Ngành ngân hàng đang chuyển đổi với sự ra đời của các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo, học máy và IoT, cùng nhiều công nghệ khác. AI sáng tạo là sự phát triển có ảnh hưởng nhất gần đây. GenAI là một tập hợp con của công nghệ AI có thể tạo ra các loại nội dung khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và dữ liệu tổng hợp. Việc tích hợp GenAI đang có nhiều hứa hẹn khi một nghiên cứu mới tiết lộ rằng chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo tổng hợp của các ngân hàng sẽ đạt 85 tỷ USD vào năm 2030, từ mức 6 tỷ USD trên toàn cầu vào cuối năm 2024. Lý do đằng sau việc áp dụng này là khả năng GenAI cung cấp dịch vụ dễ dàng hơn tiếp cận xu hướng của khách hàng và do đó trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa hơn, cho phép các ngân hàng cung cấp các dịch vụ ngày càng hấp dẫn với chi phí giảm.
Vậy GenAI trong ngân hàng là gì? Làm thế nào nó hoạt động? GenAI trong ngành ngân hàng biến đổi hoạt động của mình như thế nào? Việc tận dụng GenAI vào hoạt động ngân hàng còn giúp ích gì cho bối cảnh ngân hàng? Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá cách Generative AI trong ngân hàng đang định hình lại các quy trình và chức năng cơ bản trong toàn bộ các ngành cũng như khám phá những lợi ích của nó. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những thách thức đạo đức mà các ngân hàng cần xem xét cũng như các xu hướng trong tương lai mà họ cần hướng tới như thế nào nhé.
6 cách GenAI đang định hình lại quy trình ngân hàng
Hãy hiểu cách AI trong ngân hàng đang định hình lại lĩnh vực tài chính, tập trung vào tác động mang tính biến đổi đối với hoạt động, bảo mật và trải nghiệm của khách hàng thông qua các hoạt động dưới đây:
1. Tương tác với khách hàng tự động
Tích hợp các thuật toán GenAI trong chatbot có khả năng phản hồi ngay lập tức và cung cấp hỗ trợ cần thiết cho khách hàng một cách kịp thời. Tự động hóa phản hồi cũng cải thiện trải nghiệm của khách hàng vì nó cho phép chúng tôi giải quyết các câu hỏi một cách kịp thời và chất lượng cao. Sự chuyển đổi sang hướng tham gia chủ động như vậy sẽ tạo ra các mối quan hệ khách hàng phát triển mạnh mẽ, điều này cuối cùng sẽ dẫn đến một bầu không khí ngân hàng đáp ứng khách hàng tốt hơn.
2. Phòng chống gian lận động
Các công nghệ AI như ML trong phát hiện gian lận đang hỗ trợ cuộc chiến chống gian lận tài chính. Các thuật toán AI tiến hành phân tích các giao dịch và hành vi của khách hàng suốt ngày đêm, do đó chúng có khả năng phát hiện những điểm không nhất quán và các mô hình gian lận trong thời gian thực. Cách tiếp cận chủ động này bảo vệ cả khách hàng cũng như các tổ chức ngân hàng trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công tinh vi.
3. Hợp lý hóa hoạt động thông qua tự động hóa
AI sáng tạo giúp đơn giản hóa các nhiệm vụ nặng nề, phức tạp, lặp đi lặp lại và thường lệ, chẳng hạn như việc nhập dữ liệu và kiểm tra danh tính được thực hiện một cách tỉ mỉ, trong khi đó, các nhà quản lý có thể tập trung vào việc lập kế hoạch chiến lược. Điều này làm giảm chi phí hoạt động, do đó các giao dịch tài chính cũng trở nên chính xác hơn, không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao năng suất từ đầu đến cuối.
4. Chấm điểm tín dụng công nghệ cao và đánh giá rủi ro cho vay
Liên quan đến việc chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro, AI tổng quát có khả năng phân tích mạnh mẽ. Thông qua việc giám sát dữ liệu đa dạng, chẳng hạn như lịch sử giao dịch và xu hướng thị trường của ngân hàng , quá trình ra quyết định do AI hướng dẫn có thể đưa ra những đánh giá rủi ro chính xác và đa dạng hơn. Sau đó, các ngân hàng có thể phê duyệt hoặc từ chối các khoản vay một cách thông minh, giúp giảm nguy cơ vỡ nợ và tăng hiệu quả quản lý danh mục đầu tư.
5. Dịch vụ tư vấn tài chính phù hợp
Chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm là động lực khi trí tuệ nhân tạo xử lý các tập dữ liệu khổng lồ để đưa ra lời khuyên tài chính tổng quát. Thông qua kiến thức thể chế về mô hình chi tiêu của người tiêu dùng, các lựa chọn đầu tư và mục tiêu tài chính, các ngân hàng có thể đề xuất các dịch vụ tư vấn chuyên biệt. Nhờ sự chú ý của từng cá nhân này, khách hàng không chỉ rời khỏi cửa hàng mà còn trở thành những đại sứ thương hiệu thực sự.
6. Phân tích thời gian thực để đưa ra quyết định chiến lược
AI sáng tạo trang bị cho Ngân hàng các phân tích thời gian thực giúp đẩy nhanh quá trình ra quyết định theo cách dựa trên dữ liệu. Từ xu hướng thị trường đến sở thích của khách hàng, thuật toán AI sử dụng một lượng lớn nguồn dữ liệu để tạo ra thông tin có ý nghĩa. Loại hệ thống đúng giờ này cho phép các chuyên gia ngân hàng hành động kịp thời khi có bất kỳ biến động nào trên thị trường tài chính.
GenAI cách mạng hóa ngân hàng: Tổng quan
Có một số thách thức nhất định khi áp dụng Generative AI trong hoạt động ngân hàng nhưng đó là con đường duy nhất tiến tới trong bối cảnh kỹ thuật số được thúc đẩy bởi sự thay đổi cơ bản này. Ngành công nghiệp này đã chuyển đổi từ mô hình lấy con người làm trung tâm sang mô hình lấy khách hàng làm trung tâm. Việc tập trung vào khách hàng này đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện hơn, vượt quá sự mong đợi và dự đoán nhu cầu.
Khách hàng ngày nay không chỉ am hiểu công nghệ với hàng loạt ứng dụng fintech trong tầm tay mà họ không chỉ khao khát sự chú ý 24/7 mà còn khao khát trải nghiệm siêu cá nhân hóa. Việc đáp ứng các tiêu chuẩn này đòi hỏi sức mạnh của AI. Các hệ thống cũ, kho dữ liệu và hạn chế về ngân sách đặt ra những trở ngại đáng kể, cản trở khả năng theo kịp tốc độ của các ngân hàng. Tuy nhiên, AI đã nổi lên như một vũ khí lợi hại trong cuộc chiến lấy khách hàng làm trung tâm này. Nó mở ra một tương lai với các hoạt động hợp lý, tự động hóa thông minh và hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực – tất cả đều quan trọng để vượt qua sự mong đợi của khách hàng và đảm bảo lòng trung thành lâu dài. Câu hỏi vẫn là: Ngân hàng của bạn đã sẵn sàng cho cuộc cách mạng GenAI chưa?
Tương lai của GenAI trong ngân hàng: Xu hướng mới nổi, thách thức và cơ hội
GenAI mang lại nhiều hứa hẹn cho ngành ngân hàng, tuy nhiên, họ cần phải vượt qua những thách thức nhất định để nắm bắt các xu hướng tiềm năng đi kèm với công nghệ mới nổi này.
Những thách thức trong việc triển khai GenAI trong ngân hàng
- Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Các ngân hàng lưu giữ một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm cần được bảo vệ. Các thuật toán GenAI sử dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo, do đó, vấn đề cấp bách là dữ liệu phải được ẩn danh, bảo mật và sử dụng một cách có trách nhiệm.
- Tuân thủ quy định và đạo đức: Các tổ chức ngân hàng phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt. Vì vậy, trong khi triển khai GenAI, các ngân hàng phải đảm bảo rằng các mô hình tương thích với các yêu cầu quy định, những yêu cầu này phải được xây dựng với mục đích công bằng và đạo đức.
- Khoảng cách kỹ năng và khả năng thích ứng của lực lượng lao động: GenAI cần những kỹ năng và kiến thức cụ thể để tích hợp và quản lý. Các ngân hàng có thể cần phải đào tạo lại lực lượng lao động hiện có hoặc thậm chí thuê nhân viên mới để nâng cao kỹ năng và giá trị lực lượng lao động cho hoạt động kinh doanh của ngân hàng trong tương lai.
- Hệ thống và cơ sở hạ tầng kế thừa: Khi hầu hết các ngân hàng hoạt động trên các hệ thống cũ không tương thích với GenAI, do đó các ngân hàng cần có hệ thống và cơ sở hạ tầng phù hợp để hiện đại hóa . Đây có thể là một công việc phức tạp và tốn kém.
Các trường hợp và cơ hội sử dụng mới nổi
Một báo cáo gần đây của S&P Global tiết lộ rằng “AI hàng năm có thể tăng thêm giá trị từ 200 tỷ USD đến 340 tỷ USD cho các ngân hàng, chiếm khoảng 9% đến 15% lợi nhuận hoạt động của ngân hàng”. Điều này cho thấy GenAI trong ngân hàng không chỉ định hình lại cách thức hoạt động và cung cấp dịch vụ cho khách hàng của ngành mà còn thúc đẩy tỷ suất lợi nhuận.
Một số ngân hàng đã bắt đầu triển khai GenAI trong hệ thống ngân hàng của họ. Một số trong số đó là JP Morgan Chase đã phát triển hệ thống cảnh báo sớm để phát hiện phần mềm độc hại, trojan hoặc các chiến dịch lừa đảo, cùng với tính năng dự đoán ngân hàng của Wells Fargo. Ứng dụng rộng rãi của công nghệ AI trong ngân hàng cho thấy tác động và tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa các khía cạnh khác nhau của ngành tài chính. Những gì chúng ta đã thảo luận như một ví dụ về khả năng phát hiện các giao dịch gian lận hoặc cung cấp dịch vụ tài chính được cá nhân hóa của GenAI cho đến nay chỉ là phần nổi của tảng băng trôi.
Góc nhìn tổng quát
Chúng ta đã hiểu sự hiện diện của Generative AI trong lĩnh vực ngân hàng vượt xa sự tự động hóa đơn thuần và thể hiện nhiều điều hơn thế. Nó cũng hoạt động như một động lực biến đổi thúc đẩy hiệu quả, tính bảo mật và lấy khách hàng làm trung tâm. Do đó, các tổ chức tài chính chứ không chỉ các ngân hàng bắt buộc phải nắm bắt những tiến bộ này. Làm như vậy không chỉ hợp lý hóa và đảm bảo hoạt động của họ mà còn giúp họ nâng cao trải nghiệm của khách hàng . Mặc dù có những thách thức và hạn chế nhất định đối với cách tích hợp AI trong ngân hàng, nhưng nếu chúng ta xem xét kỹ hơn, lợi ích tiềm năng của GenAI vượt xa những mối lo ngại này.
Khi công nghệ như trí tuệ nhân tạo tiến bộ, các tổ chức tài chính phải nỗ lực khai thác sức mạnh biến đổi của GenAI và mở ra những cơ hội mới để phát triển, đổi mới và dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm. Ngoài ra, để đơn giản hóa quá trình chuyển đổi từ phương pháp truyền thống sang phương pháp ưu tiên AI, hãy tham khảo ý kiến của MyGPT, một công ty dịch vụ trí tuệ nhân tạo tiên phong tại Việt Nam về các dịch vụ phát triển phần mềm trên nền GenAI trong lĩnh vực Chatbot GenAI dịch vụ khách hàng của ngành Ngân hàng các bạn nhé!
