Ứng dụng AI mở rộng ở lĩnh vực tài chính, ngân hàng trên thế giới

Theo báo cáo giai đoạn 2022-2032 của Global Market Insights (Mỹ), giá trị thị trường AI trong lĩnh vực BFSI đã đạt mức 20 tỷ USD vào năm 2022, dự kiến sẽ đạt mức 100 tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng trung bình là 20%/năm.

Các công ty giám sát rủi ro đang sử dụng khung AI để ghi lại âm thanh và video về các tương tác giữa khách hàng và chủ ngân hàng, đồng thời kiểm tra các văn bản thường được kiểm toán viên giám sát. Ví dụ, ngân hàng Danske của Đan Mạch đã triển khai khung AI giúp cải thiện tỷ lệ phát hiện gian lận lên 60%.

Ngoài ra các ngân hàng và tổ chức tài chính đang sử dụng công nghệ AI để cá nhân hóa trải nghiệm cho khách hàng và nâng cao dịch vụ của mình. AI còn có thể cải thiện hiệu quả hoạt động hỗ trợ và giúp giảm rủi ro gian lận và bảo mật cho ngân hàng. Xu hướng này đang thịnh hành trên toàn cầu, trong đó tập trung vào các khu vực hàng đầu như Bắc Mỹ, châu u, châu Á - Thái Bình Dương, Nam Mỹ, Trung Đông và châu Phi.

Ứng dụng công nghệ AI trên các ngân hàng ở Việt Nam mang tính truyền thống

Tại Việt Nam lĩnh vực tài chính, ngân hàng đang chuyển mình nhờ đẩy nhanh tốc độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong rất nhiều tác vụ. Theo TS. Võ Thị Hồng Diễm - Giảng viên Đại học RMIT, việc tích hợp AI vào ngành tài chính đã tăng trưởng vượt bậc trong thời gian qua.

Các ngân hàng lớn tại Việt Nam đã và đang đầu tư nghiên cứu và triển khai ứng dụng công nghệ AI vào hoạt động của ngân hàng mình. Chẳng hạn, TPBank đã tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt vào kênh ngân hàng tự động LiveBank, tăng cường bảo mật và tiện lợi cho khách hàng. VietinBank sử dụng các ki-ốt nhận dạng FaceID để nhận diện khách hàng và chuyển yêu cầu của họ tới tư vấn viên, đồng thời đóng vai trò là trợ thủ đắc lực.

Các ngân hàng khác như VietABank, Nam A Bank, VPBank, Techcombank, VIB và ACB đã sử dụng AI cho nhiều chức năng khác nhau, bao gồm chatbot để hỗ trợ và tương tác với khách hàng, quản lý tài sản, bảo mật, phòng chống gian lận và phân tích hành vi rút tiền ATM vào mùa cao điểm.

“Việc kết hợp công nghệ AI vào lĩnh vực ngân hàng không chỉ tối ưu hóa chi phí hoạt động mà còn tăng cường hỗ trợ khách hàng và cho phép tự động hóa quy trình hiệu quả. AI đã chứng minh lợi thế vượt trội trong việc cách mạng hóa quản lý dữ liệu, thấu hiểu hành vi khách hàng và thúc đẩy các mối quan hệ bền vững với khách hàng”, TS. Diễm cho biết.

Cũng theo TS. Diễm, cần lưu ý rằng hầu hết các ngân hàng Việt Nam đều sử dụng AI truyền thống dựa trên quy tắc, vốn vượt trội trong việc xử lý các yêu cầu thông thường và hỗ trợ các giao dịch tài chính đơn giản. Loại AI này chỉ có thể tự động hóa các tác vụ đã được lập trình trước, thường được đào tạo riêng cho các tác vụ cố định và cụ thể, do vậy ít thích ứng hơn với các tình huống hoặc nhiệm vụ mới.

Biện pháp phát triển AI sâu rộng hơn, đồng thời kiểm soát những nguy cơ trong tương lai

Để tích hợp AI sâu rộng hơn trong tương lai, phát triển dữ liệu lớn và chất lượng cao là nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng TS. Diễm cho biết, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp cơ sở hạ tầng AI thống nhất để tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ phức tạp liên quan đến thông tin khách hàng, bảo mật và giao dịch tài chính liền mạch. Điều này sẽ cho phép AI truy cập thông tin quan trọng và thực hiện các quy trình tự động mà không cần giám sát liên tục.

“Lý tưởng là AI có thể được tích hợp với các công nghệ kỹ thuật số đột phá khác như blockchain, cung cấp cơ sở dữ liệu bảo mật cao để truyền và lưu trữ dữ liệu, đảm bảo cả tính bảo mật và tính minh bạch, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng cơ sở dữ liệu liên ngân hàng”, TS. Diễm nhận định.

Hơn nữa, hệ sinh thái phát triển AI tại Việt Nam và các chính sách hỗ trợ vẫn cần mở rộng đáng kể để bắt kịp các nước khác ở châu Á. “Các khoản đầu tư chiến lược vào cơ sở hạ tầng công nghệ, nguồn lực và nhân tài (bao gồm các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy) là rất quan trọng để các ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh và chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng mới nổi”, TS. Diễm chia sẻ.

Phát triển đồng nghĩa với việc gia tăng quản lý theo ông Lê Đăng Ngọc - Phó giám đốc Khối Nền tảng Trí tuệ nhân tạo, Trung tâm Không gian mạng Viettel (Viettel Cyberspace), trước đây AI chỉ là các hàm, mô hình hồi quy đơn giản đưa ra câu trả lời từ kịch bản sẵn có nhưng hiện nay AI tạo sinh không trả lời theo kịch bản; vì vậy cần kiểm soát rất chặt chẽ vấn đề này. "Ở Viettel, chúng tôi sẽ giới hạn để AI chỉ học từ dữ liệu sạch và chỉ trả lời trong bộ dữ liệu đó để đảm bảo tính chính xác. Ngoài ra cần có những công nghệ để phòng chống tình trạng lừa đảo", ông Lê Đăng Ngọc chia sẻ kinh nghiệm.