Generative AI – GenAI (tức trí tuệ nhân tạo tạo sinh) đã thổi một làn gió mới vào ngành Tài chính Ngân hàng (BFSI) và làm thay đổi cuộc chơi. Vượt xa quy trình xử lý dữ liệu truyền thống, GenAI sở hữu khả năng đáng chú ý khi có thể tạo ra các phân tích, giải pháp và cơ hội vượt trội, định hình cục diện trong ngành.
Trong bài viết chuyên sâu này, hãy cùng Gimasys khám phá 7 Ứng dụng GenAI trong ngành Tài chính Ngân hàng (BFSI). Trong đó, các lợi ích về cách Generative AI vận hành và đóng góp cho ngành BFSI sẽ được minh họa rõ nét. Bài viết cũng sẽ cung cấp cho người đọc những thách thức then chốt khi áp dụng GenAI trong hoạt động doanh nghiệp với những cân nhắc về đạo đức và xã hội.
Ứng dụng GenAI trong ngành Tài chính Ngân hàng
Trong kỷ nguyên số hóa, các doanh nghiệp đang không ngừng khai thác các giải pháp trí tuệ nhân tạo để gia tăng hiệu quả công việc, đồng thời tối ưu nguồn lực. Từ việc đánh giá rủi ro tín dụng đến triển khai chatbot thông minh cho dịch vụ khách hàng, tới hoạt động tăng cường bảo mật với tính năng phát hiện gian lận theo thời gian thực, Generative AI đang tích cực định nghĩa lại các mô hình hoạt động của ngân hàng.
Ứng dụng 1. Đánh giá rủi ro tín dụng
Trong ngành Tài chính Ngân hàng, đánh giá rủi ro tín dụng là một quá trình chủ chốt là nền tảng cho các quyết định cho vay của tổ chức.
Theo mô hình truyền thống, đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên dữ liệu lịch sử và các mô hình thống kê. Tuy nhiên, Generative AI mang lại mức độ chính xác và khả năng dự đoán mới cho quá trình này. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và tạo ra các mô hình chấm điểm tín dụng tinh vi, nó có thể đánh giá khả năng tín dụng của người vay chính xác hơn bao giờ hết.
Generative AI học hỏi dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm lịch sử giao dịch, dữ liệu xã hội và chỉ số kinh tế. AI thể xác định các mẫu và mối quan hệ tương hỗ giữa chúng mà các nhà phân tích của con người có thể bỏ qua. Từ đó, giảm thiểu rủi ro vỡ nợ và cải thiện tỷ lệ phê duyệt vay.
Tác động của GenAI tới ngành là vô cùng to lớn và đáng kể. Ngân hàng có thể đưa ra quyết định cho vay nhanh hơn và tự tin hơn với sự trợ giúp từ máy móc. Một số trường hợp khách hàng bị bỏ qua hoặc được coi là quá rủi ro, sau quá trình phân tích khách quan lại trở nên tiềm năng và đem lại doanh thu cho doanh nghiệp.
Ứng dụng 2. Phát hiện gian lận
Cuộc chiến chống gian lận tài chính đã có bước ngoặt mới khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành BFSI. Phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận theo thời gian thực là rất quan trọng để duy trì lòng tin và bảo mật trong hệ sinh thái tài chính.
Các hệ thống phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi Generative AI được thiết kế để giám sát liên tục các giao dịch và dấu hiệu bất thường. Những hệ thống này sử dụng mô hình học máy để phân tích dữ liệu giao dịch lịch sử. Ngoài ra, mô hình dự đoán cũng được thiết lập để phát hiện khả năng phát triển từ các mẫu gian lận.
Điều làm cho Generative AI nổi bật trong trường hợp sử dụng này là khả năng thích ứng của nó. Nó học hỏi từ dữ liệu mới và điều chỉnh các thuật toán phát hiện gian lận cho phù hợp, do đó đạt hiệu quả cao chống lại cả các mối đe dọa đã biết và mới nổi. Hơn nữa, nó giảm thiểu báo dương sai, đảm bảo rằng các giao dịch hợp pháp không bị đánh giá nhầm là gian lận.
Do đó, các ngân hàng có thể hưởng lợi đáng kể từ việc phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi Generative AI. Nó giúp ngăn ngừa tổn thất tài chính, bảo vệ khách hàng khỏi các giao dịch gian lận và duy trì uy tín của tổ chức.
Ứng dụng 3. Giao dịch theo thuật toán
Giao dịch theo thuật toán đã trở thành nền tảng của ngành tài chính hiện đại, trong đó Generative AI đóng vai trò cốt lõi trong quá trình phát triển. Các ngân hàng và tổ chức tài chính dựa vào các chiến lược giao dịch do AI đề xuất để tối ưu hóa các khoản đầu tư và duy trì vị thế cạnh tranh trong thị trường đầy biến động.
Các mô hình Generative AI có khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu thị trường, các giao dịch lịch sử hay xu hướng thị trường. Bên cạnh đó, các mô hình này tạo ra các thuật toán tinh vi có thể đưa ra quyết định giao dịch trong tích tắc dựa trên những phân tích thu được.
Generative AI nổi bật trong hoạt động giao dịch nhờ khả năng thích ứng và học hỏi. Các mô hình này liên tục cập nhật và phản ứng chính xác với những thay đổi của thị trường. Điều này góp phần gia tăng tính hiệu quả của chiến lược giao dịch có thể tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.
Ứng dụng 4. Chatbot Generative AI cho dịch vụ khách hàng
Dịch vụ khách hàng nền tảng của thành công và là sứ mệnh mà mỗi doanh nghiệp cần đáp ứng, đặc biệt trong ngành Tài chính Ngân hàng. Tuy nhiên, phục vụ các nhu cầu đa dạng của khách hàng một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí là một bài toán đầy thách thức. Đây là lúc chatbot được hỗ trợ bởi Generative AI xuất hiện và thay đổi cuộc chơi.
Chatbot được hỗ trợ bởi Generative AI có thể giao tiếp tự động với khách hàng, với giọng văn giống như con người, có thể cung cấp hỗ trợ tức thời 24/7. Những chatbot này không chỉ dựa trên quy tắc. Chúng hiểu ngữ cảnh, cảm xúc và sắc thái trong ngôn ngữ, giúp các tương tác liền mạch và được cá nhân hóa. Nói cách khác, chúng hoạt động thông minh và linh hoạt để phù hợp với người dùng.
Tham khảo thêm: Sự kết hợp hoàn hảo Generative AI và Predictive AI trong dịch vụ khách hàng
Khi khách hàng cần hỗ trợ, chatbot sử dụng Generative AI để phân tích yêu cầu và cung cấp các phản hồi hoặc giải pháp liên quan. Đó có thể là kiểm tra số dư tài khoản, giải thích chi tiết giao dịch hay giúp thiết lập tài khoản. Những chatbot này có thể xử lý nhiều nhiệm vụ, giải phóng sức lao động của nhân viên chăm sóc khách hàng để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.
Bằng cách sử dụng phương án này, các ngân hàng có thể nâng cao sự hài lòng của khách hàng thông qua các trải nghiệm xuất sắc: cung cấp hỗ trợ suốt ngày đêm, giảm chi phí hoạt động và cải thiện thời gian phản hồi. Thêm vào đó, chatbot có thể thu thập dữ liệu khách hàng có giá trị, cho phép ngân hàng hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và điều chỉnh các dịch vụ cho phù hợp.
Ứng dụng 5. Chatbot Generative AI cho chiến lược marketing cá nhân hóa
Các mô hình Generative AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, hành vi duyệt web và thông tin nhân khẩu học. Sử dụng dữ liệu này, AI có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa cao và đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng.
Sự cá nhân hóa này vượt xa các ưu đãi qua email thông thường. Generative AI có thể tạo ra các thông điệp, nội dung và thậm chí cả các sản phẩm nhắm mục tiêu phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Mức độ tùy chỉnh này không chỉ nâng cao sự tham gia của khách hàng mà còn thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng.
Đối với các ngân hàng, những lợi ích rất rõ ràng. Tiếp thị được cá nhân hóa nhờ Chatbot Generative AI có thể dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn, tăng cơ hội bán chéo và lợi tức đầu tư marketing đáng kể hơn. Ngân hàng có thể cung cấp đúng sản phẩm hoặc dịch vụ cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm.
Ứng dụng 6. Quản lý tài sản và tối ưu hóa danh mục đầu tư
Quản lý tài sản là một khía cạnh quan trọng trong ngân hàng, nơi khách hàng đặt niềm tin vào các tổ chức tài chính để gia tăng và bảo vệ tài sản của mình. Generative AI đang đóng một vai trò then chốt trong việc nâng cao các quy trình quản lý tài sản và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Các mô hình Generative AI có thể phân tích một khối lượng dữ liệu tài chính khổng lồ, theo dõi chỉ số kinh tế, xu hướng thị trường và hồ sơ cá nhân của từng khách hàng. Sử dụng dữ liệu này, AI có thể tạo ra các mô hình dự báo đề xuất phân bổ tài sản và chiến lược đầu tư tối ưu.
Những mô hình này có thể điều chỉnh danh mục đầu tư theo thời gian thực dựa trên các điều kiện thị trường thay đổi và các cơ hội mới nổi. Cách tiếp cận năng động này đối với quản lý tài sản cho phép các ngân hàng tối đa hóa lợi nhuận trong khi quản lý rủi ro hiệu quả.
Ứng dụng 7. Hỗ trợ phát hiện và chống rửa tiền (AML)
Ngăn chặn rửa tiền và tuân thủ các yêu cầu quy định là mối quan tâm hàng đầu của các ngân hàng. Generative AI đang chứng tỏ là một đồng minh đáng gờm trong việc nâng cao các hoạt động chống rửa tiền (AML).
Các mô hình Generative AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch, hồ sơ khách hàng và lịch sử hoạt động để xác định các hoạt động đáng ngờ. Những mô hình này không chỉ phát hiện các kỹ thuật rửa tiền đã biết mà còn thích ứng với các kế hoạch đang diễn ra, đảm bảo các ngân hàng đi trước một bước so với các chiến thuật của tội phạm.
Điều làm cho Generative AI đặc biệt hiệu quả trong AML là khả năng tạo ra các mô hình dự báo có thể xác định các bất thường và mô hình cho thấy dấu hiệu của rửa tiền. Những mô hình này học hỏi từ dữ liệu mới, làm cho chúng có khả năng thích ứng cao với các mối đe dọa mới nổi. Ngân hàng có thể bảo vệ danh tiếng của mình, tránh các khoản tiền phạt nặng và duy trì niềm tin với cả khách hàng và cơ quan quản lý.
Thách thức khi ứng dụng GenAI trong ngành BFSI
Generative AI là một nhân tố mới trong lĩnh vực ngân hàng, nên nó cũng đi kèm với những thách thức riêng cần được lưu ý.
Lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu
Generative AI hoạt động dựa trên nguyên lý kế thừa và phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu đầu vào. Sức mạnh của dữ liệu càng lớn thì trách nhiệm đi kèm càng lớn. Do vậy, ngân hàng cần phải đảm bảo an ninh và bảo mật quyền riêng tư của dữ liệu khách hàng.
Đảm bảo tuân thủ quy định
Ngành Tài chính Ngân hàng hoạt động theo các quy định và yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt. Việc tích hợp các giải pháp AI đòi hỏi phải tuân thủ chặt chẽ các yêu cầu quy định. Vi phạm có thể dẫn đến các khoản tiền phạt nặng và hậu quả pháp lý.
Sự thiên vị và công bằng
Các mô hình AI có thể thừa hưởng những định kiến từ dữ liệu chúng được đào tạo. Trong lĩnh vực ngân hàng, điều này có thể dẫn đến phân biệt đối xử trong việc cho vay hoặc các dịch vụ tài chính khác. Đảm bảo tính công bằng và minh bạch trong các mô hình AI là một thách thức đòi hỏi phải theo dõi và cải tiến liên tục.
Khó khăn trong áp dụng và quản lý thay đổi
Việc tích hợp Generative AI vào các hệ thống ngân hàng đang là thách thức của bất kỳ doanh nghiệp nào trong thời đại số. Việc đào tạo nhân viên hay tổ chức quản lý cần đảm bảo rằng GenAI chỉ nên bổ sung, hỗ trợ chứ không làm gián đoạn, gây ảnh hưởng tới các quy trình đã thiết lập.
Đọc thêm: Khám phá sức mạnh vượt trội của GenAI trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp
Việc cân bằng giữa các lợi ích và thách thức này là điều cần thiết đối với các ngân hàng muốn tận dụng Generative AI một cách hiệu quả. Bằng cách giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ quy định, tính công bằng và quản lý thay đổi, các tổ chức tài chính có thể khai thác sức mạnh của AI đồng thời bảo vệ danh tiếng và hoạt động của mình.
