7 Trường Hợp Sử Dụng Machine Learning Trong Ngân Hàng 

Ứng dụng Machine Learning trong ngân hàng là việc sử dụng học máy – các ứng dụng phần mềm tự học và đưa ra dự đoán dựa vào lượng dữ liệu có sẵn – vào các quy trình, nghiệp vụ của ngành. Trong những năm gần đây, ứng dụng Machine Learning trong ngân hàng đã trở thành một xu hướng quan trọng, với 7 ứng dụng phổ biến đang được các nhà băng chú trọng đầu tư.

Machine Learning là xu hướng quan trọng của ngành ngân hàng
Machine Learning là xu hướng quan trọng của ngành ngân hàng

1. Machine Learning giúp phát hiện gian lận 

Theo nghiên cứu, vào năm 2017, có tới 78% các ngân hàng được khảo sát bị ảnh hưởng bởi các hành vi gian lận. Chi phí để giải quyết và phục hồi cho vấn đề này cũng đặt gánh nặng lớn lên vai các nhà băng khi họ phải tiêu tốn đến 2,92 USD cho mỗi 1 USD thiệt hại do gian lận.

Phát hiện gian lận là ứng dụng quan trọng của Machine Learning trong ngân hàng bởi khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác hàng triệu điểm dữ liệu từ các giao dịch diễn ra đồng thời. Machine Learning sẽ kiểm tra các thông tin liên quan đến thời gian, hành vi của khách hàng và các thông số khác để xác định đâu là các hành vi gian lận. Sau đó hệ thống sẽ tự động gửi cảnh báo về trung tâm bảo mật, hoặc từ chối giao dịch trong trường hợp gian lận thẻ tín dụng. Từ đó, các nhà băng có thể kịp thời ngăn chặn, tránh những rủi ro không đáng có.

Machine Learning tối ưu hoá hiệu quả nghiệp vụ phát hiện gian lận
Machine Learning tối ưu hoá hiệu quả nghiệp vụ phát hiện gian lận

Ngoài khả năng phát hiện sai phạm, Machine Learning còn rất hiệu quả trong việc giảm tỷ lệ từ chối sai (FRR) và cải thiện độ chính xác của các phê duyệt. Nhờ khả năng tự học từ dữ liệu trong quá khứ và khả năng quét lượng lớn dữ liệu, Machine Learning có thể làm tốt nhiệm vụ xác minh. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng do không cần thực hiện nhiều bước xác minh rườm rà.

Thực tế cho thấy, Machine Learning trong ngân hàng có thể cải thiện độ chính xác của nghiệp vụ phát hiện gian lận lên tới 95%, giảm 70% thời gian, và giúp tiết kiệm sức lao động của con người.

2. Giữ chân khách hàng

Machine Learning là một sự đầu tư tuyệt vời để các ngân hàng nâng cao trải nghiệm khách hàng và sự trung thành của họ với doanh nghiệp. Cụ thể, học máy có khả năng đi sâu vào phân tích hàng petabyte dữ liệu để tìm hiểu chính xác khách hàng đang cần gì. Dựa vào phân tích đó, các nhà băng sẽ đưa ra các đề nghị mang tính cá nhân hoá, phù hợp với từng khách hàng và tình hình tài chính của họ. Các thuật toán học máy cũng có thể đưa ra các dự đoán về sở thích của người dùng, mở ra cơ hội cho ngân hàng phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới, đón đầu xu hướng.

Chatbot sẽ tự động học từ mỗi câu hỏi, yêu cầu của khách hàng để cải thiện dần độ hữu ích và nâng cao trải nghiệm khách hàng
Chatbot sẽ tự động học từ mỗi câu hỏi, yêu cầu của khách hàng để cải thiện dần độ hữu ích và nâng cao trải nghiệm khách hàng

Ngoài ra, hiện nhiều ngân hàng còn ưu tiên kết hợp Machine Learning với chatbot hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tự động hoá và đẩy nhanh tốc độ hỗ trợ khách hàng. Trên thực tế, các câu hỏi từ khách hàng thường có xu hướng trùng lặp, và chỉ vài trường hợp cần sự trợ giúp từ nhân viên hỗ trợ. Với chatbot, khách hàng sẽ có thể nhận được câu trả lời nhanh hơn về bất cứ vấn đề nào, từ chi phí hàng tháng đến điều kiện vay vốn. 

Chatbot được sử dụng khá phổ biến trong mọi ngành nghề, nhưng ngân hàng chính là ngành tận dụng tối đa những lợi ích mà “lực lượng lao động” này mang lại.

Well Fargo và Bank of America là hai ngân hàng Hoa Kỳ tiên phong trong việc đưa các trợ lý ảo ứng dụng công nghệ học máy vào hoạt động chăm sóc khách hàng. Tại Việt Nam, việc sử dụng chatbot cũng dần trở nên phổ biến với các “ông lớn” như Vietcombank, MBBank hay VietinBank đã bắt kịp xu hướng này.

3. Dự báo thị trường chứng khoán

Những biến động trong thị trường chứng khoán luôn được coi là phức tạp và bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân khác nhau. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa việc dự đoán xu hướng của thị trường này là việc không thể. Trên thực tế, học máy đã làm khá tốt vai trò của một “nhà dự báo” bằng việc phân tích và tận dụng tối đa lượng dữ liệu lịch sử. 

Một số điểm nổi bật khi ứng dụng Machine Learning trong ngân hàng vào dự báo thị trường chứng khoán có thể kể đến khả năng phán đoán không giới hạn, trái với những hạn chế trong tư duy con người. Học máy cũng ghi nhận những sự thay đổi nhỏ nhất về giá, so sánh dữ liệu ở hiện tại với những dữ liệu từ rất lâu trước đây, trợ giúp đắc lực trong việc đưa ra các quyết định đầu tư hiệu quả. Những dự đoán mà Machine Learning đưa ra đáng tin cậy hơn, do những thiên kiến mà con người đưa ra hoàn toàn bị loại bỏ.

Học máy có thể làm tốt vai trò của một “nhà dự báo"
Học máy có thể làm tốt vai trò của một “nhà dự báo”

4. Đánh giá rủi ro 

Phương pháp đánh giá rủi ro truyền thống bộc lộ nhiều điểm yếu do bị hạn chế bởi một vài thông tin thiết yếu như điểm tín dụng. Đó cũng là lý do của Machine Learning trong ngân hàng được sử dụng để giải quyết vấn đề này. 

Cụ thể, học máy sẽ truy cập vào các nguồn dữ liệu khác nhau có liên quan tới khách hàng yêu cầu vay vốn như lịch sử giao dịch với ngân hàng, xu hướng chi tiêu và hồ sơ xã hội… để đưa ra những dự đoán về thu nhập trong tương lai. Sau đó, thuật toán sẽ đánh giá điểm rủi ro cho mỗi cá nhân, dễ dàng dự đoán những khách hàng có nguy cơ vỡ nợ cao, giúp các ngân hàng cân nhắc và đưa ra những điều chỉnh cần thiết. Thuật toán tương tự cũng có thể được áp dụng để đánh giá mức độ rủi ro của một khoản đầu tư. Các nhà băng có thể đánh giá lại tài sản của mình là đưa ra những quyết định chính xác hơn. 

Machine Learning nâng cao độ chính xác của nghiệp vụ đánh giá
Machine Learning nâng cao độ chính xác của nghiệp vụ đánh giá

Ứng dụng này của Machine Learning trong ngân hàng không chỉ giúp nâng cao độ chính xác của nghiệp vụ đánh giá, mà còn hạn chế rủi ro và tối ưu hoá doanh thu cho các nhà băng. Theo McKinsey Global Institute, các giải pháp học máy trong đánh giá rủi ro có thể tạo ra giá trị hơn 250 tỷ USD trong ngành ngân hàng.

5. Tự động hóa quy trình 

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) không còn là cái tên xa lạ trong ngành ngân hàng. Công nghệ này hỗ trợ rất tích cực các ngân hàng trong việc tự động hoá các tác vụ thủ công lặp đi lặp lại. Tại các nhà băng, RPA được sử dụng trong các nghiệp vụ kế toán, chống rửa tiền, xử lý khiếu nại.

Khi được kết hợp cùng học máy, robot RPA sẽ có khả năng thực thi và tự học
Khi được kết hợp cùng học máy, robot RPA sẽ có khả năng thực thi và tự học

Đặc điểm của RPA là các công việc sẽ được thực hiện chính xác theo kịch bản được lập trình sẵn và robot không có khả năng tư duy. Khi có sự tham gia của học máy, robot RPA sẽ vừa có khả năng thực hiện công việc, vừa có khả năng tự học, tự cải tiến mà không cần lập trình lại. Sự kết hợp giữa RPA và Machine Learning trong ngân hàng đem đến cho các nhà băng một giải pháp thông minh và toàn diện, đem lại hiệu quả tối ưu. 

Câu chuyện thực tế cho thấy các ngân hàng có thể phát hiện tới 95% gian lận, tiết kiệm 70% thời gian điều tra nhờ sử dụng RPA và Machine Learning trong nghiệp vụ phát hiện gian lận.

6. Quản lý dữ liệu khách hàng

Dữ liệu mà ngân hàng thu được không chỉ lớn về lượng mà còn đa dạng về cấu trúc – đó có thể là những thông tin về hoạt động trên mạng xã hội, chi tiết giao dịch hay dữ liệu thị trường. Điều này khiến cho việc quản lý dữ liệu khách hàng – một hoạt động then chốt trong hoạt động của mỗi nhà băng – trở nên khó khăn hơn bao giờ hết.

Tuy nhiên, khi có ứng dụng của Machine Learning, công việc này đã trở nên nhẹ nhàng và hiệu quả hơn rất nhiều. Các công cụ AI/ML như phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp các ngân hàng có cái nhìn sâu hơn về dữ liệu và đưa ra những quyết định mang về lợi nhuận cao.

Quản lý dữ liệu khách hàng là một ví dụ nổi bật của Machine Learning trong ngân hàng
Quản lý dữ liệu khách hàng là một ví dụ nổi bật của Machine Learning trong ngân hàng

Quản lý dữ liệu khách hàng là một ví dụ nổi bật của Machine Learning trong ngân hàng. Các thuật toán học máy sẽ phân tích những ảnh hưởng của sự phát triển thị trường và những xu hướng cụ thể của ngành tài chính sử dụng dữ liệu từ khách hàng.

7. Giao dịch thuật toán (Algorithmic Trading – AT) 

Giao dịch thuật toán (AT) được định nghĩa là một quy trình thực hiện lệnh trong đó các chỉ thị giao dịch tự động hoặc được lập trình trước sẽ được sử dụng cho các biến số như giá cả, thời gian và lượng. Các giao dịch này ứng dụng thuật toán của Machine Learning và sự giám sát của con người, từ đó đưa ra những quyết định mua/bán chứng khoán. AT chiếm tới 1/5 tổng số giao dịch trên nền tảng tiền tệ đa đại lý EBS. Đây được coi là một khái niệm mới tại Việt Nam.

Các tổ chức đầu tư lớn, hoặc các công ty môi giới là những doanh nghiệp sử dụng phần lớn những giao dịch này để tiết kiệm chi phí, đặc biệt với những lệnh có quy mô lớn. Tốc độ thực hiện lệnh của AT cũng rất ấn tượng, thường được người giao dịch thuật toán tận dụng để thực hiện lên tới 10.000 giao dịch mỗi giây. Đặc điểm này cũng hỗ trợ các nhà đầu tư thu lợi nhanh chóng chỉ những những biến động nhỏ trong giá cả. 

​​Giao dịch thuật toán, một ứng dụng của Machine Learning, là khái niệm khá mới mẻ tại Việt Nam
​​Giao dịch thuật toán, một ứng dụng của Machine Learning, là khái niệm khá mới mẻ tại Việt Nam

Ngân hàng đầu tư UBS là một trong những ngân hàng đã mạnh tay đầu tư vào giao dịch thuật toán để điều hành các hệ thống giao dịch thuật toán phục vụ hoạt động kinh doanh ngoại hối của mình. Ngân hàng JP Morgan cũng đã thông báo mức tăng trưởng hai con số trong hoạt động kinh doanh có liên quan đến giao dịch thuật toán trong năm 2019. Citibank là một cái tên nổi bật khác.

Có thể thấy, Machine Learning đã tham gia vào sâu rộng các nghiệp vụ, quy trình của ngành ngân hàng. McKinsey kỳ vọng rằng công nghệ  Machine Learning trong ngân hàng có thể mang lại mức giá trị gia tăng lên tới 1 nghìn tỷ USD cho ngành ngân hàng toàn cầu mỗi năm. Những lợi ích mà công nghệ này mang lại cùng sự phát triển mạnh mẽ của Machine Learning trong ngân hàng chính là động lực to lớn để các nhà băng mạnh dạn đầu tư và đón đầu xu hướng.

0 Share
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
Subscribe to Our Newsletter
Donec euismod arcu vel neque volutpat, sed ullamcorper tortor blandit. Spendisse potenti lacus neque.