Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là thuật ngữ xa lạ với nhiều người. Tuy nhiên, không phải ai cũng biết AI là gì, đang được ứng dụng thế nào. Chính vì vậy các chuyên gia tài chính của VPBank đã tìm hiểu và chia sẻ về trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng chi tiết nhất qua các nội dung sau đây!
1. Giới thiệu chung về trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng
Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ chuyên dùng trong lĩnh vực công nghệ thông tin, viết đầy đủ bằng tiếng Anh là Artificial Intelligence, viết tắt là AI. Trí thông minh nhân tạo là từ dùng để chỉ các máy móc có khả năng học hỏi và bắt chước các chức năng, nhận thức của con người. Thực chất, AI mô phỏng quá trình học tập, suy nghĩ của con người để giải quyết các vấn đề gặp phải trong quá trình xử lý thực tế.
Trí tuệ nhân tạo là công nghệ tiên tiến được ứng dụng trong ngân hàng
Như bạn đã biết AI đang được phát triển và ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực: sức khỏe, tài chính ngân hàng, kinh doanh, kỹ thuật, giáo dục,… Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, AI được biết đến với tầm quan trọng đặc biệt:
- Giúp thu thập nhu cầu của người dùng, từ đó, ngân hàng có cơ sở để tạo ra các sản phẩm, dịch vụ mới, chất lượng, phù hợp với nhóm đối tượng KH riêng.
- Nâng cao trải nghiệm KH và tăng mức độ hài lòng của KH.
- Tạo cơ sở tái cấu trúc mô hình ngân hàng truyền thống hiện đại hơn.
- Tiết kiệm chi phí, tăng hiệu suất xử lý giao dịch và hệ thống.
- Tăng khả năng cạnh tranh của ngân hàng so với các đối thủ khác.
2. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng
Trong ngân hàng và các tổ chức tài chính, AI đang được phát triển để ứng dụng ngày càng nhiều trong các nghiệp vụ. Sau đây là các ứng dụng cơ bản nhất của AI tính đến thời điểm hiện tại:
2.1 Phân tích dữ liệu cho khách hàng
Điểm khác biệt của AI với công nghệ thông thường là khả năng học hỏi. Cơ sở dữ liệu nhiều nhưng do số lượng khách hàng lớn, dẫn tới việc tổng hợp và phân tích dữ liệu gặp khó khăn và khó xác định nhu cầu chính xác. Tuy nhiên, đây lại là điểm mạnh của AI. Chính vì thế, tính năng này của trí tuệ nhân tạo được sử dụng rất phổ biến.
Công nghệ AI hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn, nhanh chóng, chính xác
Ngân hàng sử dụng lợi thế này của AI để phân tích dữ liệu, đưa ra thông tin cho các nhóm khách hàng mục tiêu. Từ đó, Ngân hàng có cơ sở để tạo ra các gói sản phẩm, dịch vụ khách hàng chuyên biệt. Như vậy, chi phí nghiên cứu phát triển sản phẩm, marketing, vận hành được tiết kiệm tối đa mà vẫn đạt được hiệu quả mong muốn.
2.2 Hỗ trợ khách hàng
Để nâng cao trải nghiệm khách hàng, các ngân hàng cần có đội ngũ nhân viên CSKH. Tuy nhiên, ai cũng biết số lượng khách hàng của ngân hàng quá lớn và các kênh truyền thống đôi khi không áp ứng đúng và đủ nhu cầu. Chính vì vậy, trên các kênh hiện đại: website, app, fanpage, mạng xã hội,…, lượng yêu cầu của khách hàng quá lớn, đòi hỏi có sự hỗ trợ của công nghệ.
Thời điểm hiện tại, công cụ Chatbot đang chiếm ưu thế. Tuy nhiên, chat bot không có linh hoạt do chỉ cài đặt câu trả lời kèm câu hỏi có sẵn. Gần đây, với sự kết hợp của công nghệ AI, ChatGPT với khả năng học hỏi và giải quyết vấn đề nhanh chóng sẽ hứa hẹn một kỷ nguyên mới của chat bot trong tương lai.
2.3 Phát hiện gian lận
Hacker và tội phạm rửa tiền, tài trợ các hoạt động khủng bố có thể làm suy yếu hệ thống tài chính, dẫn đến mất kiểm soát toàn bộ nền kinh tế. Chính vì thế, ngân hàng liên tục nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ hiện đại để ngăn cản mối đe dọa này.
Trong thời đại hiện nay, ngân hàng đang ưu tiên phát triển các công nghệ: AI, Blockchain, điện toán đám mây, Big Data. Thông qua các thuật toán trên máy học mà mạng nơ-ron nhân tạo, trí tuệ nhân tạo AI giúp ngân hàng phân tích dữ liệu và kết hợp các nguồn bên ngoài nhằm phát hiện các hành vi gian lận, rửa tiền, tài trợ khủng bố,… nhanh chóng, chính xác.
Trí tuệ nhân tạo có khả năng phát hiện gian lận, rửa tiền nhanh chóng.
2.4 Tối ưu hóa chi phí và quản lý rủi ro
Công nghệ AI hiện nay đã phát triển đến mức có thể hỗ trợ và thay thế con người hoàn toàn trong một số nghiệp vụ khi kết hợp với một số công nghệ khác. Theo đó, khách hàng có thể giao dịch trực tiếp trên hệ thống mà không cần sự hỗ trợ của nhân viên. Chi phí vận hành cũng được giảm bớt đáng kể.
Với các hạng mục đầu tư, ngân hàng có thể thiết lập thuật toán phù hợp để trí tuệ nhân tạo đưa ra phán đoán trong nhiều hoàn cảnh. Bằng cách này, các hạng mục này sẽ giảm rủi ro và tiết kiệm chi phí.
2.5 Tư vấn đầu tư
Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng cũng được ứng dụng để quản lý danh mục đầu tư. AI có khả năng học hỏi và phân tích như một con người nên đã được tận dụng để đưa ra quyết định đầu tư cũng như hỗ trợ nghiên cứu thị trường. Điều này đặc biệt hữu ích với các ngân hàng đầu tư, nơi mỗi ngày các chuyên viên đầu tư tài chính phải đưa ra quyết định với nhiều khoản tiền lớn.
AI có khả năng tư vấn danh mục đầu tư cho ngân hàng và từng khách hàng trong tương lai.
Tuy nhiên, trong thời điểm AI chưa đạt được khả năng mong muốn, tính năng này vẫn còn khá hạn chế và cần đội ngũ nhân viên hiểu biết về AI vận hành. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo phát triển và thu thập được lượng kiến thức phù hợp, các ngân hàng sẽ mở rộng hơn nữa tính năng này, thậm chí hỗ trợ đến từng cá nhân.
3. Tiềm năng và thách thức của trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng
Phát triển công nghệ AI trong ngân hàng, các chuyên gia tài chính đánh giá cơ hội song hành cùng thách thức:
3.1 Tiềm năng
- Nâng cao hệ thống quản lý: danh mục rủi ro, khách hàng, cơ sở dữ liệu với độ chính xác cao và khả năng xử lý nhanh chóng.
- Nâng cao hiệu quả làm việc trên toàn hệ thống, hạn chế sai sót thường gặp.
- Tạo bước chuyển mình mạnh mẽ khi đưa các sản phẩm tối ưu nhất cho khách hàng.
- Tăng khả năng tương tác với khách hàng trên các kênh đa dạng mà vẫn thỏa mãn trải nghiệm người dùng.
Trí tuệ nhân tạo giúp tăng trải nghiệm khách hàng.
4.2 Thách thức
- Tin tặc có thể tấn công hệ thống bằng AI mà không cần bỏ công sức như trước đây. Bên cạnh đó, tấn công trên môi trường mạng cũng khó để kiểm soát và khó lường trước.
- Rào cản của hệ thống ngân hàng Việt Nam về nhân sự, tài chính,… khi tiếp nhận công nghệ mới.
- Điều kiện pháp lý có nhiều điểm chưa thích ứng được với tốc độ phát triển của công nghệ mới này.
- Tỷ lệ thất nghiệp cao do nhiều hoạt động đã bị hệ thống quản lý, robot thay thế.
