Đây là chia sẻ của ông Johnny Guyenne, Giám đốc Tư vấn và Phân tích, Visa Việt Nam tại hội thảo Nâng cao trải nghiệm khách hàng trong xu hướng ngân hàng số tương lai diễn ra chiều 6/10 tại Hà Nội.
Là một trong những tổ chức tài chính hàng đầu thế giới, Visa đã đầu tư vào AI từ năm 1993 với sự ra đời của mô hình VAA. Ông Guyenne gọi AI là nghệ thuật của việc thu thập đầu vào phức tạp để cung cấp đầu ra đơn giản. Từ dữ liệu rộng lớn, phi cấu trúc đến hành động cụ thể, AI đơn giản hóa việc tiêu thụ dữ liệu. Có ba nguyên tắc thiết kế chính để quản trị cách tiếp cận AI, đó là chính xác, hiệu quả, đổi mới.
Theo đại diện Visa, trí tuệ nhân tạo có thể dùng trong các trường hợp như phát hiện lừa đảo, phát hiện spam, nhận diện gương mặt, nhận diện giọng nói, chatbot… Bốn lĩnh vực AI đang đóng vai trò lớn trong ngành ngân hàng là tăng cường trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa (tư vấn tài chính và gợi ý sản phẩm được “may đo” riêng, tiếp thị mục tiêu thúc đẩy gắn bó cao hơn); cải thiện hoạt động phát hiện gian lận (phát hiện lừa đảo phishing, chấm điểm rủi ro); tối ưu hóa quản trị rủi ro; phát triển sản phẩm (chatbot AI chăm sóc 24/7, xử lý các câu hỏi thường gặp, giải phóng nhân lực).
Dù có ý nghĩa như vậy, ngân hàng đối mặt với nhiều thách thức khi triển khai và ứng dụng AI vào hoạt động của mình. Những khó khăn đó bao gồm dữ liệu (phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, ảnh hưởng đến tính chính xác của đầu ra; quyền riêng tư và an toàn; thiên kiến, đạo đức, tuân thủ), dùng sai mục đích (tạo ra nội dung gây hiểu nhầm như deepfake, fake ID, tin giả, spam), thiếu minh bạch (gây lo ngại về lòng tin, đạo đức, quản lý), thiếu tiêu chuẩn chung của ngành (thách thức với bảo đảm sử dụng có trách nhiệm, so sánh hiệu quả của các mô hình mà không có tiêu chuẩn).
Đối với các ngân hàng nói riêng và tổ chức nói chung muốn bắt đầu hành trinh AI của riêng mình, ông Guyenne chia sẻ việc đầu tiên cần phải làm là đánh giá sự sẵn sàng của tổ chức với AI về công nghệ, quy trình, nhân sự… Tiếp đến, xác định các trường hợp ưu tiên cần dùng AI và công nghệ cần thiết; phát triển và nâng cao năng lực; triển khai AI trong từng giai đoạn và cuối cùng là đo lường, cải thiện tính hiệu quả của AI. Ông cũng lưu ý, không nên đặt niềm tin mù quáng vào AI dẫn đến nhiều rủi ro tiềm ẩn.
Ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng là một xu hướng đang nổi lên và ngày càng rõ rệt trong thời gian qua, đặc biệt trong bối cảnh lạm phát, kinh tế không ổn định khiến lòng tin của người dùng suy giảm. Theo nghiên cứu của hãng tư vấn McKenzie, giá trị tiềm năng của AI và phân tích dữ liệu mang đến cho ngân hàng toàn cầu hàng năm có thể lên đến 1.000 tỷ USD. JPMorgan Chase kỳ vọng AI và phân tích dữ liệu trong năm 2023 sẽ mang lại tác động kinh doanh 5 tỷ USD thông qua 300 tình huống sử dụng thực tế.
Việc cung cấp các mô hình làm việc mới, thân thiện hơn, lấy khách hàng làm trung tâm vô cùng quan trọng. Gia tăng trải nghiệm khách hàng là ưu tiên số hai của ngân hàng, chỉ đứng sau chiến lược chuyển đổi số, theo báo cáo Digital Banking. Để làm được như vậy, ngân hàng cũng phải thay đổi quy trình, chiến lược.
Theo ông Trần Văn Tần, Phó Chủ tịch hội đồng, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, gia tăng tiện ích và trải nghiệm khách hàng đang là xu thế tất yếu trong cuộc đua cạnh tranh của ngành ngân hàng, vừa mang đến cơ hội bứt phá, vừa đặt ra thách thức mới, đòi hỏi các ngân hàng phải hoạch định chiến lược, tận dụng hạ tầng công nghệ có sẵn hoặc liên kết, hợp tác bên thứ ba để triển khai hiệu quả.
Ông Lê Anh Dũng, Phó Vụ trưởng, Vụ Thanh toán, Ngân hàng Nhà nước thông tin, nhiều ngân hàng Việt Nam đang ứng dụng công nghệ mới như AI, điện toán đám mây, dữ liệu lớn, học máy… trong các nghiệp vụ cốt lõi như thanh toán, tín dụng, tiền gửi. Sự chủ động giúp họ cung ứng sản phẩm, dịch vụ an toàn, tiện lợi, dễ tiếp cận nhằm gia tăng trải nghiệm người dùng. Thông qua hợp tác với các công ty công nghệ lớn, fintech hay những đơn vị khác, ngân hàng có thể nâng cao hiệu quả vận hành, đồng thời cung cấp dịch vụ ngân hàng và phi ngân hàng một cách thuận tiện, tích hợp sâu vào hành trình số của khách hàng.
