Ứng Dụng GenAI: Chìa Khóa Nâng Cao Hoạt Động Ngân Hàng

Theo một báo cáo từ McKinsey, GenAI có tiềm năng tạo ra tới 340 tỷ USD mỗi năm cho ngành ngân hàng, nhờ khả năng tạo ra dữ liệu mới và phân tích thông tin để đưa ra dự đoán chính xác hơn so với AI truyền thống. Điều này mở ra vô vàn cơ hội cho các ngân hàng tích hợp công nghệ này vào các hoạt động của mình.

Ứng dụng thực tế của AI & GenAI trong ngành ngân hàng

Toàn cầu

GenAI đang được áp dụng rộng rãi trong các giải pháp ngân hàng tiên tiến như cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, quản lý rủi ro và tối ưu hóa quy trình. Dưới đây là một số ứng dụng nổi bật:

• Cá nhân hóa dịch vụ khách hàng: Các ngân hàng lớn như JPMorgan Chase và Citigroup đang tận dụng GenAI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ gợi ý sản phẩm đến tư vấn tài chính (GuruFocus). Việc cá nhân hóa này giúp xây dựng mối quan hệ khách hàng mạnh mẽ hơn và cải thiện chất lượng dịch vụ.

• Gợi ý sản phẩm cá nhân hóa: Bằng cách phân tích hành vi và lịch sử giao dịch của khách hàng, các ngân hàng có thể cung cấp các sản phẩm tài chính tùy chỉnh. KPMG báo cáo rằng 68% giám đốc ngân hàng đang lên kế hoạch sử dụng GenAI để tạo ra các gợi ý sản phẩm cá nhân hóa và cơ hội bán chéo, từ đó tăng mức độ tương tác và doanh thu.

• Tự động hóa thông minh: Bằng cách tích hợp AI, các hệ thống tự động hóa thông minh xử lý hiệu quả các tác vụ lặp đi lặp lại. Ví dụ, Ngân hàng New York Mellon, với hơn 230 năm lịch sử, đã triển khai hơn 220 bot để tự động hóa các nhiệm vụ, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí hoạt động. Sự thay đổi này giúp ngân hàng tập trung vào các hoạt động chiến lược và tập trung vào khách hàng hơn.

• Quản lý rủi ro và an ninh: GenAI đang cách mạng hóa việc phát hiện gian lận. Một ngân hàng châu Âu báo cáo đã tăng 30% độ chính xác trong phát hiện gian lận nhờ các công cụ sử dụng AI. Một ngân hàng khu vực khác đã giảm 40% sự cố liên quan đến tuân thủ nhờ phân tích giao dịch tự động. HSBC cũng đã nghiên cứu việc sử dụng GenAI để mô phỏng các chiến lược chống rửa tiền (AML), nâng cao nỗ lực ngăn chặn tội phạm tài chính (Revvence).

Việt Nam

Các ngân hàng Việt Nam đã áp dụng AI trong các lĩnh vực trọng điểm, tập trung vào các dịch vụ khách hàng, hoạt động ngân hàng, giao dịch, quản lý danh mục đầu tư và tuân thủ quy định (Tạp chí Công Thương). Dưới đây là một số ứng dụng đáng chú ý:

• Chatbots: Các chatbot sử dụng AI đang được sử dụng rộng rãi tại các ngân hàng Việt Nam để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như hỗ trợ khách hàng và thu thập dữ liệu. Các bot này xử lý các yêu cầu thông thường, hỗ trợ chi tiết giao dịch và hướng dẫn khách hàng qua các quy trình ngân hàng khác nhau. Các triển khai nổi bật bao gồm:

1. Vietcombank (VCB Digibot)
2. VietinBank (hỗ trợ iPay, eFAST)
3. ACB (AI BOT)

• Tự động hóa thông minh: Tự động hóa các công việc như mở tài khoản, xử lý giao dịch và xác minh dữ liệu. Các ứng dụng quan trọng bao gồm:

1. VietinBank: Giảm 65% thời gian xử lý 
2. HDBank: Tăng tốc độ xử lý giao dịch lên 30 lần.
3. TPBank: Giảm 60% thời gian giải ngân khoản vay.

• Phân tích và quản lý rủi ro: AI ngày càng được các ngân hàng ở Việt Nam sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán hành vi, phát hiện gian lận và tối ưu hóa dịch vụ. Bằng cách sử dụng học máy và công nghệ nhận diện khuôn mặt, các ngân hàng này đang cải thiện an ninh và nâng cao khả năng ra quyết định. Các ví dụ điển hình bao gồm:

1. TPBank: Sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt.
2. Nam Á Bank: Áp dụng robot giao dịch thông minh.

Các trường hợp sử dụng điển hình của GenAI trong hoạt động ngân hàng

Ngoài các ứng dụng đã đề cập ở trên, GenAI có tiềm năng to lớn. Hãy khám phá các trường hợp sử dụng đáng chú ý khác có thể định hình tương lai.

Ứng dụng hướng tới khách hàng

• Trợ lý ảo: Trò chuyện bot được hỗ trợ bởi GenAI cung cấp tương tác giống như con người, trả lời các câu hỏi phức tạp và đưa ra các đề xuất cá nhân hóa cho các sản phẩm tài chính đồng thời hỗ trợ khách hàng 24/7.
• Dịch vụ cá nhân hóa: AI nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách điều chỉnh sản phẩm và thông điệp dựa trên nhu cầu cá nhân, tăng cường sự tương tác và lòng trung thành.

Ứng dụng cho văn phòng trung gian

• Xếp hạng tín dụng và đánh giá rủi ro: GenAI tận dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để đánh giá tín dụng chính xác và lập hồ sơ rủi ro, đẩy nhanh các quy trình thủ công truyền thống.
• Phát hiện gian lận: Thuật toán AI liên tục phân tích các mẫu giao dịch, xác định các bất thường và ngăn chặn gian lận trong thời gian thực.
• Tuân thủ quy định: Tự động hóa giám sát và báo cáo tuân thủ giảm thiểu lỗi và nâng cao độ chính xác.

Ứng dụng cho văn phòng hậu cần

• Xử lý tài liệu: GenAI tự động hóa các tác vụ như phân loại và trích xuất dữ liệu từ tài liệu, cải thiện hiệu quả và độ chính xác.
• Quản lý khoản vay: Phân tích dự đoán tối ưu hóa việc phục vụ khoản vay, giảm thiểu rủi ro và hợp lý hóa các tác vụ thường xuyên như nhắc nhở thanh toán.
• Tạo hợp đồng động: Tự động hóa việc tạo và cập nhật hợp đồng đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn mới nhất và giảm thiểu lỗi thủ công.

Chuẩn bị cho việc tích hợp GenAI trong hoạt động ngân hàng tại Việt Nam

Với tiềm năng to lớn của GenAI, các ngân hàng cần chuẩn bị những gì để dẫn đầu hành trình chuyển đổi số này? Hãy cùng khám phá!

Cơ sở hạ tầng công nghệ

Ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc Chuyển đổi số và Dịch vụ AI tại FPT Digital, nhấn mạnh: “Để triển khai AI thành công, các ngân hàng cần lựa chọn cơ sở hạ tầng CNTT phù hợp với khả năng tài chính và mức độ áp dụng AI của mình.” Cơ sở hạ tầng này, đặc biệt đối với các tác vụ đòi hỏi sức mạnh tính toán cao như GPU, là rất quan trọng. Các ngân hàng cũng nên xem xét các nền tảng đám mây có khả năng mở rộng và bảo mật để quản lý tập dữ liệu lớn và các mô hình AI phức tạp. Đảm bảo tính tương thích với các hệ thống hiện có là rất quan trọng để tránh gián đoạn trong quá trình tích hợp.

Phát triển nguồn nhân lực

Một thách thức lớn đối với các ngân hàng áp dụng GenAI là thiếu nhân lực có kỹ năng quản lý và vận hành hiệu quả các hệ thống này. Theo EY, 55% nhà hoạch định chiến lược ngân hàng cho biết thiếu chuyên môn nội bộ là một rào cản đáng kể đối với việc thành lập các đội ngũ GenAI chuyên dụng trong tổ chức của họ. Để khắc phục điều này, các ngân hàng phải đầu tư vào các chương trình đào tạo trang bị cho đội ngũ nhân viên của mình các kỹ năng cần thiết về công nghệ AI và phân tích dữ liệu, đảm bảo họ có thể triển khai và quản lý hiệu quả các hệ thống AI.

Lộ trình rõ ràng

Bà Trương Minh Trang, chuyên viên tư vấn của FPT Digital, khuyến nghị một lộ trình 6 bước để áp dụng AI hiệu quả trong ngân hàng. Bước đầu tiên là hiểu về AI và đánh giá mức độ sẵn sàng của tổ chức về cơ sở hạ tầng công nghệ và nguồn nhân lực. Tiếp theo, các ngân hàng nên xác định các lĩnh vực kinh doanh chính, đánh giá tiềm năng ứng dụng AI và tạo ra các ý tưởng. Các bước tiếp theo bao gồm đánh giá giá trị và khả thi của các ý tưởng này, thực thi kế hoạch và liên tục giám sát các mô hình AI để đảm bảo chúng được cập nhật và tinh chỉnh.

Bà Trang nhấn mạnh rằng việc tuân theo phương pháp tiếp cận có cấu trúc này cho phép các ngân hàng tập trung vào các ứng dụng tác động lớn mang lại kết quả nhanh chóng, điều này rất quan trọng trong một môi trường đầy cơ hội và thách thức. Với nguồn lực hạn chế, gần như không thể cho các ngân hàng thực hiện mọi thứ cùng một lúc.

Kết luận

GenAI mang lại tiềm năng to lớn cho các ngân hàng trong việc nâng cao hoạt động, cải thiện trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy ra quyết định thông minh hơn. Bằng cách đầu tư vào các giải pháp dựa trên AI như chatbot, tự động hóa thông minh và công cụ quản lý rủi ro, các ngân hàng có thể duy trì vị thế dẫn đầu trong hành trình chuyển đổi số. Với sự lập kế hoạch đúng đắn, họ có thể tận dụng GenAI để định hình tương lai của ngành ngân hàng.