực xử lý công việc của con người, hỗ trợ các chuyên gia tài chính đưa ra quyết định tối ưu hơn.” Điều này đặc biệt đúng trong tài chính, nơi sự phức tạp và khối lượng dữ liệu không ngừng tăng lên. Bằng cách tự động hóa các quy trình phức tạp, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và cho phép quản lý rủi ro chủ động, các hệ thống Agent AI giúp các nhân sự phân tích tài chính tập trung vào các sáng kiến chiến lược, giải quyết các vấn đề phức tạp và xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng. Tương lai của tài chính gắn liền với sự trỗi dậy của các Agent AI tự chủ thông minh. Những người nắm bắt công nghệ này sẽ có lợi thế tốt nhất để phát triển mạnh mẽ trong bối cảnh tài chính ngày càng cạnh tranh và năng động.
Đón nhận tương lai thông minh của ngành Tài chính
Tự động hóa Agent Automation đang cách mạng hóa việc đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận trong ngành tài chính. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI và Machine Learning, các hệ thống này mang lại những lợi thế đáng kể so với các phương pháp truyền thống, bao gồm cải thiện độ chính xác, tăng cường hiệu quả, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và nâng cao khả năng thích ứng. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức, đặc biệt về chất lượng dữ liệu, khả năng giải thích và cân nhắc về trách nhiệm trong quá trình ứng dụng, nhưng những lợi ích tiềm năng của Agentic Automation là không thể phủ nhận. Khi công nghệ tiếp tục trưởng thành và các khung pháp lý phát triển, chúng ta có thể mong đợi sự áp dụng rộng rãi các hệ thống Agent AI tự chủ trên toàn bộ lĩnh vực tài chính, chuyển đổi hoàn toàn cách các tổ chức quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và phục vụ khách hàng. Tương lai của tài chính là thông minh, và những người nắm bắt Agentic Automation sẽ đi đầu trong làn sóng chuyển đổi này.
