Ứng dụng AI trong ngân hàng: Tối ưu hiệu quả hoạt động, gia tăng trải nghiệm khách hàng

Tham dự hội thảo có: Ông Nguyễn Hồng Quân - Ủy viên Hội đồng Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, Phó Tổng Giám đốc kiêm Giám đốc Khối Quản lý rủi ro Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank); Ông Nghiêm Mạnh Hùng, Giám đốc nghiên cứu CN và ứng dụng đổi mới sáng tạo Ngân hàng MSB; Ông Vũ Thanh Tùng - Giám đốc Sản phẩm GreenNode; Ông Nguyễn Quốc Khánh - Giám đốc Công nghệ Ngân hàng MSB; Bà Chu Hồng Hạnh, Giám Đốc Innovation Lab, Ngân hàng ACB; Ông Nguyễn Lê Thành - Giám đốc GreenNode; Ông Nguyễn Thành Quế, Chuyên gia tư vấn Giải pháp (NVIDIA); Ông Nguyễn Quang Uy - Giám Đốc Nghiên Cứu AI, GreenNode; Ông Trần Công Quỳnh Lân - Phó Tổng Giám đốc, CIO kiêm Giám đốc Số hóa (CDO) tại Ngân hàng VietinBank, phụ trách khối CNTT; Ông Nguyễn Chiến Thắng - Giám đốc Ban Công Nghệ - Ngân hàng BIDV.

Phát biểu khai mạc hội thảo, ông Nguyễn Hồng Quân cho rằng, công nghệ nói chung và AI nói riêng hiện nay rất quan trọng trong "kỷ nguyên vươn mình". Nếu một tổ chức hay một cá nhân không có AI chắc chắn sẽ bị tụt hậu, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng. Nhiều lĩnh vực, ngành nghề đã tái cấu trúc, cơ cấu lại trong đó có ngân hàng để đảm bảo hiệu quả, hiệu suất. Thậm chí nhiều ngân hàng thương mại cũng đã cơ cấu lại nhân sự, thay thế một số công việc bằng AI để tăng cường xử lý khối lượng công việc.

Ông Quân đánh giá, thời điểm này các ngân hàng đã có báo cáo doanh thu, lợi nhuận, đều có các kết quả ứng dụng và đẩy mạnh AI song song với chuyển đổi số trong mỗi ngân hàng. Đồng thời, mức độ "trưởng thành" của AI tại các ngân hàng cũng có thể đủ để tiếp cận những xu hướng mới.

Triển khai vào thực tiễn, ông Quân cho biết, hiện nay các ngân hàng như TPBank, MB hay Techcombank... đã có công cụ phát hiện gian lận thời gian thực, một số dùng Gen AI để tạo tình huống chưa có thực. Để giải quyết triệt để số hóa toàn diện bắt buộc phải có AI. Ngoài ra, AI còn ứng dụng các hoạt động quản lý khác như phân tích dữ liệu bằng AI, tuân thủ AI, đẩy các triển khai ngân hàng…

Trước những cơ hội của cuộc cách mạng AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, ông Quân cũng chỉ ra những thách thức, khó khăn như: Thách thức về cơ sở hạ tầng, công nghệ, nền tảng…để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, hạ tầng của Gen AI như Chat GPT; Rủi ro về mặt pháp lý khi chưa có hành lang pháp lý đầy đủ; Kỳ vọng của khách hàng: Khách hàng kỳ vọng nhiều nhưng AI chưa đáp ứng đủ; Lộ lọt thông tin nhạy cảm của tổ chức..., vì vậy cần phải xây dựng khung quản trị nội bộ, quy định nội bộ đảm bảo an toàn; Rủi ro về an toàn không gian mạng…

Ông Quân cho biết thêm, trong nhiều năm qua, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (VNBA) đóng vai trò hết sức quan trọng trong phản biện chính sách, kết nối và hợp tác quốc tế, hoạt động tích cực trong việc thúc đẩy và phát triển ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Trên cơ sở đó, VNBA phối hợp với GreenNode và NVIDIA tổ chức Hội thảo chuyên đề “Thúc đẩy cuộc Cách mạng AI trong tài chính - ngân hàng” nhằm trao đổi về xu hướng phát triển hạ tầng AI trong lĩnh vực ngân hàng tại APAC/Việt Nam và ứng dụng thực tiễn của giải pháp AI trong quy trình vận hành ngân hàng.

Chính vì vậy, ông Quân mong muốn hội thảo sẽ mang lại những giá trị tốt nhất, thành công nhất tới các ngân hàng, tổ chức tín dụng.

Chia sẻ tham luận tại hội thảo, ông Nghiêm Mạnh Hùng, Giám đốc nghiên cứu công nghệ và ứng dụng đổi mới sáng tạo ngân hàng MSB cho biết: Các ngân hàng lớn trên thế giới đã và đang triển khai sử dụng AI giúp tạo tiếng vang thương hiệu mà không ảnh hưởng tới lợi nhuận. Trong đó có trên 80% các ngân hàng lớn trên thế giới sử dụng năng lực AI nhằm cải thiện trải nghiệm trực tuyến và di động "từ đầu đến cuối" với các nhân viên ảo là một người dùng chính. Số liệu thống kê cho thấy, 50 - 80% trong số các ngân hàng lớn nhất trên thế giới đang sử dụng năng lực AI để cải thiện sản phẩm hiện có, nâng cao trải nghiệm tổng đài, phát hiện gian lận và tuyển dụng với các chatbot đang được triển khai rộng rãi. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, GenAI có khả năng mang lại từ 200-340 tỷ USD mỗi năm cho lĩnh vực ngân hàng, qua đó khẳng định tiềm năng to lớn của công nghệ này.

Ông Hùng cho biết, AI có thể chia phân khúc theo 5 năng lực chính, mỗi năng lực tận dụng các công nghệ cụ thể riêng cho Ngân hàng: Máy học, ngôn ngữ, thị giác máy tính, nhân viên ảo, RPA (Robot và phân tích văn bản). Ông nhấn mạnh, AI có thể được áp dụng trong toàn bộ hoạt động kinh doanh và chức năng của một ngân hàng đa năng; AI đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng, sản phẩm dịch vụ, tính bảo mật và vận hành; AI có thể giúp các ngân hàng vận hành nhanh hơn….

Cũng tại hội thảo, Ông Nguyễn Thành Quế, Chuyên gia tư vấn Giải pháp, NVIDIA đã có những chia sẻ về định hướng mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng trong BFSI (Banking - Financial Services - Insurance). Gen AI đã tác động tới tất cả khu vực tài chính. Các ngân hàng sử dụng Gen AI để đề xuất các giải pháp phù hợp, nâng cao hoạt động dịch vụ khách hàng và đánh giá rủi ro; Gen AI tối ưu hóa tài chính, tinh chỉnh các chiến lược giao dịch và cách mạng hóa dự báo thị trường vốn; Xây dựng hệ thống chủ động giám sát mạng thanh toán; Tạo dữ liệu tổng hợp và cảnh báo gian lận theo thời gian thực….

Riêng đối với việc tối ưu hóa quy trình giảm thiểu rủi ro trong vận hành ngân hàng (OCR & videoKYC), ông Nguyễn Quang Uy, Giám Đốc Nghiên Cứu AI, GreenNode chỉ ra các cách tối ưu hóa chi phí với Xử lý tài liệu thông minh (IDP), IDP của GreenNode, giảm thiểu rủi ro bằng video KYC. Sự kết hợp của công nghệ này sẽ giúp ngân hàng bảo đảm tuân thủ chặt chẽ quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu nhạy cảm. Khi đó, giải pháp xử lý chứng từ (tài liệu) trong ngân hàng là phần xử lý chứng từ thông minh (IDP). IDP giúp đọc và trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với con người. IDP giúp giảm thiểu lỗi của con người, hỗ trợ tự động hóa quy trình làm việc và giảm chi phí.

Các ngân hàng có thể dụng IDP trong các trường hợp: Xử lý dữ liệu phi cấu trúc bởi đến 80% dữ liệu ngân hàng là dữ liệu phi cấu trúc. IDP giúp các ngân hàng tận dụng dữ liệu đó để thu thập và nghiên cứu thông tin chi tiết về khách hàng. IDP giúp chuyển đổi biểu mẫu giấy thành tài liệu kỹ thuật số, sau đó trích xuất và tạo báo cáo để hỗ trợ ra quyết định giúp nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Nâng cao trải nghiệm của khách hàng: IDP trích xuất, đánh giá và tích hợp dữ liệu khách hàng, cho phép các ngân hàng xử lý và phê duyệt nhanh hơn….

Cũng tại hội thảo, các chuyên gia, khách mời, đại diện các tổ chức tín dụng đã có cuộc thảo luận trao đổi tích cực về những vấn đề: Xu hướng phát triển hạ tầng cho ứng dụng AI của ngân hàng tại Việt Nam và khu vực APAC; Ứng dụng thực tiễn của Insurance AI trong quy trình vận hành Ngân hàng…