Biến số trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng

Làn sóng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng

Những năm gần đây, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một xu hướng nổi bật cho các doanh nghiệp trên toàn cầu nói chung và ngành ngân hàng nói riêng.

Ngân hàng là một trong số những ngành đang có mức độ trưởng thành về AI cao nhất, với 85% ngân hàng đã thiết lập chiến lược ứng dụng AI trong xây dựng các sản phẩm, dịch vụ mới và hơn 59% nhân sự đang sử dụng AI trong hoạt động hàng ngày.

Kinh phí của các ngân hàng cho GenAI được dự đoán sẽ tăng lên 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng mạnh so với mức 6 tỷ USD năm 2024, đánh dấu mức đầu tư tăng hơn 1.400%. Xu hướng đầu tư mạnh mẽ này cho thấy rõ sự chuyển dịch từ ngân hàng truyền thống, ngân hàng số sang ngân hàng AI.

Ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc dịch vụ chuyển đổi và AI thuộc FPT Digital cho biết, ứng dụng AI trong ngân hàng có khả năng mang lại nhiều lợi ích to lớn, giảm thiểu thời gian và chi phí xử lý, nâng cao độ chính xác và tính minh bạch, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro.

Các hệ thống AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, giúp phát hiện gian lận nhanh chóng và chính xác. Ví dụ, JPMorgan Chase đã sử dụng nền tảng COIN để tự động phân tích các tài liệu pháp lý, giảm thời gian xử lý từ 360.000 giờ xuống còn vài giây.

Bên cạnh đó, AI cũng hỗ trợ tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua các trợ lý ảo và chatbot. Những công cụ này có khả năng cung cấp dịch vụ hỗ trợ 24/7, giúp giải đáp thắc mắc và xử lý các yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng.

Tuy nhiên, theo ông Nguyễn Đức Lâm, chuyên gia công nghệ tại Techcombank thì việc triển khai AI trong ngân hàng không dễ dàng. Vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư luôn là mối quan tâm hàng đầu.

Techcombank đang tập trung nghiên cứu ứng dụng công nghệ AI và GenAI nhằm tạo ra các sản phẩm mới, thông minh và hiệu quả hơn, ví dụ như trợ lí ảo, cá nhân hóa dịch vụ, và cải thiện hiệu suất của nhân viên.

Khó khăn trong ứng dụng AI tại Techcombank nói riêng và Việt Nam nói chung, có lẽ là nhân lực AI chất lượng cao và vấn đề bảo mật dữ liệu, bảo mật thông tin trong thời dại AI như hiện nay.

Bài toán nguồn lực và hạ tầng cho trí tuệ nhân tạo

Góp phần giải quyết bài toán nhân lực AI, cộng đồng Mì AI đã được thành lập từ năm 2019. Ông Nguyễn Chiến Thắng, Giám đốc trung tâm phát triển ngân hàng SHB, đồng thời là nhà sáng lập cộng đồng này cho biết ông tạo nên cộng đồng để nghiên cứu và triển khai AI theo hướng ứng dụng thực tiễn vào các tổ chức, doanh nghiệp.

Cộng đồng hiện thu hút trên 50.000 thành viên từ sinh viên đến các chuyên gia về AI, các doanh nghiệp chuyên cung cấp các giải pháp AI trên thị trường.

Để ứng dụng AI, một thách thức lớn nữa là việc tích hợp các hệ thống AI mới với cơ sở hạ tầng công nghệ hiện có. Trong thời kỳ bùng nổ dữ liệu như hiện tại, việc đào tạo các model AI đòi hỏi hạ tầng phần cứng như GPU phải mạnh.

Ông Đoàn Hữu Hậu khuyến nghị: "Để triển khai AI hiệu quả, các ngân hàng cần cân nhắc phương án hạ tầng phù hợp với khả năng tài chính, mức độ sử dụng AI và năng lực quản, đồng thời phải đảm bảo tính tương thích giữa các hệ thống".

Theo ông Hậu, việc ứng dụng AI trong ngân hàng đòi hỏi một lộ trình rõ ràng và có tính linh hoạt cao với mục tiêu cụ thể, xác định rõ lĩnh vực ưu tiên triển khai, dựa trên hiện trạng công nghệ, dữ liệu, và quy trình.

"Một kế hoạch triển khai thành công không chỉ tập trung vào công nghệ mà còn phải đầu tư vào đào tạo và phát triển nhân lực. Nhân viên ngân hàng cần được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để có thể sử dụng thành thạo và khai thác hiệu quả năng lực của AI", ông Hậu nói.

Cụ thể hơn, bà Trương Minh Trang, chuyên gia tư vấn FPT Digital đã chia sẻ lộ trình ứng dụng AI hiệu quả qua sáu bước. Đầu tiên, các ngân hàng cần hiểu rõ về AI và đánh giá mức độ sẵn sàng của tổ chức, bao gồm cơ sở hạ tầng công nghệ và nhân lực.

Hình thành ý tưởng, xác định lĩnh vực kinh doanh ưu tiên và đánh giá khả năng ứng dụng AI để xác định cơ hội và giải pháp tiềm năng là các bước tiếp theo. Sau đó, đánh giá giá trị và mức độ thực hiện của các ý tưởng, thực thi kế hoạch và giám sát liên tục để đảm bảo các mô hình AI được cập nhật và cải tiến thường xuyên.

Theo bà Trang, việc đi theo lộ trình giúp doanh nghiệp lựa chọn được được các ứng dụng quan trọng có ảnh hưởng lớn nhất và tập trung triển khai mang lại hiệu quả nhanh, trong bối cảnh với vô số khả năng và cơ hội ứng dụng AI, ngân hàng gần như không thể thực hiện tất cả cùng một lúc với nguồn lực hạn chế.

Nhìn chung, để khai thác tối đa tiềm năng của AI, các ngân hàng cần có kế hoạch triển khai linh hoạt, đầu tư vào hạ tầng công nghệ và đào tạo nhân lực.