8 Công Việc Có Thể Ứng Dụng AI Trong Ngành Ngân Hàng 

Việc ứng dụng AI trong ngân hàng giúp giảm thiểu chi phí hoạt động, cải thiện hỗ trợ khách hàng, tăng cường lợi thế cạnh tranh… hơn nhiều. Vậy doanh nghiệp có thể ứng dụng AI vào những công việc nào trong nghiệp vụ ngân hàng? Cùng tìm hiểu ngay 8 nhóm công việc đang được ứng dụng phổ biến và mang đến nhiều thành công nhất.

1. Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) là khoa học máy tính mà lập trình viên tích hợp trí tuệ để máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh của con người và thực hiện các hoạt động trong lĩnh vực ngân hàng. 

Theo báo cáo của Temenos ⅔ giám đốc điều hành ngân hàng (khoảng 66%) cho biết các công nghệ mới như AI, Cloud và DevOps sẽ tiếp tục thúc đẩy chuyển đổi ngân hàng toàn cầu trong vòng 5 năm tới. 

Giá trị tiềm năng hàng năm của AI trong lĩnh vực ngân hàng có thể đạt tới 1 nghìn tỷ đô la Mỹ
Giá trị tiềm năng hàng năm của AI trong lĩnh vực ngân hàng có thể đạt tới 1 nghìn tỷ đô la Mỹ

Bên cạnh giảm chi phí vận hành thì ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng còn mang tới nhiều lợi ích khác như:

  • Giảm khối lượng công việc cho nhân sự;
  • Giảm nguy cơ rủi ro trong hoạt động ngân hàng;
  • Cải thiện chất lượng dịch vụ;
  • Nâng cao và cá nhân hóa trải nghiệm, sự hài lòng của khách hàng;
  • Tăng năng lực cạnh tranh cho ngân hàng;…

2. 8 công việc có thể ứng dụng AI trong ngân hàng

Hiện các ngân hàng đang ứng dụng AI trong khá nhiều hoạt động, tuy nhiên 8 công việc dưới đây là nhóm công việc được ứng dụng nhiều và thể hiện rõ ràng hiệu quả nhất: 

2.1. Kết hợp AI và Chatbot trong dịch vụ khách hàng

Chatbot là giao diện trò chuyện, kết hợp AI và chatbots là một trong những trường hợp điển hình và phổ biến khi nhắc đến ứng dụng AI trong ngân hàng. Các chatbot AI trong ngân hàng đang hiện đại hóa cách mà ngân hàng cung cấp dịch vụ cho khách hàng của họ.

Chatbot AI thông minh giúp ích nhiều cho hoạt động chăm sóc khách hàng tại các Ngân hàng
Chatbot AI thông minh giúp ích nhiều cho hoạt động chăm sóc khách hàng tại các Ngân hàng

Các bot có thể thay nhân viên ngân hàng giao tiếp với hàng nghìn khách hàng để trả lời truy vấn, cung cấp thông tin và giải đáp thắc mắc hoặc chuyển câu hỏi đến nhân viên hỗ trợ liên quan. 

Các chatbot AI có khả năng hoạt động 24/7 đồng thời đưa ra câu trả lời chính xác, phù hợp và đảm bảo tính nhất quán với hàng nghìn biến thể khác nhau trong cách hỏi của khách hàng. Từ đó tạo ra và nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng. Các chatbot AI cũng ​​thu hút sự chú ý của khách hàng, tối ưu hóa chất lượng dịch vụ và mở rộng nhận diện thương hiệu trên thị trường.

2.2. Thu thập và phân tích dữ liệu

Không ngoa khi nói rằng công nghệ AI mang tới một cuộc cách mạng về thu thập và phân tích dữ liệu tại ngân hàng. Khối lượng thông tin được tạo ra từ các giao dịch hàng ngày của ngân hàng là rất lớn. Vì vậy nhân viên ngân hàng thường phải làm việc vất vả để thu thập, đánh giá và phân tích dữ liệu. Khi ứng dụng ai trong ngân hàng sẽ cho phép thực hiện thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng hơn. 

Kết hợp AI vào các ứng dụng ngân hàng cho phép thu thập tất cả dữ liệu hữu ích và có liên quan của người dùng, các giao dịch tài chính,… Từ đó ngân hàng có thể hiểu mô hình chi tiêu, thói quen và nhu cầu của khách hàng để đưa ra các giải pháp ứng biến nhằm cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. 

Ứng dụng AI cho phép các ngân hàng thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn
Ứng dụng AI cho phép các ngân hàng thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn

AI có khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng với độ chính xác cao hơn giúp đưa ra đánh giá hoặc dự đoán phù hợp hơn. Những thông tin sẵn có với độ chính xác cao sẽ giúp ngân hàng tìm được giải pháp để cải thiện hoạt động, tối ưu hiệu suất.

2.3. Quản lý tài sản và danh mục đầu tư 

Kết hợp AI cho phép thực hiện quản lý lựa chọn tài sản, tối ưu hóa danh mục đầu tư. Các ngân hàng dựa vào hệ thống AI và học máy để hỗ trợ và nâng cao hiệu quả hoạt động. Hệ thống cho phép giảm chi phí mua lại và cá nhân hóa danh mục đầu tư cho từng khách hàng. Các ngân hàng cũng có thể sử dụng bot AI tư vấn khách hàng quản lý tốt hơn dòng tiền dựa trên ghi nhận giao dịch,

Đối với người dùng, nếu không thể đến ngân hàng thường xuyên, họ có thể quản lý dịch vụ ngân hàng và thực hiện hoạt động quản lý dòng tiền cá nhân qua ứng dụng ngân hàng di động có kết hợp AI. 

Công nghệ AI trong các ứng dụng ngân hàng di động sẽ kích hoạt và gửi cảnh báo giao dịch cho người dùng khi họ thực hiện lệnh chuyển tiền. Khi phát hiện lỗi hoặc giao dịch đáng ngờ nào được kích hoạt thì hệ thống AI sẽ lập tức đưa ra cảnh báo đến người dùng. Vì vậy, các giao dịch khi thực hiện hoạt động quản lý tài sản và danh mục đầu tư được diễn ra an toàn tuyệt đối.

2.4. Quản lý rủi ro 

Cho vay là hoạt động tạo nguồn thu lớn cho các ngân hàng song cũng được coi là hoạt động có tính rủi ro cao nhất. Theo thống kê năm 2020 tại Mỹ, tình trạng vi phạm pháp luật về thẻ tín dụng tăng 1,4% trong vòng 6 tháng. 

Quản lý rủi ro trong các hoạt động ngân hàng tốt hơn với AI
Quản lý rủi ro trong các hoạt động ngân hàng tốt hơn với AI

Ứng dụng AI trong ngân hàng cho phép giảm mức độ rủi ro trong việc giải ngân các khoản vay. AI kết hợp với học máy có thể thực hiện kiểm tra và đánh giá lịch sử tín dụng của khách hàng, xác minh tài liệu khách hàng cung cấp một cách chính xác với tốc độ cao. Hệ thống cũng phân tích các hoạt động tài chính và dữ liệu ngân hàng của người đi vay và xác định những rủi ro mà ngân hàng phải gánh chịu khi cho họ vay. Thậm chí quy trình đánh giá rủi ro tích hợp AI dễ dàng thực hiện phân tích hành vi của người vay từ đó giảm khả năng xảy ra các hành vi gian lận. 

2.5. Phân tích thực trạng tài chính 

Các ngân hàng vốn sở hữu một lượng dữ liệu dồi dào nhưng cách thức hoạt động truyền thống không cho phép họ tận dụng tiềm năng sẵn có đó. 

Báo cáo Ngân hàng Bán lẻ Thế giới năm 2020 của Capgemini và Efma cho thấy các ngân hàng đang khai thác không hiệu quả lượng dữ liệu mà họ sở hữu
Báo cáo Ngân hàng Bán lẻ Thế giới năm 2020 của Capgemini và Efma cho thấy các ngân hàng đang khai thác không hiệu quả lượng dữ liệu mà họ sở hữu

Giờ đây, các ngân hàng ứng dụng mô hình AI để phân tích thực trạng của thị trường tài chính, thực trạng tài chính của một đối tượng cụ thể như cá nhân, tổ chức. Kết hợp mô hình AI với học máy trong việc phân tích thực trạng tài chính mang đến cái nhìn sâu hơn về xu hướng của thị trường. 

Dựa trên dữ liệu sẵn có và những phân tích đưa ra dự đoán về xu hướng thị trường, ngân hàng có thể đưa ra những quyết định đầu tư, quyết định huy động vốn, giải ngân… phù hợp và nhạy bén hơn.

2.6. Phát hiện gian lận và chống rửa tiền 

Hoạt động rửa tiền gây thiệt hại rất lớn, tổn thất khoảng 2-3% GDP toàn thế giới và khiến các ngân hàng phải nộp phạt hàng tỷ đô. Trong thế giới kỹ thuật số, gian lận tài chính là tội phạm phổ biến nhất. Gian lận tài chính càng trở nên thuận tiện và tinh vi hơn trong thời đại công nghệ kỹ thuật và các tổ chức tài chính hiện nay đang thiếu các công cụ để kiểm tra và phản ứng.

Ứng dụng AI trong ngân hàng để phát hiện gian lận và chống rửa tiền hiệu quả
Ứng dụng AI trong ngân hàng để phát hiện gian lận và chống rửa tiền hiệu quả

Vì vậy giá trị thị trường của phần mềm chống rửa tiền đang có xu hướng tăng lên, ước tính đạt 1,77 tỷ đô la vào năm 2023. Trong đó, trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ máy học là hai công nghệ phổ biến và phù hợp nhất để giúp đỡ trong cuộc chiến chống rửa tiền. Các công cụ AI có thể phát hiện rửa tiền bằng cách sử dụng các thuật toán chuyên biệt phân tích dữ liệu và đưa ra cảnh báo nếu xuất hiện giao dịch bất thường hoặc hoạt động tài khoản có thể bị coi là đáng ngờ.

Ngoài ra, AI có thể phân tích hành vi giao dịch của khách hàng để đưa ra dự đoán về người dùng đó trong tương lai và hệ thống này rất nhạy cảm với những thay đổi trong hành vi. AI có thể cung cấp cho các tổ chức tài chính nhiều loại dữ liệu khách hàng hơn cho các mục đích AML. Những dữ liệu này có thể được sử dụng trong đánh giá rủi ro, báo cáo hoạt động đáng ngờ và trong trường hợp điều tra.

2.7. Cải thiện sản phẩm

AI có thể phân tích hệ thống dữ liệu từ nhiều nguồn và trích xuất báo cáo thông tin chi tiết về hành vi, sở thích của khách hàng. Nhờ những thông tin chi tiết về khách hàng, ngân hàng có thể nâng cấp chất lượng dịch vụ hoặc cá nhân hóa đáp ứng yêu cầu của từng khách hàng. 

Ngoài ra, hệ thống dữ liệu sẵn có với tính chính xác cao do AI tổng hợp mở ra cơ hội cho ngân hàng trong việc phát triển thêm các sản phẩm, dịch vụ mới và đón đầu xu hướng. Từ đó, ngân hàng mở rộng nhận diện thương hiệu và dễ dàng thu hút được khách hàng cũng như nâng cao khả năng cạnh tranh với các đối thủ trên thị trường.

2.8. Bảo mật thông tin 

Tạp chí Tài chính và Ngân hàng Toàn cầu chỉ ra rằng các cuộc tấn công mạng đã gây thiệt hại gần 360 tỷ đô la mỗi trong ba năm qua. Trong những năm gần đây, các cuộc tấn công toàn cầu như WannaCry đã khiến các tổ chức tài chính gặp khó khăn. Nhiều ngân hàng hiện tìm đến và đầu tư cho trí tuệ nhân tạo như một giải pháp bảo mật thông tin, chống lại tin tặc. 

Sử dụng AI giúp bảo mật thông tin
Sử dụng AI giúp bảo mật thông tin

Các ngân hàng sử dụng AI để xác định các sai lệch so với hoạt động bình thường của hệ thống trong thời gian thực nhằm xác định các biểu hiện bất thường một cách nhanh chóng. AI cũng có thể được lập trình để xác định các mẫu hành vi cho từng tài khoản người dùng hoặc thiết bị trong tổ chức để tránh tin tặc có thể kích hoạt các cuộc tấn công.

Nhìn chung, có thể thấy ứng dụng AI trong ngân hàng rất đa dạng và mang tới nhiều lợi ích. Các ngân hàng cần thiết phải nghiên cứu đến việc sử dụng công nghệ AI trong hoạt động để thu được những điều này.

3. Những ngân hàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thành công 

Có rất nhiều ngân hàng trên thế giới và cả tại Việt Nam đã và đang đầu tư ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động và thu được nhiều thành tựu ấn tượng. Hãy cùng điểm qua một vài ví dụ sau đây:

  • Ngân hàng Hoa Kỳ (Bank of America): Ứng dụng AI kết hợp với chatbot tạo thành chatbot thông minh Erica. Theo đại diện BoA – ông David Tyrie thì kể từ khi ra mắt, mức độ tương tác của khách hàng hàng ngày với ngân hàng đã tăng gấp đôi.
  • CitiBank: Ứng dụng AI để phòng chống gian lại và chống rửa tiền, đại diện của ngân hàng này cho biết việc ứng dụng AI trong công tác AML giúp ngân hàng mở rộng quy mô nhanh chóng, đảm bảo chất lượng phục vụ khách hàng, cho phép hoạt động thanh toán an toàn, hiệu quả trên toàn cầu.
  • HSBC (Hong Kong): Ngân hàng này ứng dụng nhằm ngăn chặn hành vi rửa tiền thông qua phân tích dữ liệu nội bộ, công khai và giao dịch trong mạng lưới rộng lớn hơn của khách hàng. Nhờ đó, ngân hàng ngăn chặn được rất nhiều nguy cơ rửa tiền với quy mô từ nhỏ đến lớn.
Erica - chatbot thông minh giúp tăng mức độ tương tác giữa khách hàng và ngân hàng tại Ngân hàng Hoa Kỳ
Erica – chatbot thông minh giúp tăng mức độ tương tác giữa khách hàng và ngân hàng tại Ngân hàng Hoa Kỳ

Các ngân hàng trong nước cũng không hề chậm chân trong “cuộc đua” ứng dụng trong ngân hàng, cụ thể có những ngân hàng sau:

  • SeaBank: Đây là đơn vị tiên phong ứng dụng AI với dự án Core AI 2020 – ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động nghiệp vụ và sản phẩm dịch vụ. Seabank đã thành công nâng cao chất lượng nhiều sản phẩm của Ngân hàng, hỗ trợ tối ưu trải nghiệm khách hàng trong suốt quá trình sử dụng dịch vụ.
  • TPBank: Ngân hàng tiên phong ứng dụng AI trong hoạt động hỗ trợ khách hàng, cụ thể là chatbot T’Aio. Nhờ ứng dụng AI chatbot cho phép phản hồi khách hàng trong thời gian ngắn, giải đáp nhanh chóng các thắc mắc của khách hàng từ đó cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng khi sử dụng dịch vụ.
T'Aio - Trợ lý ảo ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI tại TPbank giúp khách hàng nhanh chóng được giải đáp thắc mắc
T’Aio – Trợ lý ảo ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI tại TPbank giúp khách hàng nhanh chóng được giải đáp thắc mắc

Trên đây chỉ là một số những ví dụ điển hình ứng dụng AI trong ngân hàng. Trong thời gian tới, các ngân hàng sẽ đẩy mạnh cho hoạt động đầu tư công nghệ, trong đó có trí tuệ nhân tạo (AI), để thu về những tín hiệu tích cực trong cải thiện hoạt động, trải nghiệm khách hàng và tối ưu lợi nhuận. Dù là một xu hướng tích cực nhưng ứng dụng AI trong ngân hàng không phải chuyện “một sớm một chiều” có thể thành công, các ngân hàng cần nghiên cứu kỹ lưỡng và có sự chuẩn bị chu đáo nhất. 

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.