Trí tuệ nhận tạo được ứng dụng như thế nào trong ngân hàng?

	Vì sao ‘khát’ nhân lực cho ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo
	Thúc đẩy khởi nghiệp về Trí tuệ nhân tạo trở thành chiến lược quốc gia
	Mức lương "khủng" và sức hút từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
	Trí tuệ nhân tạo – xu hướng mới cho giới khởi nghiệp

Tổng giám đốc TPBank Nguyễn Hưng cho hay, với IoT, ngân hàng có khả năng thu thập hàng ngàn đầu dữ liệu đặc trưng về mỗi khách hàng thông qua các điểm tiếp xúc như máy quét thẻ, các loại đầu đọc dữ liệu, điện thoại thông minh... giúp hình thành bức tranh toàn cảnh và cập nhật tức thời về nhu cầu của khách hàng. Kết hợp với giải pháp AI, ngân hàng có thể chủ động tiếp cận hoặc phản hồi tức thời với những thay đổi nhu cầu của khách hàng một cách tự động với sự hỗ trợ của trợ lý ảo (Chatbot).

Theo chuyên gia, các ngân hàng cũng có thể ứng dụng AI trong việc quản lý danh mục rủi ro, quản lý khách hàng, cơ sở dữ liệu. Với khả năng tự học hỏi và thích nghi, tiềm năng của AI là không giới hạn trong các ứng dụng. Đại diện một NHTMCP chia sẻ thêm, các tổ chức tài chính có thể sử dụng AI để đánh giá chất lượng tín dụng, giá cả và hợp đồng bảo hiểm và tự động tương tác với khách hàng; các quỹ đầu tư, đại lý môi giới có thể sử dụng AI để tìm hiểu lợi nhuận cao hơn và tối ưu hoá việc thực hiện giao dịch. Hay các cơ quan quản lý có thể sử dụng các công nghệ của AI để thực hiện việc tuân thủ quy định, giám sát, đánh giá chất lượng dữ liệu và phát hiện gian lận.

Chatbot được xem là hình thức dễ nhận diện nhất của AI áp dụng trong hoạt động ngân hàng. Chatbot được xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo có thể giúp các đại lý đáp ứng các câu hỏi của khách hàng với độ chính xác và tốc độ, hoặc thậm chí làm hài lòng khách hàng mà không cần tới nhân lực nào cả.

TPBank là ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam ứng dụng AI khi ra mắt trợ lý ảo TAio trên facebook từ tháng 7/2017. Timo của VPBank, Viet A Bank, Eximbank, HDBank, Vietcombank... cũng đều là những ngân hàng đã đưa vào ứng dụng Chatbot để thay thế một phần công việc của nhân viên chăm sóc khách hàng.

Không chỉ có Chatbot, nhiều ngân hàng còn đưa AI vào trong rất nhiều hoạt động của nhà băng như: Vietcombank với dịch vụ chuyển tiền tích hợp công nghệ AI, TPBank đưa vào triển khai nhiều hệ thống hiện đại như CRM - hệ thống quản trị mối quan hệ khách hàng hay LOS - hệ thống quản trị khoản vay giúp ngân hàng gia tăng mạnh mẽ khả năng tìm kiếm khách hàng mới, số hoá giấy tờ, xử lý hồ sơ bằng công nghệ AI.

MSB là ngân hàng đầu tiên ứng dụng AI trong hoạt động mở thẻ tín dụng; để phục vụ khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng số VietinBank đã triển khai hệ thống Tri thức kinh doanh (Business Intelligence) - hệ thống chuyển dữ liệu thành thông tin có giá trị (gồm báo cáo và phân tích) cho hoạt động quản trị nội bộ, quản trị rủi ro và phát triển kinh doanh...

Ảnh minh họa

Tuy vậy, việc phát triển ứng dụng AI không phải đơn giản. Chia sẻ của một chuyên gia cho thấy, chỉ riêng với việc chấm điểm tín dụng, AI và Big Data sẽ hỗ trợ ngân hàng giảm thiểu rủi ro cũng như tiết kiệm tối đa thời gian xử lý thông tin để đưa ra những tín hiệu có giá trị trong hoạt động của mình. Song điều này cũng đòi hỏi các ngân hàng cần có bước chuyển mình phù hợp để bắt kịp với xu hướng phát triển của công nghệ thông tin, mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng. Bên cạnh đó, để có thể xây dựng và duy trì một đội ngũ nhân sự có kiến thức chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo và Big Data cũng là thách thức.

“Các ngân hàng có thể cân nhắc việc đầu tư mua ngoài các công cụ/giải pháp có sẵn để hỗ trợ tự động hoá việc thực hiện ước lượng, xây dựng các mô hình chấm điểm tín dụng trên cơ sở người sử dụng chỉ cần hiểu về các nguyên lý và tham số của mô hình, mà không nhất thiết phải là chuyên gia về khoa học dữ liệu để phát triển các thuật toán từ đầu. Sau đó tập trung xây dựng nguồn lực nội bộ có năng lực chuyên môn có lẽ là bước đi phù hợp hơn đối với các ngân hàng Việt Nam”, vị này nêu quan điểm.

Mặt khác, dữ liệu thị trường tài chính Việt Nam vẫn chưa đủ để có thể ứng dụng mạnh mẽ AI. Dữ liệu hồ sơ khách hàng, lịch sử quan hệ tín dụng tại các ngân hàng hiện nay vẫn còn giới hạn. Chính điều này dẫn tới khó có cơ sở để xác định đúng khách hàng tốt/xấu theo thông lệ tiên tiến, hoặc với những sản phẩm dịch vụ mới, nhà băng cũng sẽ bị thiếu hụt thông tin lịch sử quan hệ tín dụng của khách hàng để phục vụ cho việc phân loại khẩu vị rủi ro.

Với những dịch vụ cần cá nhân hoá hơn, rất khó cho ngân hàng có thể phát triển hiệu quả nếu không sớm đưa AI vào ứng dụng. Để ứng dụng được công nghệ mới cũng đòi hỏi các ngân hàng phải có nhận thức đầy đủ, nhất quán về mô hình quản trị, kế hoạch chuyển đổi, nguồn lực và rủi ro đối diện khi phải thay đổi mô hình kinh doanh từ truyền thống sang số hoá.