Khi lượng dữ liệu phát triển theo cấp số nhân, yêu cầu về lưu trữ và tính toán dữ liệu ngày càng nhiều. Do đó mà AI ngày càng được ưa chuộng với với các ngân hàng trong việc đảm bảo chất lượng xử lý dữ liệu và tối thiểu chi phí vận hành. Hàng loạt ứng dụng của trí tuệ nhân tạo đang được triển khai thực hiện nhiều hơn trong lĩnh vực ngân hàng. Cụ thể ra sao, cùng SOM tìm hiểu qua 6 ứng dụng dưới đây nhé!
Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào trải nghiệm dịch vụ cho khách hàng
Về mặt nâng cao trải nghiệm khách hàng, Chatbot hiện là hình thức AI dễ sử dụng nhất. Nhờ chatbot, khách hàng được hỗ trợ chăm sóc khách hàng 24/7 với các vấn đề cơ bản như gửi tiết kiệm, theo dõi chu kỳ thanh toán và xem bảng sao kê tài khoản, lịch sử chi tiêu của mình.
Điều này giúp khách hàng không phải đến tận ngân hàng để kiểm tra số dư và tìm kiếm những dịch vụ tài chính mới. Tất cả mọi người đều có thể làm điều này qua một hệ thống nhắn tin trực tuyến như máy tính hay điện thoại thông minh. Việc sử dụng Chatbot đặc biệt có ích trong ngành ngân hàng, góp phần chăm sóc khách hàng tốt hơn và đã được triển khai tại hầu hết các ngân hàng lớn.
Đơn cử, Commonwealth Bank of Australia (CBA) đã giới thiệu Chatbot Ceba có thể thực hiện 200 nhiệm vụ cho hơn một triệu khách hàng, phân biệt thành công 500.000 hoạt động mà khách hàng có thể yêu cầu đối với các ngân hàng. Nina, một Chatbot của Thụy Điển, trung bình trò chuyện hơn 30.000 lượt/tháng; 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 (International Banker, 2018).
Ứng dụng của AI trong thu thập và phân tích dữ liệu lớn
Công nghệ AI có thể thực hiện hiệu quả quá trình thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng, đặc biệt là bộ dữ liệu lớn đối với lĩnh vực ngân hàng. AI mang lại cho khách hàng nhiều tiện ích, trải nghiệm mới mới. Mỗi sản phẩm, dịch vụ ngân hàng đều có thể được cá thể hóa để phù hợp với từng đối tượng khách hàng với nhu cầu khác nhau.
Những ngân hàng Thụy Sĩ vốn đã ứng dụng AI vào việc xây dựng hệ thống phân tích hàng loạt dữ liệu thị trường. AI sẽ giúp xác định các mô hình giao dịch và từ đó hình thành các chiến lược để xác định giao dịch cho khách hàng.
Sau đó, AI cũng tiếp tục nhận nhiệm vụ xác định yêu cầu chuyển tiền của khách hàng và chia nhỏ các giao dịch lớn trước khi thực hiện chuyển tiền. Bằng cách này, một nhiệm vụ 45 phút trước khi có thể được hoàn thành chỉ trong vài phút.
Ngân hàng JP Morgan Chase (Hoa Kỳ) đã đầu tư vào COIN. Đây là một công nghệ AI giúp xem xét tài liệu và trích xuất dữ liệu trong thời gian ngắn. COIN có thể xem xét khoảng 12.000 tài liệu chỉ trong vài giây. Nếu là nhân viên thực hiện thao tác này theo cách truyền thống, họ có thể mất đến 360.000 giờ làm việc trên cùng một tài liệu này (ví dụ từ một nghiên cứu của Buchanan, 2019).
Ứng dụng trí thông minh nhân tạo vào khâu quản lý tài sản và danh mục đầu tư
Hiện nay, nhiều ngân hàng lớn đã bắt đầu tận dụng chương trình robot vận hành bằng AI để đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng đầu tư. Kéo theo đó là nhiều công ty dịch vụ tài chính đang cung cấp các nhà tư vấn Robot nhằm giúp khách hàng quản lý dòng tiền an toàn hơn.
Thông tin và nhu cầu của khách hàng sẽ được thu thập tự động qua Chatbot. Các Robot này sẽ tư vấn cho các quyết định đầu tư cũng như tư vấn bất cứ lúc nào khách hàng cần. Với lợi ích này, công nghệ AI trong lĩnh vực ngân hàng đang tiếp tục chuyển đổi để cung cấp mức giá trị lớn hơn cho khách hàng. Với AI, các ngân hàng có thể giảm rủi ro, tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận cho mình và bảo vệ quyền lợi cho khách hàng.
Một vài ví dụ điển hình về ứng dụng này chính là 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. 2 ngân hàng lớn hàng đầu thế giới này đang ứng dụng công nghệ AI rà soát thị trường và thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán của họ.
Ứng dụng AI vào nâng cao chất lượng giao dịch
Hiện tại, nhiều ngân hàng đang thực hiện và rà soát các giao dịch thông qua các phân tích định lượng dưới sự hỗ trợ của máy tính và các công cụ số hóa (AI, Machine Learning, Big Data).
Giao dịch cùng AI có thể giúp thực hiện các giao dịch trên thị trường với tốc độ siêu nhanh với độ chính xác rất cao. Với sự tối ưu của công nghệ AI và Machine Learning hiện tại, giao dịch có thể đạt đến mức độ tự phát triển và hoàn thiện kỹ năng mà không cần có sự hỗ trợ của con người.
Tại Việt Nam, nhiều quỹ và nhà giao dịch sử dụng Quant dưới dạng các robot vận hành bằng AI để giao dịch định lượng. AI cũng xuất hiện rất nhiều trong các giao dịch tần suất cao (high frequency trading), giao dịch chênh lệch giá (arbitrage trading), và cả giao dịch tự động (automated trading).
Đồng thời, AI thúc đẩy ngân hàng nâng cao khả năng học hỏi để phát triển các thuật toán và giao dịch thông minh. Điều này giúp tối ưu quy trình nhờ tự động hoá và phát triển các giải pháp nhằm nâng cao khả năng vốn hoá dữ liệu.
Kết hợp AI vào Big Data và Blockchain còn tạo ra những khả năng vượt trội trong năng lực lưu trữ giá trị, dịch chuyển giá trị và đánh giá rủi ro cho các giao dịch. Điều này giúp gia tăng số lượng và giá trị giao dịch thành công
Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào bảo mật thông tin
Ứng dụng công nghệ 4.0 đã mang lại cho lĩnh vực ngân hàng nhiều cơ hội như tiết giảm chi phí, gia tăng lợi nhuận, phát triển các sản phẩm, dịch vụ tiện ích. Tuy nhiên, mặt trái của vấn đề này chính là việc an toàn thông tin của khách hàng trên internet. Ngoài ra, việc thương mại hóa dữ liệu cá nhân chưa được kiểm soát chặt chẽ và có dấu hiệu ngày càng tăng.
Do đó, bảo vệ quyền riêng tư là một vấn đề chính đáng được công chúng quan tâm. Các ngân hàng cũngđang tập trung tốiưu việc bảo mật thông tin. Trước là để củng cố uy tín với công chúng, sau là để bảo mật thông tin, tài sản cho chính khách hàng của mình. AI sẽ tự động hóa các quy trình phức tạp để phát hiện các cuộc tấn công và phản ứng với các vi phạm trái phép.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo vào phát hiện gian lận và chống rửa tiền
Theo báo cáo của McAfee, trong năm 2018, nhiều vụ việc gian lận trong lĩnh vực tài chính đã được phát hiện trên toàn cầu. Tổng số tiền thiệt hại lên đến 600 tỷ USD. Do đó, các ngân hàng đang ứng dụng các công nghệ hiện đại để ngăn các mối đe dọa gian lận. Và AI là một trong những lựa chọn hàng đầu.
AI có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu lớn và kết hợp những dữ liệu đó với các nguồn thông tin mới. Từ đó, AI sẽ phát hiện và cảnh báo 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. 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
Tóm lại, ngân hàng là một trong những lĩnh vực hưởng lợi nhiều nhất từ công nghệ AI trong thời điểm hiện tại. Tuy nhiên, các ngân hàng cũng đối mặt với các vấn đề như chi phí đầu tư, nguồn nhân lực, tính bảo mật dữ liệu và các thuật toán phức tạp. Vì vậy, trong quá trình triển khai ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng, các lãnh đạo cần cân nhắc kỹ về năng lực tài chính, khả năng đầu tư về cơ sở hạ tầng, công nghệ… để có lộ trình thích hợp. Đồng thời, lãnh đạo cũng phải nâng cao kiến thức và khả năng ứng dụng, quản lý công nghệ AI cũng như tổ chức các buổi cập nhật về AI để phổ biến về sự chuyển đổi công nghệ trong tổ chức.
Có thể bạn quan tâm:
