Theo báo cáo của Business Insider Intelligence, 80% ngân hàng trên thế giới đều ý thức về tiềm năng và đang tìm những cách mới nhằm kết hợp AI vào các dịch vụ để hưởng lợi từ công nghệ này. Kết quả khảo sát cho thấy, 75% ngân hàng có quy mô tài sản hơn 100 tỷ USD thực hiện kế hoạch triển khai giải pháp AI trong vận hành.
Tại Việt Nam, tác động của AI cũng như cách AI được ứng dụng trong tài chính ngân hàng được quan tâm trong bối cảnh CĐS diễn ra mạnh mẽ. Tuy nhiên, các ngân hàng, đơn vị tài chính còn gặp nhiều khó khăn, trở ngại trong việc áp dụng AI.
Những vấn đề này đã được đề cập đến trong hội thảo "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng", là phiên đầu tiên của chuỗi hội thảo (workshop) thuộc chương trình Ngày hội trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2022) diễn ra chiều 22/9 tại Hà Nội. Sự kiện do Bộ Khoa học và Công nghệ chỉ đạo, Báo VnExpress tổ chức, với sự phối hợp của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Câu lạc bộ Khoa - Trường - Viện Công nghệ Thông tin – Truyền thông Việt Nam (FISU).
Xu hướng ứng dụng AI trong tài chính ngân hàng
Chia sẻ tại hội thảo, ông Phạm Quang Vinh, Giám đốc Giải pháp DN, Trung tâm Không gian mạng Viettel cho biết theo báo cáo gần nhất công bố ngày 8/6/2022 của Accenture, hơn 60% công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính ngân hàng có đang thử nghiệm AI. Ngoài ra, nhiều DN thuộc các ngành nghề khác cũng đều tìm đến AI với phong thái thăm dò, thử nghiệm trong đó, chỉ 12% sử dụng ở mức độ trưởng thành (ứng dụng bề mặt). Đặc biệt, các công ty này đã có mức doanh thu cao hơn 50% so với các đối thủ cạnh tranh nhờ ứng dụng AI.
"AI sẽ trở thành phương thức chính thức để khách hàng tương tác với các DN, đặc biệt là ngân hàng", ông Phạm Quang Vinh cho biết.
Theo chuyên gia từ Viettel, trong 3 năm tới, tích lũy về cơ sở dữ liệu AI sẽ mang lại giá trị lớn, góp phần giải quyết nhiều vấn đề. Đây là giai đoạn rút ngắn thời gian để đưa lại giá trị cho DN.
"42% chuyên gia tại các DN chưa hiểu nguy cơ bị tụt hậu nếu không tiếp cận AI. Do đó với vai trò đơn vị tư vấn và mang giải pháp, chúng tôi tập trung xây dựng khái niệm chung về AI, từ đó góp phần giúp công ty đưa ra quyết định đầu tư để tối ưu chi phí", Giám đốc Giải pháp DN, Trung tâm Không gian mạng Viettel chia sẻ.
Ông Vinh cũng đưa ra dữ liệu và nhìn nhận doanh thu của các DN ứng dụng AI trong ngành tài chính ngân hàng tăng trưởng rõ nét từ năm 2019. Một số ngân hàng quốc tế và Việt Nam ứng dụng AI như JP Morgan, Tokyo, ING, TPBank, MB Bank...
"Trong 3 năm tới, có thể thấy giá trị AI tăng gần gấp đôi so với 2022, đây là thời điểm hợp lý để thăm dò dữ liệu cho riêng mình. Vì vậy, cần giá trị cốt lõi của DN đưa vào AI", ông Phạm Quang Vinh dự báo.
Nâng cao trải nghiệm người dùng nhờ AI
Trong tham luận "Ứng dụng AI tại MoMo: Đằng sau trải nghiệm của hàng chục triệu người dùng", ông Đặng Hoàng Vũ, Giám đốc AI mảng tăng trưởng kinh doanh của MoMo cho biết công ty này cho phép người dùng mở tài khoản ngân hàng trực tiếp trên ứng dụng MoMo, không cần gặp mặt. Theo đó, người dùng có thể chọn các ngân hàng đối tác MoMo, trong trường hợp không thành công có thể chuyển sang đăng ký ngân hàng khác mà không cần thực hiện lại các bước đăng ký. Thời gian phản hồi trên ứng dụng trung bình là 10 giây, đối với một số ngân hàng có thể được giao dịch ngay. Thời gian hậu kiểm tại ngân hàng trung bình là 3 giờ (cam kết trong 24 giờ).
Ngoài ra, MoMo còn cung cấp giải pháp thanh toán bằng xác thực khuôn mặt. Cuối cùng là kết hợp công nghệ học máy (machine learning) và các phương pháp kiểm soát rủi ro dựa trên dữ liệu nội bộ của MoMo.
Theo ông Vũ, hệ thống phân phối và khám phá dịch vụ của MoMo được đầu tư rất nhiều. Ứng dụng AI được triển khai khắp các điểm chạm với người dùng như: tìm kiếm, hiển thị dịch vụ, phân phối quảng cáo, khuyến mãi... để thúc đẩy tương tác và đem lại trải nghiệm đơn giản, tiện lợi hơn. Nhờ đó, MoMo đạt được một số thành công nhất định khi áp dụng AI như: tỷ lệ "click" tăng 16%; thời gian trung bình từ lúc người dùng tìm kiếm đến khi click giảm 7% thời gian; số lượng dịch vụ trung bình được mỗi người dùng khám phá qua màn hình tăng 15%; quảng cáo của đối tác bên ngoài tăng 6%.
Về nhóm sản phẩm đặc thù (tài chính) đưa đến người dùng, Giám đốc AI mảng tăng trưởng kinh doanh của MoMo cho biết, DN này đang ứng dụng AI vào 3 khâu chính là đánh giá rủi ro tín dụng, tự động hóa quy trình phê duyệt và xác định nhu cầu của khách hàng.
Về hiệu quả kinh doanh, so sánh 6 tháng, ông Đặng Hoàng Vũ chia sẻ, vay nhanh của MoMo đã tăng 260%; ví trả sau tăng 42%; tỷ lệ rủi ro của vay nhanh giảm 15%, của ví trả sau giảm 64%.
Về mặt người dùng, AI đóng vai trò quan trọng giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Cụ thể, đối với sản phẩm vay nhanh, quy trình phê duyệt mất khoảng 3 phút, tỷ lệ được duyệt chiếm khoảng 60%.
"Nếu so sánh với sản phẩm tín dụng online, chúng tôi rút ngắn thời gian khoảng 6 lần, tỷ lệ được duyệt tăng gấp rưỡi. Đây là kết quả của sự kết hợp giữa AI và các bộ phận khác", ông Vũ cho biết.
Cũng theo đại diện MoMo, hiệu quả AI mang lại không phải là một con số cụ thể. Việc ứng dụng AI tại MoMo hướng tới mục tiêu cuối cùng là để phục vụ cộng đồng người dùng, nhất là những người không có điều kiện tiếp xúc với các phương tiện tài chính khác.
Làm sao để triển khai AI hiệu quả?
Theo ông Phạm Quang Vinh, hiện nay các ứng dụng AI tại Việt Nam mới ở giai đoạn khởi đầu, chưa được ứng dụng triệt để vào nghiệp vụ của DN, ngân hàng. Vì vậy, các DN lĩnh vực tài chính - ngân hàng có thể ứng dụng công nghệ chatbot, voicebot để thay thế các phương tiện truyền thống.
Tuy nhiên, trong thời gian tới, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực này sẽ trở nên phổ biến hơn. Do đó, các DN cần có sự xử lý khéo léo trong việc áp dụng AI, góp phần tối ưu quy trình nghiệp vụ. Điểm mấu chốt trong ứng dụng AI là khi mang công nghệ tới các DN, làm sao phải chọn được quy trình nghiệp vụ phù hợp, có bước ứng dụng AI an toàn. Thứ hai, cần hiểu rõ năng lực của AI tại thời điểm đầu tư, để đưa ra quyết định đúng đắn. Thứ ba là việc lựa chọn đơn vị cung cấp ứng dụng AI, nhằm tối ưu hiệu quả mang lại và tạo ra giá trị thông minh hơn.
Còn theo chia sẻ của ông Đặng Hoàng Vũ, chúng ta cần AI để tăng trưởng, nâng cao trải nghiệm người dùng. Đồng thời, dữ liệu tăng lên nhưng các DN tài chính - ngân hàng vẫn phải cá nhân hóa. Cách giải quyết của MoMo là giải quyết từng "trận" theo từng định hướng. Từ đó, DN tìm ra các điểm chạm, các bài học rồi giải quyết những vấn đề tiếp theo./.