Những năm gần đây đang chứng kiến bước chuyển mình mạnh mẽ của ngành tài chính với ngân hàng số và cuộc cách mạng hóa cách thức khách hàng tương tác, thực hiện giao dịch tài chính.
Khách hàng ngày nay ưu tiên sự tiện lợi, tốc độ và khả năng truy cập mọi lúc mọi nơi, thúc đẩy các tổ chức tài chính phải tái cấu trúc hoạt động và dịch vụ của mình dựa trên nền tảng kỹ thuật số.
Bên cạnh đó, sự gia tăng không ngừng về số lượng giao dịch trực tuyến và tương tác kỹ thuật số đã tạo ra một khối lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi các ngân hàng phải có khả năng phân tích và hiểu biết sâu sắc, nhằm duy trì tính cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.
Một trong những hoạt động trọng tâm của quá trình chuyển đổi số này là trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning), những công nghệ ngày càng trở nên phổ biến trong ngành nhờ khả năng nâng cao hiệu quả hoạt động, cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tới khách hàng và giảm thiểu rủi ro trong dự báo tài chính.
Tìm hiểu về AI và ML trong ngân hàng số
Xem xét dưới góc nhìn tổng thể, trí tuệ nhân tạo (AI) được hiểu là lĩnh vực khoa học máy tính nhằm tạo ra các hệ thống có khả năng mô phỏng trí tuệ con người. Khái niệm học máy (ML) lại là một nhánh của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng.
Trong ngân hàng số, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy Machine Learning (ML) được định nghĩa là những công nghệ cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Các giải pháp công nghệ này đang được sử dụng để tự động hóa các quy trình, phân tích dữ liệu và cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa hơn.
AI và ML có mối quan hệ mật thiết với ngân hàng số, đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận, quản lý rủi ro tín dụng, cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, cung cấp trợ lý ảo và chatbot, cũng như tối ưu hóa hoạt động của ngân hàng. Nhờ đó, AI và ML giúp ngân hàng số hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và mang lại trải nghiệm vượt trội cho khách hàng.
>> Tìm hiểu thêm: 10 thách thức hàng đầu về Machine learning
Giá trị của AI và ML trong ngân hàng số
Việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã trở thành yếu tố then chốt để khai thác tiềm năng của dữ liệu này và mang lại giá trị thực sự cho cả ngân hàng và khách hàng.
Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro nâng cao
AI và ML đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường phát hiện gian lận và quản lý rủi ro trong ngân hàng số. Bằng cách phân tích hành vi của khách hàng và các mẫu giao dịch theo thời gian thực nhờ khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu, các thuật toán AI và ML có thể xác định các hoạt động đáng ngờ và nỗ lực ngăn chặn các gian lận tiềm ẩn.
Bên cạnh đó, các hệ thống dựa trên AI và ML cũng đóng vai trò quan trọng, điều hướng các ngân hàng đưa ra các quyết định cho vay và tín dụng an toàn hơn, quản lý rủi ro nâng cao hiệu quả.
Một hệ thống cho vay và tín dụng dựa trên AI và ML có thể xem xét hành vi khách hàng có lịch sử tín dụng hạn chế nhằm xác định khả năng trả nợ của họ. Hệ thống cũng gửi cảnh báo đến các ngân hàng về các hành vi cụ thể có thể làm tăng khả năng vỡ nợ.
Tất cả những vai trò kể trên cho phép các ngân hàng thực hiện hành động nhanh chóng để ngăn chặn các giao dịch gian lận, quản lý rủi ro tối ưu và bảo vệ tài sản của khách hàng.
Nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua cá nhân hóa
AI và ML trong ngân hàng số theo dõi hành trình khách hàng và cho phép cá nhân hóa trải nghiệm trên từng điểm chạm. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, thuật toán AI và ML có thể hiểu được sở thích, hành vi và nhu cầu tài chính của từng khách hàng.
Điều này cho phép các ngân hàng cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được thiết kế riêng, tư vấn tài chính được cá nhân hóa và các ưu đãi tiếp thị có mục tiêu. Kết quả là trải nghiệm của khách hàng được cải thiện, với khách hàng cảm thấy gắn kết hơn và hài lòng hơn với các tương tác ngân hàng của họ.
Ví dụ, hệ thống có thể gợi ý các sản phẩm tài chính phù hợp với mục tiêu tiết kiệm hoặc đầu tư của khách hàng, hoặc cung cấp các ưu đãi đặc biệt dựa trên thói quen chi tiêu của họ. Sự cá nhân hóa này không chỉ làm tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn thúc đẩy lòng trung thành và có khả năng dẫn đến sự gắn bó sâu sắc hơn với các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng.
Chatbot AI hỗ trợ khách hàng theo thời gian thực
Chatbot hỗ trợ AI đã trở thành một ví dụ điển hình về ứng dụng thực tế của AI trong ngân hàng. Những trợ lý ảo do AI điều khiển này có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng theo thời gian thực, cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác cho các câu hỏi và vấn đề phổ biến.
>> Khám phá: Salesforce Einstein Copilot – Trợ lý AI đáng tin cậy cho doanh nghiệp
Các chatbot này sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy để hiểu các truy vấn của khách hàng theo thời gian thực và phản hồi gần như ngay lập tức, loại bỏ thời gian chờ đợi.
Chatbot AI cũng có thể xử lý các tác vụ thường xuyên, chẳng hạn như yêu cầu số dư và chuyển tiền, giải phóng các tác nhân con người để tập trung vào các nhu cầu phức tạp hơn của khách hàng.
Thúc đẩy đổi mới phát triển sản phẩm và dịch vụ
AI cho phép ngân hàng tạo ra các giải pháp sáng tạo, mở ra các nguồn doanh thu mới và tiếp cận các phân khúc khách hàng chưa được khai thác.
AI tạo sinh (GenAI) mở rộng khả năng này bằng cách tạo ra nội dung giống như con người, cải thiện đáng kể các tương tác của khách hàng.
Trong khi đó, AI và ML giúp ngân hàng xác định các hoạt động gian lận và lỗ hổng hệ thống một cách hiệu quả. Công nghệ này giúp tăng cường quản lý rủi ro và củng cố các biện pháp an ninh cho dịch vụ tài chính trực tuyến.
Tác động tích của AI và ML tới chi phí và lợi nhuận
Chi phí và lợi nhuận là hai chỉ số đặc biệt quan trọng mà bất kỳ doanh nghiệp nào đều quan tâm, trong đó có ngành Ngân hàng. Vậy AI và ML có ảnh hưởng và tác động ra sao tới hai nhân tố này?
Giảm chi phí thông qua tự động hóa
Bằng cách tự động hóa các tác vụ thường xuyên và hợp lý hóa các quy trình, AI có thể giúp chuyển hướng nguồn nhân lực sang các giải pháp tiên tiến hơn đồng thời giảm thiểu rủi ro sai sót.
Ví dụ, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) hỗ trợ AI có thể xử lý việc nhập dữ liệu, xác minh tài liệu và xử lý giao dịch, giải phóng nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn .
Tiềm năng gia tăng doanh thu và lợi nhuận
Nghiên cứu cho thấy rằng nhiều tổ chức tài chính vẫn đang trong giai đoạn đầu của việc áp dụng AI. Nhưng tốc độ thay đổi công nghệ và sự phức tạp ngày càng tăng của kỳ vọng của khách hàng đòi hỏi các ngân hàng và hiệp hội tín dụng phải bắt kịp đồng thời tiến lên phía trước.
Một nghiên cứu của Citibank cho thấy 93% các tổ chức tài chính kỳ vọng AI sẽ cải thiện lợi nhuận trong vòng 5 năm tới. Áp dụng kết quả khảo sát này vào các dự báo, Citi ước tính AI có thể tăng lợi nhuận của ngành ngân hàng lên 9%, tương đương 170 tỷ đô la, vào năm 2028.
Người ta kỳ vọng rằng việc tăng lợi nhuận chủ yếu sẽ đến từ việc tăng năng suất, vì AI giúp tự động hóa các tác vụ thường xuyên và tăng cường khả năng của con người.
Tương lai của ngân hàng số với AI và ML
Vai trò của AI và ML trong ngân hàng số sẽ còn mở rộng hơn nữa trong tương lai. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, các thuật toán AI sẽ trở nên tinh vi hơn, cho phép ngân hàng cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và liền mạch.
Ngoài ra, công nghệ AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện các biện pháp bảo mật, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và thúc đẩy sự đổi mới trong ngành tài chính.
Tóm lại, AI đang cách mạng hóa ngân hàng số bằng cách nâng cao trải nghiệm của khách hàng, cho phép hỗ trợ theo thời gian thực, cải thiện phát hiện gian lận, cung cấp kế hoạch tài chính được cá nhân hóa và thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên dữ liệu cho các ngân hàng.
Khi công nghệ tiếp tục phát triển, tương lai của ngân hàng số với AI có vẻ đầy hứa hẹn, mang đến vô số cơ hội cho các tổ chức tài chính với các dịch vụ ngân hàng hiệu quả hơn, an toàn hơn.
>> Đọc thêm: Ngân hàng số và những thách thức trong hoạt động quản lý
