Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Tài chính

Khám phá cách AI đang nâng cao hiệu quả, cá nhân hóa và an ninh mạng trong lĩnh vực tài chính. Tìm hiểu thêm về những lợi ích chính của AI, các trường hợp sử dụng sáng tạo và cách thức AI định hình tương lai đối với các dịch vụ tài chính.

Thông tin chính về AI trong Tài chính

  • AI có thể nâng cao quy trình làm việc của các dịch vụ tài chính bằng cách phân tích thêm dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định, tự động hóa và tương tác với khách hàng.

  • Nhiều trường hợp sử dụng dịch vụ tài chính tận dụng AI, bao gồm phát hiện gian lận, giao dịch tần số cao và quản lý danh mục đầu tư.

  • AI có thể sẽ trở nên tinh vi và hiệu quả hơn trong các ứng dụng đã được thiết lập, với nhiều các ứng dụng tưởng tượng khác vẫn còn đang ở phía trước.

Tại sao nên sử dụng AI trong Tài chính?

Việc triển khai AI trong các dịch vụ tài chính không chỉ có tiềm năng thúc đẩy hiệu quả hoạt động mà còn tạo ra nhiều cơ hội hơn để hiểu rõ và tương tác với khách hàng nhiều hơn.

Ví dụ: các công nghệ AI như học máyhọc sâu cho phép các doanh nghiệp tự động nhận ra các mô hình trong các giao dịch để giúp phát hiện gian lận hoặc phản hồi các xu hướng của thị trường. NLP thúc đẩy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để hỗ trợ các chatbot và trợ lý cá nhân được AI hỗ trợ để tương tác với khách hàng và chuyên gia, giúp trả lời các câu hỏi cũng như hiểu sâu hơn về nhu cầu của khách hàng và các giải pháp tiềm năng.

Nhìn chung, những đổi mới này giúp hỗ trợ các doanh nghiệp FSI cạnh tranh và thích ứng hơn trong khi giúp họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về quy định và tuân thủ.

Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) cho Dịch vụ tài chính

Khi các cơ quan dịch vụ tài chính đánh giá tiềm năng kinh doanh của LLM và AI tạo sinh (GenAI), sử dụng AI để tạo nội dung, RAG có thể giúp giảm trách nhiệm pháp lý do các 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 hơn về các dịch vụ, thương hiệu và các yêu cầu kinh doanh dành riêng cho doanh nghiệp. Vì các dịch vụ tài chính hoạt động trong môi trường quy định nghiêm ngặt, RAG cũng có thể giúp tự động hóa và cải thiện độ chính xác của báo cáo tuân thủ.

Lợi ích của AI trong Tài chính

Việc triển khai AI trong các dịch vụ tài chính mang lại nhiều lợi ích, bao gồm mở rộng khả năng của người lao động, cung cấp các dịch vụ và tương tác được cá nhân hóa hơn với khách hàng cũng như tự động hóa các quy trình hỗ trợ để tiết kiệm thời gian và giảm chi phí hoạt động. Những lợi ích này có thể có tác động mạnh mẽ đến các nền kinh tế toàn cầu theo J.P. Morgan Research. Họ ước tính rằng GenAI có thể thêm tới 10 nghìn tỉ đô la Mỹ, tương đương 10 phần trăm, vào tổng sản phẩm quốc nội (GDP) toàn cầu.1

Khi các tổ chức tài chính hoàn thành mục tiêu chuyển đổi kỹ thuật số, AI không chỉ là nền tảng mà còn là phương tiện để giúp đáp ứng các mục tiêu này theo cách tuân thủ quy định hơn. Khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ của AI trong thời gian gần như thực cũng hỗ trợ việc ra quyết định và giúp tự động hóa việc phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận hoặc thậm chí giúp các tổ chức phát hiện và phản hồi các mối đe dọa an ninh mạng làm tăng rủi ro cho các ngành được quản lý.

J.P. Morgan Research ước tính rằng AI tạo sinh có thể thêm tới 10 nghìn tỉ đô la Mỹ vào GDP toàn cầu.1

Các trường hợp sử dụng AI trong Tài chính

Nhiều trường hợp sử dụng đã chứng minh giá trị của AI trong các dịch vụ tài chính, với nhiều đổi mới đang chờ đợi phía trước. Dưới đây chỉ là một vài ví dụ:

 

  • Chống rửa tiền (AML) và phát hiện gian lận: AI có thể phân tích các mô hình giao dịch gần như theo thời gian thực để xác định hoạt động đáng ngờ và cảnh báo cho các tổ chức tài chính để điều tra và khắc phục kịp thời.
  • Tiền tệ kỹ thuật số và thị trường tiền điện tử: Giám sát và phân tích được AI hỗ trợ mở rộng sang các loại tiền tệ kỹ thuật số để giúp đảm bảo tính toàn vẹn của các giao dịch. Phân tích dự đoán dựa trên AI cũng có thể giúp dự báo xu hướng của thị trường, hỗ trợ các nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt.
  • Tạo mã: Các bộ phận IT doanh nghiệp tại các tổ chức tài chính đang sử dụng trợ lý cá nhân AI để giúp các nhà phát triển viết mã cho các dự án mới, cho phép thử nghiệm nhanh chóng và hỗ trợ cho các bộ phận khác dễ dàng hơn.
  • Tư vấn tài chính cá nhân và các sản phẩm tài chính: Các trợ lý cá nhân AI hiện tại đủ tinh vi để phân tích thông tin khách hàng và hồ sơ rủi ro để giúp quản lý danh mục tài sản và cung cấp hướng dẫn hoặc sản phẩm tài chính, giúp dễ dàng truy cập thông tin.
  • Điện toán bí mậthọc tập liên kết: Các tổ chức tài chính có thể triển khai các mô hình AI độc quyền để phân tích và học hỏi từ các kho dữ liệu khách hàng được mã hóa được chia sẻ từ các tổ chức khác trong khi vẫn duy trì tính bảo mật của tài sản trí tuệ và mối quan hệ khách hàng của họ. Điều này dẫn đến các mô hình AI tinh tế hơn, nhận ra các mô hình và xu hướng tốt hơn.
  • Đánh giá rủi ro tín dụng, trình độ chuyên môn và biết các quy trình của khách hàng (KYC): AI có thể phân tích lượng thông tin khổng lồ, bao gồm hồ sơ ngân hàng kết hợp, để giúp các tổ chức giảm thiểu rủi ro và trách nhiệm pháp lý.
  • Quản lý thanh khoản và rủi ro: AI có thể tăng đáng kể tốc độ phân tích thị trường và tính toán rủi ro cho các vị thế giao dịch trong chứng khoán, hàng hóa, ngoại tệ và các khoản đầu tư khác trong khi tuân thủ các quy định quốc tế, chẳng hạn như Tiêu chuẩn Đánh giá cơ bản của Sổ giao dịch (FRTB).
  • Giao dịch thị trường vốn, giao dịch tần số cao (HFT): AI đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các hệ thống giao dịch tự động thực hiện các giao dịch vào thời điểm tối ưu dựa trên các chiến lược độc quyền và điều kiện thị trường trong môi trường mà một phần nghìn giây có thể tác động đến tỷ lệ thành công. Một số triển khai này cũng dựa vào AI để giúp đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của các mô hình được sử dụng và dữ liệu đang được xử lý.
  • Phân tích dữ liệu phi cấu trúc: Để hỗ trợ một số trường hợp sử dụng đã được đề cập, AI và NLP cũng trở nên hiệu quả hơn trong việc thu thập thông tin chuyên sâu từ lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội và tin tức, để giúp đánh giá tâm lý thị trường và dự đoán xu hướng trong tương lai.

Tương lai của AI trong Tài chính

Trong tình hình hiện tại của ngành, AI trong các dịch vụ tài chính đã có tiềm năng thúc đẩy những tiến bộ về hiệu quả, cá nhân hóa và bảo mật. Khi các công nghệ AI phát triển, các mô hình AI tinh vi hơn sẽ có thể cung cấp thông tin chuyên sâu hơn và dự đoán chính xác hơn. LLM và trợ lý cá nhân do GenAI điều khiển sẽ có khả năng thu hút khách hàng với sự đồng cảm và khả năng hiểu ý định của khách hàng tốt hơn, dẫn đến cá nhân hóa tốt hơn. Vai trò của AI trong quản lý rủi ro và phát hiện gian lận sẽ trở nên mạnh mẽ hơn, theo kịp các mối đe dọa kỹ thuật số và hành động dựa trên dữ liệu thời gian thực để bảo mật các giao dịch và bảo vệ tài sản.

Những câu hỏi thường gặp

Những câu hỏi thường gặp

AI trong tài chính mô tả cách các tổ chức tài chính sử dụng AI để nâng cao hiệu quả, hoạt động và an ninh mạng thông qua các công nghệ tiên tiến như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo điều kiện cho trải nghiệm được cá nhân hóa hơn và thông tin dữ liệu chuyên sâu hơn.

AI trong các dịch vụ tài chính có thể được sử dụng để tăng cường nỗ lực chống rửa tiền, hỗ trợ tính toàn vẹn của tiền tệ kỹ thuật số, cá nhân hóa tư vấn tài chính, cải thiện đánh giá rủi ro tín dụng và các quy trình KYC, tối ưu hóa giao dịch tần số cao và phân tích dữ liệu phi cấu trúc để dự đoán xu hướng của thị trường.

AI trong tài chính có thể sẽ tiếp tục trở nên tinh vi hơn, có thể xử lý và phân tích nhiều dữ liệu hơn để dự đoán xu hướng trong tương lai chính xác hơn và cung cấp các tương tác đồng cảm hơn thông qua các chatbot AI và trợ lý cá nhân.