4 khuyến nghị về ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng

Xu hướng ứng dụng AI của ngành tài chính, ngân hàng

Theo báo cáo mới nhất của Accenture công bố ngày 08/06/2022 có hơn 60% công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng đang thử nghiệm ứng dụng AI vào các quy trình hoạt động.

Tại Việt Nam, các ngân hàng hiện nay cũng đang trong giai đoạn đẩy mạnh thử nghiệm ứng dụng AI, xem xét những lợi ích và tiềm năng của công nghệ này có thể giúp ích gì cũng như có thể tạo ra bứt phá như thế nào cho hoạt động ngân hàng.

Chia sẻ về vấn đề này tại hội thảo chuyên đề "Xu thế và giải pháp công nghệ mới về dữ liệu và nền tảng số trong tiến trình chuyển đổi số ngân hàng" vừa diễn ra, ông Phạm Quang Vinh, Giám đốc Kinh doanh khách hàng doanh nghiệp (DN), Trung tâm Không gian mạng Viettel cho biết, quá trình ứng dụng AI vào CĐS ngành ngân hàng mới đang trong giai đoạn thử nghiệm. Đặc biệt, có đến 42% chuyên gia cho rằng DN của họ đang không hiểu được nguy cơ tụt hậu có thể phải đối mặt nếu như không bắt tay vào CĐS, bắt tay vào ứng dụng AI vào quy trình hoạt động sớm.

Trên thế giới, nhiều quốc gia cũng đã nhanh chóng nắm bắt được tiềm năng của AI và đưa công nghệ này vào sử dụng mạnh mẽ trong những năm gần đây. Năm 2018, Mỹ đã thành lập Ủy ban về thúc đẩy phát triển AI và một loạt các ngân hàng tại các quốc gia trên thế giới cũng đã nhanh chóng bắt tay vào ứng dụng công nghệ này. Hay tại Nhật Bản năm 2016, quốc gia này cũng đã bắt đầu sử dụng AI để giám sát thị trường. Trong khi đó, một số ngân hàng Việt Nam đã bắt đầu thử nghiệm AI từ năm 2017 với ứng dụng đầu tiên là chatbot.

Ông Vinh cho biết, đến nay, nhiều ngân hàng cũng đã thử nghiệm và đẩy mạnh việc ứng dụng AI vào tối ưu hóa quá trình hoạt động, đặc biệt là đưa AI vào các nghiệp vụ tiếp xúc với khách hàng nhằm nâng cao trải nghiệm cho khách hàng.

Theo báo cáo mới nhất của Omdia, doanh thu ứng dụng AI cho ngành tài chính, ngân hàng từ năm 2019 - 2027 có xu hướng tăng trưởng rất mạnh. Năm 2022 được coi là giai đoạn để bùng nổ việc ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Báo cáo chi tiết của Omdia cũng cho thấy 2 ứng dụng điển hình được dự báo mang lại doanh thu lớn nhất mà các ngân hàng đưa vào ứng dụng trong quá trình CĐS đó là số hóa văn bản thông minh và trợ lý ảo. Đây là hai trường hợp điển hình đang được ứng dụng thành công cũng như được quan tâm nhất hiện nay.

Nâng cao trải nghiệm của khách hàng với các ứng dụng AI

Ông Vinh cho biết, trong quá trình tiếp cận và tư vấn các DN có nhu cầu CĐS, đặc biệt là các DN trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, có 3 câu hỏi mà được các tổ chức quan tâm và đặt ra nhiều nhất đó là: làm thế nào để xác định được ứng dụng nào cần ưu tiên trong quá trình CĐS; quyết định đưa ứng dụng AI vào lúc nào trong chu trình số hóa của DN mình; và cuối cùng là bộ phận nào trong đơn vị là bộ phận cần được ứng dụng AI?

Theo đó, qua quá trình nghiên cứu và thực tế triển khai, Viettel đã đưa ra 6 bước cần thực hiện để có thể triển khai thành công các ứng dụng sử dụng AI. Cụ thể là: xây dựng chiến lược AI, ưu tiên các ứng dụng AI, xây dựng các mẫu thử nghiệm AI, ứng dụng AI một cách chủ động, triển khai mở rộng quy mô, và nâng cao tính bền vững của AI.

Theo kinh nghiệm của Deloitte, việc triển khai theo trình tự 6 bước này là một trong những lời gợi ý đã mang lại hiệu quả cho không ít các ngân hàng trong việc nâng cao mức độ trưởng thành ứng dụng AI, qua đó góp phần tạo ra lợi thế lớn trong cuộc cạnh tranh ngày càng khốc liệt của ngành tài chính ngân hàng tại Việt Nam.

Theo ông Vinh, hiện nay, Viettel đã có một quy trình cũng như là nguyên tắc cơ bản để có thể giúp các DN thấy được rõ nguyên tắc hoạt động một cách cơ bản nhất.

Cụ thể, các nghiệp vụ đã được chuyển đổi để phù hợp triển khai với Chatbot như: Kịch bản tư vấn thông tin về dịch vụ ngân hàng; Kịch bản chủ động thông báo giao dịch lỗi cho khách hàng hướng dẫn và xử lý; Kịch bản cung cấp chi tiết các sản phẩm dịch vụ khách hàng đang sử dụng; Kịch bản chủ động yêu cầu hỗ trợ cho khách hàng có cuộc gọi lỡ (miss call) và gửi trả kết quả hỗ trợ; Kịch bản tiếp nhận yêu cầu của khách hàng (kích hoạt thẻ, khóa thẻ, thay đổi số điện thoại, quên mật khẩu…).

Bên cạnh đó, các nghiệp vụ đã được chuyển đổi để phù hợp triển khai với Callbot bao gồm: Kịch bản thông báo sự cố khi sử dụng dịch vụ; Kịch bản xác nhận giao dịch qua các nền tảng; Kịch bản thông báo miss call; Kịch bản nhắc hạn thanh toán; Kịch bản Welcome call; Kịch bản khảo sát chất lượng dịch vụ; Kịch bản khóa thẻ khẩn cấp; Kịch bản cấp lại mã nhận tiền; Kịch bản giải ngân hạn mức.

Khuyến nghị ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng

Để ứng dụng AI một cách hiệu quả vào quy trình hoạt động, Giám đốc Kinh doanh khách hàng DN, Trung tâm Không gian mạng Viettel đã đưa ra một số khuyến nghị quan trọng cho các DN tài chính ngân hàng.

Thứ nhất là về cách thoát khỏi các vòng lặp không giới hạn khi ứng dụng AI. Vòng lặp thường liên quan đến quy trình xử lý, hoặc nó xuất hiện khi ứng dụng AI chưa đủ độ chín, độ thông minh cũng như chưa đủ nguồn dữ liệu để xử lý triệt để một vấn đề trong quy trình nghiệp vụ của mình.

Do đó, ông Vinh cho biết, chúng ta cần phải lưu ý để thoát khỏi vòng lặp này nhằm mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn, tránh trường hợp việc đưa AI vào ứng dụng không khéo léo có thể sẽ gây phiền hà cho chính khách hàng của mình.

Thứ hai là hiểu rõ năng lực của các ứng dụng AI tại thời điểm quyết định đầu tư. Hiện nay, có rất nhiều kênh thông tin uy tín mà các DN hoàn toàn có thể tìm hiểu, ngoài ra cũng có rất nhiều chuyên gia về AI sẵn sàng tư vấn và đồng hành cùng DN để làm rõ giá trị cũng như là năng lực của AI tại thời điểm quyết định đầu tư.

Chẳng hạn như tìm hiểu về việc ứng dụng AI có thể hiểu và xử lý được bao nhiêu % ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt, từ đó có thể đưa ra lựa chọn về quy trình và cách tiếp cận để quyết định đưa AI vào bước nào của quy trình là phù hợp nhất.

Thứ ba là lựa chọn đơn vị cung cấp dịch vụ ứng dụng AI có tiềm lực cả về con người, công nghệ và hạ tầng CNTT.

Khi thực hiện CĐS, một trong những yêu cầu quan trọng được đặt ra là làm thế nào có thể rút ngắn thời gian chuyển đổi của DN và tìm ra con đường tắt hiệu quả nhất. Và một trong những con đường tắt phổ biến là các DN có thể tìm đến các đơn vị đã có sẵn nền tảng như FPT, Viettel… Với những giải pháp và hạ tầng có sẵn sẽ giúp các DN rút ngắn được thời gian nghiên cứu ứng dụng và thử nghiệm.

Cuối cùng là cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi lựa chọn hình thức đầu tư làm chủ mô hình huấn luyện AI. Đề triển khai mô hình này cần rất nhiều nhân sự cũng như là tốn nhiều chi phí, đặc biệt là đối với việc triển khai ứng dụng công nghệ AI cần rất nhiều dữ liệu. Trong quá trình thử nghiệm, các DN nên xem xét hợp tác với các công ty công nghệ có sẵn nền tảng và hạ tầng, từ đó có thể tìm ra được trường hợp điển hình cụ thể phù hợp với DN của mình và có những đầu tư ở mức phù hợp nhất./.