Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng
Cách mạng công nghiệp 4.0 đang tạo nên những cuộc bùng nổ khác nhau trong việc ứng dụng công nghệ vào cuộc sống, trí tuệ nhân tạo là chủ đề được thảo luận nhiều hiện nay vì ngày càng tác động mạnh mẽ đến các lĩnh vực kinh tế - xã hội, trong đó có lĩnh vực ngân hàng.
Ngành Trí tuệ nhân tạo là gì?
Ngành Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: Artificial Intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên được con người thể hiện. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người liên kết với tâm trí con người, như "học tập" và "giải quyết vấn đề".
Xem thêm:
Một số ví dụ về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Ngân hàng
- Mô hình dự báo tài chính: Bằng việc thu thập dữ liệu kinh doanh, dữ liệu giá cả lịch sử và một số dữ liệu liên quan trên thị trường, ngân hàng có thể xây dựng mô hình dự báo giá cổ phiếu của chính mình trên thị trường chứng khoán, từ đó đưa ra các quyết định, chính sách kinh doanh phù hợp với nhu cầu phát triển. Việc dự báo được xu thế lên xuống của thị trường cũng sẽ giúp cho các tổ chức sử dụng tốt hơn các khoản đầu tư của mình, giúp cho tổ chức phát triển và giảm bớt thiệt hại rủi ro trong tương lai.
- Mô hình khuyến nghị khuyến cáo: Hiện nay các tổ chức tài chính, ngân hàng có thể thu thập dữ liệu của khách hàng từ nhiều nguồn, nhiều cách khác nhau. Việc huấn luyện AI trên các dữ liệu này có thể giúp tổ chức hiểu rõ hơn và dự đoán được hành vi, tâm lý của khách hàng, từ đó đưa ra các khuyến nghị, khuyến cáo sản phẩm dịch vụ phù hợp hơn. Điều này cũng giúp làm tăng trải nghiệm cá nhân của khách hàng.
- Nhận dạng giọng nói: Kênh điện thoại là một kênh hỗ trợ rất phổ biến, tuy nhiên lại ít có tổ chức, doanh nghiệp để ý đến vấn đề này, từ đó việc nhận diện giọng nói cũng không được nhận ra, phát triển. Việc nhận biết được giọng nói khách hàng sẽ giúp tăng cường bảo mật khi áp dụng công nghệ phát sinh giao dịch/ xác thực giao dịch thông qua giọng nói hay xây dựng các bot trên điện thoại thông minh có khả năng tương tác, tư vấn và giải quyết các vấn đề cho khách hàng thông qua giọng nói. Ví dụ cụ thể là FPT.AI. Một phần mềm cung cấp cho các doanh nghiệp khả năng xây dựng các Automated Agent có thể hỗ trợ máy móc giao tiếp với con người một cách tự nhiên nhờ vào ba mô-đun: Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên, Nhận dạng – Tổng hợp giọng nói và đặc biệt là Quản lý Hội thoại.
Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng bắt đầu áp dụng công nghệ AI.
- Phân tích chữ: Các tổ chức tài chính, ngân hàng hiện nay sở hữu một số lượng giấy tờ rất lớn do mô hình hoạt động truyền thống đòi hỏi các nghiệp vụ phải có văn bản. Ứng dụng AI vào nhận diện và phân tích văn bản có thể giúp các tổ chức nhận ra được các kiến thức ẩn bên trong khối lượng văn bản, 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.
- Phân tích hình ảnh: AI có thể được ứng dụng để nhận diện khuôn mặt, định danh khách hàng. Kết hợp với công nghệ nhận diện giọng nói và dữ liệu giọng nói, ngân hàng có thể phát triển 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.
- Tăng cường tuân thủ: Các hoạt động tội phạm trong giới tài chính, ngân hàng ngày một tăng cao, do đó các tổ chức tài chính cũng phải tập trung nguồn lực, công nghệ ngày một nhiều vào việc phòng chống các hoạt động phi pháp trong ngành của mình như rửa tiền hay tài trợ khủng bố. Kết hợp cùng với các kỹ thuật và phân tích sẽ giúp các nhà quản trị ngân hàng phát hiện sớm và ngăn chặn tốt hơn các giao dịch bất hợp pháp phát sinh trong hệ thống của mình, từ đó tránh được nguy cơ rủi ro trong mọi trường hợp.
MBS là ngân hàng đầu tiên áp dụng AI trong dịch vụ của mình.
- Đánh giá rủi ro: Sử dụng nguồn dữ liệu lớn kết hợp với các thuật toán, các ngân hàng có thể củng cố quá trình quyết định, tăng cường việc phòng ngừa và đánh giá rủi ro trong hoạt động của mình. Với xu thế phát triển của ngành Ngân hàng ngày nay, rất khó để các chuyên gia dự đoán được các xu hướng rủi ro của Ngành. Thêm nữa, thị trường tài chính, công nghệ cũng như khách hàng ngày nay cũng bị tác động bởi chính các thuận toán, điều này khiến cho việc đánh giá rủi ro trở nên khó khăn hơn trước rất nhiều.
AkaBot ký hợp tác với đối tác Nhật Bản
- Một ví dụ khác đã được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực ngân hàng là AkaBot. Một nền tảng ứng dụng công nghệ tự động hoá quy trình doanh nghiệp bằng robot (RPA). Với các quy trình mang nặng tính thủ công, hành chính, lặp lại với khối lượng lớn, tốn nhiều nhân lực và dễ gặp sai sót, akaBot sẽ giúp tự động hóa các quy trình này với tỷ lệ sai sót gần như bằng 0, giảm 90% thời gian vận hành, tiết kiệm 75% chi phí, đảm bảo dịch vụ 24/7, từ đó giúp doanh nghiệp tiếp cận chuyển đổi số nhanh chóng, tăng khả năng cạnh tranh và trải nghiệm của khách hàng.
Triển vọng nghề nghiệp ngành trí tuệ nhân tạo
Theo báo cáo của TopDev, mức lương dành cho vị trí kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam có thể lên 500 triệu đồng/năm. TopDev nhận định, với xu hướng tăng mạnh của việc ứng dụng trí tuệ doanh nghiệp và ứng dụng AI vào các sản phẩm trong thời gian gần đây tuy nhiên thị trường IT vẫn chưa bắt nhịp kịp và dần trở nên khan hiếm các kỹ sư làm về công nghệ AI. Có lẽ vì vậy mà mức lương dành cho các kỹ sư làm về công nghệ AI đã tăng từ 16 - 27% và được dự báo sẽ tiếp tục tăng trong năm tới.
Xem thêm:
Quỳnh Trâm