Agentic Automation trong ngành ngân hàng đang tạo ra dịch vụ chất lượng cao với tương tác liền mạch, tức thì và cá nhân hóa trên tất cả các kênh, từ kiểm tra số dư nhanh chóng tới xử lý hồ sơ vay thế chấp phức tạp.
Theo một khảo sát năm 2023, 82% các tổ chức tài chính đang có kế hoạch triển khai các giải pháp hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động dịch vụ khách hàng của họ trong vòng 1-3 năm tới. Điều này cho thấy xu hướng mạnh mẽ của ngành đối với việc áp dụng dịch vụ khách hàng ứng dụng công nghệ AI.
Nhắc đến tự động hóa chủ động (agentic automation), một giải pháp tiên tiến tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và Machine Learning, một nhân tố thúc đẩy cách mạng hóa dịch vụ khách hàng trong ngành ngân hàng và định hình lại bản chất của các tương tác khách hàng.
Table of Contents
Sự xuất hiện của Agentic Customer (khách hàng tự chủ) trong Kỷ nguyên số
Khách hàng ngày nay không phải là những người thụ động tiếp nhận các dịch vụ ngân hàng; họ là những người tham gia tích cực vào hành trình tài chính của mình. Am hiểu công nghệ số và nắm bắt thông tin nhanh nhạy, khách hàng mong đợi tương tác cá nhân hóa với ngân hàng, thay vì đón nhận những giải pháp chung cho tất cả khách hàng. Họ muốn được giải quyết các nhu cầu và mục tiêu tài chính cụ thể một cách nhanh chóng và hiệu quả, cho dù đó là một yêu cầu số dư đơn giản, một hồ sơ vay phức tạp hay tư vấn tài chính cá nhân hóa. Khách hàng ngày nay là người chủ động, có thông tin, kỳ vọng tự kiểm soát trải nghiệm ngân hàng của bản thân, có nhu cầu về dịch vụ cá nhân hóa. Mô hình mới này đòi hỏi các ngân hàng phải vượt ra khỏi các mô hình dịch vụ khách hàng truyền thống, tăng cường phản ứng và áp dụng sự tương tác chủ động, cá nhân hóa.
Những Hạn Chế của Tự động hóa Truyền thống: Điểm Nghẽn Quan Trọng
Tự động hóa truyền thống, mặc dù hữu ích trong việc hợp lý hóa một số quy trình thường quy và giảm bớt nỗ lực thủ công, thường không đáp ứng được những trải nghiệm cá nhân hóa thực sự mà khách hàng chủ động ngày nay yêu cầu. Các chatbot dựa trên quy tắc và quy trình làm việc tự động có thể xử lý các nhiệm vụ đơn giản, lặp đi lặp lại, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi thường gặp hoặc xử lý các giao dịch cơ bản. Tuy nhiên, chúng gặp khó khăn với các tương tác khách hàng phức tạp hoặc tinh tế đòi hỏi tư duy phản biện, hiểu biết theo ngữ cảnh và khả năng thích ứng. Những hệ thống này thường thiếu khả năng thực sự hiểu ngữ cảnh yêu cầu của khách hàng, thích ứng với các tình huống thay đổi, học hỏi từ các tương tác trước đây và thể hiện sự đồng cảm – những yếu tố thiết yếu để xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt. Sự hạn chế này tạo ra một điểm nghẽn trong việc cung cấp dịch vụ cá nhân hóa trên quy mô lớn, cản trở sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Tự động hóa Chủ động: Một Mô hình Mới cho Ngân hàng Cá nhân hóa
Tự động hóa chủ động vượt qua những hạn chế của tự động hóa truyền thống bằng cách kết hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) phức tạp để tạo ra “Agent thông minh” có thể hành động tự động thay mặt cho ngân hàng. Những Agent này không chỉ đơn thuần tuân theo các quy tắc được xác định trước; chúng có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, học hỏi từ lượng lớn dữ liệu và đưa ra quyết định sáng suốt trong thời gian thực, giống như một Agent con người. Chúng có thể xử lý một loạt các tương tác khách hàng, từ các yêu cầu đơn giản đến giải quyết vấn đề phức tạp, với mức độ cá nhân hóa, sự đồng cảm và hiệu quả mà trước đây không thể đạt được.
Các thành phần chính của Agentic Automation trong dịch vụ khách hàng ngân hàng:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp các Agent (trợ lý AI thông minh) hiểu và diễn giải ngôn ngữ con người, bao gồm các truy vấn phức tạp, yêu cầu cần phân tích ngữ cảnh, thậm chí thái độ, cảm xúc được thể hiện trong giao tiếp của khách hàng.
- Machine Learning (ML): Cho phép các Agent liên tục học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Chúng có thể xác định tình huống, dự đoán hành vi của khách hàng, cá nhân hóa các tương tác dựa trên sở thích cá nhân và chủ động đưa ra các giải pháp phù hợp.
- Trí tuệ nhân tạo (AI): Thêm yếu tố thông minh vào các Trợ lý (Agent), giúp đưa ra quyết định sáng suốt, giải quyết các vấn đề phức tạp, thích ứng với các tình huống thay đổi và tham gia đối thoại hiệu quả với khách hàng.
- Tự động hóa quy trình bằng Robot (RPA): Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, có quy luật, chẳng hạn như nhập dữ liệu và xử lý tài liệu, giải phóng nhân sự khỏi các công việc nhàm chán, ít giá trị để tập trung vào các tác vụ phức tạp, có tính chiến lược và hướng đến khách hàng hơn.
- Tích hợp với hệ thống ngân hàng lõi: Việc tích hợp liền mạch với các hệ thống ngân hàng lõi cho phép các Agent truy cập dữ liệu khách hàng theo thời gian thực, thực hiện các thao tác trong hệ thống ngân hàng, chẳng hạn như cập nhật thông tin tài khoản hoặc xử lý giao dịch và cá nhân hóa các tương tác dựa trên cái nhìn toàn diện về khách hàng.
Use Case ứng dụng Agentic Automation trong Dịch vụ khách hàng ngân hàng:
Quy trình đón tiếp khách hàng cá nhân hóa: Agent Automation có thể giúp hướng dẫn khách hàng trong quy trình onboarding, điều chỉnh trải nghiệm theo nhu cầu cụ thể, mục tiêu tài chính và kênh liên lạc ưa thích của khách hàng. Các Agent có thể trả lời câu hỏi, giải thích các khái niệm tài chính phức tạp và chủ động cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp dựa trên hồ sơ khách hàng.
Hỗ trợ khách hàng 24/7: Các AI Agent có thể hỗ trợ tức thì 24/7, xử lý từ các yêu cầu đơn giản như kiểm tra số dư và lịch sử giao dịch, đến khắc phục sự cố phức tạp như giải quyết tranh chấp hoặc hỗ trợ các vấn đề kỹ thuật. Điều này giúp giảm thời gian chờ đợi, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm gánh nặng cho nhân sự.
Tương tác khách hàng chủ động: Các Agent có thể phân tích dữ liệu khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, nhân khẩu học và hành vi trên các kênh trực tuyến, để xác định các nhu cầu tiềm năng, từ đó chủ động cung cấp các giải pháp cá nhân hóa. Ví dụ, một Agent có thể xác định một khách hàng sắp nghỉ hưu và chủ động cung cấp các dịch vụ lập kế hoạch tài chính, hoặc các lựa chọn đầu tư phù hợp với mức độ chấp nhận rủi ro của họ.
Phát hiện và phòng ngừa gian lận: Agentic Automation có thể phân tích các mẫu giao dịch trong thời gian thực và xác định hoạt động đáng ngờ, giúp ngăn chặn gian lận và bảo vệ tài khoản của khách hàng khỏi truy cập trái phép. Các thuật toán AI có thể nhận ra những bất thường tinh vi mà nhân sự có thể bỏ lỡ.
Tư vấn tài chính cá nhân hóa: Các Trợ lý AI tự chủ có thể phân tích dữ liệu khách hàng, bao gồm mục tiêu tài chính, mức độ chấp nhận rủi ro và thời gian đầu tư, đồng thời cung cấp tư vấn tài chính cá nhân hóa, giúp khách hàng đưa ra quyết định sáng suốt về tài chính, từ tư vấn ngân sách cơ bản đến các chiến lược đầu tư phức tạp hơn.
Xử lý và phê duyệt khoản vay: Agentic Process Automation (APA) có thể hợp lý hóa quy trình đăng ký khoản vay, tự động hóa các nhiệm vụ như xác minh tài liệu, chấm điểm tín dụng và thẩm định hồ sơ. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý hồ sơ, giảm nguy cơ sai sót và phản hồi quyết định khoản vay nhanh hơn.
Quảng bá, tiếp thị cá nhân hóa: Bằng cách hiểu sở thích và nhu cầu của khách hàng, tự động hóa chủ động có thể cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị và ưu đãi, đảm bảo rằng khách hàng nhận được thông tin và khuyến mãi phù hợp được điều chỉnh theo hoàn cảnh cá nhân của họ.
Lợi ích từ Agentic Automation trong Ngân hàng
Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Tương tác cá nhân hóa, vận hành 24/7, thời gian giải quyết nhanh hơn và hỗ trợ chủ động, giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tăng tỷ lệ khách hàng trung thành và cải thiện mối quan hệ khách hàng.
Tối ưu hiệu quả vận hành: Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại giúp giải phóng nhân sự để tập trung vào các hoạt động phức tạp, chiến lược và hướng đến khách hàng hơn, cải thiện hiệu quả vận hành tổng thể, năng suất và phân bổ nguồn lực.
Tiết kiệm chi phí hoạt động: Tự động hóa có thể giảm đáng kể nhu cầu về nhân sự thủ công cho các tác vụ có quy luật, lặp đi lặp lại, từ đó tiết kiệm đáng kể chi phí nhân sự, đào tạo và cơ sở hạ tầng.
Cải thiện độ chính xác và giảm rủi ro: Các AI Agent giúp giảm sai sót thủ công do con người, cải thiện độ chính xác của giao dịch, giảm nguy cơ về tuân thủ và giảm thiểu lỗi vận hành.
Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Tự động hóa Agentic Automation APA cho phép các ngân hàng mở rộng quy mô dịch vụ khách hàng một cách nhanh chóng, dễ dàng để đáp ứng nhu cầu dao động, mà không cần phải thuê và đào tạo thêm nhân viên.
Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và cải tiến liên tục: Tương tác của Agent tạo ra dữ liệu có giá trị có thể được phân tích để thu thập thông tin chi tiết về hành vi, sở thích và điểm khó khăn của khách hàng, có thể được sử dụng để cải thiện sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm khách hàng tổng thể.
Những thách thức và cân nhắc quan trọng trong triển khai
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu: Các ngân hàng phải ưu tiên bảo mật dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng được bảo vệ và sử dụng có trách nhiệm, tuân thủ tất cả các quy định và luật bảo mật liên quan.
Cân nhắc về đạo đức: Việc sử dụng AI trong ngân hàng đặt ra những lo ngại về đạo đức, chẳng hạn như sự thiếu khách quan, chính xác trong thuật toán, tính minh bạch của việc ra quyết định bằng AI và khả năng thay thế con người. Các ngân hàng phải chủ động giải quyết những cân nhắc về đạo đức này.
Tích hợp với hệ thống hiện có trong ngân hàng: Việc tích hợp các giải pháp APA với các hệ thống hiện có, với tính chất phức tạp, đôi khi công nghệ quá cũ, có thể là một thách thức đáng kể về mặt kỹ thuật. Do đó, ngân hàng cần lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận.
Sự chấp nhận và tin tưởng của khách hàng: Các ngân hàng cần giúp khách hàng hiểu được lợi ích của APA và giải quyết mọi lo ngại mà họ có thể gặp phải khi tương tác với các AI Agent. Xây dựng lòng tin là nhiệm vụ rất quan trọng để đảm bảo việc áp dụng công nghệ diễn ra thành công.Tuyển dụng và đào tạo nhân tài: Các ngân hàng cần đầu tư vào việc tuyển dụng và đào tạo nhân sự có kỹ năng, năng lực công nghệ cần thiết để triển khai và quản lý các giải pháp Agentic Automation.
