Từ ATM đến AI

Sau thế hệ của những chiếc máy ATM, ngành ngân hàng đã chính thức bước vào kỷ nguyên của chữ "A" tiếp theo – AI (trí tuệ nhân tạo).

Theo báo cáo của KPMG, trong thập kỷ tới, ngành ngân hàng sẽ chứng kiến những thay đổi sâu rộng hơn một thế kỷ qua. Và ở trung tâm của sự chuyển mình này, AI không chỉ là công nghệ hỗ trợ, mà còn trở thành động lực cốt lõi, định hình tương lai của toàn ngành.

Còn trong báo cáo công bố tháng 8/2024 của McKinsey & Company, tài chính ngân hàng là lĩnh vực được dự báo tăng trưởng nhanh và mạnh nhất về ứng dụng AI. Hơn 90% ngân hàng cho biết đã và đang có kế hoạch triển khai AI trong thời gian tới. 

Tại Việt Nam, AI đang dần trở thành một công cụ không thể thiếu trong hoạt động của nhiều ngân hàng. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi, từ chatbot tư vấn khách hàng, phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định tín dụng chính xác, đến phát hiện gian lận nhằm bảo vệ tài sản và cá nhân hóa dịch vụ để đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng. Nhờ đó, nhiều ngân hàng không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn cải thiện đáng kể tỷ suất lợi nhuận trên vốn sở hữu (ROE), từng bước hiện thực hóa mô hình Ngân hàng 4.0.

Chia sẻ với Tạp chí Đầu tư Tài chính – VietnamFinance, ông Từ Tiến Phát, Tổng Giám đốc Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) cho biết: “Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt, AI giống như chìa khóa để ngân hàng nâng cao hiệu quả, cá nhân hóa dịch vụ và đảm bảo quản trị rủi ro. Từ đó, trở thành động lực để các ngân hàng đi nhanh hơn và đạt được những bước tiến vượt trội”.

Tổng Giám đốc ACB dẫn chứng, trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, từ tháng 10/2022, ACB ra mắt AI BOT - Trợ lý hỗ trợ thông minh. AI BOT không chỉ hỗ trợ khách hàng 24/7 mà còn là “cánh tay đắc lực” cho nhân viên, giao dịch viên trong các hoạt động truy vấn thông tin và xử lý nghiệp vụ nhanh chóng, chính xác. Riêng trong năm 2024, hệ thống đã ghi nhận hơn 18 triệu lượt chat hỗ trợ qua AI BOT, tăng gấp đôi so với năm 2023.

Trong hoạt động bán hàng, ngân hàng này triển khai ứng dụng công nghệ GenAI nhằm mở rộng khách hàng. Sáng kiến từ giải pháp công nghệ GenAI đã 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.

Bên cạnh đó, với các ứng dụng AI thị giác máy tính vào hoạt động định danh khách hàng điện tử (eKYC), cuộc gọi video (video call), ACB đã hỗ trợ tiếp cận khách hàng (onboard) và đăng ký dịch vụ cho hàng triệu khách hàng mới và khách hàng hiện hữu mỗi năm.

Đại diện ngân hàng cũng cho biết ACB là một trong số ít ngân hàng ứng dụng sự kết hợp kép giữa AI (IDP OCR) và RPA (Robotic Process Automation) giúp gia tăng hiệu quả vượt trội trong tự động hóa quy trình. Từ năm 2023, ngân hàng đã tự động hóa 330 quy trình với hơn 4 triệu tác vụ/tháng (từ 50-60 triệu tác vụ/năm), tiết kiệm hàng trăm tỷ đồng và giảm khoảng 90% thời gian xử lý thủ công.

Trong hoạt động kiểm soát rủi ro, ACB ứng dụng công nghệ FDD - Lá chắn vững chắc trước rủi ro: Hệ thống phát hiện giả mạo (Fraud Document Detection) ứng dụng công nghệ GenAI kết hợp thị giác máy tính giúp nhận diện các chứng từ giả mạo và bất thường ở “miền trường tần số” với tỷ lệ lên tới 75%.

Hiện nay, mỗi hồ sơ lên tới hàng trăm trang, một nhóm phân tích của ACB có thể phải xử lý đến hàng nghìn hồ sơ mỗi 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. 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 nằm trong nhóm ngân hàng có tỷ lệ nợ xấu thấp nhất toàn ngành, đại diện ACB cho biết.

Bà Chu Hồng Hạnh, Giám đốc sáng tạo ACB nhìn nhận: “Đổi mới sáng tạo cũng giúp ngân hàng phát triển tệp khách hàng mới và phục vụ khách hàng theo phương thức mới dựa trên những mô hình hoạt động tiên tiến, hiện đại. Bên cạnh đó, sáng tạo cũng giúp tối ưu hoá và tái thiết kế các hoạt động hiện hữu để tạo ra năng suất lao động cao hơn và hiệu quả, tinh gọn hơn”.

Cơ hội lớn song thách thức cũng không nhỏ

Những lợi ích mà AI mang lại cho các ngân hàng là điều không thể phủ nhận. Song, để đi được đến ngày hái “trái ngọt”, các ngân hàng trước hết phải vượt qua được nhiều thách thức bởi AI không đứng độc lập mà đi liền và có quan hệ mật thiết với AI là “dữ liệu”, “hạ tầng” và “con người”.

Bà Chu Hồng Hạnh, Giám đốc Innovation Lab của ACB cho biết, dữ liệu được xem là “máu” và là nguồn đầu vào chủ yếu của AI. Một mô hình AI không thể đạt kết quả và chất lượng tối ưu nếu không có nguồn dữ liệu chính xác và đủ chất lượng.

Tuy nhiên, hiện nay dữ liệu của ngân hàng vừa phân tán, vừa không đủ, vừa thiếu chính xác. Để có bức tranh đầy đủ hơn về khách hàng, ngân hàng cần thu thập thêm các thông tin “tài chính/phi tài chính” và “phi cấu trúc” từ các nguồn khác nhau. Điều này rất hạn chế vì phải chịu các quy định ngặt nghèo liên quan tới bảo mật dữ liệu khách hàng và an ninh thông tin. Song song đó, dữ liệu “rác”, không đủ chất lượng cũng là vấn đề lớn mà ngân hàng phải xử lý để đảm bảo tính chính xác khi phát triển các mô hình AI.

Thách thức lớn thứ hai là hạ tầng. Để triển khai AI cần trang bị một lượng lớn hạ tầng, đặc biệt là hạ tầng GPU. Nhiều mô hình GenAI cần được phát triển trên mô hình ngôn ngữ lớn, đòi hỏi phải sử dụng cả các mô hình Public Cloud. Chi phí lớn để đầu tư cho hạ tầng và khó khăn trong việc trang bị là thách thức lớn với tất cả các ngân hàng.

Một thách thức lớn khác là nguồn nhân lực. Hiện nay, nhân lực am hiểu và có khả năng triển khai AI đang thiếu trên phạm vi toàn cầu, trong đó có nhân sự ngành ngân hàng.

Ông Từ Tiến Phát chia sẻ: “Làm sao để thu hút và giữ chân nhân sự giỏi, đồng thời tạo điều kiện cho họ có môi trường làm việc và phát triển hiệu quả là việc không hề dễ dàng. Do đó, đào tạo và trang bị kiến thức liên quan tới sử dụng và đào tạo AI cho cán bộ nhân viên phải là một trong những ưu tiên chủ đạo mà ngân hàng tập trung trong thời gian tới”, ông Phát cho hay.

Ngoài ra các thách thức quan trọng khác như khung pháp lý, đạo đức AI,.. cũng là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới thành công của việc triển khai AI trong ngân hàng.

Tựu trung, để ứng dụng AI hiệu quả, cần một chiến lược rõ ràng và đề cao tính hiệu quả. Không thể thiếu việc chuẩn bị đồng bộ, chuyên nghiệp và hiệu quả cả ba yếu tố dữ liệu, hạ tầng và con người để việc ứng dụng AI được tối ưu.

“Ứng dụng AI không phải lúc nào cũng hiệu quả và chỉ hiệu quả nếu như được áp dụng đúng nơi, đúng chỗ và đúng thời điểm. Tất cả các tổ chức đều muốn ứng dụng AI, nhưng ứng dụng vào đâu để có hiệu quả thực tiễn cao, mang lại giá trị thực tế cho kinh doanh - trong thời gian ngắn là vấn đề đòi hỏi tất cả các tổ chức phải suy nghĩ nghiêm túc và có chiến thuật rõ ràng. Sẽ rất lãng phí nếu như đầu tư lớn cho hạ tầng, mô hình và nhân sự AI chỉ để ‘làm đẹp hồ sơ’ “, ông Từ Tiến Phát khẳng định.