Đón cơ hội lớn từ
Một báo cáo chỉ ra, ngân hàng là một trong số những lĩnh vực 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, Digital Bank sang AI Bank.
Ông Đoàn Hữu Hậu - Giám đốc Dịch vụ Chuyển đổi và AI FPT Digital cho biết, ngành Ngân hàng với đặc thù kinh doanh tiền tệ có mức độ nhạy bén cao với nhu cầu thị trường và mức độ trưởng thành cao về ứng dụng công nghệ, tạo ra cả điều kiện cần và đủ để đi đầu trong ứng dụng công nghệ AI.
Cụ thể, về điều kiện cần, khách hàng và các đối tác trên thị trường tiền tệ tài chính là những người luôn có nhu cầu cao về trải nghiệm, sự tiện nghi nên đặt ra yêu cầu, thách thức cho các ngân hàng phải nhanh chóng ứng dụng công nghệ mới như AI để đem lại dịch vụ tốt hơn. Về điều kiện đủ, ngân hàng là ngành luôn ở top trên của các ngành đầu tư ứng dụng công nghệ phục vụ tác nghiệp, các quy trình được chuẩn hóa trên nền tảng số, dữ liệu được quản lý trên môi trường số và nhân sự cũng có nhận thức, trình độ và kỹ năng ứng dụng công nghệ tốt. Đây là tiền đề tốt để ngân hàng có thể nhanh chóng chuyển mình ứng dụng AI, thúc đẩy sự phát triển về sản phẩm dịch vụ, mô hình kinh doanh cũng như công tác quản lý rủi ro, đảm bảo tuân thủ trong hoạt động.
Thực tế tại Việt Nam trong những năm gần đây, các nhà băng cũng đã bắt kịp xu hướng ứng dụng AI trong hoạt động của mình để tạo ra nhiều trải nghiệm mới mẻ cho người dùng.
Ở khối NHTM nhà nước, Vietcombank đã sớm áp dụng AI và cho ra mắt trợ lý ảo VCB Digibot phát triển trên nền tảng FPT.AI. Theo đó, VCB Digibot có khả năng phản hồi tức thì và gần như chính xác các câu hỏi thường gặp của khách hàng ở hầu hết mảng nghiệp vụ như: thẻ, cho vay, lãi suất; thông tin ưu đãi, tỷ giá, mạng lưới... Nếu có yêu cầu ngoài phạm vi tư vấn của trợ lý ảo, VCB Digibot có thể chuyển tiếp đến tư vấn viên để tiếp tục hỗ trợ xử lý các nghiệp vụ chuyên sâu một cách nhanh chóng, giảm thời gian chờ đợi. Sau 6 tháng triển khai, VCB Digibot đã giúp xử lý tới 88,5% các yêu cầu của khách hàng, chỉ 11,5% yêu cầu cần tới nhân viên tư vấn.
Hoạt động ứng dụng AI cũng diễn ra sôi động ở khối NHTMCP, Nam A Bank đã đưa robot OPBA vào phục vụ khách hàng. Theo đó, robot OPBA sẽ tư vấn mọi thắc mắc của khách hàng, giúp khách không phải đợi chờ xếp hàng tại quầy. Với những cử động đã được lập trình tự động hóa, robot OPBA sẽ nhận diện khuôn mặt khách hàng bằng tính năng Face ID hiện đại, chủ động chào hỏi, hỗ trợ khách. Hay HDbank cũng đã sử dụng AI để hỗ trợ mở tài khoản thanh toán, mở sổ tiết kiệm, định danh khách hàng điện tử và phân tích dữ liệu. Sử dụng công nghệ RPA đã giúp cho HDBank giảm thời gian xử lý tại bộ phận dịch vụ xuống còn 30%; tăng tốc độ xử lý giao dịch lên đến 30 lần so với thủ công và giảm 100% hồ sơ bị tồn đọng. Từ đó mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tăng lên đến 80%...
Nhưng cũng là bài toán không dễ
Dù những lợi ích và xu hướng bắt buộc áp dụng AI trong ngành Ngân hàng đã thấy rõ, 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. Ông Lâm cho biết, Techcombank cũng 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 lý ảo, cá nhân hóa dịch vụ và cải thiện hiệu suất của nhân viên. Tuy nhiên, 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 đại AI như hiện nay.
Hoạt động ứng dụng AI diễn ra sôi động ở khối Ngân hàng thương mại cổ phần
Cùng quan điểm, ông Đoàn Hữu Hậu phân tích, mức độ sẵn sàng về nền tảng công nghệ, mức độ đầy đủ, chính xác, toàn diện, kịp thời về dữ liệu, cũng như mức độ sẵn sàng tiếp nhận ý tưởng mới, phương pháp mới của đội ngũ nhân sự của mỗi ngân hàng cũng khác nhau và ảnh hưởng rất nhiều tới khả năng triển khai và lộ trình triển khai ứng dụng AI của mỗi ngân hàng.
Ngoài ra, thách thức còn đến từ việc ngành tài chính - ngân hàng thường được quản lý, kiểm soát bởi khuôn khổ pháp lý chặt chẽ. Do đó, đòi hỏi phải hiểu rõ cách thức các mô hình AI để đưa ra kết luận, đặc biệt là đối với các quyết định mang tính rủi ro cao, tác động xã hội lớn như phê duyệt khoản vay. Việc triển khai AI có trách nhiệm, đảm bảo sự công bằng… phải được đặt lên hàng đầu trong quá trình phát triển AI để có sự tin tưởng của cả cơ quan quản lý và khách hàng.
Để đảm bảo triển khai AI một cách hiệu quả, ông Hậu khuyến nghị, các ngân hàng cần cân nhắc phương án hạ tầng công nghệ thông tin phù hợp với khả năng tài chính, mức độ sử dụng AI và năng lực quản trị; đồng thời phải đảm bảo tính tương thích giữa các hệ thống. 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.
