Một cuộc cách mạng quan trọng hiện đang diễn ra khi trí tuệ nhân tạo (AI) liên tục cho thấy khả năng bắt kịp và thậm chí vượt trội so với tài năng của con người trong nhiều lĩnh vực. Các ngân hàng giờ đây nên tập trung vào việc hiểu AI tổng quát sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của họ như thế nào thay vì tranh luận về những tác động to lớn mà nó sẽ gây ra đối với lĩnh vực của họ. Làm thế nào các ngân hàng có thể tận dụng tiềm năng tuyệt vời này để gia tăng giá trị và phát triển thịnh vượng trong môi trường mới này là rất quan trọng.
1. Sự phát triển của Generative AI trong ngành ngân hàng
Với khả năng học hỏi từ các tập dữ liệu lớn và đưa ra câu trả lời một cách độc lập, Generative AI là một nhánh tiên tiến và sáng tạo của trí tuệ nhân tạo. Nó có thể tìm thấy các mẫu và xu hướng bằng cách đánh giá một lượng lớn dữ liệu hiện có, cho phép nó đưa ra những đánh giá sáng suốt. Mặt khác, RPA là một cải tiến phần mềm giúp tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu và xử lý tài liệu.
Để đưa ra những đánh giá sáng suốt, Generative AI có thể phân tích dữ liệu trước đó, học hỏi từ dữ liệu đó và điều chỉnh chiến lược của mình cho phù hợp với hoàn cảnh mới. Mặt khác, RPA chỉ có thể tự động hóa các hoạt động đã được mô tả trong chương trình của nó. Theo phân tích của Accenture, các mô hình ngôn ngữ lớn như Generative AI có khả năng ảnh hưởng đến 90% tổng số giờ làm việc.
2. Các trường hợp sử dụng Generative AI trong ngân hàng nhiều nhất
2.1. Phát hiện gian lận
Các bộ phận phát hiện gian lận lớn đã từng được duy trì bởi nhiều ngân hàng; tuy nhiên, các bộ phận này có thể tốn kém để vận hành và không phải lúc nào cũng thành công hoàn toàn. Mặt khác, Generative AI có thể giám sát thông tin giao dịch như vị trí, thiết bị và hệ điều hành đồng thời cảnh báo người dùng về bất kỳ hành vi bất thường hoặc bất thường nào khác với xu hướng thông thường. Quá trình tự động hóa này giúp loại bỏ nhu cầu kiểm tra giao dịch thủ công tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi.
Hơn nữa, Generative AI có thể liên tục đánh giá dữ liệu tổng hợp, cải thiện các thuật toán phát hiện của nó để theo kịp các kế hoạch gian lận đang thay đổi. Các ngân hàng có thể dự đoán và ngăn chặn hoạt động gian lận trước khi chúng xảy ra nhờ vào chiến lược chủ động này. Yêu cầu xác minh thêm đối với quyền truy cập tài khoản người dùng có thể được áp dụng bằng cách sử dụng Generative AI. Chẳng hạn, một chatbot AI có thể yêu cầu người dùng hoàn thành xác thực đa yếu tố (MFA) hoặc các câu hỏi bảo mật để tăng cường bảo mật.
2.2. Quản lý rủi ro
Việc duy trì mức độ rủi ro lý tưởng, xác định các khu vực rủi ro tiềm ẩn và thực hiện các bước để bảo vệ lợi nhuận đều có thể thực hiện được đối với các ngân hàng bằng cách có một kế hoạch quản lý rủi ro mạnh mẽ. Tổn thất đáng kể có thể xảy ra do việc quản lý rủi ro liên quan đến tài khoản, tín hiệu, hoạt động và các yếu tố khác không phù hợp.
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, tạo ra một giải pháp thay thế cho việc sử dụng các hệ thống phần mềm cụ thể để giảm rủi ro và có thể giúp giảm tổn thất do các quy trình quản lý rủi ro không chuyên nghiệp gây ra. Generative AI có khả năng xác định các rủi ro tài chính có thể xảy ra bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó, đưa ra cảnh báo sớm về gian lận giúp các tổ chức điều chỉnh và ngăn ngừa hoặc hạn chế tổn thất trong tương lai.
2.3. Phân tích tín dụng
Các ngân hàng hiện có một công cụ mạnh dưới dạng Generative AI để đánh giá mức độ tín nhiệm bằng cách xem xét xếp hạng tín dụng và hồ sơ tài chính của khách hàng. Ngoài ra, bằng cách kiểm tra cẩn thận thông tin từ nhiều nguồn, chẳng hạn như báo cáo tín dụng, báo cáo thu nhập, khai thuế và các dữ liệu tài chính khác, nó có thể đánh giá rủi ro liên quan đến đơn xin vay vốn.
Ngoài ra, Generative AI có thể xem xét hành động của người vay, hồ sơ ngân hàng và hoạt động tài khoản để phát hiện bất kỳ thay đổi nào trong tình hình tài chính của họ, đó có thể là dấu hiệu của mối lo ngại về vỡ nợ hoặc nợ quá hạn sắp xảy ra. Hơn nữa, Generative AI cung cấp các lựa chọn khoản vay theo thời gian thực cho các khoản vay nhỏ và bán lẻ, đẩy nhanh quá trình và cắt giảm thời gian cũng như chi phí thường liên quan đến các phương pháp thông thường.
2.4. Dự báo tài chính
Generative AI có thể phân biệt các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu, tạo điều kiện cho các mô phỏng dựa trên các tình huống giả định. Khả năng này cho phép các ngân hàng đánh giá một loạt các kết quả tiềm năng và đưa ra các kế hoạch phù hợp. Về bản chất, Generative AI cũng sử dụng kiến thức từ quá khứ để trao quyền cho các ngân hàng trong việc đưa ra các quyết định tài chính sáng suốt cho tương lai đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp để phân tích toàn diện.
2.5. Bảo mật dữ liệu
Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả tiềm năng đối với các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu trong lĩnh vực ngân hàng. Dữ liệu tổng hợp có thể là một sự thay thế tốt cho dữ liệu khách hàng khi việc chia sẻ dữ liệu khách hàng bị cấm theo luật bảo vệ dữ liệu và các mối lo ngại về quyền riêng tư. Ngoài ra, các ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu khách hàng tổng hợp để đào tạo các mô hình Machine Learning (ML) giúp họ xác định tính đủ điều kiện của khách hàng đối với các khoản vay tín dụng hoặc thế chấp và số tiền cho vay phù hợp.
2.6. Đánh giá rủi ro
Các nhà bảo lãnh khoản vay có thể hưởng lợi rất nhiều từ sự hỗ trợ do Generative AI cung cấp trong khi đưa ra quyết định. Hệ thống có thể đưa ra các đánh giá rủi ro được cá nhân hóa và các đề xuất chuyên biệt bằng cách đánh giá dữ liệu người tiêu dùng. Đáng chú ý, Generative AI có thể tự động hóa một số thành phần của bản ghi nhớ tín dụng, chẳng hạn như tóm tắt điều hành, mô tả công ty và phân tích ngành, giúp đơn giản hóa quy trình bảo lãnh phát hành.
2.7. Tiếp thị và tạo khách hàng tiềm năng
Trí tuệ nhân tạo giúp thu thập tệp khách hàng bằng cách xúc tiến các nỗ lực tiếp thị. Nó đạt được điều này bằng cách phân tích sở thích và hành vi trực tuyến của khách hàng, phân khúc khách hàng tiềm năng thành các nhóm riêng biệt và cho phép tạo các chiến dịch tiếp thị phù hợp cho từng phân khúc.
Trong quá trình này, Generative AI đóng vai trò quan trọng, giúp tạo nội dung tiếp thị tùy chỉnh và theo dõi tỷ lệ chuyển đổi cũng như mức độ hài lòng của khách hàng. Các ngân hàng có thể liên tục cải thiện chiến thuật tiếp thị của họ, điều này sẽ dẫn đến ROI tiếp thị cao hơn theo thời gian, bằng cách thực hiện thử nghiệm A/B để đánh giá hiệu quả của các kỹ thuật khác nhau.
AI sáng tạo đóng vai trò then chốt trong việc giảm thiểu rủi ro sai sót bằng cách phát hiện sự không nhất quán và nâng cao chất lượng tổng thể của các hoạt động tài chính và công việc liên quan đến ngân hàng. Hơn nữa, AI sáng tạo góp phần cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách hỗ trợ nghiên cứu pháp lý nhanh chóng và chính xác, cho phép các ngân hàng cung cấp hỗ trợ chính xác và hiệu quả hơn cho khách hàng của họ. Hy vọng rằng những chia sẻ BAC chia sẻ sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.
Nguồn tham khảo:
https://automationedge.com/
Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp
BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN
Khoá học Online:
Khoá học Offline:
Tại Tp.HCM:
Tại Hà Nội:
Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất
Ban biên tập nội dung - BAC