AI trong ngân hàng là gì?

AI trong ngành ngân hàng mô tả cách các ngân hàng ngày càng sử dụng AI để phân tích nhiều loại dữ liệu hơn, thông báo cho việc ra quyết định và giúp ngăn chặn tội phạm mạng. Những bộ công cụ mới này là nền tảng để chuyển đổi kỹ thuật số trong ngân hàng, tuân thủ các quy trình làm việc hàng ngày như tiếp thị, dịch vụ khách hàng, thẩm định và phát hiện gian lận.

Tại sao nên ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng?

Các tổ chức ngân hàng phải liên tục chịu áp lực để tăng khả năng cạnh tranh, đặc biệt là khi kỳ vọng của khách hàng về các dịch vụ số hóa không gặp trở ngại ngày càng tăng. Các ngân hàng cũng cần tạo sự khác biệt trong khi vẫn đi trước các yêu cầu pháp lý và các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi. Học máy và AI tạo sinh (GenAI) có thể giúp các ngân hàng thích ứng và vượt qua những thách thức này. AI trong ngành ngân hàng có thể giới thiệu các bộ công cụ mới để giúp người lao động làm việc hiệu quả hơn và nâng cao quy trình làm việc truyền thống với khả năng tự động hóa cao hơn, bên cạnh khả năng hiểu và hành động trên khối lượng dữ liệu phi cấu trúc cao hơn.

Tạo Tăng cường Truy xuất (RAG) cho Ngân hàng

Khi các ngân hàng đánh giá giá trị tiềm năng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT để giúp thu hút khách hàng và trao quyền cho người lao động với các chatbot AI và trợ lý cá nhân, RAGcó thể giúp giảm trách nhiệm pháp lý do phản hồi không chính xác. RAG là một cách tiếp cận sáng tạo để triển khai LLM, trong đó mô hình AI tham chiếu đến cơ sở kiến thức dành riêng cho doanh nghiệp khi trả lời các truy vấn. Do đó, các phản hồi do AI tạo ra có thể hiểu biết về các dịch vụ sản phẩm cụ thể, giao thức ngân hàng và xây dựng thương hiệu theo cách tuân thủ hơn.

Lợi ích của AI trong ngành Ngân hàng

AI có tiềm năng tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa và cung cấp sản phẩm, dự báo xu hướng thị trường tốt hơn dựa trên phân tích dữ liệu toàn diện hơn, AI nhận ra hành vi bất thường và có thể chỉ ra một cuộc tấn công mạng hoặc trường hợp gian lận. Với bộ công cụ AI tiên tiến, các ngân hàng có thể giúp thu hút và giữ chân nhiều khách hàng hơn, đưa ra quyết định thông minh hơn và giúp ngăn chặn và phản hồi tội phạm mạng nhanh hơn và hiệu quả hơn. McKinsey ước tính rằng GenAI có thể mở ra thêm 200 tỷ đô la Mỹ đến 350 tỷ đô la Mỹ giá trị cho ngành ngân hàng hàng năm nếu được triển khai đồng bộ.¹

Các trường hợp sử dụng AI trong ngành Ngân hàng

Học máy và GenAI hỗ trợ một số trường hợp sử dụng thực tế và tiềm năng trong ngành ngân hàng. Sau đây chỉ là một số ví dụ:

• Dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa và tự động hóa tiếp thị: Các chatbot AI thông minh có thể giúp cung cấp câu trả lời toàn diện và đồng cảm hơn cho các câu hỏi của khách hàng và giúp tăng điểm số hài lòng. GenAI cũng có thể giúp tạo ra các kế hoạch tiếp cận phù hợp cho khách hàng tiềm năng, có khả năng cải thiện tác động của giao tiếp bằng cách nhắm mục tiêu đúng kênh, thời gian và tần suất liên lạc.
• Giới thiệu khách hàng, đánh giá khoản vay và thẩm định ngân hàng: GenAI có thể giúp phân tích dữ liệu phi cấu trúc và tài liệu văn bản nặng, chẳng hạn như báo cáo trong ngành hoặc tin tức, để giúp các quy trình tìm hiểu khách hàng (KYC) của bạn sâu hơn. Các ngân hàng cũng có thể sử dụng GenAI để tăng tốc thẩm định khoản vay tuân thủ theo quy định.
• Năng suất của nhân viên: Các dịch vụ Enterprise GenAI có thể giúp cải thiện năng suất cá nhân bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt liên quan đến quản lý hộp thư đến, soạn thảo ghi chú cuộc họp và tóm tắt hoạt động, tóm tắt dữ liệu phân tích nặng trở thành nội dung đàm thoại có thể tìm kiếm được.
• Chống rửa tiền (AML) và phát hiện gian lận: Hệ thống an ninh mạng được AI hỗ trợ có thể phân tích các mô hình giao dịch gần như theo thời gian thực để giúp xác định hoạt động đáng ngờ và thậm chí tự động hóa các quy trình phát hiện, cảnh báo và khắc phục gian lận để hoạt động trơn tru, hiệu quả.
• Điện toán bảo mật: Các nền tảng bảo mật toàn diện sử dụng cách ly được hỗ trợ phần cứng để giúp bảo vệ dữ liệu ở cấp độ bộ nhớ hoặc máy ảo chống lại vi phạm dữ liệu. Điện toán bảo mật cũng có thể hỗ trợ học tập liên kết để đào tạo và suy luận mô hình AI, cho phép nhiều ngân hàng học hỏi và xác định các mô hình trong cùng một hồ dữ liệu được chia sẻ trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của khách hàng.

Tương lai của AI trong ngành Ngân hàng

AI trong ngân hàng sẽ tiếp tục trở nên tinh vi hơn và có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp hơn. Để các ngân hàng tối đa hóa giá trị từ AI, họ sẽ cần triển khai các tiêu chuẩn AI có thể giải thích và có trách nhiệm nghiêm ngặt để giúp tuân thủ và duy trì niềm tin với khách hàng.

Khi việc triển khai AI trở nên có khả năng và phức tạp hơn, chúng cũng sẽ cần minh bạch hơn để giúp đảm bảo đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về quy định, kỳ vọng của khách hàng về quyền riêng tư và đánh giá hồ sơ mối đe dọa cao cho dữ liệu tài chính nhạy cảm. Hơn các ngành công nghiệp khác, các ngân hàng sẽ cần tuân theo các nguyên tắc của AI có thể giải thích (XAI) và AI có trách nhiệm để giúp hiểu và truyền đạt cách học máy và hệ thống GenAI tạo ra kết quả và đầu ra cụ thể. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các quyết định ảnh hưởng đến việc khách hàng tiếp cận các cơ hội tài chính, chẳng hạn như điều kiện cho vay.