Tác giả: Srikumar Ramanathan, Giám đốc Giải pháp tại Mphasis
Được xuất bản cách đây 9 phút vào ngày 27 tháng 5 năm 2024
Năm 2020, thế giới tài chính đã chấn động bởi một vụ bê bối liên quan đến Wirecard, một công ty xử lý thanh toán của Đức. Wirecard đã thổi phồng doanh thu và lợi nhuận của mình trong nhiều năm thông qua một kế hoạch gian lận kế toán phức tạp. Vụ việc này dẫn đến thiệt hại hàng tỷ đô la cho các nhà đầu tư và phơi bày những lỗ hổng trong các phương pháp giám sát tài chính truyền thống. Một trường hợp gian lận tài chính đáng chú ý khác xảy ra vào tháng 2 năm 2016, khi tin tặc nhắm mục tiêu vào ngân hàng trung ương Bangladesh và khai thác các lỗ hổng trong hệ thống SWIFT, cố gắng đánh cắp một tỷ USD. Mặc dù hầu hết các giao dịch đã bị chặn, nhưng vẫn có 101 triệu USD biến mất.
Những vụ án nổi bật này nhấn mạnh sự cần thiết cấp bách của một hệ thống phát hiện gian lận mạnh mẽ trong ngành tài chính. Theo Hiệp hội Kiểm tra Gian lận Chứng chỉ (ACFE), một con số đáng kinh ngạc là năm phần trăm doanh thu của doanh nghiệp, tổng cộng là 4,7 nghìn tỷ USD trên toàn cầu, bị mất do gian lận mỗi năm.
AI đang cách mạng hóa cách các ngân hàng và tổ chức tài chính hoạt động, làm cho chúng trở nên hiệu quả hơn, an toàn hơn và tập trung vào khách hàng hơn. Một khảo sát gần đây của Ernest & Young tiết lộ rằng gần như tất cả (99 phần trăm) các nhà lãnh đạo dịch vụ tài chính báo cáo rằng tổ chức của họ đang triển khai AI dưới một hình thức nào đó.
Theo dự báo của ngành, thị phần trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm (BFSI) dự kiến sẽ tăng thêm 32,97 tỷ USD từ năm 2021 đến năm 2026, phản ánh sự tăng trưởng nhanh chóng và sự áp dụng công nghệ AI trong lĩnh vực này. Ngân hàng siêu cá nhân hóa dựa trên AI có thể tạo ra một trải nghiệm ngân hàng được tùy chỉnh hơn cho khách hàng, với các sản phẩm tài chính, lời khuyên đầu tư và bảo vệ chống gian lận phù hợp với nhu cầu và sở thích độc đáo của họ.
Các công cụ dựa trên AI có thể giúp quản lý tài chính tự động, từ lập ngân sách và thanh toán hóa đơn đến chiến lược tiết kiệm và đầu tư tự động, giảm tải nhận thức cho cá nhân và khuyến khích quản lý tài chính tốt hơn. AI đóng một vai trò quan trọng trong việc củng cố các biện pháp an ninh mạng và ngăn chặn tội phạm tài chính bằng cách nhận diện và giảm thiểu các mối đe dọa tiềm ẩn trong thời gian thực.
Triển vọng dài hạn cho AI trong tài chính là rất lạc quan, với 77 phần trăm các giám đốc điều hành nhìn nhận AI và AI sáng tạo (GenAI) là lợi ích tổng thể cho ngành dịch vụ tài chính trong 5-10 năm tới, theo khảo sát của Ernest & Young. Các nhà lãnh đạo thấy cơ hội trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và khách hàng, với 87 phần trăm cho rằng AI có thể mang lại sự cải thiện trong lĩnh vực này. Tương lai của AI trong ngân hàng hứa hẹn những khả năng chuyển đổi sẽ định hình lại cảnh quan của ngành.
Chuyển Đổi Trải Nghiệm Khách Hàng
Chatbot được trang bị AI đang cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi cơ bản, giải quyết các vấn đề đơn giản, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí vận hành cho các ngân hàng. Trợ lý ảo sử dụng AI có thể hướng dẫn khách hàng qua các nhiệm vụ tài chính phức tạp như nộp đơn vay hoặc quản lý đầu tư, giúp tinh giản quy trình và cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng.
Hơn nữa, AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm ngân hàng bằng cách đề xuất các sản phẩm và dịch vụ tài chính dựa trên lịch sử tài chính và mô hình hành vi của khách hàng. Cách tiếp cận có mục tiêu này không chỉ tăng cường sự tương tác của khách hàng mà còn tăng khả năng đạt được cơ hội bán chéo và bán thêm cho các ngân hàng.
AI cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, chẳng hạn như nhập dữ liệu và xử lý khoản vay, giải phóng nhân viên ngân hàng để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi chuyên môn và khả năng ra quyết định của con người. Sự gia tăng hiệu quả dẫn đến tiết kiệm chi phí và nâng cao năng suất cho các tổ chức tài chính.
Phát Hiện Gian Lận với AI
Các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống dựa vào các hệ thống dựa trên quy tắc chỉ có thể nhận diện các mẫu đã được lập trình trước. Trong khi đó, AI sử dụng các thuật toán học máy (ML) có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu, bao gồm lịch sử giao dịch, vị trí và thông tin thiết bị, để nhận diện các bất thường và hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực. Các thuật toán ML cũng có thể học và thích nghi với các chiến thuật gian lận mới, làm cho chúng hiệu quả hơn trong việc đối phó với các mối đe dọa mới và giúp các doanh nghiệp đi trước những rủi ro mạng đang phát triển.
Phát hiện gian lận được trang bị AI với học máy mang lại một cách tiếp cận thông minh và linh hoạt hơn để bảo vệ các tổ chức tài chính và khách hàng của họ khỏi gian lận. Bằng cách gắn cờ các giao dịch gian lận ngay lập tức, AI có thể ngăn chặn tổn thất tài chính trước khi chúng xảy ra, giúp phát hiện gian lận nhanh chóng và hiệu quả. Bằng cách phân tích một loạt các điểm dữ liệu, AI có thể phân biệt chính xác giữa hoạt động hợp pháp và gian lận, dẫn đến ít gián đoạn hơn cho khách hàng hợp pháp và giảm thiểu cảnh báo sai.
Đánh Giá Tác Động của AI đến Phân Tích Rủi Ro Tín Dụng
AI đang chuyển đổi việc đánh giá rủi ro tín dụng, một khía cạnh quan trọng trong các quyết định cho vay trong ngành tài chính. Truyền thống, các ngân hàng chủ yếu dựa vào điểm tín dụng và lịch sử tài chính để xác định khả năng vay. Tuy nhiên, AI có thể phân tích một tập hợp rộng lớn các điểm dữ liệu, bao gồm các nguồn dữ liệu thay thế như hoạt động trên mạng xã hội, thông tin dòng tiền và thói quen mua sắm trực tuyến, để tạo ra một bức tranh toàn diện hơn về sức khỏe tài chính của người vay.
Bằng cách xem xét tập hợp dữ liệu rộng lớn này, AI có thể tạo ra một bức tranh chi tiết hơn về khả năng tín dụng của người vay, nhận diện các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu mà phương pháp truyền thống có thể bỏ qua. Các thuật toán học máy có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu nhanh hơn con người, với độ chính xác và hiệu quả cao hơn, dẫn đến các đánh giá rủi ro tín dụng chính xác.
AI cũng có thể giúp nhận diện những người vay có khả năng tín dụng tốt nhưng có thể đã bị loại trừ bởi các mô hình chấm điểm truyền thống, thúc đẩy sự bao trùm tài chính và mở rộng quyền truy cập vào tín dụng. Dựa trên hồ sơ tài chính độc đáo của người vay, AI có thể giúp tùy chỉnh các sản phẩm vay và lãi suất, tạo ra một hệ thống tín dụng cân bằng và dễ tiếp cận hơn.
Đối Phó với Thách Thức khi Sử Dụng AI
Các mô hình AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu mà chúng được huấn luyện là tốt, và điều quan trọng là đảm bảo rằng các hệ thống AI không thiên vị và công bằng trong quá trình ra quyết định. Khi AI đóng vai trò ngày càng lớn trong các dịch vụ tài chính, các quy định sẽ cần phải được điều chỉnh để giải quyết các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, trách nhiệm giải trình của thuật toán và các thực hành AI đạo đức.
Việc triển khai AI có trách nhiệm trong các dịch vụ tài chính đòi hỏi sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính, các nhà cung cấp công nghệ và các cơ quan quản lý. Nỗ lực chung này là cần thiết để thiết lập các tiêu chuẩn toàn ngành, giải quyết các vấn đề đạo đức và đảm bảo việc triển khai AI một cách có trách nhiệm.
Một trong những thách thức chính của AI là tính minh bạch. Điều này đặc biệt quan trọng khi AI được sử dụng cho các quyết định quan trọng, như cấp hay từ chối khoản vay. Nếu một cơ quan quản lý thắc mắc về quyết định của một tổ chức tài chính được thực hiện bằng AI, tổ chức tài chính cần phải có khả năng giải thích lý do đằng sau quyết định đó. Ví dụ, nếu một đơn xin vay bị từ chối, hệ thống AI nên có khả năng cung cấp các lý do rõ ràng cho việc từ chối, chẳng hạn như các yếu tố cụ thể trong lịch sử tài chính của người nộp đơn đã góp phần vào quyết định này. Mức độ minh bạch này cần được xem xét và xây dựng vào mô hình AI ngay từ đầu trong quá trình phát triển và triển khai.
Bằng cách chấp nhận AI một cách toàn diện, với sự tập trung vào đổi mới, tuân thủ và sự hài lòng của khách hàng, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể đảm bảo vị thế của mình như những người dẫn đầu trong kỷ nguyên kỹ thuật số, định hình tương lai của các dịch vụ tài chính trong nhiều năm tới.
