Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng – chiến lược giúp ngành phát triển toàn diện

Trong những năm trở lại đây, thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn xa lạ đối với chúng ta và đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống hiện nay. Nổi bật trong số đó, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng giúp cho giao dịch của con người thuận lợi hơn và thông tin cá nhân bảo mật cao hơn.

Mục Lục

1. Tổng quan về AI
2. Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng
3. Kết luận
4. FAQs – Các câu hỏi thường gặp

1. Tổng quan về AI

Trí tuệ nhân (AI) là một công cụ thông minh đem lại hiệu quả cho các tổ chức khi sử dụng. AI nổi lên mạnh mẽ đã mang lại sự chuyển đổi đối với dịch vụ tài chính trong bối cảnh mới và đa chiều. Công nghệ này giúp hệ thống ngân hàng tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng, góp phần tăng doanh thu.

Đối với lĩnh vực khoa học máy tính, AI được gọi là trí thông minh nhân tạo. Thông thường, thuật ngữ này được dùng để mô tả các máy móc có khả năng bắt chước các hành động và nhận thức của con người. Hiểu một cách khác, AI là sự mô phỏng các quá trình suy nghĩ, và học tập của con người sang cho máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính.

2. Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng

2.1. Chatbot

Chatbot sử dụng trí tuệ nhân tạo AI và học máy (ML) làm cho khách hàng có trải nghiệm dễ chịu nhất. Hiện nay, nó đang được áp dụng cho lĩnh vực ngân hàng. Chatbot hỗ trợ giải quyết những vấn đề đơn giản như chuyển tiền, thiết lập định kỳ thanh toán, kiểm tra bảng sao kê ngân hàng cho khách hàng 24/7 và tìm ra thói quen chi tiêu của khách hàng.

Với sự tiện ích của ứng dụng này, khách hàng không cần đến trực tiếp tại các ngân hàng để truy vấn thông tin và tìm hiểu các dịch vụ bổ sung khác.

Khách hàng có thể thực hiện điều này qua nhắn tin trực tuyến trên máy tính xách tay hoặc điện thoại thông minh. Việc triển khai Chatbot rất hữu ích trong lĩnh vực ngân hàng, giúp phục vụ khách hàng tốt hơn và giải quyết các vấn đề mà khách hàng thắc mắc một cách nhanh chóng nhất.

Điển hình như Commonwealth Bank of Australia (CBA) đã giới thiệu rằng Chatbot Ceba có thể thực hiện 200 nhiệm vụ đối với hơn một triệu khách hàng, phân biệt thành công 500.000 hoạt động mà khách hàng yêu cầu đối với các ngân hàng. Một Chatbot của Thụy Điển có tên là Nina, trung bình trò chuyện hơn 30.000 lượt/tháng. Giúp tiết kiệm thời gian cho 700 nhân viên trung tâm liên lạc của ngân hàng, điều này giúp họ tập trung vào các hoạt động khác.

Tuy nhiên, việc ứng dụng Chatbot cũng có một số hạn chế nhất định như: thường không hiểu hết hay hiểu chưa đúng câu hỏi của người đối thoại hoặc trả lời gây khó hiểu, dài dòng. Nội dung độc hại là một nhược điểm nghiêm trọng đối với các nhà cung cấp Chatbot và người dùng: Ví dụ, việc ghi lại thông tin cá nhân bởi những dịch vụ không đáng tin cậy sẽ tạo thành nội dung độc hại và cần tránh, hoặc vi phạm tính bảo mật hoặc ăn cắp bản quyền cũng được xem là nội dung độc hại, hoặc những phát ngôn nhằm mục đích khai thác Chatbot.

2.2. Thu thập và phân tích dữ liệu lớn

Công nghệ AI có thể thực hiện quá trình thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng một cách hiệu quả. Đặc biệt là bộ dữ liệu lớn đối với lĩnh vực ngân hàng . AI sẽ dựa trên cơ sở dữ liệu và các thuật toán để xử lý một khối lượng lớn thông tin mà phương pháp phân tích truyền thống không thực hiện được. Từ đó, tạo ra những dịch vụ và sản phẩm mới phù hợp với nhu cầu thực tế của khách hàng, mang lại cho khách hàng nhiều tiện ích, trải nghiệm mới về sản phẩm.

Để hiểu roc hơn về ứng dụng thu thập dữ liệu này cùng xem qua một số ví dụ sau: Ngân hàng Thụy Sĩ đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc xây dựng hệ thống phân tích hàng loạt dữ liệu thị trường. Để mục đích xác định các mô hình giao dịch và từ đó có các chiến lược để xác định giao dịch cho khách hàng. AI được vận dụng để xác định yêu cầu chuyển tiền của khách hàng, sau đó tiến hành chia nhỏ các giao dịch lớn trước khi thực hiện chuyển tiền. Với cách này, một nhiệm vụ 45 phút được hoàn thành chỉ trong vài phút.

Ngân hàng JP Morgan Chase (Hoa Kỳ) đã đầu tư vào COIN – một công nghệ AI giúp xem xét tài liệu và trích xuất dữ liệu với thời gian ngắn nhất. Chỉ trong vài giây COIN có thể xem xét khoảng 12.000 tài liệu, trong khi một nhân viên ngân hàng sẽ dành hơn 360.000 giờ làm việc trên để xem xét tài liệu này (Buchanan, 2019).

2.3. Quản lý tài sản và danh mục đầu tư

Hiện nay, các ngân hàng đang đi sâu tận dụng công nghệ AI vào đầu tư, nhằm tận dụng trí tuệ thông minh để đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng đầu tư. Điển hình như UBS Group AG – một ngân hàng đầu tư đa quốc gia và công ty dịch vụ tài chính của Thụy Sĩ, hay Tập đoàn ING – một ngân hàng và dịch vụ tài chính đa quốc gia Hà Lan đang ứng dụng công nghệ AI rà soát thị trường và thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán của họ.

ứng dung của AI tăng tính bảo mật tài khoản ngân hàng

Ngoài ra, nhiều công ty dịch vụ tài chính trên thế giới đang cung cấp các nhà tư vấn Robot giúp khách hàng quản lý dòng tiền tốt hơn. Thông qua cá nhân hóa, Chatbot và nhu cầu của từng đối tượng khách hàng, các Robot này sẽ tư vấn cho các quyết định đầu tư và sẵn sàng phục vụ bất cứ lúc nào khách hàng cần.

2.4. Phát hiện gian lận và chống rửa tiền

Cùng với khả năng phân tích khối lượng dữ liệu lớn và kết hợp những dữ liệu đó với các nguồn thông tin mới, cho phép phát hiện những giao dịch bất thường. Giúp phát hiện các hành vi gian lận nhanh hơn và chính xác hơn, đồng thời, ít gây bất tiện cho khách hàng. Trong những năm gần đây, việc ứng dụng AI, áp dụng các thuật toán vào lĩnh vực ngân hàng nhằm phát hiện hành vi gian lận, rửa tiền hay tài trợ cho khủng bố đã được công bố trong nhiều nghiên cứu.

Tuy nhiên, để phát hiện hành vi gian lận, rửa tiền và xử lý một lượng lớn dữ liệu tài chính, các ngân hàng cần các thuật toán phân loại dựa trên học máy và mạng nơ-ron nhân tạo về độ chính xác trong phát hiện gian lận tài chính.

2.5. Nhận diện trang web lừa đảo

Hiện nay, các trang web lừa đảo xuất hiện ngày càng nhiều với đủ mọi hình thức, chiêu trò nhằm thu hút nhiều người dùng. Từ đó, chúng thu thập thông tin người sử dụng và mật khẩu để thực hiện các giao dịch bất hợp pháp.

Các thuật toán AI được sử dụng để mô tả và xác định tất cả các yếu tố và quy tắc nhằm phân loại trang web lừa đảo. Kết quả thử nghiệm đã chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các thuật toán phân loại, liên kết trong các ứng dụng thực tế và hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán phân loại truyền thống khác. Tuy nhiên, việc tìm ra một tính năng quan trọng để nhận diện trang web lừa đảo cũng dễ dàng. Hơn nữa, trong quá trình ứng dụng AI vào các hoạt động ngân hàng, chi phí liên quan rất cao, lực lượng lao động hiện có thiếu khả năng về kỹ thuật để ứng dụng AI vào hoạt động

2.6. Chấm điểm tín dụng

Các hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro. Và rủi ro tín dụng là một rủi ro lớn được ngân hàng đặc biệt quan tâm nhất. Vì một khi đã mất mát thì không dễ gì bù đắp nổi và điều này có ảnh hưởng đến sự an toàn của toàn bộ hệ thống ngân hàng. Trước đây, các nhà quản lý ngân hàng gặp không ít khó khăn trong quá trình ra quyết định vì khối lượng công việc nhiều. Nhưng giờ đây, trí tuệ nhân tạo đã giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Không những thế, khi năng lực phân tích tăng lên có thể cải thiện đánh giá tín dụng và làm cho việc khởi tạo khoản vay nhanh hơn.

3. Kết luận

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng tạo ra nhiều mặt lợi ích trong khâu vận hành và giải quyết vấn đề khách hàng mắc phải một cách nhanh chóng nhất. Tuy nhiên, trong quá trình triển khai thực hiện vẫn còn mắc phải nhiều vấn đề khó như chi phí đầu tư, nguồn nhân lực và tính bảo mật dữ liệu. Nên ngành ngân hàng cần phải có chiến lược rõ ràng hơn để khắc phục những hạn chế đó.

->>> Xem thêm: Chuyển đổi số trong du lịch