Tầm quan trọng của AI

Theo TASS, thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” được đề cập lần đầu bởi nhà khoa học máy tính người Mỹ tên là John McCarthuy vào năm 1956. Ngày nay, công nghệ AI là một thuật ngữ bao gồm tất cả mọi thứ từ quá trình “tự động hóa robot” đến người máy thực tế. AI thu hút được sự quan tâm của cộng đồng các nhà khoa học và cơ quan quản lý nhà nước, cũng như toàn xã hội khi công nghệ tiên tiến này đã và đang tạo ra các ứng dụng rộng rãi, hiệu quả trên các lĩnh vực y tế, vận tải, tài chính, quân sự...

Công nghệ AI ngày càng trở nên quan trọng bởi chúng “tự động hóa” quá trình học, khám phá thông qua dữ liệu lớn (big data). Thay vì tự động hóa các công việc có tính thủ công, AI giúp bổ sung trí thông minh cho các sản phẩm hiện có. Các thao tác tự động hóa, nền tảng đàm thoại, chatbot và máy thông minh có thể được kết hợp với lượng lớn dữ liệu để cải thiện với nhiều công nghệ tích hợp. Tất cả sản phẩm có thể nâng cấp tại nhà và nơi làm việc, từ thông minh bảo mật và camera thông minh đến phân tích đầu tư.

AI thích ứng thông qua các thuật toán học tập “lũy tiến” theo đó tìm cấu trúc và tính quy luật trong dữ liệu để các thuật toán có thể học được các kỹ năng nhanh chóng. AI cũng có khả năng phân tích dữ liệu nhiều hơn và sâu hơn bằng cách sử dụng các mạng thần kinh có nhiều lớp ẩn, giúp phát hiện gian lận, tạo ra sự thay đổi với sức mạnh đáng kinh ngạc. Ngoài ra, AI đạt được độ chính xác cao thông qua mạng lưới thần kinh sâu. Thí dụ, tương tác giữa con người với trợ lý ảo Alexa và Google đều dựa trên công nghệ “học sâu” (deep learning). Những sản phẩm này ngày càng chính xác hơn khi bạn sử dụng chúng nhiều hơn.

Các chuyên gia Viện Carnegie (Mỹ) cho biết, xu hướng ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính đang gia tăng mạnh những năm gần đây. Trước hết là trong hoạt động tín dụng. Chiến lược về AI trong lĩnh vực tín dụng tập trung chủ yếu trong tín dụng tiêu dùng và cho vay doanh nghiệp nhỏ và vừa. Các kỹ thuật tự động hóa được sử dụng giúp giảm đáng kể chi phí xử lý hồ sơ xin vay vốn và cải thiện tốc độ triển khai các khoản vay. Các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính được sử dụng để hỗ trợ xác minh tài liệu của khách hàng, đẩy nhanh quy trình xác minh danh tính (KYC) và tăng tính minh bạch, giảm gian lận.

AI cũng có thể cải thiện việc ra quyết định cho vay bằng cách cho phép nhập và “mô hình hóa” một loạt các nguồn dữ liệu thay thế. Chẳng hạn, các mô hình thẩm định được xây dựng từ dữ liệu này có khả năng làm giảm số lượng nợ xấu bằng cách đưa vào nhiều chỉ số đánh giá khả năng trả nợ trong tương lai của người vay. AI có thể giúp tăng nhóm khách hàng tiềm năng của tổ chức tín dụng bằng cách sử dụng các dữ liệu thay thế, để đánh giá mức độ tin cậy của người vay trong trường hợp không có sẵn các chỉ số chấm điểm tín dụng truyền thống.

Trong quản lý tài sản và danh mục đầu tư, hiện lĩnh vực tài chính, ngân hàng ngày càng “đi sâu” vào lĩnh vực AI, họ tận dụng trí tuệ thông minh để đưa ra các quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng đầu tư. Chẳng hạn Tập đoàn UBS Group AG - ngân hàng đầu tư đa quốc gia và công ty dịch vụ tài chính của Thụy Sĩ - hay Tập đoàn ING - dịch vụ tài chính đa quốc gia Hà Lan đang ứng dụng AI rà soát thị trường và thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán của họ.

Giảm rủi ro, tiết kiệm chi phí

Công nghệ AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng đang tiếp tục chuyển đổi để cung cấp mức giá trị lớn hơn cho khách hàng, giảm rủi ro, tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Tuy nhiên, việc ứng dụng chatbot (phần mềm mô phỏng và xử lý cuộc hội thoại của con người, nhằm quản lý cuộc trò chuyện và tương tác với người dùng thay cho người thật) trong tư vấn các quyết định đầu tư cũng có một số hạn chế; nội dung phản hồi của chatbot sẽ bị giới hạn, các chatbot có thể hiểu sai câu hỏi của người dùng hoặc trả lời “dài dòng”, khó hiểu nên sẽ không đáp ứng được nhu cầu của khách hàng.

Trong lĩnh vực bảo hiểm, các chiến lược hỗ trợ dựa trên AI đang được triển khai. Những kỹ thuật tự động hóa đang được ứng dụng trong quy trình giải quyết khiếu nại để giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Công ty bảo hiểm hàng đầu Trung Quốc Ping An sử dụng thị giác máy tính và các kỹ thuật AI khác để kích hoạt quy trình “yêu cầu bồi thường nhanh thông minh”, tự động đánh giá thiệt hại ô-tô; ước tính chi phí sửa chữa dựa trên hình ảnh tải lên.

Thanh toán là lĩnh vực đầy tiềm năng đối với việc áp dụng các chiến lược hỗ trợ dựa trên AI. Tuy nhiên, việc tuân thủ các quy định chống rửa tiền và tội phạm tài chính ngày càng nghiêm ngặt và là một thách thức ngày càng tăng đối với các tổ chức tài chính. Việc triển khai kỹ thuật học máy để đối phó thách thức này được dựa trên các thuật toán tinh vi, qua đó nhận biết các hành vi đáng ngờ và tự động hóa quy trình xác định, chấm điểm, phân loại và giải quyết cảnh báo. Điều này làm giảm số lượng các cảnh báo giả, cung cấp cho khách hàng khả năng xử lý trực tiếp các giao dịch của họ; cho phép các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán triển khai nguồn nhân lực chuyên biệt trong trường hợp phức tạp.

Hiện, các trang web lừa đảo xuất hiện ngày càng nhiều với đủ các hình thức, chiêu trò ngày càng tinh vi. Từ đó, chúng thu thập thông tin cá nhân của người dùng, khách hàng, mật khẩu để thực hiện các giao dịch bất hợp pháp. Về cơ bản, email được sử dụng để dụ dỗ khách hàng rơi vào “bẫy”, quảng bá bằng cách thường xuyên gửi email rác cho nhiều người. Kỹ thuật khai thác dữ liệu sẽ giúp các đối tượng xấu có được thông tin liên quan người dùng từ rất nhiều dữ liệu có sẵn. Các thuật toán AI được sử dụng để mô tả và xác định tất cả các yếu tố, quy tắc nhằm phân loại trang web lừa đảo; mối quan hệ tương quan giữa chúng. Kết quả thử nghiệm chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các thuật toán phân loại, liên kết trong các ứng dụng thực tế và hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán phân loại truyền thống khác.

Hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro, trong đó rủi ro tín dụng được các tổ chức tài chính, ngân hàng đặc biệt quan tâm vì ảnh hưởng đến sự an toàn của toàn bộ hệ thống và khó bù đắp. Bên cạnh đó, phê duyệt các khoản vay là quyết định quan trọng đối với lợi nhuận, chiến lược tiếp thị của ngân hàng. Trước đây, các nhà quản lý ngân hàng gặp nhiều khó khăn trong ra quyết định vì khối lượng công việc nhiều. Nhưng giờ đây, AI giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt và hiệu quả hơn.

Ứng dụng AI mang lại cho lĩnh vực tài chính, ngân hàng nhiều cơ hội, song việc thương mại hóa dữ liệu cá nhân chưa được kiểm soát chặt chẽ, thậm chí có dấu hiệu ngày càng tăng, xuất hiện mua bán thông tin khách hàng, do đó, bảo vệ quyền riêng tư là một vấn đề chính đáng được công chúng quan tâm. Các tổ chức tín dụng sử dụng công nghệ AI nhằm tăng cường bảo đảm an ninh mạng, đồng thời cung cấp nhiều biện pháp bảo vệ chống lại các tin tặc. AI có thể tự động hóa các quy trình phức tạp để phát hiện các cuộc tấn công và phản ứng với các vi phạm trái phép.

Có thể thấy, AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực đời sống xã hội, trong đó có tài chính với các ứng dụng chatbot, phát hiện gian lận, chống rửa tiền, chấm điểm tín dụng... Tuy nhiên, trong quá trình thực hiện, các ngân hàng cũng đối mặt với các vấn đề như chi phí đầu tư, nguồn nhân lực, tính bảo mật dữ liệu và sự phức tạp của các thuật toán. Vì vậy, trong quá trình vận dụng AI vào hoạt động kinh doanh, các ngân hàng thương mại cần cân nhắc, căn cứ vào năng lực tài chính, khả năng đầu tư về cơ sở hạ tầng, công nghệ để có lộ trình và bước đi thích hợp.