Trong thời đại công nghệ đang phát triển mạnh mẽ tại nhiều quốc gia trên thế giới, việc tiếp cận và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) – một thành quả của cuộc Cách mạng 4.0 vào cuộc sống đang trở nên cấp thiết và đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của mỗi ngành, lĩnh vực và mỗi quốc gia.
1. Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artifical intelligence – viết tắt là AI). Cụm từ AI được ra đời vào những năm 50 của thế kỷ XX khi nghiên cứu ban đầu về khoa học tính toán khám phá các phương pháp tự động hóa đơn giản. Thông qua nghiên cứu này, các nhà khoa học máy tính bắt đầu học cách đào tạo máy tính để bắt chước một số hình thức lý luận của con người, cho phép máy tính và máy móc của chúng ta trở thành những người bạn đồng hành thông minh mà chính ta biết và hiểu ngày nay.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Đó là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
Trí tuệ nhân tạo khác biệt với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình đó là việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) giúp mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.
2. Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng.
Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại sự chuyển đổi đối với dịch vụ tài chính trong bối cảnh mới. AI có những đóng góp không nhỏ trong các lĩnh vực đời sống xã hội như chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, giáo dục, sản xuất, tài chính, ngân hàng. Đối với lĩnh vực ngân hàng, AI giúp tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới. Sử dụng các kỹ thuật AI trong việc cung cấp các dịch vụ tài chính có thể nâng cao hiệu quả, giảm chi phí, nâng cao chất lượng, mức độ hài lòng của khách hàng nhờ các khả năng mà chúng đem lại để tự động hóa các quy trình vận hành và tăng năng lực phân tích bộ dữ liệu lớn.
Ngoài ra, việc triển khai ứng dụng AI cho phép tái cấu trúc mô hình ngân hàng truyền thống theo định hướng mới nhằm tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả và cạnh tranh hơn. Ngày nay, dữ liệu lớn và AI giúp các ngân hàng tạo ra các sản phẩm và quy trình mới hoặc cải tiên những sản phầm và quy trình hiện có. Khi lượng dữ liệu phát triển theo cấp số nhân, chi phí lưu trữ dữ liệu và sức mạnh tính toán giảm xuống, AI được dự đoán có tiềm năng rất lớn đối với ngân hàng.
Hiện nay trước sự bùng nổ của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ 4, các cứng dụng của AI được triển khai thực hiện nhiều hơn trong lĩnh vực ngân hàng, cụ thể:
Chatbot
Về mặt nâng cao trải nghiệm khách hàng, Chatbot hiện là hình thức AI dễ thấy nhất, đã và đang áp dụng trong lĩnh vực ngân hàng. Chatbot hỗ trợ phục vụ khách hàng 24/7 về những vấn đề đơn giản như chuyển tiền, thiết lập định kỳ thanh toán, kiểm tra bảng sao kê ngân hàng và tìm ra thói quen chi tieu của khách hàng. Với ứng dụng này, khách hàng không phải đến các ngân hàng để truy vấn thông tin và tìm hiểu các dịch vụ bổ sung khác, họ có thể thực hiện điều này qua một hệ thống nhắn tin trực tuyến, có thể sử dụng máy tính xách tay hoặc điện thoại thông minh. Việc triển khai Chatbot rất hữu ích trong lĩnh vực ngân hàng, giúp phục vụ khách hàng tốt hơn và đã được thực hiện bởi các ngân hàng lớn như: Commonwealth Bank of Australia (CBA) đã giới thiệu Chatbot Ceba có thể thực hiện 200 nhiệm vụ cho hơn một triệu khách hàng, phân biệt thành công 500.000 hoạt động mà khách hàng có thể yêu cầu đối với các ngân hàng. Nina, một Chatbot của Thụy Điển, trung bình trò chuyện hơn 30.000 lượt/tháng; tiết kiệm thời gian cho 700 nhân viên trung tâm liên lạc của ngân hàng, điều này giúp họ tập trung vào các hoạt động khác (International Banker, 2018).
Tác động của công nghệ AI định hình ngành tài chính
Xác định giao dịch là nền tảng tạo ra giá trị cho ngành tài chính ngân hàng, báo cáo “Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng số” của MBBank mới phát hành đã phân tích SWOS của giao dịch trong ngành ngân hàng.Theo đó, ngân hàng có thể chủ động thiết lập ra các cấu trúc dữ liệu và thông tin cần thiết để đảm bảo cho việc thiết lập các giao dịch được thực hiện, hoàn thành và hiệu quả.
Báo cáo của MBBank đã khẳng định trọng tâm của việc sử dụng các công nghệ AI trong ngân hàng là để cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua tối ưu hoá các quy trình và tự động hoá các tác nghiệp của ngân hàng. Đồng thời, cơ chế quan trọng nhất mà AI tác động đến lĩnh vực tài chính nói chung và ngân hàng là trung tâm, đó là nó sẽ thay đổi mô hình kinh doanh của ngân hàng, theo hướng tạo ra sự đột phá về năng suất.
Thu thập và phân tích dữ liệu lớn
Công nghệ AI có thể thực hiện hiệu quả quá trình thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng, đặc biệt là bộ dữ liệu lớn đối với lĩnh vực ngân hàng (Biswas et al., 2020; Vivek Dubey, 2019). AI sẽ dựa trên cơ sở dữ liệu và các thuật toán để xử lý một khối lượng thông tin lớn mà các phương pháp phân tích truyền thống không thực hiện được, từ đó, tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới, sát với nhu cầu thực tế của khách hàng, mang lại cho khách hàng nhiều tiện ích, trải nghiệm mới, mỗi sản phẩm, dịch vụ được cá thể hóa để phù hợp với từng đối tượng khách hàng khác nhau (Biswas et al., 2020).
Quản lí tài sản và danh mục đầu tư
Hiện nay, lĩnh vực ngân hàng đang đi sâu vào công nghệ AI, họ tận dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng đầu tư. Ngoài ra, nhiều công ty dịch vụ tài chính đang cung cấp các nhà tư vấn Robot nhằm giúp khách hàng quản lý dòng tiền tốt hơn. Thông qua cá nhân hóa, Chatbot và nhu cầu của từng đối tượng khách hàng, các Robot này sẽ tư vấn cho các quyết định đầu tư và sẵn sàng phục vụ bất cứ lúc nào khách hàng cần. Hiện nay, công nghệ 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, tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận cho ngân hàng (Satheesh & Nagaraj, 2021).
Báo cáo “Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng số” của MBBank điểm lại năm ứng dụng vượt trội của công nghệ này, hỗ trợ hiệu quả cho các ngân hàng cải thiện trải nghiệm và nâng cao năng lực quản lý giao dịch. Cụ thể, ứng dụng đầu tiên của AI đối với ngân hàng là đánh giá tín dụng. Các giải pháp trí tuệ nhân tạo đang giúp các ngân hàng và người cho vay đưa ra quyết định cho vay bằng cách sử dụng nhiều yếu tố giúp đánh giá chính xác hơn những phương pháp đánh giá truyền thống. Ngành tài chính-ngân hàng, đặc biệt các ngân hàng số đang ngày càng chuyển sang sử dụng máy học (machine learning), một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, để xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn, nhanh chóng hơn. Những dự đoán này giúp các ngân hàng tận dụng dữ liệu hiện có để xác định xu hướng, xác định rủi ro, tiết kiệm nhân lực và đảm bảo thông tin tốt hơn cho việc lập kế hoạch trong tương lai.
Phát hiện gian lận và chống rửa tiền
Hành vi gian lận, rửa tiền, tài trợ các hoạt động khủng bố làm suy yếu tính toàn vẹn của hệ thống tài chính, dẫn đến mất quyền kiểm soát đối với các chính sách kinh tế của một quốc gia, bóp méo nền kinh tế, gây bất ổn trong đầu tư và dẫn đến giảm doanh thu thuế cho chính phủ (Aluko & Bagheri, 2012; Chen et al., 2018). Theo báo cáo của 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. Do đó, các ngân hàng đã và đang ứng dụng các công nghệ hiện đại để ngăn các mối đe dọa, gian lận từ bên trong lẫn bên ngoài. Khả năng phân tích khối lượng dữ liệu lớn và kết hợp những dữ liệu đó với các nguồn thông tin mới cho phép phát hiện những giao dịch bất thường, giúp phát hiện các hành vi gian lận nhanh hơn và chính xác hơn, đồng thời, ít gây bất tiện cho khách hàng (Fernández, 2019). Trong những năm gần đây, việc ứng dụng AI, áp dụng các thuật toán vào lĩnh vực ngân hàng nhằm phát hiện hành vi gian lận, rửa tiền hay tài trợ cho khủng bố đã được công bố trong nhiều nghiên cứu (Álvarez-Jare-o et al., 2017; Jullum et al., 2020; Martínez-Sánchez et al., 2020; Savage et al., 2016).Tuy nhiên, để phát hiện hành vi gian lận, rửa tiền và xử lý một lượng lớn dữ liệu tài chính, các ngân hàng cần các thuật toán phân loại dựa trên học máy và mạng nơ-ron nhân tạo về độ chính xác trong phát hiện gian lận tài chính (Choi & Lee, 2018).
Nhận diện trang web lừa đảo
Hiện nay, các trang web lừa đảo xuất hiện ngày càng nhiều với đủ các hình thức, chiêu trò nhằm thu hút nhiều người sử dụng; từ đó, chúng thu thập thông tin người dùng và mật khẩu để thực hiện các giao dịch bất hợp pháp (Satheesh & Nagaraj, 2021). Về cơ bản, email được sử dụng để dụ dỗ khách hàng rơi vào bẫy, quảng bá bằng cách thường xuyên gửi email rác cho nhiều người. Kỹ thuật khai thác dữ liệu sẽ giúp các đối tượng xấu có được thông tin liên quan đến người dùng từ rất nhiều dữ liệu có sẵn.Các thuật toán AI được sử dụng để mô tả và xác định tất cả các yếu tố và quy tắc nhằm phân loại trang web lừa đảo và mối quan hệ tương quan giữa chúng với nhau. Kết quả thử nghiệm đã chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các thuật toán phân loại, liên kết trong các ứng dụng thực tế và hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán phân loại truyền thống khác (Aburrous et al., 2010). Tuy nhiên, việc tìm ra một tính năng quan trọng để nhận diện trang web lừa đảo không phải lúc nào cũng dễ dàng (Aburrous et al., 2010). Hơn nữa, trong quá trình ứng dụng AI vào các hoạt động ngân hàng, chi phí liên quan rất cao, lực lượng lao động hiện có thiếu khả năng kỹ thuật để ứng dụng AI vào hoạt động (Ghosh & Chanda, 2020).
Chấm điểm tín dụng
Hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro, trong đó, rủi ro tín dụng là một rủi ro lớn được ngân hàng đặc biệt quan tâm vì điều này có ảnh hưởng đến sự an toàn của toàn bộ hệ thống ngân hàng và mất mát không dễ gì bù đắp được (Ghodselahi & Amirmadhi, 2011). Bên cạnh đó, phê duyệt các khoản vay là quyết định quan trọng đối với lợi nhuận và chiến lược tiếp thị của ngân hàng. Trước đây, các nhà quản lý ngân hàng gặp không ít khó khăn trong quá trình ra quyết định vì khối lượng công việc nhiều. Nhưng giờ đây, AI đã giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn (Eletter et al., 2010). Không những thế, khi năng lực phân tích tăng lên có thể cải thiện đánh giá tín dụng và làm cho việc khởi tạo khoản vay nhanh hơn.
Bảo mật thông tin
Ứng dụng công nghệ 4.0 đã mang lại cho lĩnh vực ngân hàng nhiều cơ hội như tiết giảm chi phí, gia tăng lợi nhuận, phát triển các sản phẩm, dịch vụ với nhiều tiện ích cho khách hàng… (Biswas et al., 2020). Tuy nhiên, ngày nay, việc thương mại hóa dữ liệu cá nhân chưa được kiểm soát chặt chẽ và có dấu hiệu ngày càng tăng, do đó, bảo vệ quyền riêng tư là một vấn đề chính đáng được công chúng quan tâm (Rule & Hunter, 2016). Do đó, các tổ chức tín dụng đã bắt đầu sử dụng AI nhằm tăng cường an ninh mạng, đồng thời cung cấp nhiều biện pháp bảo vệ chống lại các tin tặc. AI có thể tự động hóa các quy trình phức tạp để phát hiện các cuộc tấn công và phản ứng với các vi phạm trái phép. Các ứng dụng này ngày càng trở nên hữu dụng và an toàn hơn khi AI được triển khai để bảo mật thông tin.
AI được vận dụng trong nhiều lĩnh vực kinh tế – xã hội, trong đó có ngân hàng với các ứng dụng như Chatbot, phát hiện gian lận, chống rửa tiền, chấm điểm tín dụng… Tuy nhiên, trong quá trình triển khai thực hiện, các ngân hàng cũng đối mặt với các vấn đề như chi phí đầu tư, nguồn nhân lực, tính bảo mật dữ liệu và sự phức tạp của các thuật toán. Vì vậy, trong quá trình vận dụng AI vào hoạt động kinh doanh, các ngân hàng thương mại cần cân nhắc, căn cứ vào năng lực tài chính, khả năng đầu tư về cơ sở hạ tầng, công nghệ… để có lộ trình và bước đi thích hợp.
Nguồn: Sưu tầm