Trong cuộc cách mạng 4.0, các ngân hàng đang nhận thức ngày một rõ ràng tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng sẽ gặp không ít trở ngại, khó khăn nhất là khi chính doanh nghiệp chưa nắm rõ được bản chất của xu hướng này. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp một cái nhìn bao quát về trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng, giúp các nhà băng hiểu rõ hơn về công nghệ này.
Xem thêm:
- Xu Hướng Chuyển Đổi Số Trong Doanh Nghiệp Sản Xuất Hiện Nay
- 7 Yêu Cầu Giúp Doanh Nghiệp Chuyển Đổi Số Trong FMCG Thành Công
Table of Contents
1. Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh lớn của khoa học máy tính, với mục đích phát triển máy tính và máy móc mô phỏng khả năng giải quyết vấn đề và ra quyết định như bộ óc con người. Trí tuệ nhân tạo đang có những bước chuyển mình quan trọng, mang đến nhiều tiềm năng cho các nhà băng để nâng cao tỷ suất hoàn vốn (ROI). Cũng giống như tự động hoá quy trình bằng robot (RPA), sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang ngày một phổ biến hơn.
Theo thống kê từ Trung tâm Cambridge về Tài chính Thay thế (Cambridge Centre for Alternative Finance) và Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum), năm 2021, các doanh nghiệp tài chính đã đưa AI vào xử lý nhiều nghiệp vụ như quản lý rủi ro (56%), tạo doanh thu qua các sản phẩm và quy trình mới (52%). Chatbot và hoạt động chống gian lận trong thành toán là hai ứng dụng nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng. Nhìn chung, AI có thể tham gia sâu rộng vào nhiều quy trình nghiệp vụ cả ở khối front-end, mid-end và back-end của các ngân hàng.
Mục tiêu cơ bản của AI là thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ như đưa ra quyết định, giải quyết vấn đề, nghe hiểu giao tiếp giữa con người và các công việc tương tự. Vì thế đối với ngành ngân hàng AI giữ vai trò quan trọng và được coi là tương lai của ngành.
2. Xu hướng sử dụng AI trong ngành ngân hàng
Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng được thể hiện rõ qua những con số thống kê mức độ ứng dụng của công nghệ này tại các thể chế tài chính. Theo một khảo sát của OpenText đối với các chuyên gia trong lĩnh vực tài chính, có đến 80% các ngân hàng nhận thức sâu sắc những lợi ích mà trí tuệ nhân tạo và học máy (Machine Learning) đem lại.
Trên thực tế, số lượng các ngân hàng đã và đang triển khai AI là rất lớn: Đến 75% các nhà băng có tổng tài sản hơn 100 tỷ USD và 46% các nhà băng có khối tài sản nằm dưới mức này, theo một báo cáo từ USB Evidence Lab. Cũng theo các nhà phân tích, AI là công nghệ có tốc độ phát triển nhanh nhất thế giới hiện đại, và tổng mức đầu tư vào công nghệ này được dự đoán sẽ chạm mốc 98 tỷ USD vào năm 2023.
Có thể bạn muốn biết: 7 Trường hợp ứng dụng Machine Learning trong ngân hàng
Tại Việt Nam, những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang ngày một phổ biến. Cụ thể, ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank) là một ví dụ điển hình với hơn 80% các ứng dụng công nghệ mới của ngân hàng này có sự tham gia của AI. Ngoài ra, ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam cũng đã ghi nhận những kết quả tích cực khi sử dụng giải pháp eKYC trong dịch vụ mở tài khoản online hoặc chatbot trong đăng ký khoá thẻ, đều nhờ việc triển khai AI có chiến lược.
3. AI giúp tăng cường khả năng cạnh tranh của các ngân hàng như thế nào?
Nối tiếp những bước phát triển của ATM vào thập niên 60 của thế kỷ trước, ngân hàng trực tuyến đầu thế kỷ 21 và ngân hàng di động trong thập kỷ tiếp theo, trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang mở ra nhiều cơ hội mới để các nhà băng có thể nâng cao lợi thế cạnh tranh. Cụ thể AI giúp:
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Công nghệ này dựa trên những dữ liệu và tương tác trước đây của khách hàng để đưa ra dự đoán, quyết định chính xác hơn. Từ đó, ngân hàng có thể phát triển các dịch vụ, sản phẩm tài chính với tính năng cá nhân hoá và tương tác trực quan, xây dựng mối liên kết chặt chẽ hơn với người dùng.
- Dự đoán các kết quả và xu hướng trong tương lai: AI đóng vai trò quan trọng trong công tác dự báo kết quả và xu hướng tương lai. Cụ thể, trong nghiệp vụ chống rửa tiền, AI xác định các hành vi mờ ám, những mô hình chống rửa tiền, giúp các ngân hàng tránh khỏi thiệt hại hàng triệu USD.
- Ra quyết định hiệu quả: Các ngân hàng tận dụng hệ thống nhận thức của trí tuệ nhân tạo để đưa ra các quyết định chiến lược. Những hệ thống này tư duy và phản hồi như một chuyên gia thực thụ, đưa ra những giải pháp tối ưu dựa vào cơ sở dữ liệu tri thức mà nó tự lưu trữ.
- Tự động hoá các quy trình đòi hỏi tư duy nhận thức: Một loạt các quy trình yêu cầu xử lý nhiều thông tin, dễ sai sót và tốn kém (như giải quyết yêu cầu bồi thường) có thể được tự động hoá nhờ AI. Ứng dụng này của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng giúp các nhà băng đảm bảo tỷ lệ hoàn vốn (ROI), giảm chi phí, cũng như chắc chắn rằng các bước xử lý tiếp theo được thực hiện nhanh chóng và chính xác.
- Tăng tính tương tác thực tế: Một nhược điểm của chatbot là thiếu sự sống động và linh hoạt của con người. Tuy nhiên, khi được tích hợp với trí thông minh của AI, chatbot có thể xác định bối cảnh của cuộc trò chuyện và cảm xúc của khách hàng, từ đó đưa ra những phản hồi chính xác và phù hợp hơn, nâng cao độ hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho các ngân hàng.
4. Thách thức khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng
Đi cùng những cơ hội luôn là khó khăn, dưới đây là một số thách thức thường gặp khi triển khai trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng mà doanh nghiệp cần chú ý để vượt qua:
- Công nghệ hiện đại đi kèm nhiều rủi ro: Trí tuệ nhân tạo và mạng Internet có thể là kẽ hở để tin tặc lợi dụng và dễ dàng tấn công. Thực tế cho thấy, những cuộc tấn công này thường khó kiểm soát và khó lường hơn. Để đảm bảo an toàn, trong tương lai nhiệm vụ của các ngân hàng là phát hiện và kiểm soát kịp thời các lỗ hổng để tránh rủi ro.
- Rào cản về việc áp dụng công nghệ: Việc ứng dụng một công nghệ mới, chuyển đổi mô hình đòi hỏi một kế hoạch toàn diện, xem xét kỹ tiềm năng và rủi ro, cách phân bổ nguồn lực, có sự thống nhất trong chiến lược và cách thức quản trị, triển khai. Hơn nữa, ngân hàng Việt Nam, đặc biệt là các ngân hàng truyền thống, vẫn tồn tại tâm lý ngại thay đổi, e dè do chưa có đủ nhận thức về công nghệ.
- Cơ sở hạ tầng công nghệ hiện tại của ngân hàng: Rào cản có thể nằm ngay trong hệ thống cơ sở hạ tầng của ngân hàng, do sự thiếu tương thích với công nghệ được triển khai. Ngoài ra, bài toán chi phí cũng cần được các nhà băng cân nhắc kĩ khi thực hiện thay đổi hệ thống hạ tầng thông tin nhằm bắt kịp với xu hướng công nghệ.
- Thách thức về tối ưu chi phí: Theo khảo sát từ PwC vào tháng 10/2020, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đã bắt đầu mang lại những lợi ích. Tuy nhiên, thực tế cũng chỉ ra rằng, AI không thường xuyên mang về những khoản lãi, đôi khi còn không thể bù mức chi phí đầu tư ban đầu. Điều này dẫn đến khó khăn khi xác định mức ROI của AI trước khi các ngân hàng bắt tay đầu tư vào công nghệ này.
5. Những ứng dụng công nghệ AI trong ngành ngân hàng
Dù thách thức luôn tồn tại, trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đã trở thành xu hướng và có những bước phát triển ấn tượng trong thập kỷ vừa qua. Các ngân hàng đã sử dụng AI như thế nào để tăng doanh thu, tiết kiệm chi phí, khai phá và tận dụng tối đa các cơ hội mới?
Phân tích thực trạng tài chính:
Như đã đề cập ở trên, AI làm tốt vai trò của một chuyên gia dự đoán. Nhờ vậy, công nghệ này có thể đưa ra các phân tích nhằm dự báo, đánh giá xu hướng thị trường, giúp ngân hàng đưa ra những quyết định tài chính mang tính chiến lược hơn.
Chức năng quản lý rủi ro:
AI có khả năng xử lý vượt trội hơn con người. Các ngân hàng đã tận dụng hiệu quả khả năng phân tích dữ liệu của AI để xác định độ tin cậy tín dụng của khách hàng, xác định những rủi ro tiềm năng khi cho vay và đảm bảo độ bảo mật thông tin khi số tiền được giải ngân.
Hỗ trợ khách hàng tự động và tài chính ảo thông qua Chatbot:
Khách hàng không còn phải đến các điểm giao dịch để truy vấn hay tìm kiếm thông tin về các dịch vụ. Giờ đây, chatbot đã được các ngân hàng sử dụng để kết nối với khách hàng qua tin nhắn trực tuyến, nhằm hỗ trợ hiệu quả và cung cấp trải nghiệm cá nhân hoá.
Phát hiện gian lận và chống rửa tiền:
Một trong những ứng dụng đầu tiên của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng là phục vụ mục tiêu phát hiện gian lận và chống rửa tiền: AI phát hiện và loại bỏ các khoản thanh toán có yếu tố gian lận trong thời gian thực, nhận biết các hành vi “mờ ám” có tính chất rửa tiền, giúp các nhà băng nâng cao tính tuân thủ và tránh rủi ro.
Cải thiện sản phẩm:
AI khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu khổng lồ từ các nhà băng để xác định hành vi và thị hiếu của khách hàng. Dựa vào những phân tích mà AI đưa ra, các ngân hàng có cơ sở tốt để phát triển sản phẩm mới, cải thiện dịch vụ hiện có để phù hợp với nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng.
Các tổ chức tài chính giờ đây đang tích cực phát triển và cải thiện giải pháp AI hiện có nhằm giải quyết những vấn đề phức tạp. Tuy không thể phủ nhận những tác động tích cực mà AI mang lại, nhưng việc triển khai AI luôn tồn tại khó khăn và đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng. Bài toán đặt ra cho các nhà băng là phát triển chiến lược ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng phù hợp với cơ sở hạ tầng, sức khỏe tài chính, nguồn lực,… của doanh nghiệp mình.
