Một số ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng

Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo

Hiện nay có rất nhiều định nghĩa khác nhau về trí tuệ nhân tạo (tiếng anh là Artificial Intelligence - viết tắt là AI). AI là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người, trí tuệ này có thể tự tư duy, suy nghĩ, học hỏi giống như trí tuệ của con người. Ngoài ra nó còn có một ưu điểm vượt trội hơn so với con người là khả năng xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn.

Theo Russell (2016) AI là ngành khoa học nghiên cứu xem làm thế nào để máy tính có thể thực hiện những công việc mà hiện tại con người làm tốt hơn máy tính. Còn theo Charniak (2014) lại cho rằng AI là khoa học nghiên cứu về các hoạt động trí não thông qua mô hình tính toán và các thuật toán. Trong khi đó thì Nilsson (1998) định nghĩa AI là quá trình nghiên cứu các hành vi thông minh bằng việc mô phỏng trong các vật thể nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo AI là sự pha trộn giữa ba công nghệ tiên tiến, đó là: học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy tính nhận thức. Khái niệm trí tuệ nhân tạo là để mô phỏng trí thông minh con người vào các máy nhân tạo với sự giúp đỡ của việc học máy tinh xảo và thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tóm lại có thể hiểu trí tuệ nhân tạo - AI là ngành khoa học máy tính tạo ra các máy có khả năng hoạt động thông minh và phản ứng giống con người. Hoạt động này dựa trên nền tảng lý thuyết vững bền như biết suy nghĩ, lập luận để giải quyết vấn đề và biết cách giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói.

Có thể thấy AI có thể xử lý hàng triệu thông tin trong vài phút. Khi có bất kỳ thay đổi nào thì AI cũng có thể giải quyết nhanh chóng và chính xác trong thời gian thực. Đây là điều mà ngay chính con người nhiều khi vẫn gặp khó khăn trong thực hiện. Vì lẽ đó mà có thể giải thích được tại sao AI lại được sử dụng ngày càng nhiều trong các lĩnh vực ngân hàng, bảo hiểm hay cả trong chứng khoán.

Một số vai trò mà việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng là:

Tính cá nhân hóa của khách hàng được nâng cao

Mô hình kinh doanh lấy khách hàng làm trọng tâm là dựa vào việc nâng cao trải nghiệm cho khách hàng. Có nghĩa là:

• Nâng cao khả năng thu thập dữ liệu của khách hàng.
• Đánh giá được chất lượng ngân hàng trên quan điểm của khách hàng.
• Giúp cho khách hàng có nhiều lựa chọn hơn trong tùy chỉnh chức năng của sản phẩm, bao gồm cả định giá cho sản phẩm.
• Sử dụng các phương tiện truyền thông trên mạng xã hội để quan sát sở thích của khách hàng.
• Thực hiện quá trình phân khúc khách hàng theo các nhóm khách hàng một cách chi tiết.
• Hỗ trợ nhằm xây dựng chiến lược tương ứng.
• Cung cấp đa dạng các kênh phân phối tự động, nhằm phục vụ và tương tác cá nhân tới khách hàng.
• Xây dựng sản phẩm một cách linh hoạt phù hợp với từng phân khúc khách hàng.

Gia tăng năng suất

Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng nhằm đưa các luồng thông tin khách hàng đến các tiến trình xử lý văn phòng cơ bản. AI có thể thực hiện một cách thường xuyên các quy trình làm tăng hiệu quả và năng suất công việc. Nhờ đó mà việc tương tác và giao tiếp với khách hàng được cá nhân hóa, không bị tẻ nhạt như cách giao tiếp truyền thống. Mức độ cá nhân hóa hầu như không thể đạt được nếu không có sự giúp đỡ của học máy và AI.

Phát hiện những gian lận

Đây là một trong những lĩnh vực then chốt của ngành ngân hàng. Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng là hệ thống thông minh nhân tạo được sử dụng sớm nhất và đạt nhiều thành công nhất hiện nay. Bằng cách xem xét và theo dõi lại các mẫu tài khoản đã hoạt động, so sánh và đối chiếu sai lệch đối với các mẫu và được gắn cờ để xem xét thêm. Trong thập kỷ vừa qua, AI không chỉ cải thiện quá trình giám sát mà còn có thể phản ứng trong thời gian thực để phát hiện những gian lận tiềm ẩn.

Tư vấn khách hàng được tốt hơn

Ngoài cá nhân hóa việc truyền thông tới khách hàng, trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng còn cung cấp khả năng cải thiện những lời tư vấn và nêu ra những khuyến nghị hữu ích cho khách hàng. Bởi khả năng cung cấp thông tin của con người đôi khi không được nhất quán, dễ mắc sai lầm. Các ứng dụng ngân hàng di động như Moven và Simple cho phép người dùng có thể theo dõi chi tiêu, tăng mức tiết kiệm của họ với các gợi ý tư vấn được cá nhân hóa và tự động. Quá trình này thông qua thẻ ghi nợ chuyên dụng được liên kết với ứng dụng của điện thoại thông minh.

Một số ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng được áp dụng khá phổ biến trong ngân hàng trên thế giới, tuy nhiên vẫn ứng dụng AI ở các cấp độ và quy mô khác nhau. Cụ thể một số ứng dụng phổ biến như:

Đánh giá nguồn tín dụng

Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng cung cấp các giải pháp giúp các ngân hàng và người cho vay đưa ra quyết định cho vay hợp lý. Đưa ra quyết định bằng việc vận dụng nhiều yếu tố giúp đánh giá chính xác hơn những phương pháp đánh giá truyền thống. 

Ngành tài chính ngân hàng và đặc biệt là các ngân hàng số đang dần chuyển sang sử dụng máy học (machine learning). Đây là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo. Mục đích là để xây dựng các mô hình dự báo chính xác và nhanh chóng hơn. Những dự đoán này giúp cho các ngân hàng tận dụng được nguồn dữ liệu hiện có để xác định xu hướng, rủi ro, tiết kiệm nhân lực và đảm bảo được nguồn thông tin tốt hơn cho việc lập kế hoạch trong tương lai.

Hỗ trợ cho việc giao dịch định lượng

Hỗ trợ cho việc giao dịch định lượng hay còn gọi là Quantitative Trading - Quant. Nó có nghĩa là các giao dịch thông được thông qua các phân tích định lượng dưới sự hỗ trợ của máy tính và các công cụ số hóa (như AI, Machine Learning hay Big Data) của ngân hàng.

Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng giúp cho việc giao dịch định lượng có thể thực hiện các giao dịch trên thị trường với một tốc độ siêu nhanh. Không chỉ vậy chúng còn thực hiện với độ chính xác rất cao. Đặc biệt cùng với sự phát triển của công nghệ AI và Machine Learning, giao dịch định lượng có thể đạt đến mức độ tự phát triển và hoàn thiện kỹ năng mà không cần đến sự hỗ trợ của con người.

Công nghệ cốt lõi để nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng

Ngân hàng sử dụng các trợ lý AI như chatbot để đưa ra lời khuyên về tài chính sẽ được cá nhân hóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục đích của việc này là cung cấp dịch vụ khách hàng tự phục vụ hay còn gọi là Self-help Service. Đồng thời sẽ cải thiện an toàn và bảo mật cho các nền tảng trực tuyến. Đây cũng là một trong những ứng dụng quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng.

Lời kết

Bài viết cung cấp những thông tin cơ bản nhất về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng. Hy vọng thông qua bài viết này bạn sẽ hiểu rõ hơn về vai trò và ứng dụng của công nghệ AI trong ngành ngân hàng.