Kể từ khi xuất hiện, AI Banking đã tạo ra những thay đổi sâu sắc, đặc biệt trong cách các doanh nghiệp hoạt động cung cấp dịch vụ, bao gồm cả lĩnh vực ngân hàng và tài chính. Việc tích hợp AI vào các ứng dụng và dịch vụ đã thúc đẩy sự tập trung vào khách hàng và làm gia tăng tốc độ chuyển đổi số trong ngành ngân hàng.
Các hệ thống dựa trên AI hiện đang giúp các ngân hàng giảm chi phí bằng cách tăng năng suất và đưa ra những quyết định thông minh mà con người khó có thể làm được. Thêm vào đó, các thuật toán thông minh có khả năng phát hiện gian lận chỉ trong vài giây.
Theo một báo cáo của Business Insider, gần 80% các ngân hàng nhận thức rõ lợi ích tiềm năng của AI trong lĩnh vực của họ. Một báo cáo khác của McKinsey dự báo rằng tiềm năng của AI trong ngân hàng và tài chính có thể đạt tới 1 nghìn tỷ đô la.
Những con số này cho thấy ngành ngân hàng và tài chính đang nhanh chóng chuyển hướng sang AI để cải thiện hiệu quả, dịch vụ, năng suất và giảm chi phí.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các ứng dụng chính của AI trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính, đồng thời xem xét cách công nghệ AI Banking đang định nghĩa lại trải nghiệm của khách hàng với những lợi ích đặc biệt mà nó mang lại.
Bất chấp những thách thức hiện tại, các ngân hàng đang trong cuộc đua trở thành AI-first, và điều đó cũng có lý do chính đáng. Trong nhiều năm, ngành ngân hàng đã chuyển đổi từ một doanh nghiệp lấy con người làm trung tâm sang một doanh nghiệp lấy khách hàng làm trung tâm. Sự thay đổi này đã buộc các ngân hàng phải có cách tiếp cận toàn diện hơn để đáp ứng nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng.
Với trọng tâm hiện tại là khách hàng, các ngân hàng phải bắt đầu suy nghĩ về cách phục vụ họ tốt hơn. Khách hàng hiện mong đợi một ngân hàng luôn ở đó vì họ bất cứ khi nào họ cần – nghĩa là luôn sẵn sàng 24 giờ một ngày, 7 ngày một tuần – và họ mong đợi ngân hàng của họ làm điều đó ở quy mô lớn.
Để đáp ứng được những kỳ vọng của khách hàng, trước tiên các ngân hàng phải vượt qua những thách thức nội bộ của mình – hệ thống cũ , kho dữ liệu, chất lượng tài sản và ngân sách hạn chế. Các ngân hàng có thể làm được điều này bằng AI.
Các ngân hàng đang tích cực tích hợp công nghệ AI Banking vào sản phẩm và dịch vụ của họ. Dưới đây là một số ứng dụng quan trọng của AI trong ngành ngân hàng:
Nhiều giao dịch kỹ thuật số diễn ra hàng ngày khi người dùng thanh toán hóa đơn, rút tiền, gửi séc và thực hiện nhiều việc khác thông qua ứng dụng hoặc tài khoản trực tuyến. Do đó, nhu cầu của ngành ngân hàng ngày càng tăng cao trong việc tăng cường nỗ lực phát hiện gian lận.
Đây là lúc trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng phát huy tác dụng. AI và máy học giúp các ngân hàng xác định các hoạt động gian lận, theo dõi lỗ hổng trong hệ thống, giảm thiểu rủi ro và cải thiện tính bảo mật tổng thể của tài chính trực tuyến.
Một ví dụ về ngân hàng sử dụng AI để phát hiện gian lận bao gồm Danske Bank, ngân hàng lớn nhất Đan Mạch triển khai thuật toán phát hiện gian lận trong hoạt động kinh doanh của mình. Công cụ AI đã tăng khả năng phát hiện gian lận của ngân hàng lên 50% và giảm 60% số trường hợp dương tính giả. Hệ thống phát hiện gian lận dựa trên AI tự động xử lý nhiều quyết định quan trọng và chỉ chuyển các trường hợp phức tạp cho các nhà phân tích con người kiểm tra thêm.
AI cũng có thể giúp các ngân hàng quản lý các mối đe dọa mạng. Năm 2019, lĩnh vực tài chính chiếm 29% tổng số các cuộc tấn công mạng, khiến đây trở thành ngành bị nhắm mục tiêu nhiều nhất. Với khả năng giám sát liên tục của trí tuệ nhân tạo trong các dịch vụ tài chính, các ngân hàng có thể ứng phó với các cuộc tấn công mạng tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến nhân viên, khách hàng hoặc hệ thống nội bộ.
Chatbot là một trong những ví dụ tốt nhất về ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng. Khi được triển khai, chúng hoạt động 24/7 , không giống như con người với giờ làm việc cố định.
Bằng cách tích hợp chatbot vào các ứng dụng ngân hàng , các ngân hàng có thể đảm bảo chúng luôn sẵn sàng phục vụ khách hàng 24/7. Hơn nữa, bằng cách hiểu hành vi của khách hàng, chatbot có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng được cá nhân hóa, giảm khối lượng công việc gửi email và các kênh khác, đồng thời đề xuất các dịch vụ và sản phẩm tài chính phù hợp.
Một trong những ví dụ tốt nhất về chatbot AI cho ứng dụng ngân hàng là Erica, trợ lý ảo của Bank of America. Chatbot AI xử lý hiệu quả việc giảm nợ thẻ tín dụng và cập nhật bảo mật thẻ, giúp Erica quản lý hơn 50 triệu yêu cầu của khách hàng vào năm 2019.
Các ngân hàng đã bắt đầu kết hợp các hệ thống dựa trên AI để đưa ra các quyết định cho vay và tín dụng sáng suốt hơn, an toàn hơn và có lợi nhuận hơn. Hiện tại, nhiều ngân hàng vẫn còn quá hạn chế trong việc sử dụng lịch sử tín dụng, điểm tín dụng và thông tin tham khảo của khách hàng để xác định mức độ tín nhiệm của một cá nhân hoặc công ty.
Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng các hệ thống báo cáo tín dụng này thường đầy rẫy lỗi, thiếu lịch sử giao dịch thực tế và phân loại sai chủ nợ.
Hệ thống tín dụng và cho vay dựa trên AI có thể đánh giá hành vi và thói quen của những khách hàng có ít lịch sử tín dụng để xác định khả năng tín dụng của họ. Hơn nữa, hệ thống này cũng gửi cảnh báo cho ngân hàng về những hành vi có thể dẫn đến rủi ro vỡ nợ. Rõ ràng, AI đang giúp các ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác và an toàn hơn.
AI-ML trong dịch vụ tài chính giúp các ngân hàng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và dự đoán xu hướng thị trường mới nhất. Các kỹ thuật học máy tiên tiến giúp đánh giá tâm lý thị trường và đề xuất các lựa chọn đầu tư.
Các giải pháp AI-Banking cho ngân hàng cũng gợi ý thời điểm tốt nhất để đầu tư vào cổ phiếu và cảnh báo khi có rủi ro tiềm ẩn. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu cao, công nghệ mới nổi này cũng giúp đẩy nhanh quá trình ra quyết định và giúp giao dịch thuận tiện cho các ngân hàng và khách hàng của họ.
Các tổ chức ngân hàng và tài chính ghi lại hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Vì khối lượng thông tin được tạo ra là rất lớn nên việc thu thập và đăng ký trở nên quá sức đối với nhân viên. Việc cấu trúc và ghi lại một lượng dữ liệu khổng lồ như vậy mà không có bất kỳ lỗi nào trở nên bất khả thi.
Công ty phát triển phần mềm ngân hàng và AI-Banking sáng tạo giúp thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả trong các tình huống như vậy. Đổi lại, điều này cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể. Thông tin cũng có thể được sử dụng để phát hiện gian lận hoặc đưa ra quyết định tín dụng.
Khách hàng liên tục tìm kiếm những trải nghiệm tốt hơn và tiện lợi hơn. Ví dụ, ATM đã thành công vì khách hàng có thể sử dụng các dịch vụ thiết yếu là gửi và rút tiền ngay cả trong giờ không làm việc của ngân hàng.
Mức độ tiện lợi này chỉ truyền cảm hứng cho nhiều sáng kiến hơn. Giờ đây, khách hàng có thể mở tài khoản ngân hàng ngay tại nhà bằng điện thoại thông minh.
Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các dịch vụ ngân hàng và tài chính giúp nâng cao trải nghiệm của người dùng và tăng sự tiện lợi. Công nghệ AI giảm thời gian ghi nhận thông tin KYC (Know Your Customer) và loại bỏ sai sót. Hơn nữa, các sản phẩm và ưu đãi tài chính mới được phát hành kịp thời. Ngoài ra, các sản phẩm và ưu đãi tài chính mới được phát hành đúng hạn.
AI Banking tự động hóa quy trình xét duyệt cho các trường hợp như đăng ký vay cá nhân hoặc tín dụng, giúp khách hàng không phải mất công làm thủ công toàn bộ quy trình. Ngoài ra, phần mềm dựa trên AI còn rút ngắn thời gian phê duyệt cho các dịch vụ như giải ngân khoản vay.
Trong dịch vụ khách hàng, AI Banking cũng giúp ghi nhận thông tin khách hàng một cách chính xác để mở tài khoản mà không có sai sót, đảm bảo trải nghiệm suôn sẻ cho khách hàng.
Trong những thời điểm biến động như vậy, việc đưa ra các quyết định kinh doanh thận trọng là rất quan trọng. Dịch vụ AI trong ngân hàng cung cấp phân tích giúp bạn có cái nhìn rõ ràng về tình hình sắp tới, từ đó bạn có thể chuẩn bị và đưa ra quyết định kịp thời.
AI dành cho ngân hàng cũng giúp tìm ra các ứng dụng rủi ro bằng cách đánh giá khả năng khách hàng không trả được nợ. AI dự đoán hành vi trong tương lai này bằng cách phân tích các mô hình hành vi trong quá khứ và dữ liệu điện thoại thông minh.
Ngân hàng là một trong những lĩnh vực được quản lý chặt chẽ của nền kinh tế trên toàn thế giới. Chính phủ sử dụng thẩm quyền quản lý của mình để đảm bảo rằng khách hàng ngân hàng không sử dụng ngân hàng để thực hiện tội phạm tài chính và rằng các ngân hàng có hồ sơ rủi ro chấp nhận được để tránh vỡ nợ trên diện rộng.
Các ngân hàng thường có đội ngũ tuân thủ nội bộ để giải quyết các vấn đề này, nhưng quá trình này rất tốn thời gian và đòi hỏi đầu tư lớn khi thực hiện thủ công. Các quy định tuân thủ cũng thường xuyên thay đổi, buộc các ngân hàng phải cập nhật liên tục quy trình và luồng công việc của mình.
AI và máy học (ML) trong ngân hàng sử dụng học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đọc các yêu cầu tuân thủ mới và cải thiện quy trình ra quyết định. Mặc dù AI không thể thay thế hoàn toàn các nhà phân tích tuân thủ, nhưng nó có thể làm cho công việc của họ nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI trong ngành ngân hàng là sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dự đoán. AI có thể nhận ra các mẫu và mối liên hệ trong dữ liệu mà công nghệ truyền thống không thể phát hiện. Nhờ vậy, các mô hình AI có thể tìm ra cơ hội bán hàng tiềm năng, cơ hội bán chéo, và cung cấp thông tin chi tiết về hoạt động, từ đó tác động trực tiếp đến doanh thu.
Ví dụ, một ngân hàng sử dụng AI để phân tích dữ liệu giao dịch của khách hàng. AI có thể phát hiện rằng nhiều khách hàng thường xuyên sử dụng thẻ tín dụng để mua sắm trực tuyến vào cuối tuần. Dựa trên thông tin này, ngân hàng có thể giới thiệu các chương trình khuyến mãi hoặc ưu đãi đặc biệt vào cuối tuần để thúc đẩy việc sử dụng thẻ tín dụng nhiều hơn.
Ngoài ra, AI cũng có thể xác định khách hàng nào có xu hướng mua các sản phẩm tài chính khác nhau. Ví dụ, nếu AI nhận thấy rằng một nhóm khách hàng thường xuyên gửi tiền vào tài khoản tiết kiệm, ngân hàng có thể đề xuất các sản phẩm đầu tư hoặc gói tiết kiệm có lãi suất cao hơn cho nhóm khách hàng này.
Nhờ việc phát hiện ra các mẫu và cơ hội như vậy, ngân hàng có thể tận dụng AI để tăng doanh thu và cung cấp dịch vụ cá nhân hóa tốt hơn cho khách hàng.
Thuật toán tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) tăng hiệu quả và độ chính xác của hoạt động và giảm chi phí bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại tốn thời gian. Điều này cũng cho phép người dùng tập trung vào các quy trình phức tạp hơn đòi hỏi sự tham gia của con người.
Tính đến hôm nay, các tổ chức ngân hàng đã tận dụng thành công RPA để tăng tốc độ giao dịch và tăng hiệu quả. Ví dụ, công nghệ CoiN của JPMorgan Chase xem xét các tài liệu và lấy dữ liệu từ chúng nhanh hơn nhiều so với con người.
Như đã đề cập ở trên, một số ngân hàng lớn đã bắt đầu sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để nâng cao chất lượng dịch vụ, phát hiện gian lận và các mối đe dọa an ninh mạng, cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Dưới đây là một số ví dụ thực tế về việc các tổ chức ngân hàng sử dụng AI hiệu quả.
JPMorgan Chase: Các nhà nghiên cứu tại JPMorgan Chase đã phát triển một hệ thống cảnh báo sớm sử dụng AI Banking và kỹ thuật học sâu để phát hiện phần mềm độc hại, trojan và các chiến dịch lừa đảo. Theo các nhà nghiên cứu, mất khoảng 101 ngày để một trojan xâm nhập vào mạng lưới của công ty. Hệ thống cảnh báo sớm này cung cấp cảnh báo kịp thời trước khi cuộc tấn công xảy ra và gửi thông báo đến đội ngũ an ninh mạng của ngân hàng khi hacker chuẩn bị gửi email độc hại để lây nhiễm vào mạng.
Capital One: Trợ lý ảo thông minh Eno của Capital One là ví dụ điển hình về AI trong ngân hàng cá nhân. Ngoài Eno, Capital One còn sử dụng số thẻ ảo để ngăn chặn gian lận thẻ tín dụng. Họ cũng đang nghiên cứu về sự sáng tạo tính toán, giúp máy tính trở nên sáng tạo và dễ hiểu hơn.
Một Ngân Hàng Châu Âu: Appinventiv đã hợp tác với một ngân hàng hàng đầu ở Châu Âu để phát triển giải pháp AI Banking giải quyết các câu hỏi của khách hàng theo thời gian thực.
Trong vòng 10 tuần, đội ngũ đã triển khai một chatbot trợ lý dựa trên AI vào các ứng dụng web và di động của ngân hàng, xử lý các nhiệm vụ phức tạp như giải quyết khiếu nại và báo cáo các trường hợp thẻ tín dụng bị đánh cắp. Với sự hỗ trợ cho bảy ngôn ngữ, chatbot AI luôn hỗ trợ khách hàng trên toàn thế giới, giúp tăng 20% tỷ lệ giữ chân khách hàng.
Ngoài các ngân hàng thương mại, nhiều ngân hàng đầu tư như Goldman Sachs và Merrill Lynch cũng đã tích hợp các công cụ phân tích dựa trên AI vào hoạt động hàng ngày. Nhiều ngân hàng cũng bắt đầu sử dụng Alphasense, một công cụ tìm kiếm dựa trên AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để khám phá xu hướng thị trường và phân tích các tìm kiếm từ khóa.
Giờ đây, chúng ta đã thấy cách AI được sử dụng trong ngân hàng, phần này sẽ xem xét các bước mà các ngân hàng có thể thực hiện để áp dụng AI trên quy mô rộng và cải tiến quy trình của họ, đồng thời đặc biệt chú ý đến bốn yếu tố quan trọng: con người, quản trị, quy trình và công nghệ.
Bước 1: Phát triển chiến lược AI banking
Quá trình triển khai AI Banking bắt đầu bằng việc phát triển một chiến lược AI ở cấp độ doanh nghiệp, phù hợp với mục tiêu và giá trị của tổ chức.
Điều quan trọng là phải thực hiện nghiên cứu thị trường nội bộ để tìm ra các lỗ hổng trong quy trình mà công nghệ AI có thể lấp đầy. Đảm bảo rằng chiến lược AI Banking tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định của ngành. Các ngân hàng cũng có thể đánh giá các tiêu chuẩn quốc tế hiện hành của ngành.
Bước cuối cùng trong việc xây dựng chiến lược AI Banking là tinh chỉnh các thực tiễn và chính sách nội bộ liên quan đến nhân tài, dữ liệu, cơ sở hạ tầng và thuật toán để cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho việc áp dụng AI Banking trên các đơn vị chức năng khác nhau của ngân hàng.
Bước 2: Lên kế hoạch dựa trên các trường hợp sử dụng
Bước tiếp theo là xác định các cơ hội AI có giá trị cao nhất, phù hợp với quy trình và chiến lược của ngân hàng.
Các ngân hàng cũng cần đánh giá mức độ cần thiết để triển khai các giải pháp AI Banking vào các quy trình vận hành hiện tại hoặc đã được điều chỉnh của mình.
Sau khi xác định các trường hợp sử dụng AI tiềm năng trong ngân hàng, đội QA cần kiểm tra tính khả thi. Họ phải xem xét mọi khía cạnh và xác định các lỗ hổng trong quá trình triển khai. Dựa trên đánh giá, họ phải chọn những trường hợp khả thi nhất.
Bước cuối cùng trong giai đoạn lập kế hoạch là xác định nguồn nhân lực AI. Các ngân hàng cần nhiều chuyên gia, lập trình viên thuật toán hoặc nhà khoa học dữ liệu để phát triển và triển khai các giải pháp AI Banking. Họ có thể thuê ngoài hoặc hợp tác với nhà cung cấp công nghệ nếu thiếu chuyên gia nội bộ.
Bước 3: Phát triển và triển khai
Sau khi lập kế hoạch, bước tiếp theo của các ngân hàng là thực hiện quy trình. Trước khi phát triển hệ thống AI hoàn chỉnh, họ cần xây dựng các nguyên mẫu để hiểu rõ các hạn chế của công nghệ. Để kiểm tra nguyên mẫu, các ngân hàng phải thu thập dữ liệu liên quan và cung cấp cho thuật toán. Mô hình AI sẽ được huấn luyện và xây dựng trên dữ liệu này; do đó, dữ liệu phải chính xác.
Khi mô hình AI Banking đã được huấn luyện và sẵn sàng, các ngân hàng phải kiểm tra để giải thích kết quả. Một thử nghiệm như vậy sẽ giúp nhóm phát triển hiểu cách mô hình sẽ hoạt động trong thực tế.
Bước cuối cùng là triển khai mô hình đã huấn luyện. Khi đã triển khai, dữ liệu sản xuất sẽ bắt đầu đổ vào. Khi ngày càng nhiều dữ liệu được cập nhật, các ngân hàng có thể liên tục cải thiện và cập nhật mô hình.
Bước 4: Vận hành và giám sát
Việc triển khai các giải pháp AI Banking trong ngân hàng đòi hỏi phải giám sát và điều chỉnh liên tục. Các ngân hàng phải thiết kế một chu kỳ đánh giá để theo dõi và đánh giá toàn diện chức năng của mô hình AI. Điều này sẽ giúp các ngân hàng quản lý các mối đe dọa an ninh mạng và thực hiện hoạt động một cách mạnh mẽ.
Dòng dữ liệu mới liên tục sẽ ảnh hưởng đến mô hình AI Banking ở giai đoạn vận hành. Do đó, các ngân hàng nên thực hiện các biện pháp thích hợp để đảm bảo chất lượng và tính công bằng của dữ liệu đầu vào.
TacaSoft có thể giúp gì cho hành trình AI trong ngân hàng của bạn?
AI và ngân hàng song hành cùng nhau vì nhiều lợi ích của công nghệ. Theo báo cáo khảo sát AI toàn cầu của McKinsey, 60% các công ty dịch vụ tài chính đã triển khai ít nhất một khả năng AI để hợp lý hóa quy trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Do đó, tất cả các tổ chức ngân hàng đều đang phải đầu tư vào các giải pháp AI để cung cấp cho khách hàng những trải nghiệm mới lạ và dịch vụ tuyệt vời, giúp tăng cường cạnh tranh.
TacaSoft đặt nền móng vững chắc cho sự tăng trưởng vượt trội của doanh nghiệp. Chúng tôi đã và đang hợp tác chặt chẽ với các ngân hàng và tổ chức tài chính để phát triển các mô hình tùy chỉnh dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), nhằm tối ưu hóa doanh thu, giảm chi phí và giảm thiểu rủi ro trong các bộ phận khác nhau cùng đội ngũ chuyên gia bề dày kinh nghiệm tư vấn, các giải pháp tiên phong công nghệ và nhân sự thực chiến triển khai.
