AI: 'Kẻ thay đổi cuộc chơi tài chính - ngân hàng'

AI thay đổi ngân hàng truyền thống

Chỉ vài năm trước, hình ảnh khách hàng xếp hàng tại các phòng giao dịch của ngân hàng để mở tài khoản hay lấy sao kê là chuyện rất thường tình. Tuy nhiên, dần dà, những hình ảnh này âm thầm “biến mất” khi khách hàng đang sử dụng ngày càng nhiều các kênh số. Từ việc mở tài khoản, gửi tiết kiệm cho đến đầu tư, vay tiêu dùng,… phần lớn các tác vụ đều có thể thực hiện chỉ thông qua chiếc điện thoại smartphone. Nhiều người thậm chí còn không có "khái niệm" đến phòng giao dịch của ngân hàng để thực hiện những dịch vụ cơ bản.

Thực tế này cho thấy một sự thật không thể phủ nhận rằng chuyển đổi số, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) là trọng tâm, đang làm thay đổi hoàn toàn cách vận hành truyền thống của ngành ngân hàng tại Việt Nam. AI nay giống như một game-changer (kẻ thay đổi cuộc chơi) trong ngành tài chính - ngân hàng.

Phát biểu tại hội thảo “Thúc đẩy cuộc Cách mạng AI trong Tài chính - Ngân hàng: Giải pháp từ NVIDIA và GreenNode”, ông Nguyễn Hồng Quân, Phó Tổng Giám đốc khiêm Giám đốc Khối Quản lý rủi ro Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank) cho biết: “Nhiều ngân hàng hiện đã sử dụng AI để thay thế con người trong một số tác vụ nhất định. Trong báo cáo về doanh thu, lợi nhuận của nhiều ngân hàng hiện cũng đề cập đến kết quả của việc ứng dụng và đẩy mạnh AI song song với chuyển đổi số”.

Bà Chu Hồng Hạnh, Giám đốc Sáng Tạo của Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) cho biết, với ACB, AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà còn là "nhân tố chiến lược" trong hành trình chuyển đổi của Ngân hàng. “Trong một thế giới cạnh tranh khốc liệt, AI sẽ trở thành sức mạnh cạnh tranh quyết định, mang lại lợi thế vượt trội và giúp ACB vươn lên, tạo dựng những bước đột phá trong thị trường”, bà nói.

Hiện tại, ACB cũng như phần lớn các ngân hàng khác đang ứng dụng AI với 3 mục đích chính, bao gồm tăng năng suất lao động, tăng chất lượng dịch vụ cho khách hàng và tăng quản trị rủi ro. Theo bà Hạnh, mặc dù AI mới chỉ được đẩy mạnh ứng dụng trong vòng 5 năm trở lại đây, nhưng mức độ đóng góp và tầm ảnh hưởng tới hoạt động của toàn bộ ngân hàng đang ngày càng trở nên to lớn và có tác động đáng kể tới hoạt động kinh doanh và kiểm soát rủi ro, tự động hoá vận hành của Ngân hàng.

Cụ thể, tại ACB, hiện có gần 400 quy trình khác nhau được ứng dụng AI và RPA với 60 triệu tác vụ vận hành mỗi năm được tự động hóa hoàn toàn. Ngoài ra, đối với việc quản trị và kiểm soát rủi ro, AI cho phép ACB kiểm soát chất lượng hồ sơ tín dụng ở tầng sâu hơn, từ đó góp phần giúp tỷ lệ nợ xấu của ngân hàng ở mức chưa tới 1,3% - nằm trong nhóm ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất toàn ngành.

“Hiện nay, mỗi hồ sơ lên tới hàng trăm trang, một nhóm phân tích của ACB có thể phải xử lý đến hàng ngàn hồ sơ/tháng. Với sự giúp sức của AI, tất cả hồ sơ gian lận đầu vào đều được nhận diện. Những yếu tố mà mắt thường không kiểm soát được cũng được AI chỉ ra một cách nhanh chóng - ở trường miền tần số”, bà Hạnh cho hay.

Công nghệ Generative AI mới nhất cũng đã trở thành trợ thủ đắc lực cho hoạt động bán hàng, giúp đội ngũ kinh doanh tiếp cận và chăm sóc hơn 400.000 khách hàng doanh nghiệp mỗi năm, gia tăng khả năng tìm kiếm khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa sản phẩm một cách tối ưu. GenAI có khả năng "hiểu" nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng, từ đó gợi ý giải pháp tài chính phù hợp một cách linh hoạt và chính xác.

VietinBank cũng là một trong những ngân hàng đi đầu trong ứng dụng AI. Theo chia sẻ của ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng giám đốc VietinBank, AI được VietinBank ứng dụng để giảm bớt sức lao động của nhân viên, tăng năng suất lao động; tăng chất lượng dịch vụ phục vụ khách hàng và tăng khả năng ra quyết định của ngân hàng, chẳng hạn như quyết định về nợ xấu, tín dụng,…

Không riêng những ngân hàng trên, thay vì chấm điểm tín dụng như truyền thống, một số ngân hàng đã sử dụng AI để dự báo kỳ này một doanh nghiệp cụ thể có khả năng trả nợ hay không. Ngoài ra, một số ngân hàng hiện đã nhúng AI vào hầu hết tất cả các hoạt động của ngân hàng.

TPBank, MB hay Techcombank... cũng đã có công cụ phát hiện gian lận thời gian thực, một số dùng Gen AI để tạo tình huống chưa có thực để giúp nhân viên ngân hàng có phản ứng tốt hơn nếu tình huống đó xảy ra trong thực tế.

Rủi ro của AI là gì?

Ông Nguyễn Hồng Quân khẳng định, trong kỷ nguyên vươn mình, AI đóng vai trò vô cùng quan trọng, nhất là trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng.

“Nếu một tổ chức hay một cá nhân không có AI chắc chắn sẽ bị tụt hậu, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng. Nhiều lĩnh vực, ngành nghề đã tái cấu trúc, cơ cấu lại trong đó có ngân hàng để đảm bảo hiệu quả, hiệu suất”, ông nói.

Đồng quan điểm, ông Nghiêm Mạnh Hùng, Giám đốc nghiên cứu công nghệ và ứng dụng đổi mới sáng tạo, Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam cho biết: “Trên thực tế, các ngân hàng lớn trên thế giới đã và đang triển khai sử dụng AI nhằm tạo hình ảnh thương hiệu mà không ảnh hưởng tới lợi nhuận. Trong đó, có trên 80% các ngân hàng lớn trên thế giới sử dụng năng lực AI nhằm cải thiện trải nghiệm trực tuyến và di động "từ đầu đến cuối" với các nhân viên ảo là một người dùng chính”.

Ông trích số liệu thống kê rằng 50 - 80% trong số các ngân hàng lớn nhất trên thế giới đang sử dụng năng lực AI để cải thiện sản phẩm hiện có, nâng cao trải nghiệm tổng đài, phát hiện gian lận và tuyển dụng với các chatbot đang được triển khai rộng rãi. GenAI cũng có khả năng mang lại từ 200 - 340 tỷ USD mỗi năm cho lĩnh vực ngân hàng, khẳng định tiềm năng to lớn của công nghệ này.

Không thể phủ nhận được tầm quan trọng của AI trong “kỷ nguyên mới” của ngành ngân hàng song ở chiều ngược lại, vẫn có những rủi ro tiềm ẩn bởi bản thân ngành ngân hàng đã là một ngành nhạy cảm.

Liên quan đến vấn đề này, ông Nguyễn Hồng Quân cho biết: “Chúng ta nhìn thấy nhiều giá trị khi triển khai AI trong hoạt động ngân hàng như mở rộng quy mô, tối ưu hóa vận hành và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, ngoài giá trị mang lại, AI vẫn có thể dẫn đến nhiều thách thức và rủi ro”.

Theo ông Quân, thách thức lớn nhất là hiện chưa nhìn thấy được hết các rủi ro mà AI mang lại. Ngoài ra, hạ tầng công nghệ, hạ tầng dữ liệu, rủi ro pháp lý, rủi ro lọt lộ thông, dữ liệu của khách hàng, rủi ro không đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng hay rủi ro về an toàn không gian mạng là những vấn đề mà các ngân hàng phải chuẩn bị kĩ lưỡng để đối đầu.

Trong khi đó, ông Nguyễn Lê Thành, Tổng giám đốc GreenNode nhấn mạnh để phát huy tối đa tiềm năng này, doanh nghiệp cần đặc biệt chú trọng an toàn thông tin, bảo vệ dữ liệu, đảm bảo các mô hình và quy trình khai thác dữ liệu phải tuân thủ nghiêm ngặt quy định quốc tế và luật pháp địa phương về quyền riêng tư.

“Doanh nghiệp cần thường xuyên kiểm tra, đánh giá năng lực bảo mật của các ứng dụng AI, cũng như thiết lập các biện pháp ngăn ngừa nguy cơ dữ liệu huấn luyện bị rò rỉ hoặc nguy cơ mô hình AI bị khai thác để trích xuất thông tin nhạy cảm. Việc đảm bảo tính minh bạch của mô hình, hạn chế ảo giác AI, đưa ra quyết định chính xác không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả, tuân thủ pháp lý, mà còn củng cố niềm tin khách hàng - yếu tố cốt lõi trong một ngành đòi hỏi tiêu chuẩn bảo mật cao như tài chính - ngân hàng”, ông Thành cho hay.