Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ ngân hàng hiện nay

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 diễn ra mạnh mẽ thay đổi thế giới với nhiều thành tựu nổi bật, đột phá. Ngành ngân hàng cũng không ngoại lệ khi mà việc đẩy mạnh áp dụng thành tựu khoa học – kĩ thuật để hoàn thiện quá trình cung ứng các sản phẩm dịch vụ tài chính trong ngân hàng. Quá trình chuyển đổi này mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành ngân hàng của Việt Nam khi mà hàng loạt công nghệ nâng cao được đưa vào thực tiễn như AI, Big Data, Data analytics,… AI (Artificial Intelligence) là một trong những công nghệ hàng đầu và đang trở thành xu thế nóng trong thế giới được áp dụng vào mảng dịch vụ trong lĩnh vực ngân hàng số. Việc tích hợp Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào hoạt động của các ngân hàng đang là một xu hướng đáng chú ý trong quá trình chuyển đổi số.

Trước sự thay đổi nhanh chóng và phát triển vượt bậc của làn sóng công nghệ mới, các ngân hàng Việt Nam cũng cần đầu tư hệ thống công nghệ nhằm nâng cao sức cạnh tranh và duy trì vị thế trên thị trường ngân hàng hiện nay, chúng ta cần nắm bắt và áp dụng những xu hướng mới như tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của mình.

1. Khái niệm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dịch vụ ngân hàng

Khái niệm của một vấn đề là những nhận định chung nhất, phản ánh được những sự vật, quá trình và hiện tượng thông qua các dấu hiệu cơ bản của vấn đề đó. Việc xác định được khái niệm phần nào cung cấp cho ta những góc nhìn toàn diện nhất về sự vật, hiện tượng đó. Vì vậy, trong quá trình thực hiện nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) và những ứng dụng thực tiễn trong ngành ngân hàng, nhóm nghiên cứu cũng bắt đầu phân tích về những khái niệm của trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo vẫn chưa có một khái niệm chính xác nhất và chung nhất trong những bài nghiên cứu tính tới thời điểm hiện tại. Vậy nên để có thể đưa ra được một khái niệm chung nhất và chính xác cho trí tuệ nhân tạo nhóm tác giả sẽ nghiên cứu từ những khái niệm về trí tuệ nhân tạo từ nhiều góc nhìn từ nhiều nhà nghiên cứu toàn cầu.

John McCarthy - nhà khoa học máy tính người Mỹ đã lần đầu tiên nhắc đến cụm từ “trí tuệ nhân tạo” tại “Dự án nghiên cứu mùa hè về trí tuệ nhân tạo” và cũng trong hội nghị đó nhà khoa học đã đưa ra xác định phạm vi và mục tiêu hoạt động của AI. Đây được xem như là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo ngày này. John(2024) cho rằng “Trí tuệ nhân tạo là khoa học và kỹ thuật chế tạo ra những cỗ máy thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh. Nó liên quan đến nhiệm vụ tương tự là sử dụng máy tính để hiểu trí thông minh của con người, nhưng AI không phải giới hạn mình trong các phương pháp có thể quan sát được về mặt sinh học”. Có thể nói, trí tuệ nhân tạo là một phát minh vĩ đại của nền khoa học kỹ thuật đổi mới khi ứng dụng của nó xuất hiện trong nhiều lĩnh vực với khả năng phát triển vô hạn của AI.

TechTarget(2024) định nghĩa rằng trí tuệ nhân tạo là “sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các ứng dụng cụ thể của AI bao gồm hệ thống chuyên gia, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy”. Định nghĩa chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo là một chuỗi quy trình mô phỏng lại mọi hành động, nhận thức của con người và chuyển hóa thành một chuỗi dữ liệu vào trong máy tính và lưu trữ nó làm cho quy trình mô phỏng chân thực hơn.

Bên cạnh đó, NewScientist(2024) lại cho rằng “Trí tuệ nhân tạo chỉ đơn giản là phần mềm được máy tính sử dụng để bắt chước các khía cạnh của trí thông minh con người”. Trang báo này còn cho biết thêm về sức mạnh của trí tuệ nhân tạo khi đưa ra khẳng định “Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ có khả năng thay đổi thế giới. Nó có thể giúp chữa bệnh ung thư, điều khiển ô tô tự động và tăng cường trí thông minh của con người. Hoặc nó có thể dẫn để ngày tận thế của robot và sự sụp đổ của loài người”. Trí tuệ nhân tạo có thể phát triển thành một công nghệ của tương lai giúp cho con người thoát khỏi nỗi khổ của bệnh tật, có thể giúp cho cuộc sống trở nên thuận lợi hơn hay việc phát triển của AI sẽ đặt cho nhân loại dấu chấm cho sự sống của mình. Việc trí tuệ nhân tạo tiến hóa theo chiều hướng nào tùy thuộc vào ý chí của mỗi người khi phát triển nó.

Tiến sĩ Oren Etzioni - người tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng AI. Đồng thời ông cũng là CEO của Allen Institute for AI (A12) - một tổ chức hoạt động phi lợi nhuận với mục đích nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo phục vụ cho các lợi ích chung của cộng đồng đã đưa ra nhận định của mình trong bài phát biểu của trường MIT (Học viện Công nghệ Massachusetts) (2022) về việc thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” mang hai khái niệm tách rời nhau “AI đề cập đến cả nhiệm vụ khoa học cơ bản nhằm xây dựng trí thông minh của con người vào máy tính và công việc mô hình hóa lượng dữ liệu khổng lồ”. Hai nỗ lực này rất khác nhau cả về mức độ phát triển hiện nay lẫn tham vọng của những nhà nghiên cứu trong khoảng thời gian gần đây.

Trí tuệ nhân tạo lấy dữ liệu làm trung tâm bắt đầu được phát triển từ những năm 1970 với mục đích pháp minh nên những phương pháp tự động để xây dựng được “cây quyết định” (decision trees). Mô hình này là một mô hình có dạng hình cây phân cấp dùng để phân lớp các đối tượng dựa vào dãy các luật bao gồm các thuộc tính đi kèm, mô hình này sẽ đưa ra quyết định tạo ra các luật để đưa ra các dự đoán về lớp dữ liệu của các dữ liệu bất kỳ. Việc phát minh ra phương pháp “cây quyết định” đã tạo nên sự bùng nổ về mức độ phủ sóng với sự thành công của mạng nơ-ron nhân tạo hay còn được gọi là học sâu (deep learning). Các phương pháp của deep learning kết hợp cùng với kho dữ liệu khổng lồ và sức mạnh vô hạn của các thuật toán đã tạo dựng nên nhiều thành công giúp cho các phương pháp trí tuệ nhân tạo cho ra các mô hình dự đoán có độ chính xác ngày càng được nâng cao thông qua quy trình lặp lại chuyên sâu về tính toán.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo là một quá trình khoa học mô phỏng các quá trình nhận thức, hành động, trí tuệ của con người và chuyển thành dữ liệu lưu trữ vào kho dữ liệu phục vụ cho quá trình mô phỏng. Quá trình này sẽ phát triển vô hạn nhờ vào khả năng phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo được các ngân hàng đưa vào sử dụng trong các hệ thống thông tin quản lý như là một phương pháp để nâng cao mức độ bảo mật thông tin khách hàng cũng như hiệu quả quản lý. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống ngân hàng giúp cho một số dịch vụ chuyển từ quy trình trực tiếp trở thành quy trình trực tuyến đơn giản hơn và hoạt động mọi lúc, mọi nơi phục vụ cho nhu cầu vô hạn của khách hàng. Quy trình đưa trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống ngân hàng trải dài trong nhiều khía cạnh riêng lẻ, đơn cử như: e-KYC, Chatbots, bảo mật thông tin, chấm điểm tín dụng, tư vấn đầu tư,... Vào năm 2022, trong một cuộc khảo sát của Statista đã cho thấy sự phát triển nổi bật của hoạt động ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hoạt động dịch vụ khách hàng và hoạt động quản lý chiến lược & tài chính của doanh nghiệp. Trong đó, ngành dịch vụ tài chính có một con số khá ấn tượng với 31% số người tham gia khảo sát đã dùng theo cách này.

Như vậy, với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào trong quy trình quản lý hệ thống cũng như quá trình vận hành của ngân hàng giúp cho cả khách hàng lẫn ngân hàng giảm thiểu sự hao tổn về mặt thời gian cũng như sức lực để thực hiện các hoạt động mà giờ đây có thể thực hiện trực tuyến và các kỹ thuật viên chỉ cần điều khiển thông qua máy tính một cách gián tiếp thông qua công nghệ mà không phải sử dụng các quy trình trực tiếp với khách hàng nhưng hiệu quả và chất lượng của các sản phẩm được cung cấp vẫn không đổi. Trong thời đại chuyển đổi số, quy trình ứng dụng AI để nhằm xử lý dữ liệu cũng như thu thập thông tin là điều tất yếu đặc biệt là trong thời kỳ kinh tế đổi mới, việc sử dụng những công nghệ tiên tiến để tạo nên mối liên kết bền vững với khách hàng giúp cho ngân hàng tiến tới mục tiêu phát triển bền vững. Trong lĩnh vực ngân hàng, việc ứng dụng AI là một hành động thức thời bắt kịp với xu thế của nền khoa học kĩ thuật hiện nay trong bối cảnh chuyển động công nghệ số. Trí tuệ nhân tạo đã và đang đem lại những cơ hội không tưởng cho sự phát triển vượt bậc đối với lĩnh vực dịch vụ khách hàng, tạo nên sự tăng trưởng bền vững nhờ vào việc áp dụng những thành tựu mới nhất của công nghệ vào quy trình vận hành từ đó đổi thay thành mô hình cung ứng dịch vụ mọi lúc, mọi nơi. Từ đó, lượng thông tin được xử lý ngày càng tăng giúp cho một lượng lớn khách hàng có thể xử lý vấn đề một cách đơn giản hơn. Bên cạnh đó, việc này còn thúc đẩy sự lưu thông của dòng tiền được lưu hành trong hệ thống ngân hàng. Quy trình tự động hóa trở nên chính xác hơn nhờ vào việc ứng dụng đa dạng công nghệ có thể giúp cho ngân hàng cải thiện những trở ngại về việc bảo mật thông tin, thu thập dữ liệu hay là giúp khách hàng quyết định đầu tư thuận lợi hơn.

2. Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng

2.1. Ứng dụng AI trong hoạt động cấp tín dụng

Một trong những hoạt động mang lại doanh thu khổng lồ cho ngành ngân hàng là hoạt động tín dụng. Đi kèm với lợi ích khủng của quy trình này mang lại thì cũng đem lại nhiều rủi ro cho phía ngân hàng. Một nghiên cứu trong giai đoạn 2012-2020 đã cho biết tỷ lệ dư nợ cho vay so với tổng nguồn vốn huy động chiếm đến trung bình khoảng 85,25% và việc này cho thấy sự lệ thuộc rõ rệt của các NHTM vào hoạt động tín dụng (PGS., TS. Lê Thanh Tâm, Đoàn Minh Ngọc, Bùi Thu Giang, 2021). Quy trình thẩm định có phần rắc rối cũng như độ khác biệt hóa về thông tin của từng khách hàng làm cho quy trình thẩm định thường kéo dài và có những nhầm lẫn, sai sót trong quy trình thẩm định tín dụng của ngân hàng. Do vậy, khả năng ứng dụng của AI trong quy trình cấp tín dụng của các ngân hàng vô cùng lớn.

Thứ nhất, trí tuệ nhân tạo hỗ trợ quá trình phân tích hành vi khách hàng

Việc sử dụng AI trong quá trình phân tích hành vi, thói quen của khách hàng chẳng hạn như: thói quen mua sắm trực tuyến, thời gian thanh toán các loại cước phí, tài khoản viễn thông hay đến cả các dữ liệu về sức khỏe,.. của khách hàng. Một khách hàng cho dù họ chưa từng sử dụng hình thức vay nợ tại ngân hàng nhưng họ vẫn cần phải thanh toán các chi phí trong cuộc sống hàng ngày. Đơn cử như việc thanh toán các hóa đơn hàng ngày, việc một cá nhân có hoàn thành việc thanh toán các hóa đơn đúng hạn hay không có thể phần nào xác định được mức độ trách nhiệm của khách hàng đối với các khoản tiền và cách cá nhân đó quản lý dòng tiền của bản thân để có thể thanh toán được đúng hạn. Ví dụ như một nhân viên văn phòng thanh toán hóa đơn di động trả sau theo đúng định kỳ của nhà mạng hay các hóa đơn tiền điện, tiền nước hàng tháng. Ngoài ra, việc thống kê lại hạn mức chi tiêu cho việc mua sắm trực tuyến cũng là cơ sở để xác định được cách người dùng thực hiện các nghĩa vụ tài chính và việc bản thân họ có tôn trọng những kỷ luật của việc đúng hạn hay không. Những thông tin này sẽ là thức đo cho quá trình ngân hàng phân loại các loại khách hàng và hạn mức cho từng loại đó như thế nào.

Thứ hai, trí tuệ nhân tạo hỗ trợ quá trình phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ

Nếu đối với cách hoạt động truyền thống, phần lớn các ngân hàng dựa vào dữ liệu thể hiện trực tiếp khi khách hàng giao dịch thông qua ngân hàng bao gồm một số thông tin như: bảng sao kê lương, hợp đồng lao động hoặc các lịch sử tín dụng trên các trung tâm thông tin tín dụng của nhà nước hoặc tư nhân. Tuy nhiên điều này gây khá nhiều bất lợi cho những khách hàng chưa từng thực hiện bất kỳ một khoản vay nào hay chưa từng mở thẻ thì lịch sử tín dụng của họ sẽ không có bất cứ thông tin gì hữu ích dùng để đánh giá khả năng hoàn trả các khoản vay của họ. Ngoài ra, trong một số lĩnh vực người lao động không có hợp đồng lao động hoặc đối với những người làm việc tự do, hoạt động theo từng dự án nhỏ lẻ chứ không làm việc cho công ty (freelancer) thì sẽ không có bảng lương định kỳ và sao kê số dư chưa thể phản ánh đúng được thu nhập thực tế của họ cũng sẽ gây bất lợi khi mà thông tin cập nhật trên CIC sẽ không đúng với thu nhập thực tế.

Từ việc phân tích kỹ lưỡng những hành vi của khách hàng, các ngân hàng có thể tạo ra các thuật toán để tính toán điểm tín dụng và tạo ra các mô hình để tính về hạn mức cho vay và xây dựng quy trình hợp lý đối với cá nhân đó. Sau khi tính được hạn mức cho vay, thuật toán sẽ tính ra xác suất vỡ nợ và mức độ tổn thất chính xác hơn. Không chỉ đối với các khách hàng là cá nhân, đối với các khách hàng là doanh nghiệp vừa và nhỏ, các công cụ như AI sẽ giúp rút ngắn thời gian chấm điểm tín dụng của họ. Một khảo sát từ hãng tư vấn McKinsey cho biết rằng, khi ứng dụng AI để giải ngân thì quá trình này hoàn thành chưa đến 24 giờ. Trong khi đó, cùng quá trình này thì việc được xét duyệt hồ sơ một cách thủ công sẽ kéo dài từ 3 - 5 tuần và sẽ chờ giải ngân gần ba tháng. Điều này tác động trực tiếp đến số lượng hồ sơ được xét duyệt và lưu lượng dòng tiền được lưu thông trong thị trường tài chính, nếu lưu lượng dòng tiền được lưu thông càng tăng cao, nền kinh tế càng có nhiều cơ hội để phát triển hơn.

Một ví dụ điển hình cho việc phát triển mô hình này là Anh Quốc. Chính phủ Vương quốc Anh đã xuất bản Sách trắng AI vào ngày 29 tháng 3 năm 2023, đưa ra các đề xuất nhằm quản lý việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ở Vương quốc Anh. Sách Trắng là sự tiếp nối của Tài liệu Chính sách Quy định AI , trong đó giới thiệu tầm nhìn của Chính phủ Vương quốc Anh về chế độ quản lý AI "ủng hộ đổi mới" và "theo ngữ cảnh cụ thể" trong tương lai ở Vương quốc Anh.

Nhận thức về điểm tín dụng ở Vương quốc Anh sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi giá cả tiếp tục tăng và người tiêu dùng ở Vương quốc Anh buộc phải tìm những cách mới để trang trải cuộc sống. Theo một khảo sát khác của CRIF, 64% người tiêu dùng ở Anh cho rằng các ngân hàng và tổ chức tài chính chưa làm đủ để giúp đỡ khách hàng của họ trong thời kỳ kinh tế khó khăn. Đây là cơ hội lớn để một ngân hàng hoặc một công ty fintech tham gia và cung cấp các tài nguyên giáo dục về điểm tín dụng để hỗ trợ người tiêu dùng Vương quốc Anh đưa ra quyết định tốt hơn khi vay tiền. Ấn tượng hơn nữa là khả năng AI phân tích dữ liệu phi cấu trúc, điều này rất cần thiết cho các dịch vụ tài chính. Điều này có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau trong fintech, bao gồm dự đoán sự phù hợp của sản phẩm và điều chỉnh chiến lược tiếp thị bằng cách phân tích hành vi của khách hàng. Với sự ra mắt của nCino IQ (nIQ) vào năm 2019, nCino đã liên tục vượt qua các ranh giới về những gì AI có thể đạt được. Khả năng của nIQ bao gồm các giải pháp nâng cao hiệu quả, độ chính xác và hiểu biết về dữ liệu trong chu kỳ cho vay thương mại và doanh nghiệp nhỏ. AI có thể giải thích đại diện cho giai đoạn tiếp theo trong hành trình của nCino, sử dụng công nghệ nhận thức để cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, tự động hóa thông minh và điểm chuẩn của ngành.

2.2. Ứng dụng AI trong hoạt động thanh toán

Trong quá trình số hóa toàn cầu diễn ra mạnh mẽ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình thanh toán trong lĩnh vực ngân hàng là điều tất yếu của thời đại nay. Để hướng tới một “thế giới phẳng” đồng nghĩa với việc số lượng giao dịch sẽ tăng vọt nhờ vào nhu cầu giao dịch liền mạch tăng cao của khách hàng. Hệ sinh thái tài chính đang phải biến đổi để thích nghi với việc chuyển đổi từ hệ thống chủ yếu phụ thuộc vào tiền mặt thành hệ thống trực tuyến lấy công nghệ kỹ thuật số làm cốt lõi. Đơn cử như ngân hàng Techcombank đã có hơn 90% các giao dịch được thực hiện trên các nền tảng số hóa. Bên cạnh đó, số lượng thẻ tín dụng cũng như các giao dịch thanh toán qua thẻ tăng khoảng 40% giúp cho Techcombank đã chiếm được thị phần cao nhất trong thị trường thẻ tại Việt Nam (Ánh Hồng, Lê Thanh, 2023).

Đối với phương thức thanh toán truyền thống, khi hầu hết các giao dịch được thanh toán thông qua tiền mặt. Đơn giản vì tiền mặt hữu hình, đơn giản và không yêu cầu một bên trung gian nào. Tuy nhiên các giao dịch lại trở nên cồng kềnh, đầy rủi ro bảo mật và rất khó để truy xuất nguồn gốc gây khó khăn cho các cơ quan quản lý trong quá trình quản lý sự luân chuyển của dòng tiền. Ngày nay, ngoài những phương thức truyền thống thì thị trường tài chính còn nhiều lựa chọn khác cho khách hàng tùy chọn phụ thuộc vào nhu cầu sử dụng cá nhân như: ví kĩ thuật số, thanh toán không tiếp xúc (NFC - Near Field Communication, QR codes,...), tiền điện tử,... Sự kết hợp giữa AI và các công nghệ tiên tiến như là một cuộc “cách mạng hóa” nền kinh tế số hiện nay.

Đơn cử như quy trình xác thực danh tính khi mở thẻ của khách hàng. Trước đây, khách hàng sẽ làm việc trực tiếp với những chi nhánh ở gần để làm một số thủ tục xác thực thì mới có thể mở tài khoản thì bây giờ việc này hoàn toàn có thể thực hiện hoàn toàn trực tuyến dựa vào nhiều công nghệ như: Face - matching (kiểm tra sự trùng khớp của khuôn mặt), OCR (nhận dạng các ký tự quang học), Liveness Detection (phát hiện sự sống),... cùng với machine learning algorithms (thuật toán học máy), Natural language processing (NLP - xử lý ngôn ngữ tự nhiên), blockchain (công nghệ chuỗi khối),... Việc xử lý một khối lượng lớn thông tin từ những hồ sơ khách hàng yêu cầu và nhận diện khuôn mặt của khách hàng được xử lý nhanh gọn và gọn nhẹ giúp cho khách hàng giảm thiểu lượng công sức, tiền bạc và cả ngân hàng cũng giảm thiểu thời gian cho hoạt động định danh này. Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng có khả năng đề xuất những hình thức thanh toán phù hợp với từng cá nhân dựa trên thói quen chi tiêu, sở thích của mỗi cá nhân và phân tích các hành vi này để đưa ra những báo cáo về hành vi chi tiêu để giúp khách hàng quản lý tài chính dễ dàng hơn; Đồng thời, giúp cho các doanh nghiệp dự tính được các khoản doanh thu và phân tích các xu hướng thị trường trong tương lai. Điều này làm tăng tính cá nhân hóa của khách hàng, để khách hàng cảm thấy họ luôn có được sự hỗ trợ nhiệt tình nhất từ phía ngân hàng.

Không chỉ đối với nhu cầu thanh toán thường nhật mà đối với các khách hàng cá nhân, doanh nghiệp có nhu cầu đầu tư. Trong thời gian giao dịch của thị trường, AI có thể theo dõi các xu hướng kết hợp với việc xử lý, phân tích dữ liệu sẵn có để định giá rủi ro theo thời gian thực. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến các quyết định đầu tư của các nhà đầu tư khi có thêm cơ sở dữ liệu theo thời gian thực được cung cấp để quyết định bản thân có nên đầu tư hay không.

Quá trình đưa vào sử dụng các công nghệ và AI vào quy trình thanh toán giúp đẩy mạnh quá trình thanh toán và giảm sự tắc nghẽn trong hoạt động lưu chuyển tiền tệ. AI có thể giúp tự động hóa những quá trình mang tính lặp lại, giảm thiểu nguy cơ xảy ra lỗi giúp cho cả hai phía khách hàng lẫn ngân hàng đều có thể giảm thiểu được chi phí và ngăn chặn các nguy cơ lừa đảo, gian lận trong quá trình xử lý các thanh toán tự động.

2.3. Ứng dụng AI trong hoạt động quản lý tài sản và danh mục đầu tư

Trí tuệ nhân tạo được sử dụng vào hoạt động quản lý tài sản và các danh mục đầu tư trong những năm trở lại đây nhưng lại chưa thực sự phổ biến. Mặc dù việc này đã phát triển khá đáng kể trong những năm qua nhưng vẫn đang bị giới hạn ở một số đối tượng khách hàng cụ thể, chủ yếu trong các công ty tư vấn tài chính cung cấp những giải pháp mang tính định lượng, hay những văn phòng nghiên cứu có quy mô lớn trong lĩnh vực tài chính và các công ty Fintech.

Một số mô hình được ứng dụng rộng rãi trong quá trình quản lý danh mục đầu tư là mô hình phân tích cơ bản. Một số kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo sẽ có độ trùng khớp cáo với kỹ thuật quản lý định lượng đó là dựa vào khối lượng lớn dữ liệu có thể liên quan tới những quy định của các nền kinh tế khác nhau, từ đó thuật toán học máy có thể xác định được các mối quan hệ giữa các biến khác nhau và rút ra được những xu hướng chung. Các mô hình phân tích dựa trên một lượng lớn dữ liệu mà con người không thể xử lý kịp thời sau đó dự đoán được những xu hướng chung là những công cụ hữu ích giúp cho việc đưa ra quyết định nhằm mục đích dự đoán được lợi nhuận trong tương lai đối với các loại tài sản khác nhau. Dựa vào đó, các tổ chức có thể so sánh và quyết định đầu tư dựa trên việc chênh lệch giá của thị trường, các nhà quản lý cũng có thể có lợi thế hơn và ổn định được dòng tiền và nguồn lợi nhuận của họ.

Quản lý rủi ro trong hoạt động quản lý các danh mục đầu tư cũng là ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI). Bằng việc lập các mô hình với những yêu cầu mà các nhà đầu tư mong muốn và các rủi ro có thể xảy ra hoặc những kịch bản có phần phi thực thế. Ngoài ra, sự xuất hiện của các nền tảng cố vấn tự động bằng robot và cung cấp những giải pháp kỹ thuật số để cung cấp những dịch vụ tư vấn về các khoản đầu tư được cá nhân hóa. Giải pháp này đang được đông đảo công chúng quan tâm, những người muốn sử dụng dịch vụ cố vấn đầu tư với một mức giá phải chăng. Trong mô hình này, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ là nơi phân tích các thuật toán và cho ra những kết quả khuyến nghị đầu tư với những danh mục đầu tư đem lại kết quả tối ưu hóa với từng đối tượng khách hàng nhất định, dựa trên tiêu chí lợi nhuận cao, mức độ rủi ro thấp và hạn chế riêng của từng cá nhân.

Chẳng hạn như BlackRock - một công ty quản lý danh mục đầu tư, công ty này sử dụng AI để cập nhật các quy trình xây dựng danh mục đầu tư và xác định được những cơ hội tiềm năng cũng như các rủi ro trong nhiều trường hợp. Hay như Bridgewater Associates của tỷ phú Ray Dalio, một quỹ có vị thế khá cao trong ngành quỹ phòng hộ cũng sử dụng trí tuệ nhân tạo giúp cho chủ thể ngân hàng quản lý danh mục đầu tư và các rủi ro trong đầu tư, đồng thời, việc này cũng giúp các nhà đầu tư lựa chọn được cổ phiếu có khả năng sinh lời cao để đầu tư. Nhờ vào những thuật toán này đã giúp cho quỹ thu được mức lợi nhuận vượt trội với mức lợi nhuận là 26.72 triệu đô la chỉ trong quý 4/2023. Ngoài ra, AI cũng giúp công ty có thể xác định được mối tương quan trong thị trường tiềm năng và các xu hướng của nền kinh tế trong tương lai.

2.4. Ứng dụng AI trong bảo vệ dữ liệu khách hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) triển khai kiểm soát truy cập dữ liệu một cách thông minh và năng động hơn bằng cách sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích hành vi, bối cảnh và ý định của người dùng, đồng thời cấp hoặc từ chối quyền truy cập dựa trên các yếu tố rủi ro và tiêu chí tuân thủ. Một trong những cách cơ bản và cần thiết nhất để bảo mật dữ liệu khách hàng của bạn là mã hóa dữ liệu, nghĩa là chuyển đổi dữ liệu thành mã mà chỉ những bên được ủy quyền mới có thể truy cập. Mã hóa có thể ngăn chặn tin tặc đánh cắp hoặc giả mạo dữ liệu của bạn, đồng thời giúp bạn đáp ứng các yêu cầu pháp lý về bảo vệ dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp bạn mã hóa dữ liệu hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các thuật toán và kỹ thuật nâng cao để tạo khóa mã hóa mạnh hơn, phát hiện các điểm bất thường và tối ưu hóa hiệu suất.

Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp ẩn danh dữ liệu khách hàng của mình, nghĩa là xóa hoặc che giấu mọi thông tin nhận dạng, chẳng hạn như tên, địa chỉ hoặc số điện thoại, trong khi vẫn duy trì tính hữu ích và chất lượng của dữ liệu. Đôi khi, bạn có thể cần chia sẻ dữ liệu khách hàng của mình với các bên thứ ba, chẳng hạn như đối tác, nhà cung cấp hoặc nhà nghiên cứu, cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như cộng tác, phân tích hoặc đổi mới. Tuy nhiên, việc chia sẻ dữ liệu khách hàng của bạn có thể khiến dữ liệu đó bị lạm dụng hoặc rò rỉ, đồng thời vi phạm quyền riêng tư của khách hàng. AI có thể giúp bạn ẩn danh dữ liệu của mình một cách chính xác và hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các kỹ thuật như quyền riêng tư khác biệt, tạo dữ liệu tổng hợp và nhiễu loạn dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo (AI) giám sát dữ liệu của mình một cách hiệu quả và chủ động hơn bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phát hiện bất thường, nhận dạng mẫu và phân tích dự đoán để xác định và cảnh báo cho bạn về mọi vấn đề, mối đe dọa hoặc cơ hội liên quan đến dữ liệu của bạn. tranh trong nền kinh tế kỹ thuật số. Ngay cả khi bạn mã hóa, kiểm soát và ẩn danh dữ liệu khách hàng của mình, bạn vẫn cần theo dõi dữ liệu đó thường xuyên và liên tục để đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn của dữ liệu đó. Giám sát dữ liệu là một quá trình thu thập và phân tích dữ liệu về các khía cạnh khác nhau của môi trường dữ liệu của bạn, chẳng hạn như hoạt động, hiệu suất, chất lượng và sự tuân thủ. Bằng cách sử dụng AI để bảo mật dữ liệu khách hàng, bạn không chỉ có thể bảo vệ danh tiếng và sự tuân thủ của doanh nghiệp mà còn cải thiện niềm tin và lòng trung thành của khách hàng, đồng thời mở ra những hiểu biết và cơ hội mới để phát triển doanh nghiệp của bạn.

Trong bối cảnh số hóa doanh nghiệp, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang giải giải pháp quan trong trong bảo mật thông tin. Brogan Renshaw, giám đốc tại Firewire Digital , đã chia sẻ với CMSWire rằng thông qua việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu khách hàng có thể được bảo vệ vì nó xác định và ứng phó với các vi phạm dữ liệu hiệu quả hơn các công nghệ truyền thống. “Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng một hệ thống hiệu quả hơn so với các biện pháp bảo mật truyền thống nhờ các tính năng tự động của nó. Trí tuệ nhân tạo bảo vệ dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình hành vi trong việc xác định phần mềm độc hại và có các biện pháp tự động để chống lại các cuộc tấn công này”. Renshaw cho biết: “Trí tuệ nhân tạo đã được chứng minh là một tài sản lớn trong việc bảo vệ dữ liệu khách hàng nhờ khả năng giám sát liên tục hành vi mạng và gắn cờ bất kỳ điểm bất thường nào mà nó phát hiện 24/7”.

2.5. Ứng dụng AI Dịch vụ phát hiện gian lận và chống rửa tiền.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là đồng minh đắc lực trong cuộc chiến chống rửa tiền (AML). Các thuật toán trí tuệ nhân tạo phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để phát hiện các mô hình bất thường hoặc hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực.

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ xác minh danh tính khách hàng bằng cách phân tích các điểm dữ liệu khác nhau, bao gồm thông tin cá nhân, sinh trắc học và mô hình hành vi. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để liên tục theo dõi các mẫu hành vi của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử. Các thuật toán này có thể tìm hiểu những gì cấu thành hành vi bình thường của mỗi khách hàng, chẳng hạn như số tiền giao dịch điển hình, tần suất, địa chỉ IP và các yếu tố khác. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, xác định các mẫu và điểm bất thường, đồng thời gắn cờ các giao dịch hoặc hoạt động đáng ngờ để điều tra thêm. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ này, trí tuệ nhân tạo có thể giúp các tổ chức tài chính cải thiện độ chính xác và tốc độ của các nỗ lực AML (nền tảng chống rửa tiền), đồng thời giảm chi phí và giải phóng tài nguyên cho các nhiệm vụ quan trọng khác.

Ngoài việc nâng cao hiệu quả, trí tuệ nhân tạo (AI) còn có thể nâng cao hiệu quả của các nỗ lực AML. Bằng cách liên tục học hỏi và thích ứng với các mô hình và xu hướng mới, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp xác định những rủi ro chưa biết trước đây và cải thiện độ chính xác tổng thể của các chương trình AML. Đã có một số nghiên cứu điển hình thành công về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong nỗ lực chống rửa tiền như sau:

HSBC: Năm 2019, HSBC đã triển khai hệ thống hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu khách hàng và xác định các giao dịch đáng ngờ. Điều này cho phép HSBC giảm thời gian cần thiết cho việc đánh giá AML, cải thiện độ chính xác của chương trình của họ và tiết kiệm 400.000 USD chi phí hàng năm.

Standard Chartered: Năm 2020, Standard Chartered đã triển khai hệ thống hỗ trợ AI để tự động hóa các quy trình AML của họ. Hệ thống phân tích dữ liệu khách hàng và mô hình giao dịch theo thời gian thực để xác định các rủi ro tiềm ẩn. Kết quả là Standard Chartered đã có thể giảm 40% thời gian cần thiết cho việc đánh giá tuân thủ đồng thời cải thiện tính chính xác của chương trình AML.

JPMorgan Chase: Vào năm 2021, JPMorgan Chase đã triển khai hệ thống hỗ trợ AI để cải thiện chương trình AML của họ. Hệ thống sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu khách hàng và xác định các rủi ro tiềm ẩn. Kết quả là JPMorgan Chase đã có thể giảm 95% kết quả dương tính giả.

Nhìn chung, vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc chống rửa tiền là vô cùng quan trọng. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tự động hóa nhiều tác vụ thủ công liên quan đến AML, chẳng hạn như giám sát giao dịch và thẩm định khách hàng , giải phóng tài nguyên cho các nhiệm vụ quan trọng khác. Điều này cũng làm giảm thời gian cần thiết cho việc đánh giá tuân thủ, cho phép các tổ chức tài chính ứng phó với các mối đe dọa tiềm ẩn nhanh hơn. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp hợp lý hóa các quy trình thẩm định khách hàng, giúp khách hàng mở tài khoản và thực hiện giao dịch nhanh chóng và hiệu quả.

Lê Thị Kim Liên - Công ty Luật TNHH H&M

	Trụ sở chính: Lô 16, O2, Bán đảo Linh Đàm, phường Hoàng Liệt, quận Hoàng Mai, Hà Nội
	Điện thoại: 0983579478
	Email: benjamin01021002@gmail.com
	VPĐD: Tầng 5, Số 5 Láng Hạ, Ba Đình, Hà nội
	Điện thoại: 0240.73088281

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ ngân hàng hiện nay

Các tin khác