Tự động hóa ngân hàng: Top 5 sáng kiến ứng dụng đột phá

Tự động hóa ngân hàng với AI giúp các ngân hàng hàng đầu mở rộng quy mô bằng cách triển khai các giải pháp thông minh, từ việc cá nhân hóa dịch vụ đến tối ưu hóa quy trình, nhằm cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

RPA và vai trò trong việc chuyển đổi số của ngân hàng

RPA (Robotics Process Automation) đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong ngành ngân hàng, đặc biệt trong việc tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, thủ công. Từ việc mở tài khoản, xử lý hồ sơ tín dụng, đối soát tài khoản đến tạo báo cáo tài chính, RPA đã chứng minh được hiệu quả trong việc tăng năng suất, giảm thiểu lỗi và cải thiện chất lượng dịch vụ. Theo các báo cáo chuyên ngành, thị trường RPA trong lĩnh vực ngân hàng dự kiến sẽ đạt mức 1,12 tỷ USD vào năm 2025. Nhờ khả năng tích hợp với nhiều hệ thống khác nhau, RPA giúp các ngân hàng tối ưu hóa quy trình hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thích ứng với sự thay đổi không ngừng của thị trường.

Nhu cầu mở rộng ứng dụng tự động hóa trong ngân hàng

Giới hạn khi áp dụng tự động hoá ở mức độ cơ bản

Tự động hóa truyền thống trong ngành ngân hàng thường tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ đơn lẻ và mang tính quy tắc cố định, chẳng hạn như xử lý giao dịch, quản lý tài khoản, hoặc các hoạt động liên quan đến tuân thủ quy định. Những hệ thống này hoạt động dựa trên các quy tắc rõ ràng, được lập trình sẵn, và thường rất hiệu quả trong việc xử lý những nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà không yêu cầu sự phán đoán hoặc ra quyết định phức tạp. Chúng giúp giảm thiểu lỗi do con người gây ra, tăng tốc độ xử lý và tiết kiệm chi phí cho ngân hàng. 

Tuy nhiên, những hệ thống tự động hóa này thiếu khả năng tương tác với các quy trình khác trong tổ chức, dẫn đến sự phân mảnh và không đồng bộ giữa các bộ phận. Hơn nữa, tự động hóa truyền thống không đủ linh hoạt để xử lý các tình huống ngoại lệ hoặc các quy trình phức tạp đòi hỏi sự can thiệp và ra quyết định của con người. Chúng không thể học hỏi từ dữ liệu hoặc điều chỉnh quy trình dựa trên các điều kiện thay đổi, điều này hạn chế khả năng của ngân hàng trong việc cải thiện liên tục và thích nghi với môi trường kinh doanh luôn biến đổi. 

Lý do cần mở rộng tự động hóa

Khi các quy trình trong ngân hàng trở nên phức tạp hơn, đòi hỏi sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) để tự động hóa những tác vụ đòi hỏi sự phân tích và ra quyết định phức tạp. Ngoài ra, tự động hóa liên bộ phận giúp cải thiện hiệu quả công việc và giảm thiểu sai sót do con người gây ra, đồng thời đáp ứng nhanh chóng các thay đổi trong thị trường tài chính và yêu cầu từ khách hàng. Sự phát triển này là cần thiết để các ngân hàng duy trì tính cạnh tranh và đảm bảo rằng họ có thể thích ứng với những thách thức mới trong tương lai.

Sự phát triển của ứng dụng AI và tự động hóa trong các ngân hàng hiện nay

Các ngân hàng hiện nay đang nhận ra rằng để duy trì tính cạnh tranh và nâng cao trải nghiệm khách hàng, họ cần áp dụng tự động hóa vào các quy trình phức tạp hơn và đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa nhiều bộ phận khác nhau. Xu hướng hiện nay không chỉ dừng lại ở việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại mà còn mở rộng sang các quy trình liên bộ phận, đòi hỏi sự tương tác giữa các đơn vị kinh doanh, từ bộ phận khách hàng, tài chính đến quản lý rủi ro.

Nhờ việc tích hợp AI và học máy (Machine Learning) vào các hệ thống tự động hóa, các ngân hàng có thể xử lý những quy trình phức tạp, ra quyết định dựa trên dữ liệu, và thậm chí dự đoán các tình huống kinh doanh. Thêm vào đó, áp dụng công nghệ AI và tự động hóa đang mở ra những cơ hội mới cho các ngân hàng trong việc tối ưu hóa quy trình, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm khách hàng, tạo ra giá trị bền vững trong dài hạn.

TOP 5 Sáng kiến mở rộng ứng dụng tự động hóa trong ngân hàng

1. Tập trung vào trải nghiệm khách hàng

Các ngân hàng hàng ngày phải xử lý hàng triệu câu hỏi từ khách hàng, từ thông tin tài khoản đến trạng thái đơn xin và số dư. Việc đảm bảo thời gian phản hồi nhanh chóng có thể trở nên rất khó khăn. Để nâng cao trải nghiệm khách hàng, nhiều ngân hàng đang tập trung vào việc cá nhân hóa dịch vụ bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn.

Đồng thời, ngân hàng triển khai các kênh tự phục vụ, cho phép khách hàng thực hiện các giao dịch đơn giản nhanh chóng qua các nền tảng trực tuyến. Theo một báo cáo của McKinsey, việc áp dụng công nghệ chatbot có thể giảm thời gian xử lý yêu cầu khách hàng lên đến 30%, đồng thời tăng cường sự hài lòng của khách hàng nhờ vào khả năng phản hồi nhanh chóng và chính xác.

Sự ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ xử lý ngôn ngữ Tự Nhiên (NLP) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ. Chatbot thông minh, với khả năng hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên giống như con người, giúp hỗ trợ khách hàng 24/7. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả dịch vụ mà còn gia tăng sự hài lòng của khách hàng, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về sự nhanh chóng và chính xác trong các giao dịch ngân hàng.

2. Ngân hàng số

Xây dựng ngân hàng số là một bước đi chiến lược quan trọng của các tổ chức tài chính nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng về sự tiện lợi và cá nhân hóa. Theo báo cáo của McKinsey, việc triển khai ngân hàng số giúp giảm thời gian xử lý giao dịch lên đến 40% và cải thiện sự hài lòng của khách hàng nhờ vào khả năng cung cấp dịch vụ nhanh chóng và chính xác.

Ngân hàng số cho phép khách hàng thực hiện mọi giao dịch ngân hàng trên các thiết bị di động, từ chuyển khoản, thanh toán đến đầu tư. Điều này mang đến trải nghiệm liền mạch và thuận tiện, giảm thiểu sự cần thiết phải đến chi nhánh ngân hàng. Bên cạnh đó, mở rộng kênh phân phối qua các ứng dụng di động và các nền tảng số khác giúp ngân hàng tiếp cận với một lượng lớn khách hàng mới, đặc biệt là thế hệ trẻ. Theo báo cáo của EY, 59% người tiêu dùng trẻ tuổi cho biết họ ưu tiên sử dụng dịch vụ ngân hàng qua ứng dụng di động, điều này mở rộng phạm vi hoạt động của ngân hàng và tạo cơ hội tăng trưởng bền vững.

3. Tư vấn tài chính cá nhân

Trong bối cảnh ngân hàng ngày càng trở nên cạnh tranh và khách hàng yêu cầu dịch vụ ngày càng cá nhân hóa hơn, việc ứng dụng tự động hóa vào tư vấn tài chính cá nhân đã trở thành một bước đi chiến lược quan trọng. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cung cấp các lời khuyên đầu tư phù hợp với từng khách hàng không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm của khách hàng mà còn tối ưu hóa quy trình tư vấn tài chính.

Hệ thống tư vấn tài chính dựa trên AI có thể phân tích các xu hướng thị trường và dữ liệu lịch sử để đưa ra các lời khuyên đầu tư chính xác và kịp thời. Điều này giúp khách hàng đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn mà không cần phải dành nhiều thời gian để nghiên cứu thị trường. Theo một nghiên cứu của Forrester, 68% các tổ chức tài chính đã áp dụng AI trong tư vấn tài chính báo cáo rằng việc này đã giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường mối quan hệ với khách hàng. Hơn nữa, các hệ thống AI có thể xử lý hàng triệu giao dịch và yêu cầu tư vấn mỗi ngày, giúp cung cấp các khuyến nghị chính xác và nhanh chóng. 

4. Phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính

Trong lĩnh vực ngân hàng, việc phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính là một nhiệm vụ vô cùng quan trọng và cấp bách. Với sự phát triển của công nghệ, việc áp dụng tự động hóa để giải quyết vấn đề này đã trở thành một chiến lược ưu việt. Các hệ thống tự động hóa sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) để phát hiện các hoạt động gian lận một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

Một ví dụ nổi bật về thành công trong việc áp dụng tự động hóa để ngăn chặn gian lận là ngân hàng HSBC. HSBC đã triển khai hệ thống tự động hóa sử dụng AI để phân tích các giao dịch tài chính và phát hiện các mẫu hành vi gian lận. Theo báo cáo của HSBC, hệ thống này đã giúp giảm thiểu đáng kể số lượng giao dịch gian lận và tăng cường khả năng phát hiện các hành vi đáng ngờ lên đến 70% trong năm đầu tiên triển khai. Hệ thống AI của HSBC có khả năng xử lý hàng triệu giao dịch mỗi ngày và nhận diện các hành vi bất thường một cách hiệu quả.

Việc áp dụng tự động hóa để phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính cho thấy sự quan trọng và hiệu quả của công nghệ trong việc bảo vệ các tổ chức tài chính khỏi các rủi ro gian lận. Việc triển khai các hệ thống tự động hóa không chỉ giúp ngân hàng nâng cao khả năng bảo mật mà còn giảm thiểu thiệt hại và cải thiện hiệu quả hoạt động.

5. Tích hợp hệ thống liên phòng ban

Trong ngành ngân hàng, việc tích hợp các hệ thống liên phòng ban là một sáng kiến quan trọng nhằm đảm bảo sự hoạt động liền mạch và hiệu quả giữa các bộ phận khác nhau. Đây là quá trình kết nối và đồng bộ hóa các hệ thống thông tin và quy trình giữa các bộ phận khác nhau trong ngân hàng. Mục tiêu là cải thiện hiệu quả làm việc và tăng cường sự phối hợp. Sự tự động hóa trong tích hợp hệ thống không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn nâng cao khả năng phối hợp và giảm thiểu lỗi do con người.

Việc tích hợp hệ thống liên phòng ban giúp kết nối các bộ phận khác nhau trong ngân hàng, như bộ phận tín dụng, tài chính, và dịch vụ khách hàng, qua một nền tảng công nghệ duy nhất. Theo báo cáo của Gartner, việc tích hợp hệ thống quản lý quy trình công việc (BPM) trong các tổ chức tài chính đã giúp giảm thời gian xử lý giao dịch lên đến 30% và giảm thiểu lỗi xử lý trên 20%. Điều này giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Ngân hàng Citibank đã thực hiện thành công việc tích hợp hệ thống liên phòng ban bằng cách triển khai nền tảng tự động hóa quy trình (RPA) và tích hợp hệ thống CRM (quản lý quan hệ khách hàng) với các hệ thống nội bộ khác. Theo báo cáo của Citibank, sự tích hợp này đã giúp giảm thời gian xử lý yêu cầu khách hàng từ vài ngày xuống còn vài giờ và cải thiện khả năng phối hợp giữa các bộ phận, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể của ngân hàng.

Tầm nhìn về tương lai của ngành ngân hàng với tự động hóa

Ngành ngân hàng đang bước vào một kỷ nguyên mới với sự gia tăng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và tự động hóa. Dự báo cho thấy, trong những năm tới, AI và các công nghệ tự động hóa sẽ ngày càng được áp dụng rộng rãi trong các hoạt động ngân hàng. Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tự động hóa sẽ mang lại những lợi ích lâu dài, bao gồm giảm thiểu sai sót, rút ngắn thời gian xử lý và tối ưu hóa quy trình nội bộ. Khi các ngân hàng mở rộng ứng dụng tự động hóa, họ sẽ có thể cung cấp dịch vụ nhanh chóng và chính xác hơn, đồng thời giảm chi phí vận hành và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Tham khảo

https://automationedge.com/blogs/rpa-in-banking-industry/