Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng

Sự bùng nổ ứng dụng thành tựu từ cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo là chủ đề được thảo luận nhiều hiện nay. Từ các trợ lý ảo như Siri và Alexa, đến các Chatbots được tạo ra bởi Facebook và Drift, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng tác động mạnh mẽ đến các lĩnh vực kinh tế - xã hội, trong đó có lĩnh vực ngân hàng.

Bài viết nghiên cứu một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo hiện tại trong hoạt động ngân hàng để khẳng định vai trò của trí tuệ nhân tạo đối với tương lai của ngành Ngân hàng. Đồng thời, đánh giá thực tiễn ứng dụng trong hoạt động của ngân hàng trên thế giới và ở Việt Nam.

Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong hoạt động của ngân hàng hiện nay

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là trí tuệ do con người lập trình nhằm giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. AI bao gồm các cơ sở lý thuyết và việc lập trình xây dựng của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người như: Nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch giữa các ngôn ngữ. Trước sự bùng nổ của cuộc Cách mạng công nghiệp (CMCN) 4.0, hiện nay, các ứng dụng của AI được sử dụng nhiều hơn trong hoạt động của ngân hàng, cụ thể:

Thứ nhất, Chatbots cho dịch vụ khách hàng.

Chatbots được xem là ứng dụng đầu tiên và là hình thức dễ thấy nhất, có sức ảnh hưởng của AI được áp dụng trong hoạt động của ngân hàng mà không cần đến sự can thiệp của nhân viên ngân hàng. Với ứng dụng này, khách hàng không cần phải đến các ngân hàng để truy vấn thông tin và tìm hiểu các dịch vụ bổ sung khác. Các dịch vụ tự động này cung cấp cho khách hàng sự tiện lợi trong việc giải quyết các truy vấn thông qua một hệ thống nhắn tin trực tuyến, có thể sử dụng máy tính xách tay hoặc điện thoại thông minh thay vì phải đến một chi nhánh.

Chatbots đã được chứng minh hiệu quả bởi một số ngân hàng hiện đang sử dụng công nghệ này. Thực tế cho thấy, khách hàng sẽ cảm thấy “tẻ nhạt” khi gọi điện hoặc gửi email cho ngân hàng trong trường hợp truy vấn thông tin nhưng họ thấy rất thuận tiện để trả lời “Xin chào” bởi một chatbot trên website của ngân hàng. Cuộc trò chuyện hiệu quả, có hệ thống và chính xác sẽ mang đến dịch vụ khách hàng tốt hơn. Các trợ lý dựa trên AI nhận thức được các mẫu khách hàng để từ đó, có thể thu hút khách hàng vào những thời điểm thích hợp, chẳng hạn như khi họ ở trên website của ngân hàng hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động. Quan trọng hơn, chatbots được cải thiện một cách nhất quán liên quan đến khả năng xác định chính xác các vấn đề của khách hàng và phản hồi với các giải pháp thích hợp. AI có thể nhận ra hàng chục nghìn biến thể, từ các câu hỏi phổ biến mà khách hàng có thể hỏi... để từ đó có cách trả lời nhanh và tổng hợp nhất.

Thứ hai, phát hiện gian lận và chống rửa tiền.

Theo báo cáo vừa được công bố gần đây bởi McAfee cho thấy, trong năm 2018, nhiều vụ việc gian lận trong lĩnh vực tài chính đã được phát hiện trên toàn cầu với tổng số tiền lên đến 600 tỷ USD. Để ngăn chặn các hành vi gian lận và rửa tiền, các ngân hàng đang gấp rút chuyển đổi và thích ứng công nghệ để chống lại các mối đe dọa, gian lận từ bên ngoài. Các giải pháp kích hoạt AI và các mô hình tài chính tiên tiến mới sẽ giúp các ngân hàng xác định, phân tích dòng tiền trong thời gian thực và phát hiện các giao dịch gian lận có thể dừng lại ngay khi chúng được phát hiện. Hiện nay, việc ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu của các giao dịch trong quá khứ và hiện tại, hành vi điển hình của khách hàng có thể được “lọc” để phát hiện ra những vấn đề bất thường. Từ đó, có thể ngăn ngừa được các giao dịch phạm pháp hoặc có thêm xác nhận từ khách hàng được yêu cầu trước khi giao dịch có thể tiến hành hay không.

Thứ ba, trợ lý AI để đầu tư.

Hiện nay, hệ thống ngân hàng đang “đi sâu” vào thế giới AI bằng cách sử dụng hệ thống thông minh, để giúp đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu ngân hàng đầu tư. Chẳng hạn, UBS (Thụy Sĩ) hay ING (Hà Lan) đang ứng dụng hệ thống AI rà soát thị trường để thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán của họ.

Ngoài ra, nhiều công ty dịch vụ tài chính đang cung cấp các nhà tư vấn robot nhằm giúp khách hàng của họ quản lý tốt hơn dòng tiền của họ. Thông qua cá nhân hóa, chatbots và mô hình khách hàng cụ thể, những robot tư vấn này có thể cung cấp những “tư vấn chất lượng cao” về các quyết định đầu tư và sẵn sàng cung cấp bất cứ khi nào khách hàng cần. Hiện nay, AI trong lĩnh vực ngân hàng đang tiếp tục chuyển đổi để cung cấp mức giá trị lớn hơn cho khách hàng, giảm rủi ro và tăng cơ hội làm công cụ tài chính cho nền kinh tế hiện đại của chúng ta.

Vai trò của AI đối với tương lai của ngân hàng

Một là, cải thiện việc ra quyết định cho các khoản vay và tín dụng.

Hiện tại, nhiều ngân hàng vẫn bị hạn chế sử dụng điểm tín dụng, lịch sử tín dụng, tài liệu tham khảo của khách hàng và các giao dịch ngân hàng để xác định xem cá nhân hay công ty có đáng tin cậy hay không. Với việc sử dụng các hệ thống dựa trên AI, có thể giúp các ngân hàng đưa ra các quyết định về tín dụng và cho vay có lợi hơn, an toàn hơn. Bên cạnh đó, ngoài việc sử dụng dữ liệu có sẵn, hệ thống quyết định cho vay dựa trên AI cũng có thể xem xét hành vi và mẫu, để xác định xem khách hàng có lịch sử tín dụng hạn chế có thể thực sự tạo khách hàng tín dụng hay không...

Hai là, giảm chi phí hoạt động và rủi ro ngân hàng.

Ngành Ngân hàng phần lớn ứng dụng kỹ thuật số trong hoạt động, nhưng thực tế cho thấy, một số quy trình vẫn gắn nhiều với các loại giấy tờ. Khi đó, các ngân hàng phải đối mặt với chi phí hoạt động và các vấn đề rủi ro đáng kể do khả năng xảy ra lỗi của con người. Hiện nay, AI trong ngân hàng đang được áp dụng cho các quy trình này để loại bỏ phần lớn công việc tốn thời gian và dễ mắc lỗi liên quan đến việc nhập dữ liệu khách hàng từ các hợp đồng, biểu mẫu và các nguồn khác. Cải thiện nhận dạng chữ viết tay, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ khác, kết hợp với các công cụ tự động hóa quy trình thông minh, đang được sử dụng ngày càng nhiều trong các hoạt động văn phòng để xử lý nhiều luồng công việc ngân hàng.

Ngoài ra, bằng cách thay thế các quy trình của con người bằng tự động dựa trên AI, các ngân hàng có thể áp đặt kiểm soát và kiểm soát quy định mà trước đây không thể. Bằng cách thay thế con người bằng các trợ lý thông minh, tự động, các ngân hàng có thể tập trung nguồn nhân lực vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn. Chẳng hạn như: cung cấp dịch vụ mới cho khách hàng hoặc cải thiện sự hài lòng của khách hàng...

Ba là, cải thiện sản phẩm ngân hàng.

AI có thể phân tích các loại dữ liệu khác nhau và thông qua đó, có thể có được thông tin chi tiết về hành vi và sở thích của khách hàng. Bằng cách hiểu các yêu cầu của khách hàng, AI có thể phục vụ họ tốt hơn với các dịch vụ ngân hàng tốt nhất có thể. Dữ liệu lịch sử đóng một vai trò không thể thiếu trong việc tìm kiếm các mẫu mua của khách hàng cần thiết để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng dự kiến.

Chẳng hạn, hầu hết các ngân hàng truyền thống vẫn có quan hệ giao dịch chủ yếu với khách hàng của họ (cung cấp dịch vụ gửi tiền và thanh toán). Thông qua việc nắm giữ về thông tin của một khách hàng cá nhân và bằng cách sử dụng các kỹ thuật AI để phân tích các thông tin này, ngân hàng có thể đưa ra đề xuất cho các sản phẩm tài chính phù hợp với từng đối tượng khách hàng. Có thể nói, với việc đề cao “cá nhân hóa”, AI đang tăng cường mối quan hệ khách hàng bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên như một cách thức mà khách hàng có thể tương tác.

Bốn là, AI trong hỗ trợ ngân hàng tuân thủ quy định

Ngân hàng là một trong những lĩnh vực được điều tiết cao nhất của nền kinh tế. Chính phủ thông qua các cơ quan quản lý chuyên ngành để đảm bảo rằng, khách hàng không sử dụng ngân hàng để thực hiện các hành vi tội phạm về tài chính như gian lận và rửa tiền. Như vậy, các ngân hàng phải tuân thủ rất nhiều quy định để đảm bảo việc ngăn chặn rửa tiền từ phía khách hàng song cũng phải “duy trì sự riêng tư của khách hàng” (bí mật cá nhân của khách hàng)... Việc tuân thủ quy định của ngân hàng sẽ làm phát sinh chi phí đáng kể, nên các ngân hàng đang tìm kiếm các trợ lý AI thông minh, luôn hỗ trợ theo dõi các giao dịch, theo dõi hành vi của khách hàng và kiểm tra và ghi lại thông tin cho các hệ thống tuân thủ để có cách điều tiết khác nhau. Ngoài ra, bằng cách xem xét các hành vi và mô hình của khách hàng thay vì các quy tắc cụ thể, các hệ thống dựa trên AI có thể giúp các ngân hàng luôn tuân thủ quy định trong khi giảm thiểu rủi ro chung...

Thực tiễn ứng dụng AI trong hoạt động của ngân hàng

Hiện nay, AI được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng trên thế giới và Việt Nam. Cụ thể:

- JPMorgan Chase (Mỹ): JPMorgan Chase đã đầu tư vào công nghệ này và gần đây đã giới thiệu một nền tảng “CoiN”. Nền tảng này được thiết kế để “phân tích các tài liệu pháp lý và trích xuất các điểm và điều khoản dữ liệu quan trọng”. Nếu như trước đây, việc đánh giá thủ công 12.000 thỏa thuận tín dụng thương mại thường đòi hỏi khoảng 360.000 giờ, thì sau khi sử dụng công nghệ AI này, cùng một số lượng thỏa thuận như vậy có thể được thực hiện trong vài giây.

- Wells Fargo (Mỹ): Wells Fargo thử nghiệm một “Chatbot” thông qua nền tảng Facebook Messenger với “vài trăm nhân viên”. Trợ lý ảo này liên lạc với người dùng để cung cấp thông tin tài khoản và giúp khách hàng đặt lại mật khẩu của họ. Công nghệ AI cho phép Wells Fargo có một trải nghiệm và biến nó thành một cuộc trò chuyện đơn giản trong môi trường thân thiện. Đó là tiện ích tiết kiệm thời gian rất lớn cho những khách hàng bận rộn hoặc khách hàng thường dùng của Messenger.

- Bank of America (Mỹ): Bank of America gần đây đã đẩy mạnh công nghệ AI với sự ra mắt của một trợ lý ảo thông minh có tên là “Erica”. Erica là sự kết hợp trí thông minh nhân tạo vào dịch vụ ngân hàng di động, qua đó giúp khách hàng quản lý các nhu cầu ngân hàng đơn giản và hiệu quả hơn. Chatbot tận dụng “phân tích tiên đoán và nhắn tin nhận thức” để cung cấp hướng dẫn tài chính cho hơn 45 triệu khách hàng của chính ngân hàng này. Là một thành phần tích hợp của trải nghiệm ngân hàng di động, Erica được thiết kế để khách hàng có thể truy cập 24/7 và thực hiện “giao dịch hàng ngày” ngoài dự đoán nhu cầu tài chính riêng của từng khách hàng và giúp họ đạt được mục tiêu tài chính của mình cung cấp các khuyến nghị thông minh. Erica là sự kết hợp trí thông minh nhân tạo vào dịch vụ ngân hàng di động, qua đó giúp khách hàng quản lý các nhu cầu ngân hàng đơn giản và hiệu quả hơn.

- Citibank (Mỹ): CitiBank đã đầu tư chiến lược vào Feedzai, một doanh nghiệp khoa học dữ liệu hàng đầu thế giới hoạt động trong thời gian thực để xác định và loại bỏ gian lận trong tất cả các tuyến thương mại bao gồm cả ngân hàng trực tuyến và trực tiếp. Thông qua việc đánh giá liên tục và nhanh chóng lượng dữ liệu lớn, Feedzai có thể tiến hành phân tích quy mô lớn. Hoạt động gian lận hoặc có vấn đề được xác định và khách hàng được cảnh báo nhanh chóng. Dịch vụ này cũng hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán và các nhà bán lẻ theo dõi và bảo vệ hoạt động tài chính liên quan đến các công ty của họ.

- Commonwealth Bank of Australia (Australia): Commonwealth Bank of Australia đã cho ra mắt Ceba nội bộ của mình cho hơn một triệu khách hàng. Ceba cũng sẽ có thể phân biệt thành công 500.000 cách khác nhau mà khách hàng có thể yêu cầu cho các hoạt động ngân hàng khác nhau.

- UBS (Thụy Sĩ): Ngân hàng UBS năm ngoái đã ra mắt 2 hệ thống AI mới trên sàn giao dịch, một trong số đó là một hệ thống phân tích các dữ liệu thị trường để xác định các mẫu giao dịch, từ đó hình thành các chiến lược mới để giao dịch biến động cho khách hàng. Hệ thống quét thông qua các email của khách hàng sẽ xác định các yêu cầu của họ về việc chia nhỏ các giao dịch khối lớn giữa các quỹ khác nhau, trước khi thực hiện chuyển khoản. Bằng cách làm như vậy, nếu như một nhiệm vụ trước đây cần đến 45 phút có thể được thực hiện thì nay chỉ cần vài phút, do đó, đã giải phóng thời gian quản lý cho các chủ ngân hàng.

- HSBC (Hong Kong): HSBC đã hợp tác với Quantexa để khởi động phần mềm AI nhằm ngăn chặn hành vi rửa tiền. Bằng cách phân tích dữ liệu nội bộ, công khai và giao dịch trong mạng lưới rộng lớn hơn của khách hàng. Hơn nữa, liên doanh mới sau một quan hệ đối tác HSBC dựa trên AI vào mùa hè năm ngoái với Ayasdi khởi động để “tự động hóa” các cuộc điều tra chống rửa tiền mà trước đây có khi phải cần đến hàng ngàn người tham gia.

Tại Việt Nam, hiện nay, một số ngân hàng cũng đã đẩy mạnh ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh, cụ thể như:

- Shinhanbank Việt Nam: Shinhanbank Việt Nam (ngân hàng 100% vốn Hàn Quốc) tiếp tục chứng tỏ sự nhanh nhạy của mình khi bắt tay với Zalo (một trong những đơn vị tiên phong trong lĩnh vực AI tại Việt Nam) vào tháng 6/2018. Mục đích nhằm ứng dụng công nghệ hiện đại vào lĩnh vực tài chính, mang lại tiện ích tối đa cho người dùng như: Tra cứu và cập nhật được những thông tin số dư tài khoản, mở thẻ tín dụng, vay vốn tiêu dùng, vay mua nhà/xe và nhiều dịch vụ điện tử khác sẽ được mở rộng hơn nữa trong tương lai; Giải đáp và cung cấp thông tin cho khách hàng mọi lúc mọi nơi, kịp thời và hoàn toàn miễn phí...

- TPBank: TPBank đã bắt đầu ứng dụng AI để phục vụ khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng số với trợ lý ảo có tên gọi là “T'Aio” trên Facebook Fanpage từ tháng 7/2017. Ứng dụng AI này có tác dụng sau: Phản hồi tự động khi nhận được đề nghị giao tiếp thông tin từ khách hàng chưa tới 5 giây; hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi; hoàn thiện qua những lần hỗ trợ khách hàng để dần trở nên thông minh và giống con người hơn nhờ ứng dụng trí thông minh nhân tạo. Khi nhận được câu hỏi từ khách hàng, T'Aio sẽ phân tích câu trả lời có sẵn trong hệ thống dữ liệu và điểm mức độ tự tin có thể trả lời (confidence level). Trong trường điểm tự tin cao và vượt qua mức có thể trả lời, T'Aio sẽ phản hồi khách hàng.

- VietABank: Trên trang Fanpage VietABank đã cập nhật thành công Chatbot đáp ứng nhu cầu phục vụ khách hàng 24/7. Cụ thể: Tư vấn khách hàng các thông tin về lãi suất, tỷ giá, sản phẩm, biểu phí… Giải đáp khách hàng các thắc mắc về địa điểm, phí giao dịch, quy trình mở thẻ; Tốc độ giải đáp thông tin thắc mắc của khách hàng chưa tới 5 giây cùng các khả năng kể trên, Chatbot đã thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng để tư vấn các giao dịch phi tài chính.

Một số vấn đề đặt ra

Thời gian qua, các ngân hàng thương mại lớn trên thế giới đã ưu tiên triển khai chiến lược đầu tư ứng dụng AI để phục vụ khách hàng tốt hơn, cải thiện hiệu suất và tăng doanh thu. Tuy nhiên, hầu hết các ngân hàng này vẫn đang trong quá trình thử nghiệm AI thông qua các giao diện trò chuyện, trong đó Chatbots" và "giao diện đàm thoại" nổi lên như xu hướng chính. 

Mặc dù, có nhiều kỳ vọng về sự thay đổi tích cực mà AI mang lại, nhưng cũng có sự lo ngại đáng kể xung quanh công nghệ này. Khi AI tiếp tục trở nên tiên tiến hơn, những công việc liên quan đến sự lặp lại của nhân viên ngân hàng, rất có thể bị AI sẽ thay thế hoàn toàn cho con người, lúc đó kéo theo tình trạng thất nghiệp, an sinh xã hội, bất ổn kinh tế, chính trị... Ngoài ra, AI phát triển cũng cần đến sự đồng thuận sử dụng AI từ phía người tiêu dùng, xu hướng này phát triển mạnh từ năm 2016 cho đến nay. Do vậy, trong quá trình ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh, các ngân hàng Việt Nam cần cân nhắc, dựa vào tình hình sức khỏe tài chính, khả năng đầu tư về cơ sở hạ tầng, công nghệ... của mình để có lộ trình, bước đi thích hợp.

Nguồn: http://tapchitaichinh.vn/ngan-hang/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-linh-vuc-ngan-hang-307733.html