1. Tổng quan xu hướng và tiềm năng ứng dụng AI trong ngân hàng bán lẻ
Trong những năm gần đây, ứng dụng AI đã và đang trở thành xu hướng nổi bật trong ngành ngân hàng bán lẻ. Trước làn sóng chuyển đổi này, các ngân hàng trên toàn cầu đang đầu tư mạnh mẽ vào AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu quy trình vận hành cũng như nâng cao nâng lực cạnh tranh, chuyển dịch từ mô hình ngân hàng bán lẻ truyền thống hay Digital Bank sang AI Bank.
Ngành ngân hàng cũng nằm trong số những lĩnh vực có mức độ phát triển AI cao nhất, với 85% ngân hàng đã xây dựng chiến lược ứng dụng AI vào việc phát triển sản phẩm và dịch vụ mới; đồng thời hơn 50% nhân sự đang tích cực sử dụng AI trong công việc hàng ngày. Dự báo, kinh phí các ngân hàng dành cho GenAI sẽ tăng mạnh từ 6 tỷ USD năm 2024 lên đến 85 tỷ USD vào năm 2030.
Tiềm năng ứng dụng AI trong ngân hàng là rất lớn vì hầu hết các bộ phận đều có thể tận dụng công nghệ này.
Ở bộ phận front office, nơi trực tiếp tương tác với khách hàng cũng như tham gia vào các hoạt động kinh doanh chính, nhân viên được trang bị công cụ AI tiên tiến để cá nhân hoá trải nghiệm và tăng hiệu quả bán hàng. Những công cụ này cũng giúp nhân viên có thêm thời gian tập trung vào khách hàng, mang tới trải nghiệm toàn diện hơn.
Đối với middle và back office, nơi hỗ trợ và xử lý giao dịch, quản lý dữ liệu và hệ thống, AI hỗ trợ tự động hoá nhiều quy trình. Điều này không chỉ nâng cao tốc độ và độ chính xác, giảm sai sót và chi phí, mà còn giúp nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn, cải thiện chất lượng dịch vụ cho khách hàng.
2. Các ứng dụng và lợi ích của AI trong ngân hàng bán lẻ
Các dự báo tài chính mới nhất cho thấy việc áp dụng AI trong ngân hàng thế hệ mới sẽ mang lại lợi ích đáng kể cho các ngân hàng tiên phong trong ba năm tới với mức tăng năng suất dự kiến từ 22% đến 30%. Hàng trăm trường hợp ứng dụng (use case) AI trong ngân hàng bán lẻ đã được tìm kiếm và phát triển bởi các đơn vị chuyên môn lớn:
Các use case này hứa hẹn sẽ mang lại lợi ích cho tất cả các lĩnh vực ngân hàng. Trong đó, hầu hết các ngân hàng lựa chọn ưu tiên tập trung vào việc cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng năng suất của nhân viên và phát triển các ứng dụng giúp tự động hóa quy trình nội bộ. Một số ứng dụng phổ biến nhất và lợi ích đem lại cho ngân hàng có thể kể đến như:
Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Hệ thống AI nâng cao hiệu quả hoạt động của chatbot và trợ lý ảo, cho phép phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu rõ hành vi, sở thích và nhu cầu. Nhờ đó, ngân hàng có thể tiết kiệm chi phí, giảm tải cho nhân viên cũng như nhất quán chất lượng dịch vụ. AI cũng giúp tự động trả lời các câu hỏi thường gặp và thực hiện các giao dịch cơ bản như kiểm tra số dư hoặc thanh toán hoá đơn nhanh chóng, với độ chính xác cao.
Tăng cường an ninh và phát hiện gian lận
AI sử dụng các thuật toán để phát hiện giao dịch bất thường và dấu hiệu gian lận. Hệ thống này có khả năng theo dõi và phân tích hàng triệu giao dịch mỗi ngày, xác định các giao dịch rủi ro và cảnh báo nhân viên kịp thời, giúp bảo vệ tài sản ngân hàng và củng cố niềm tin của khách hàng.
Theo khảo sát, 58% ngân hàng hiện dựa vào AI để phát hiện gian lận. Nghiên cứu từ Javelin Strategy & Research cũng cho thấy, việc ứng dụng AI giúp giảm đến 30% các trường hợp gian lận trong ngành.
Tối ưu hóa quy trình vận hành
AI giúp tự động hóa nhiều quy trình nghiệp vụ như xử lý hồ sơ vay và kiểm tra tín dụng, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí vận hành. Với khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác, AI giúp các ngân hàng cắt giảm từ 20% đến 30% chi phí.
Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới
AI giúp các ngân hàng xây dựng chiến dịch marketing chính xác và hiệu quả hơn bằng cách xác định khách hàng tiềm năng, đề xuất sản phẩm phù hợp và tối ưu hóa chi phí quảng cáo. Nghiên cứu cho thấy, việc sử dụng AI trong marketing có thể giúp ngân hàng tăng doanh thu từ 10% đến 15%. Ngoài ra, AI còn giúp các ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi khách hàng, từ đó phát triển các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn.
Phân tích Tín dụng và Đánh giá Rủi ro
Trước đây, quy trình phân tích tín dụng thường dựa vào phương pháp thủ công với các chỉ số cơ bản. Ngày nay, AI có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và đa chiều hơn, bao gồm lịch sử giao dịch, tín dụng và thông tin tài chính từ nhiều nguồn khác nhau, một cách nhanh chóng và chính xác. Nhờ đó, các ngân hàng có thể đánh giá rủi ro tín dụng toàn diện hơn và đưa ra quyết định cấp tín dụng chính xác.
Ngoài ra, AI có thể dự đoán khả năng thanh toán của khách hàng, giúp giảm thiểu rủi ro khi cấp các khoản vay phù hợp với khả năng tài chính của họ. AI còn có khả năng tự động cập nhật và điều chỉnh mô hình rủi ro dựa trên dữ liệu mới, giúp ngân hàng luôn có đánh giá chính xác về tình hình tín dụng của khách hàng.
3. Các rủi ro trong việc ứng dụng AI trong ngân hàng bán lẻ
Bên cạnh đó, nhằm giảm thiểu sai sót, ngân hàng cần xác định trước các rủi ro chính có thể xảy ra và phương án giải quyết kèm theo. Một số rủi ro phổ biến có thể gặp và hướng xử lý khi triển khai AI trong ngân hàng bán lẻ bao gồm:
Rủi ro về vấn đề đạo đức: Mô hình AI có thể có các thiên kiến do chất lượng dữ liệu đưa vào hoặc do thiên kiến của chính người dùng. Từ đó có thể dẫn đến sự phân biệt giữa các tập khách hàng khác nhau khi đưa ra quyết định.
Với rủi ro này, các hướng xử lý khi triển khai bao gồm:
(1) Đảm bảo tuân thủ các đánh giá về tác động của AI
(2) Xây dựng các phương pháp để xác định các thiên kiến
(3) Cập nhật mô hình thường xuyên, liên tục bổ sung thêm dữ liệu và cải thiện dữ liệu.
Rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư: Các ngân hàng có thể vi phạm quyền riêng tư của khách hàng do vô tình thu thập dữ liệu khách hàng để thực hiện đào tạo các mô hình AI hoặc thực hiện các thuật toán dự đoán mà chưa có sự đồng ý cụ thể của khách hàng. Điều này có thể gây vô tình làm lộ dữ liệu ra bên ngoài.
Với rủi ro này, các hướng xử lý khi triển khai bao gồm:
(1) Đưa các yêu cầu về bảo mật và quyền riêng tư khi thiết kế mô hình AI
(2) Chỉ thu thập dữ liệu khách hàng khi có sự đồng ý
(3) Duy trì các quy trình bảo mật nghiêm ngặt trong suốt quá trình vận hành các mô hình AI.
Rủi ro về pháp lý: Các quy định còn hạn chế và chưa đáp ứng được với tốc độ phát triển nhanh chóng của AI. Bên cạnh đó, tùy theo khu vực pháp lý thì các ngân hàng hoạt động ở nhiều địa điểm có thể phải đối mặt với các quy tắc khác nhau.
Với rủi ro này, các hướng xử lý khi triển khai bao gồm:
(1) Liên tục cập nhật các quy định pháp lý liên quan đến AI
(2) Tăng cường tính minh bạch của các mô hình AI
(3) Thiết kế khả năng giải thích vào các quy trình và kết quả AI, tập trung vào giải thích lý do, trách nhiệm, dữ liệu, an toàn, hiệu suất và tác động.
Rủi ro về lực lượng lao động: Tiềm năng thay đổi lực lượng, đặc biệt đối với những công việc đòi hỏi khả năng tính toán và ngôn ngữ. Ngoài ra, ngân hàng cũng phải chịu chi phí đào tạo lại nhân viên để sử dụng AI nhằm hỗ trợ công việc.
Với rủi ro này, các hướng xử lý khi triển khai bao gồm:
(1) Đào tạo, chia sẻ kiến thức về AI với nhân viên; nhằm nâng cao kỹ năng
(2) Sử dụng AI để hỗ trợ các công việc hiện có và trao quyền cho nhân viên đưa ra quyết định tốt hơn.
(3) Đảm bảo các mô hình AI mang tính phối hợp, có sự kết hợp đánh giá của con người.
Rủi ro về đầu tư AI trên nền hạ tầng cũ: Các ngân hàng không tập trung đầu tư vào nâng cấp cơ sở hạ tầng CNTT có thể gặp phải các trở ngại như khả năng xử lý đồ họa (GPU), khả năng kết nối mạng, bộ nhớ và dung lượng lưu trữ hạn chế. Điều này có thể gây ra rủi ro về thực thi và vận hành AI.
Với rủi ro này, các hướng xử lý khi triển khai bao gồm:
(1) Sử dụng mã hóa AI để tăng tốc chuyển đổi mã kế thừa, phát triển phần mềm và di chuyển và tích hợp cơ sở hạ tầng CNTT kế thừa.
(2) Đầu tư vào mạng hiệu suất cao hơn.
4. Khuyến nghị khi triển khai AI trong ngân hàng bán lẻ
Việc ứng dụng AI trong ngân hàng cần được thực thi theo quy trình nhằm đảm bảo có sự chọn lọc, phù hợp với nhu cầu. Sự phức tạp trong ứng dụng AI cũng đồng nghĩa với việc quá trình từ khi hình thành ý tưởng đến đánh giá và xác định mức độ ưu tiên của ý tưởng đến việc triển khai MVP (Minimum Viable Product – sản phẩm khả thi tối thiểu) cần được lặp lại liên tục và dưới sự tư vấn của đơn vị có năng lực nhằm đảm bảo việc AI được đưa vào sử dụng hiệu quả.
Lời kết
Để ứng dụng AI trong ngân hàng bán lẻ hiệu quả trong hoạt động nhằm đạt được các lợi ích đột phá, các ngân hàng cần có chiến lược rõ ràng, đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân lực, đồng thời hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia và tổ chức chuyên môn về AI. Quản trị sự thay đổi tốt trong khi không ngừng lan tỏa và truyền thông để tăng cường sự hiểu biết, gia tăng sự chấp nhận về một tương lai ngân hàng AI.
Nguồn tham khảo: Accenture
Tổng hợp bởi : Nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.
