ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG

ThS Nguyễn Thị Yến, ThS Lê Cẩm Tú - Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý 

- Học viện Ngân hàng

 

TÓM TẮT: Trong những năm gần đây,“Trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence) càng ngày càng được nhắc đến nhiều hơn trong các lĩnh vực khác nhau. Khối lượng dữ liệu ngày một tăng kết hợp với các đột phá về công nghệ lưu trữ, tính toán của phần cứng giúp cho các ứng dụng của AI càng ngày càng lớn và hiệu quả hơn. Đặc biệt, trong lĩnh vực ngân hàng chứng kiến sự phát triển rõ rệt của công nghệ mới mẻ này. AI giúp ngân hàng cải thiện việc ra quyết định cho các khoản vay và tính dụng, giảm chi phí hoạt động và rủi ro ngân hàng và nhờ việc phân tích hành vi, sở thích của khách hàng có thể cải thiện sản phẩm ngân hàng. Trong bài viết này, tác giả trình bày nghiên cứu về ứng dụng của AI trong hoạt động ngân hàng.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, hoạt động ngân hàng, công nghệ mới

  1. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo

Hiện nay có nhiều định nghĩa khác nhau về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence -AI). Đó là trí tuệ của máy móc được tạo ra bởi con người. Trí tuệ này có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi... như trí tuệ con người, xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.

AI là sự pha trộn giữa ba công nghệ tiên tiến: học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy tính nhận thức. Khái niệm AI là để mô phỏng trí thông minh của con người vào các máy nhân tạo với sự trợ giúp của việc học máy tinh xảo và các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Động cơ chính cho ý tưởng chuyển giao trí thông minh từ con người sang máy móc là khả năng mở rộng, nó vượt qua ranh giới của trí thông minh con người bởi luôn luôn có một giới hạn về tốc độ khi con người thực hiện các nhiệm vụ nhất định. Tóm lại có thể hiểu AI là ngành khoa học máy tính tạo ra các máy hoạt động thông minh và phản ứng giống con người dựa trên nền tảng lý thuyết vững chắc như biết suy nghĩ, lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói…

thế giới trí tuệ nhân tạo

Có thể thấy AI xử lý hàng triệu thông tin trong vài phút và nếu có bất kỳ thay đổi nào thì AI cũng có thể giúp giải quyết nhanh chóng và chính xác trong thời gian thực, điều mà ngay chính con người nhiều lúc gặp khó khăn trong thực hiện. Vì lẽ đó có thể lý giải được tại sao AI được sử dụng ngày càng nhiều trong các lĩnh vực ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán.

Một số lợi ích mà AI mang lại:

  • Nâng cao tính cá nhân hóa khách hàng: mô hình kinh doanh lấy khách hàng làm trọng tâm dựa trên việc nâng cao trải nghiệm cho khách hàng, tức là nâng cao khả năng thu thập dữ liệu khách hàng, đánh giá chất lượng ngân hàng trên quan điểm của khách hàng; giúp khách hàng có nhiều lựa chọn trong tùy chỉnh chức năng của sản phẩm, bao gồm cả định giá sản phẩm, sử dụng các phương tiện truyền thông xã hội để quan sát sở thích của khách hàng, thực hiện phân khúc khách hàng theo các nhóm khách hàng chi tiết, hỗ trợ xây dựng chiến lược tương ứng, cung cấp đa dạng các kênh phân phối tự phục vụ và tương tác cá nhân tới khách hàng, xây dựng sản phẩm linh hoạt phù hợp với từng phân khúc khách hàng. Rõ ràng vai trò, sức mạnh cá nhân trong ngân hàng được tìm thấy thông qua việc chia sẻ thông tin cá nhân khi họ nhận được những lời khuyên, các đề xuất và dịch vụ dựa trên sự hiểu biết chung. Và các thông tin và lời khuyên này sẽ do AI hỗ trợ bởi các chuyên gia tư vấn robo-đây là các dịch vụ quản lý tài sản trực tuyến cung cấp những lời khuyên về quản lý danh mục đầu tư một cách tự động, dựa trên các thuật toán AI mà không cần có sự trợ giúp của bất kỳ nhân viên nào.
  • Tăng năng suất công việc: từ các luồng thông tin truyền thông khách hàng đến các tiến trình xử lý văn phòng cơ bản, AI có thể thực hiện thường xuyên các quy trình lặp đi lặp lại làm tăng hiệu quả và năng suất công việc. Nhờ đó việc tương tác và giao tiếp với khách hàng được cá nhân hóa, không bị bẻ nhạt như cách truyền thống. Mức độ cá nhân hầu như không thể đạt được nếu không có sự trợ giúp của học máy và AI. Ngoài ra, một số ứng dụng khác của AI là cập nhật liên tục tuân theo những yêu cầu, tài liệu thông tin khách hàng và thậm chí trả lời “câu hỏi thường gặp của sản phẩm”. Dựa trên nền tảng thay đổi sự kiện và cập nhật sản phẩm, mọi thông tin có liên quan có thể được thay đổi tức thời.
  • Phát hiện gian lận: Đây là một trong những lĩnh vực then chốt trong lĩnh vực ngân hàng, và cũng là nơi hệ thống thông minh nhân tạo được sử dụng sớm nhất và đạt được nhiều thành công nhất hiện nay. Bằng cách xem xét lại các mẫu tài khoản hoạt động đang được theo dõi, với sai lệch đối với các mẫu đã được gắn cờ để xem xét thêm. Trong thập kỷ qua, AI không chỉ cải thiện đáng kể quá trình giám sát mà còn có thể phản ứng trong thời gian thực để phát hiện gian lận tiềm ẩn.
  • Tư vấn khách hàng tốt hơn: Ngoài cá nhân hóa việc truyền thông tới khách hàng, AI cung cấp khả năng cải thiện những lời tư vấn và khuyến nghị cho khách hàng. Bởi khả năng cung cấp thông tin của con người đôi khi không nhất quán, dễ mắc sai lầm. Các ứng dụng ngân hàng di động giống như Moven và Simple cho phép người dùng theo dõi chi tiêu, tăng mức tiết kiệm của họ với các tư vấn được cá nhân hóa và tự động thông qua thẻ ghi nợ chuyên dụng được liên kết với ứng dụng điện thoại thông minh.
  1. Vai trò của ngân hàng

 Trong nền kinh tế hiện nay, ngân hàng là một bộ phận không thể thiếu được và nó luôn giữ vị trí quan trọng trong nền kinh tế quốc dân với hoạt động chủ yếu là tiền tệ, tín dụng và thanh toán. Do đó, mỗi giao dịch tài chính được thực hiện thông qua các ngân hàng phải được thực hiện chính xác. Để làm điều này, các ngân hàng sử dụng máy tính để lưu trữ thông tin khách hàng trong cơ sở dữ liệu. Một số kênh khác nhau mà các ngân hàng sử dụng thông qua: ATM, thư, ngân hàng điện thoại, ngân hàng trực tuyến và ngân hàng di động. Toàn bộ hệ thống ngân hàng được kết nối với nhau, các giao dịch đều có thể được theo dõi và mọi trao đổi thông tin có thể được thực hiện từ bất kỳ nơi nào trên thế giới. Hoạt động trơn tru này của thế giới ngân hàng được thực hiện thông qua máy tính và mạng chỉ có thể do các ngân hàng sử dụng Trí tuệ nhân tạo.

  1. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động ngân hàng
  2. Chatbot
  • Chatbot được xem là ứng dụng đầu tiên và dễ thấy nhất sức ảnh hưởng của AI được áp dụng trong hoạt động của ngân hàng mà không cần đến sự can thiệp của nhân viên ngân hàng. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI, nó tương tác với khách hàng theo cách giống như con người: cung cấp, hướng dẫn tài chính cho khách hàng của ngân hàng thông qua tin nhắn thoại và văn bản, truy cập dịch vụ 24/7.
  • Chatbot trả lời được các câu hỏi đơn giản của người dùng ứng dụng ngân hàng và chuyển hướng họ đến trang web của ngân hàng nếu cần. Chatbot cung cấp các hoạt động trực tiếp & cơ bản như mở hoặc đóng tài khoản, chuyển tiền, v.v.
  • Chatbot tự động hóa mọi nhiệm vụ được thực hiện bởi con người và làm cho toàn bộ quá trình trở nên đơn giản. AI có thể giảm khối lượng công việc trong ngân hàng. Chatbot giảm khối lượng công việc của nhân viên.
  • Chatbot đã được chứng minh hiệu quả bởi một số ngân hàng đang sử dụng công nghệ này. Họ thấy rằng cài đặt chatbots mang đến sự hài lòng cho khách hàng về cuộc trò chuyện hiệu quả, có hệ thống và chính xác, nâng cao trải nghiệm dịch vụ khách hàng tốt hơn.
CHATBOT

 

  1. Robot tự động hóa

            AI đem đến sự thay đổi lớn về tổ chức, nhân sự bằng việc ứng dụng công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA) kết hợp với AI, một số các quy trình nghiệp vụ truyền thống sẽ được tối ưu hóa hoặc thay thế bằng robot tự động hóa. Các vị trí cần nhiều nhân sự xử lý như tiếp tân, giao dịch viên, nhân viên đánh giá tín dụng,… sẽ bị giảm bớt hoặc thay thế. Một số phòng giao dịch đang hướng tới mục tiêu phòng giao dịch tự động hoàn toàn, không có nhân viên hỗ trợ. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa AI sẽ làm giảm số lượng việc làm trong ngành ngân hàng. Việc ứng dụng AI trong quy trình nghiệp vụ có nghĩa là thời gian thực hiện các quy trình được giảm bớt đáng kể, cho phép nhân sự phụ trách có thể tập trung xử lý các vấn đề sâu hơn bên trong. Ngoài ra, khi AI và khoa học dữ liệu đã trở thành phổ biến, các ngân hàng cũng nên cân nhắc bổ sung các kiến thức mới này vào yêu cầu tuyển dụng của mình để tránh rủi ro tụt hậu trong công việc.

  1. Thu thập và phân tích dữ liệu

Các ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo thực hiện quá trình thu thập và phân tích dữ liệu ngân hàng của người dùng. Từ đó có thể theo dõi hành vi của người dùng, hiển thị các dịch vụ, ưu đãi và thông tin chi tiết dựa trên các mẫu tìm kiếm của người dùng và cung cấp các đề xuất cá nhân hóa có giá trị cho họ. Một số ứng dụng cụ thể:

  • Mô hình dự báo tài chính: Bằng việc thu thập dữ liệu kinh doanh, dữ liệu giá cả lịch sử và một số dữ liệu liên quan trên thị trường, các ngân hàng có thể xây dựng mô hình dự báo giá cổ phiếu của tổ chức mình trên thị trường chứng khoán, từ đó đưa ra các quyết định, chính sách kinh doanh phù hợp với nhu cầu phát triển. Việc dự báo được xu thế lên xuống của thị trường cũng sẽ giúp cho các tổ chức sử dụng tốt hơn các khoản đầu tư của mình.
  • Mô hình khuyến nghị, khuyến cáo: Hiện nay các ngân hàng có thể thu thập dữ liệu của khách hàng từ nhiều nguồn, nhiều cách khác nhau như từ ứng dụng điện thoại, Internet banking hay các sản phẩm tài chính cá nhân. Việc huấn luyện AI trên các dữ liệu này có thể giúp tổ chức hiểu rõ hơn và dự đoán được hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra các khuyến nghị, khuyến cáo sản phẩm dịch vụ phù hợp hơn. Điều này cũng giúp làm tăng trải nghiệm cá nhân của khách hàng. Một ứng dụng nữa của loại mô hình này là phát hiện ra các hành vi, thói quen thao tác của khách hàng trên ứng dụng, sản phẩm của mình, từ đó đưa ra các chỉnh sửa, tối ưu đối với sản phẩm. 
  • Nhận dạng giọng nói: Một ứng dụng mà được ít các tổ chức chú ý đến là việc nhận dạng giọng nói của khách hàng thu thập được qua kênh điện thoại hỗ trợ. Việc nhận biết được giọng nói khách hàng sẽ giúp tăng cường bảo mật khi áp dụng công nghệ phát sinh giao dịch/ xác thực giao dịch thông qua giọng nói hay xây dựng các bot trên điện thoại thông minh có khả năng tương tác, tư vấn và giải quyết các vấn đề cho khách hàng thông qua giọng nói.
  • Phân tích chữ: Các tổ chức tài chính, ngân hàng hiện nay sở hữu một số lượng giấy tờ rất lớn do mô hình hoạt động truyền thống đòi hỏi các nghiệp vụ phải có văn bản. Ứng dụng AI vào nhận diện và phân tích văn bản có thể giúp các tổ chức đào được các kiến thức ẩn bên trong khối lượng văn bản, từ đó đưa ra các quyết định như tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ, tự động phản hồi email và các khiếu nại, yêu cầu hỗ trợ của khách hàng. Điều này giúp làm giảm đáng kể chi phí vận hành và hoạt động của các tổ chức. 
  • Phân tích hình ảnh: Với hệ thống camera cài đặt trong các phòng giao dịch, điểm tiếp đón khách hàng hay sử dụng camera điện thoại, AI có thể được ứng dụng để nhận diện khuôn mặt, định danh khách hàng. Kết hợp với công nghệ nhận diện giọng nói và dữ liệu giọng nói, ngân hàng có thể phát triển các dịch vụ thanh toán, phát sinh giao dịch bằng hình ảnh hay âm thanh thông qua điện thoại thông minh. Ngoài ra, việc sử dụng AI nhận diện con người cũng có thể dùng để đo lường, đánh giá hoạt động của nhân viên ngân hàng.
  1. Quản lý rủi ro, phòng chống lừa đảo
  • Để đối mặt với việc các gian lận và chống rửa tiền thì các ngân hàng đang nhanh chóng chuyển đổi và thích ứng công nghệ để chống lại các mối đe dọa và gian lận. Các giải pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo và các mô hình tài chính tiên tiến mới sẽ giúp các ngân hàng phân tích dòng tiền trong thời gian thực và các giao dịch gian lận có thể dừng lại ngay khi bị phát hiện.

Ví dụ, giải ngân các khoản vay là một nhiệm vụ phức tạp đối với các ngân hàng. Nó cần phải duy trì tính bảo mật dữ liệu về tài chính của người dùng. Trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện nhiệm vụ này với độ chính xác cao hơn. Các hệ thống dựa trên AI có thể dễ dàng theo dõi các hoạt động tài chính gần đây và phân tích dữ liệu ngân hàng liên quan của người vay. Điều này có thể giúp các ngân hàng xác định các rủi ro trong việc cho vay. Ngoài ra, bằng cách sử dụng quy trình đánh giá rủi ro có sử dụng trí tuệ nhân tạo, nhân viên ngân hàng có thể phân tích hành vi của người vay và do đó có thể làm giảm khả năng các hành vi gian lận.

  • Việc ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu của các giao dịch trong quá khứ và hiện tại, hành vi điển hình của khách hàng có thể được lọc và các dị thường được phát hiện. Giao dịch sau đó có thể được dừng lại, có lẽ ngay cả trước khi chúng xảy ra, hoặc xác nhận từ khách hàng được yêu cầu trước khi giao dịch có thể tiến hành.
  • Sử dụng nguồn dữ liệu lớn kết hợp với các thuật toán Học máy, AI, các ngân hàng có thể cải thiện quy trình ra quyết định, tăng cường việc phòng ngừa và đánh giá rủi ro trong hoạt động của mình. Với xu thế phát triển của ngành Ngân hàng ngày nay, rất khó để các chuyên gia dự đoán được các xu hướng rủi ro của Ngành. Thêm nữa, thị trường tài chính, công nghệ cũng như khách hàng ngày nay cũng bị tác động bởi chính các thuận toán Học máy và AI, điều này khiến cho việc đánh giá rủi ro trở nên khó khăn hơn trước rất nhiều. Tuy nhiên, điều các ngân hàng có thể tập trung vào bây giờ là phát triển và cải thiện các mô hình để đối mặt với các rủi ro mới.
  1. Bảo mật trong ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo cung cấp dịch vụ bảo mật cho các ngân hàng. Khi người dùng thực hiện giao dịch trực tuyến, công nghệ AI sẽ gửi thông báo ngay lập tức cho người dùng và cảnh báo họ nếu có bất cứ giao dịch nào đáng ngờ xảy ra. 

Mặt khác, AI cũng được sử dụng cho hệ thống quản lý thẻ: tự động hóa hệ thống quản lý thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ. Công nghệ trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng giúp giảm bớt quá trình xác thực thẻ và làm cho các giao dịch an toàn và bảo mật.

  1. Thực tiễn ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong một số ngân hàng ở Việt Nam
  2. VietABank

- Trên trang Fanpage VietABank đã cập nhật thành công Chatbot đáp ứng được nhu cầu phục vụ khách hàng 24/7. Cụ thể:

- Tư vấn khách hàng các thông tin về lãi suất, tỷ giá, sản phẩm, biểu phí….Giải đáp khách hàng các thắc mắc về địa điểm, phí giao dịch, quy trình mở thẻ;

- Tốc độ giải đáp thông tin thắc mắc của khách hàng chưa tới 5 giây cùng các khả năng kể trên, Chatbot đã thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng để tư vấn các giao dịch phi tài chính.

  1. NamABank

Ngân hàng Nam Á (Nam A Bank) chính thức đưa robot OPBA vào phục vụ khách hàng. Đây là nhà băng Việt đầu tiên ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong giao dịch.

Theo đó, Robot OPBA sẽ tư vấn mọi thắc mắc theo nhu cầu của khách hàng thay vì phải đợi chờ xếp hàng tại quầy. Với những cử động đã được lập trình, robot này có khả năng nhận diện khuôn mặt khách hàng bằng tính năng Face ID, chủ động chào hỏi hỗ trợ người đến giao dịch. Đặc biệt, khi cần trao đổi trực tiếp với nhân viên ngân hàng, robot sẽ đưa ra lựa chọn và hướng dẫn khách hàng đến quầy giao dịch theo đúng nhu cầu của khách.

Robot OPBA là một trong những sản phẩm của không gian giao dịch số tích hợp hệ sinh thái thiết bị hiện đại, đặc biệt là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của Nam A Bank với tên gọi VTM OPBA.

Cụ thể, khách hàng có thể rút tiền, in hoặc xem sổ phụ tài khoản..., thậm chí là phát hành thẻ và có nhân viên hỗ trợ 24/7 thông qua hệ thống tương tác video trên máy VTM OPBA mà không cần đến ngân hàng.

  1. TPBank

TPBank vừa cập nhật thêm công nghệ nhận diện khuôn mặt trên kênh ngân hàng tự động LiveBank, khách hàng không cần phải mang theo thẻ hay chứng minh thư, thậm chí cũng không cần phải nhớ bất kỳ thông tin nào khác như số thẻ, mã PIN.

Khi giao dịch bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt tại LiveBank, khách hàng chỉ cần đứng trước máy, nhìn vào camera, máy sẽ nhận diện trong 3s và xác nhận thêm vân tay là bạn đã hoàn thành bước đăng nhập để thực hiện mọi giao dịch. Trong khi Face ID của Apple chỉ có thể so sánh duy nhất một khuôn mặt lưu trữ sẵn trong thiết bị di động thì công nghệ nhận diện khuôn mặt của LiveBank vượt trội hơn khi cho phép phân biệt bạn với hàng triệu người khác trong hệ thống dữ liệu.

Công nghệ này sử dụng Depth Camera có chức năng Liveness check (đảm bảo người thật, chống mạo danh bằng ảnh hay video) và sử dụng công nghệ AI (trí thông minh nhân tạo) để nắm bắt dữ liệu khuôn mặt chính xác bằng cách chiếu và phân tích hơn hàng chục ngàn chấm ảnh để tạo ra một bản đồ độ sâu khuôn mặt, xác định các góc cạnh của khuôn mặt, hình dáng và vị trí mắt, phát hiện chuyển động… và ghi nhận hình ảnh của khách hàng, lưu trữ trong hệ thống.

  1. Kết luận:

Khi các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong ngân hàng, chúng sẽ giúp kiểm tra cơ sở dữ liệu một cách hiệu quả và giúp các ngân hàng dễ dàng đề xuất, dự báo và thực hiện tư vấn tài chính phù hợp cho khách hàng. Thông qua các ứng dụng này, có thể có được thông tin nhanh chóng về các chiến lược tài chính, lãi suất cho vay và tiến trình thị trường trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng phổ biến và các ngân hàng đang khám phá và triển khai công nghệ này trong việc thay đổi cách hỗ trợ khách hàng. Vì vậy, tương lai của Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng rất sáng sủa và với sự ra đời của Trí tuệ nhân tạo, nó giúp khách hàng dễ dàng thực hiện các giao dịch từ bất kỳ nơi nào và bất cứ lúc nào mà không phải xếp hàng dài tại ngân hàng. Do đó, mục đích của Trí tuệ nhân tạo là cung cấp sự hài lòng của khách hàng và chất lượng cao cùng với các dịch vụ tiết kiệm thời gian và hiệu quả.

 

  1. Tài liệu tham khảo

[1] Ferber, J., & Weiss, G. (1999). Multi-agent systems: an introduction to distributed artificial intelligence (Vol. 1): Addison-Wesley Reading.

[2] Nilsson, J. (1998). Real-time control systems with delays.

[3] https://www.paymentsjournal.com/the-18-top-use-cases-of-artificial-intelligence-in-banks/

[4] https://www.usmsystems.com/ai-in-banking/

[5] https://www.enterpriseedges.com/artificial-intelligence-banking-industry