Chúng ta đang sống trong thời đại mà cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 bùng nổ mạnh mẽ, ảnh hưởng tới mọi mặt của đời sống, kinh tế - xã hội. Theo đó, tài chính ngân hàng là một trong những ngành đi đầu trong việc ứng dụng khoa học công nghệ cao.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) sử dụng các thuật toán đã được lập trình để thực hiện các công việc được yêu cầu. Với tốc độ rất nhanh, AI có thể xử lý hàng triệu thông tin trong vài phút, đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác ngay cả khi có bất kỳ sự thay đổi nào của thông tin đầu vào, điều mà con người có thể gặp khó khăn do các vấn đề liên quan đến sức khỏe, thể chất và tâm lý.

Chính vì vậy, AI đã có những đóng góp không nhỏ trong các lĩnh vực đời sống xã hội như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, sản xuất - kinh doanh, tài chính - ngân hàng…  

Trí tuệ nhân tạo AI giúp cho việc cung cấp các dịch vụ tài chính giảm được chi phí, nâng cao chất lượng và mức độ hài lòng của khách hàng nhờ các khả năng mà chúng mang lại để tự động hóa các quy trình vận hành và tăng năng lực phân tích bộ dữ liệu lớn (Big Data).

Ngoài ra, việc triển khai ứng dụng AI đã cho phép tái cấu trúc mô hình ngân hàng truyền thống theo định hướng mới. Hoạt động này giúp tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả cạnh tranh so với các ngân hàng khác.

Ngày nay, dữ liệu lớn và AI đã giúp các ngân hàng cải tiến những sản phẩm và quy trình hiện có, đồng thời cho ra đời các sản phẩm và quy trình mới với hàm lượng công nghệ cao. Khi lượng dữ liệu phát triển theo cấp số nhân, chi phí lưu trữ dữ liệu sẽ nhờ AI mà giảm xuống. AI được hiện nay đang sở hữu tiềm năng rất lớn đối với các ngân hàng.

Nhờ có AI mà các ngân hàng có nhiều thuận lợi hơn trong việc thu thập dữ liệu, thói quen, sở thích, hành vi tiêu dùng, từ đó có thể đưa ra các phân tích, đánh giá để phục vụ khách hàng tốt hơn dựa trên tính cá nhân hóa, cũng như có thể đưa ra các gói sản phẩm và dịch vụ linh hoạt, phù hợp với từng phân khúc khách hàng, giúp nâng cao trải nghiệm và lòng trung thành của khách hàng. 

AI giúp xử lý các dữ liệu lớn (Big Data) với tốc độ hàng triệu phép tính mỗi giây, hoặc có thể nhận diện các hoạt động lặp đi lặp lại của con người để xác định được thói quen, từ đó có thể quy trình hóa giúp tăng hiệu quả và năng suất công việc. Việc tương tác và giao tiếp với khách hàng cũng được cá nhân hóa, với thời gian ngắn hơn, thủ tục đơn giản hơn. Các giao dịch vì thế cũng diễn ra nhanh hơn. Ngoài ra, AI cũng có thể cập nhật những yêu cầu, tài liệu thông tin khách hàng đưa ra, trả lời những câu hỏi thường gặp trong quá trình sử dụng dịch vụ hoặc tiến hành các giao dịch đơn giản đã được lập trình sẵn.

AI được ứng dụng trong việc phát hiện gian lận, các bất thường trong các loại thẻ thanh toán và thẻ tín dụng. Những sản phẩm AI này sẽ dùng các thuật toán để xác định thói quen mua hàng của khách hàng như địa điểm thường mua hàng, tiến hành phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, phạm vi giá thông thường và thời gian mua sắm của mỗi khách hàng. Các thuật toán này sẽ giúp xác định nhanh chóng các hành vi lạ và khóa tài khoản hoặc khóa thẻ thanh toán cho đến khi khách hàng chứng minh được người đang thực hiện thanh toán đúng là chủ tài khoản hoặc chủ thẻ. 

Ngoài ra, AI có thể chống lại các rủi ro đạo đức của nhân viên ngân hàng trong việc giả làm khách hàng để thực hiện các giao dịch bất lợi. Chúng sẽ quét thông tin khách hàng hiện đang giao dịch và đối chiếu với tài liệu khách hàng gốc. Nếu phát hiện sự không nhất quán, AI sẽ kiểm tra thông tin của nhân viên ngân hàng đang thao tác để hạn chế giao dịch phạm pháp có thể xảy ra. 

Hiện nay, các ngân hàng đã ứng dụng AI trong quản lý chống rửa tiền và chống gian lận. AI sử dụng dữ liệu từ các lịch sử giao dịch, thông tin khách hàng trong hệ thống ngân hàng kết hợp với Blockchain, các ngân hàng để vừa bảo vệ khách hàng đồng thời góp phần tăng cường dự báo hành vi rửa tiền và gian lận.

Chatbot là ứng dụng cơ bản nhất AI được áp dụng trong hoạt động của các ngành dịch vụ nói chung cũng như của ngành ngân hàng nói riêng. Với sự hỗ trợ của AI, con người cài đặt các dữ liệu đầu vào, chatbot sẽ phản hồi các yêu cầu của khách hàng theo cách tương tự như con người đang trả lời khách hàng.

Chatbot được lập trình để trả lời được các câu hỏi thường gặp và đơn giản và của khách hàng như tư vấn các thông tin về lãi suất, tỷ giá, sản phẩm, mức phí giao dịch, địa điểm ATM, địa chỉ phòng giao dịch, các lĩnh vực ngân hàng có thể hỗ trợ… Chatbot giúp tự động hóa các giao dịch phi tài chính, làm giảm khối lượng công việc trước đây cần con người xử lý. Trường hợp khách hàng cần giao dịch trên website của ngân hàng, chatbot sẽ điều chuyển tới trang web đó.

Các ngân hàng đang sử dụng chatbot đều thấy được lợi ích do ứng dụng này đem lại. Chatbot đem đến sự hài lòng cho khách hàng về sự hỗ trợ dịch vụ, có hệ thống và chính xác, tiết giảm chi phí nhân sự hỗ trợ khách hàng, nâng cao trải nghiệm dịch vụ khách hàng tốt hơn.

AI hỗ trợ quá trình thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng, đặc biệt là bộ dữ liệu lớn trong lĩnh vực ngân hàng. AI sẽ dựa trên cơ sở dữ liệu kết hợp với các thuật toán để xử lý một khối lượng thông tin lớn mà các phương pháp phân tích truyền thống khó có thể thực hiện được. Một số ứng dụng cụ thể như sau:

Nhận dạng giọng nói: Một số ngân hàng tại Việt Nam như Citibank, HSBC, Standard Chartered, ICBC, VPBank... đã ứng dụng nhân dạng giọng nói để xác thực khách hàng khi thực hiện các giao dịch thông qua điện thoại hoặc robot tự động thay cho việc trả lời các câu hỏi bảo mật. Việc phân biệt giọng nói sẽ giúp tiết kiệm thời gian xác thực khách hàng, tăng cường bảo mật khi khách hàng có nhu cầu được tư vấn các thông tin liên quan tới tài chính cá nhân.

Phân tích hình ảnh: AI được ứng dụng để nhận diện khuôn mặt, định danh khách hàng thông qua hệ thống camera cài đặt tại các phòng giao dịch, các máy giao dịch tự động hay camera điện thoại. Kết hợp với công nghệ nhận diện giọng nói, các ngân hàng đảm bảo tính bảo mật cho các dịch vụ thanh toán, phát sinh giao dịch bằng hình ảnh hay âm thanh thông qua điện thoại thông minh. Ngoài ra, việc sử dụng AI nhận diện con người cũng có thể dùng để đo lường, đánh giá hoạt động của nhân viên ngân hàng.

Phân tích chữ viết: Do mô hình hoạt động truyền thống từ trước đến nay, các tổ chức tài chính, ngân hàng đang sở hữu khối lượng giấy tờ rất lớn do yêu cầu của các nghiệp vụ đều phải có văn bản. Ứng dụng AI giúp nhận diện và phân tích chữ viết, khai thác được các kiến thức ẩn bên trong câu chữ, từ đó đưa ra các quyết định như tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ, tự động phản hồi email và các khiếu nại, yêu cầu hỗ trợ của khách hàng. Điều này giúp làm giảm đáng kể chi phí vận hành và hoạt động của các tổ chức. 

Quản lý tài sản và danh mục đầu tư: Công nghệ AI đang tiếp tục chuyển đổi để cung cấp mức giá trị lớn hơn cho khách hàng, giảm thiểu tối đa các rủi ro, tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Các công ty dịch vụ tài chính cũng đang cung cấp các nhà tư vấn robot nhằm giúp khách hàng quản lý dòng tiền tốt hơn, giảm thiểu rủi ro. Các robot này sẽ tư vấn các quyết định đầu tư và sẵn sàng phục vụ khách hàng 24/7.

Chấm điểm tín dụng: Rủi ro tín dụng là một trong những rủi ro lớn có ảnh hưởng đến sự an toàn của toàn bộ hệ thống ngân hàng, có khả năng gây ra những thiệt hại nặng nề. Việc phê duyệt các khoản vay là quyết định quan trọng đối với bất cứ ngân hàng nào. Do vậy, các ngân hàng thường đầu tư rất lớn ngân sách để đào tạo nguồn nhân lực có trình độ cao nhằm đưa ra các quyết định phê duyệt một cách chính xác nhất, tuy nhiên vẫn không thể hạn chế hoàn toàn rủi ro do năng lực trình độ hoặc phẩm chất đạo đức nhân sự, cũng như có nhiều hạn chế về tốc độ xử lý hồ sơ của con người. Từ khi có AI, việc khởi tạo khoản vay diễn ra nhanh hơn và khả năng rủi ro được hạn chế tốt hơn. 

Dễ dàng thấy nhiều lợi ích do AI mang lại như trên nên hiện này phần lớn các ngân hàng tại Việt Nam như VCB, BIDV, Vietinbank, Techcombank, MB, TPBank, VPBank… đều rất coi trọng việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào hoạt động ngân hàng. Điều này giúp cho ngành tài chính-ngân hàng của Việt Nam nhanh chóng bắt kịp với xu hướng thế giới, đem lại nhiều tiện ích cho khách hàng, đặc biệt là trong giai đoạn hậu Covid-19, khi mà các sản phẩm, dịch vụ tự động đều được thúc đẩy phát triển với tốc độ vượt bậc./.