Trí tuệ nhân tạo là tương lai của ngành ngân hàng?

Thế giới đang chuyển động với tốc độ rất nhanh. Mặc dù ban đầu các ngân hàng xây dựng nền tảng và để con người điều hành. Nhưng đã đến lúc AI tích hợp mạnh mẽ hơn trong ngành ngân hàng. Vào năm 2020, thị trường AI dành cho ngân hàng trên toàn cầu được định giá 3,88 tỷ USD và dự kiến đạt 64,03 tỷ USD vào cuối thập kỷ này, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 32,6%. Tuy nhiên, ngay cả những chiến lược tốt nhất, việc ứng dụng AI trong ngành ngân hàng cũng dễ bị tác động bởi công nghệ cốt lõi yếu và nguồn dữ liệu kém. 

Có thể sẽ còn một chặng đường dài để AI có thể tích hợp mạnh mẽ vào ngân hàng, nhưng các ngân hàng vẫn phải học cách khai thác sức mạnh của AI. Ví dụ, với giải pháp AI, việc khởi tạo khoản vay có thể diễn ra nhanh hơn và có lợi hơn cho cả hai bên.

Khi thế giới ngân hàng tiến tới AI, cần lưu ý rằng yếu tố hoạt động quan trọng đối với AI là dữ liệu. Mẹo sử dụng dữ liệu là hiểu cách tận dụng dữ liệu tốt nhất cho giá trị doanh nghiệp (DN). Dữ liệu không có định hướng sẽ không có tác dụng cũng như không dẫn đến việc triển khai AI một cách thích hợp. Đó là một trong những lý do hàng đầu khiến việc triển khai AI trong ngân hàng rất khó khăn. Ngân hàng cần có kế hoạch với AI.

Ngành ngân hàng đang ứng dụng AI chậm nhất

Mặc dù tận dụng dữ liệu và AI để quản lý rủi ro là việc làm rất quan trọng với nhiều ngành công nghiệp, để nâng cao hoạt động, tạo doanh thu và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, phần lớn các ngân hàng và hiệp hội tín dụng vẫn chỉ đang trong giai đoạn đầu của quá trình ứng dụng. Trên thực tế, Accenture xếp hạng ngân hàng nằm cuối bảng trong số tất cả các ngành về độ chín của AI.

Ngoài việc hỗ trợ phân tích rủi ro và gian lận, đồng thời tăng năng suất, mức độ trưởng thành của AI cao hơn tại các ngân hàng và hiệp hội tín dụng sẽ là yếu tố tạo sự khác biệt trong cạnh tranh, làm tăng giá trị kinh doanh trong toàn tổ chức.

Ngành ngân hàng phải nhanh chóng đẩy mạnh tích hợp công nghệ AI hơn. Tất cả các tổ chức tài chính đều có khả năng khai thác thông tin chi tiết trên quy mô lớn - tận dụng thông tin phù hợp, đúng người, vào đúng thời điểm. Thay vì tiếp tục để mọi người dành thời gian và nỗ lực cho các công việc mà máy tính có thể xử lý tốt hơn, ngân hàng cần sử dụng AI để cho phép con người dành nhiều thời gian hơn cho những quyết định thực sự quan trọng.

Ngày nay, chúng ta có lượng dữ liệu tăng đáng kể, máy tính và AI được sử dụng để thu thập và xử lý dữ liệu này thành thông tin chi tiết được sử dụng trong mọi ngành, bao gồm cả dịch vụ tài chính. AI đã trở nên gắn liền với sự tồn tại hàng ngày của chúng ta, từ trợ lý giọng nói trên điện thoại thông minh và khả năng lập bản đồ cho đến trí thông minh máy tính mà hầu hết chúng ta đều coi thường.

AI không còn là một giấc mơ viển vông

Nhưng đối với các tổ chức tài chính, việc triển khai các giải pháp AI còn kém phát triển hơn nhiều. Theo Accenture, chỉ 1% tổ chức tài chính có thể được coi là AI Achievers (những tổ chức ứng dụng thành công AI). Đáng lo ngại hơn là thực tế 75% các tổ chức tài chính vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu của quá trình phát triển AI.

Có thể không có gì ngạc nhiên khi các ngành như công nghệ đang vượt xa về mức độ trưởng thành ứng dụng AI. Song điều có thể gây ngạc nhiên là các dịch vụ tài chính lại đang ở mức thấp nhất… Ngay cả khi các ước tính được đưa ra xung quanh sự tăng trưởng của AI vài năm tới, các dịch vụ tài chính vẫn ở vị trí cuối trong các ngành được đánh giá.

Dự kiến khoảng cách AI chung sẽ thu hẹp dần với các dịch vụ tài chính vào năm 2024 bất chấp một số khó khăn đáng kể, chẳng hạn như thách thức về luật pháp và quy định, cơ sở hạ tầng AI không đầy đủ và sự thiếu hụt lao động được đào tạo về AI. Tuy nhiên, những cải tiến phải nhanh chóng, vì các mô hình học máy của Accenture cho thấy rằng “AI Achievers” tiên tiến nhất sẽ tăng hơn gấp đôi từ 12% hiện tại lên 27% vào năm 2024.

AI sẽ thay đổi lĩnh vực ngân hàng như thế nào?

Do thế giới kỹ thuật số ngày càng phát triển, khách hàng có nhiều quyền truy cập vào thông tin ngân hàng hơn bao giờ hết. Tất nhiên, điều này có thể dẫn đến các vấn đề khác. Do có quá nhiều quyền truy cập vào dữ liệu, nên cũng tồn tại những nguy cơ gian lận và đây là một ví dụ về cách AI đang thay đổi lĩnh vực ngân hàng. Với AI, ngân hàng có thể huấn luyện các hệ thống học, hiểu và nhận biết khi nào các hành vi gian lận xảy ra. Trên thực tế, tỷ lệ gian lận trong ngành ngân hàng năm 2021 đã giảm 5% so với năm 2020.

AI cũng bảo vệ chống lại việc đánh cắp hoặc lạm dụng dữ liệu. AI không chỉ có thể nhận ra các vi phạm từ các nguồn bên ngoài mà còn có thể nhận ra các mối đe dọa bên trong. Một khi hệ thống AI được đào tạo, nó có thể xác định những vấn đề này và thậm chí đưa ra giải pháp. AI cũng có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng về tổng thể.

Ví dụ, một khoản vay có thể mất từ 7 - 45 ngày mới được cấp. Nhưng với AI, quá trình này có thể được thực hiện nhanh chóng không chỉ cho khách hàng mà còn cho cả ngân hàng. Bằng cách sử dụng AI trong một tình huống như vậy, ngân hàng có thể đánh giá rủi ro, làm cho quá trình diễn ra nhanh hơn bằng cách thực hiện bảo lãnh phát hành, quét tài liệu và các quy trình thủ công khác, liên kết thu thập dữ liệu. Trên hết, AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng trong suốt vòng đời giao dịch với ngân hàng của họ.

Ngay cả những ngân hàng truyền thống nhất cũng sẽ muốn áp dụng AI để tiết kiệm thời gian, tiền bạc và cho phép nhân viên có nhiều cơ hội tạo lập mối quan hệ tích cực trực tiếp với khách hàng. Không cần nhìn đâu xa, các công ty fintech - chẳng hạn như Credijusto, Nubank và Monzo - đã số hóa các dịch vụ ngân hàng truyền thống thông qua sức mạnh của công nghệ tiên tiến.

Những vấn đề các ngân hàng cần lưu ý để sẵn sàng với công nghệ AI

Ngày nay, vấn đề không phải là AI đang tác động đến các dịch vụ tài chính như thế nào, mà vấn đề bây giờ là về cách triển khai nó. Các ngân hàng phải đặt ra những câu hỏi phù hợp: Mục tiêu triển khai AI là gì? Ngân hàng có muốn cải thiện các quy trình nội bộ không? Hay chỉ đơn giản là cung cấp trải nghiệm dịch vụ khách hàng tốt hơn? Nếu vậy, nên triển khai AI cho các dịch vụ ngân hàng như thế nào? Bắt đầu với các chiến lược sau:

Đặt mục tiêu ngắn hạn. Thay vì quá vĩ mô và xa vời, hãy tập trung vào một số tính năng mà một ngân hàng cho rằng sẽ tốt nếu ứng dụng AI. Bằng cách đưa ra các mục tiêu ngắn hạn thực tế, các ngân hàng đã nhanh chóng thiết lập cho mình thành công trong tương lai. Những giải pháp này sẽ là nền tảng cho loại AI mà mọi người đều mong muốn sử dụng.

Đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI. Ở đây, các ngân hàng sẽ cần một chút tự nhận thức. Nghĩa là, nếu muốn triển khai AI, ngân hàng cần đảm bảo có các cơ chế thu thập dữ liệu thích hợp. Ngoài ra, các ngân hàng cần đảm bảo biết cách sử dụng dữ liệu và cách dự định sử dụng dữ liệu đó trong tương lai. Một lần nữa, điều này giúp tổ chức đạt được thành công về lâu dài. Nếu không có các phương pháp thực hành phù hợp ngay bây giờ, các ngân hàng chắc chắn sẽ không thể tiếp tục.

Hãy trang bị những công cụ phù hợp. Khi đã hoàn thành một số hoạt động tự phản ánh, đã đến lúc phải thiết lập các công cụ cần thiết để triển khai các chức năng của AI. Để làm như vậy, cần một đội tập hợp và sẵn sàng. Khi triển khai AI vào các hoạt động ngân hàng, nên biết chính xác cách tạo dữ liệu. Sau đó, phải hiểu cách diễn giải dữ liệu, sử dụng dữ liệu tốt nhất vào việc gì? Sau đó, các ngân hàng có thể đưa ra các quyết định mở rộng, hữu ích và liền mạch.

Công nghệ không chỉ làm cho thế giới xung quanh chúng ta chuyển động nhanh hơn mà còn tốt hơn theo nhiều cách. Thực tế hiện nay, chúng ta đã thấy AI đang thay đổi ngành ngân hàng như thế nào./.