Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo ứng dụng lĩnh vực ngân hàng Tóm tắt: Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) cơng cụ động, có tiềm mang lại hiệu cho tổ chức sử dụng Sự lên AI mang lại chuyển đổi dịch vụ tài bối cảnh đa chiều Các công nghệ giúp hệ thống ngân hàng tự động hóa quy trình, cải thiện hiệu hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng, góp phần tăng doanh thu Bài vi ết đề cập đến ứng dụng AI lĩnh vực ngân hàng, v ấn đề ngân hàng cần cân nhắc vận dụng AI để có lộ trình bước thích hợp thời gian tới Tổng quan AI Trong lĩnh vực khoa học máy tính, AI gọi trí thơng minh nhân t ạo, trí thơng minh thể máy móc, trái ngư ợc với trí thơng minh tự nhiên người Thơng thư ờng, thuật ngữ AI sử dụng để mô tả máy móc có khả bắt chước chức năng, nhận thức người liên kết với tâm trí học tập, giải vấn đề (Russel & Norvig, 2013) Hay nói khác đi, AI s ự mơ q trình suy nghĩ học tập người cho máy móc, đ ặc biệt hệ thống máy tính Với tốc độ phát triển mạnh mẽ công nghệ, nhiều công ty bắt đầu ý đến việc áp dụng AI qu ản lý sản xuất - kinh doanh AI có đóng góp khơng nhỏ lĩnh vực đời sống xã hội chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, giáo d ục, sản xuất, tài chính, ngân hàng… (Dwivedi et al., 2021) Đ ối với lĩnh vực ngân hàng, s ự cạnh tranh ngày gay gắt nên ngân hàng ch ạy đua việc áp dụng công nghệ đại, đặc biệt AI để tạo sản phẩm, dịch vụ (Biswas et al., 2020; Fu et al., 2014; Gómez & Heredero, 2017; Joshi et al., 2010) Sử dụng kỹ thuật AI việc cung cấp dịch vụ tài nâng cao hiệu quả, giảm chi phí, nâng cao chất lượng, nâng cao mức độ hài lòng khách hàng nhờ khả mà chúng mang l ại để tự động hóa quy trình v ận hành tăng lực phân tích liệu lớn (Biswas et al., 2020; Fernández, 2019) Ngoài ra, việc triển khai ứng dụng AI cho phép tái c ấu trúc mơ hình ngân hàng truyền thống theo định hướng nhằm tiết kiệm chi phí, tăng hi ệu cạnh tranh (Gallego -Gomez & De-Pablos-Heredero, 2020) Ngày nay, liệu lớn AI giúp ngân hàng t ạo sản phẩm quy trình cải tiến sản phẩm quy trình có Khi lượng liệu phát triển theo cấp số nhân, chi phí lưu trữ liệu sức mạnh tính tốn giảm xuống, AI dự đốn có tiềm lớn ngân hàng (Yu & Song, 2021) Một số ứng dụng AI lĩnh vực ngân hàng Đối với hệ thống ngân hàng, ngu ồn liệu cần thiết cho hầu hết lĩnh vực hoạt động, từ hình thức gửi tiền truyền thống, cho vay, đến đầu tư lĩnh vực ngân hàng qu ản lý tài sản Khi lượng liệu phát triển theo cấp số nhân, chi phí lưu tr ữ liệu sức mạnh tính tốn gi ảm xuống, AI dự đốn có tiềm lớn ngân hàng (Yu & Song, 2021) Hiện nay, trư ớc bùng nổ Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, ứng dụng AI triển khai thực nhiều lĩnh vực ngân hàng, cụ thể: Chatbot Về mặt nâng cao trải nghiệm khách hàng, Chatbot hình thức AI dễ thấy nhất, áp d ụng lĩnh vực ngân hàng Chatbot h ỗ trợ phục vụ khách hàng 24/7 v ề vấn đề đơn giản chuyển tiền, thiết lập định kỳ tốn, kiểm tra bảng kê ngân hàng tìm thói quen chi tiêu khách hàng (Fernández, 2019; Singh et al., 2017) V ới ứng dụng này, khách hàng đến ngân hàng để truy vấn thơng tin tìm hiểu dịch vụ bổ sung khác, họ thực điều qua hệ thống nhắn tin trực tuyến, sử dụng máy tính xách tay ho ặc điện thoại thơng minh Việc triển khai Chatbot hữu ích lĩnh vực ngân hàng, giúp phục vụ khách hàng tốt đư ợc thực hầu hết ngân hàng lớn (Singh et al., 2017) Commonwealth Bank of Australia (CBA) gi ới thiệu Chatbot Ceba có th ể thực 200 nhiệm vụ cho triệu khách hàng, phân biệt thành công 500.000 hoạt động mà khách hàng có th ể yêu cầu ngân hàng Nina, Chatbot Thụy Điển, trung bình trị chuyện 30.000 lượt/tháng; tiết kiệm thời gian cho 700 nhân viên trung tâm liên l ạc ngân hàng, điều giúp họ tập trung vào hoạt động khác (International Banker, 2018) Tuy nhiên, việc ứng dụng Chatbot có số hạn chế định Các Chatbot thường không hiểu hết hay hiểu chưa câu h ỏi người đối thoại trả lời dài dòng gây khó hi ểu, việc tạo thất vọng cho khách hàng (Adamopoulou & Moussiades, 2020) Bên c ạnh đó, nội dung độc hại nhược điểm nghiêm trọng nhà cung cấp Chatbot ngư ời dùng: Ví dụ, việc ghi lại thông tin cá nhân dịch vụ không đáng tin cậy tạo thành nội dung độc hại cần tránh; phát ngôn nh ằm mục đích khai thác Chatbot ho ặc vi phạm tính bảo mật ăn cắp quyền xem nội dung độc hại Mặt khác, trình sử dụng Chatbot, ngư ời dùng lý trả lời khơng thành thật, che giấu thơng tin ứng dụng khơng thể phát (Schuetzler et al., 2019) Thu thập phân tích d ữ liệu lớn Cơng nghệ AI thực hiệu q trình thu th ập phân tích liệu người dùng, đặc biệt liệu lớn lĩnh vực ngân hàng (Biswas et al., 2020; Vivek Dubey, 2019) AI s ẽ dựa sở liệu thuật toán để xử lý khối lượng thông tin lớn mà phương pháp phân tích truyền thống khơng thực được, từ đó, tạo sản phẩm, dịch vụ mới, sát với nhu cầu thực tế khách hàng, mang lại cho khách hàng nhiều tiện ích, trải nghiệm mới, sản phẩm, dịch vụ cá thể hóa để phù hợp với đối tượng khách hàng khác (Biswas et al., 2020) Ngân hàng Thụy Sĩ ứng dụng AI vào việc xây dựng hệ thống phân tích hàng loạt liệu thị trường nhằm xác định mô hình giao dịch từ hình thành chiến lược để xác định giao dịch cho khách hàng AI đư ợc vận dụng để xác định yêu cầu chuyển tiền khách hàng, sau tiến hành chia nhỏ giao dịch lớn trước thực chuyển tiền Bằng cách đó, nhiệm vụ 45 phút, hồn thành vài phút, giúp tiết kiệm thời gian cho nhân viên ngân hàng đ ể tập trung vào công việc quan trọng (International Banker, 2018) Ngân hàng JP Morgan Chase (Hoa K ỳ) đầu tư vào COIN, m ột công nghệ AI giúp xem xét tài li ệu trích xuất liệu thời gian ngắn COIN xem xét khoảng 12.000 tài liệu vài giây, k hi người dành 360.000 làm việc tài liệu (Buchanan, 2019) Tuy nhiên, trở ngại việc áp dụng kỹ thuật liệu lớn ngân hàng đáng ý, ch ẳng hạn, trình đào t ạo nhân tốn thời gian hướng dẫn biểu mẫu tiền xử lý liệu, lựa chọn biến, độ phức tạp độ khó đảm bảo chất lượng liệu, lưu trữ bảo trì tập liệu lớn (Hassani et al., 2018) Vi ệc phát triển cơng cụ AI địi hỏi khối lượng lớn liệu nhiều nguồn tài nguyên (Fernández, 2019) Tuy nhiên, ngu ồn liệu nhiều ngân hàng bị phân tán liên kết nội Thêm vào đó, ngân hàng ph ải đối mặt với thách thức việc thu thập liệu nhiều nguyên nhân không đủ số lượng liệu cơng khai; độ xác việc thu thập liệu; việc sử dụng liệu khách hàng có vi ph ạm quyền riêng tư; liệu khơng có cấu trúc chất lượng (Biswas et al., 2020) Do v ậy, ngân hàng thực phân tích liệu từ nguồn bên bên ngồi quy mơ l ớn cho hàng triệu khách hàng Quản lý tài sản danh mục đầu tư Hiện nay, lĩnh vực ngân hàng sâu vào cơng ngh ệ AI, họ tận dụng trí tuệ thông minh để đưa định đầu tư hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng đầu tư Chẳng hạn UBS Group AG, ngân hàng đầu tư đa quốc gia công ty dịch vụ tài Thụy Sĩ hay Tập đồn ING, ngân hàng dịch vụ tài đa quốc gia Hà Lan ứng dụng cơng nghệ AI rà sốt thị trường thông báo cho h ệ thống giao dịch thuật tốn họ Ngồi ra, nhiều cơng ty dịch vụ tài cung cấp nhà tư vấn Robot nhằm giúp khách hàng quản lý dòng tiền tốt Thơng qua cá nhân hóa, Chatbot nhu c ầu đối tượng khách hàng, Robot s ẽ tư vấn cho định đầu tư sẵn sàng phục vụ lúc khách hàng cần Hiện nay, công ngh ệ AI lĩnh vực ngân hàng ti ếp tục chuyển đổi để cung cấp mức giá trị lớn cho khách hàng, gi ảm rủi ro, tiết kiệm chi phí tăng l ợi nhuận cho ngân hàng (Satheesh & Nagaraj, 2021) Tuy nhiên, đề cập trên, việc ứng dụng Chatbot tư vấn cho định đầu tư có số hạn chế định Nội dung phản hồi Chatbot bị giới hạn, Chatbot thường không hiểu câu hỏi người dùng trả lời dài dịng gây khó hiểu nên không đáp ứng nhu cầu khách hàng, gây c ảm giác nhàm chán (Adamopoulou & Moussiades, 2020) Hơn n ữa, việc ứng dụng AI vào hoạt động ngân hàng tốn nhiều chi phí liên quan ph ải có đội ngũ nhân viên chuyên AI để vận hành hoạt động (Ghosh & Chanda, 2020) Phát gian lận chống rửa tiền Hành vi gian lận, rửa tiền, tài trợ hoạt động khủng bố làm suy yếu tính tồn vẹn hệ thống tài chính, dẫn đến quyền kiểm sốt sách kinh tế quốc gia, bóp méo kinh tế, gây bất ổn đầu tư dẫn đến giảm doanh thu thuế cho phủ (Aluko & Bagheri, 2012; Chen et al., 2018) Theo báo cáo c McAfee cho thấy, năm 2018, nhiều vụ việc gian lận lĩnh vực tài phát toàn cầu với tổng số tiền lên đến 600 tỷ USD Do đó, ngân hàng ứng dụng công ngh ệ ngăn mối đe dọa, gian lận từ bên lẫn bên ngồi Khả phân tích kh ối lượng liệu lớn kết hợp liệu với nguồn thơng tin cho phép phát giao dịch bất thường, giúp phát hành vi gian l ận nhanh xác hơn, đ ồng thời, gây bất tiện cho khách hàng (Fernández, 2019) Trong nh ững năm gần đây, việc ứng dụng AI, áp dụng thuật toán vào lĩnh vực ngân hàng nhằm phát hành vi gian lận, rửa tiền hay tài trợ cho khủng bố công bố nhiều nghiên cứu (Álvarez-Jare-o et al., 2017; Jullum et al., 2020; Martínez-Sánchez et al., 2020; Savage et al., 2016) Tuy nhiên, để phát hành vi gian lận, rửa tiền xử lý lượng lớn liệu tài chính, ngân hàng c ần thuật toán phân loại dựa học máy mạng nơ-ron nhân tạo độ xác phát gian lận tài (Choi & Lee, 2018) Nhận diện trang web lừa đảo Hiện nay, trang web lừa đảo xuất ngày nhiều với đủ hình thức, chiêu trị nhằm thu hút nhiều người sử dụng; từ đó, chúng thu thập thơng tin người dùng mật để thực giao dịch bất hợp pháp (Satheesh & Nagaraj, 2021 ) Về bản, email sử dụng để dụ dỗ khách hàng rơi vào bẫy, quảng bá cách thường xuyên gửi email rác cho nhiều người Kỹ thuật khai thác liệu giúp đối tượng xấu có thơng tin liên quan đến người dùng từ nhiều liệu có sẵn Các thuật tốn AI sử dụng để mô tả xác định tất yếu tố quy tắc nhằm phân loại trang web lừa đảo mối quan hệ tương quan chúng với Kết thử nghiệm chứng minh tính khả thi việc sử dụng thuật toán phân loại, liên kết ứng dụng thực tế hiệu suất tốt so với thuật toán phân loại truyền thống khác (Aburrous et al., 2010) Tuy nhiên, vi ệc tìm tính quan trọng để nhận diện trang web lừa đảo lúc dễ dàng (Aburrous et al., 2010) Hơn nữa, trình ứng dụng AI vào hoạt động ngân hàng, chi phí liên quan r ất cao, lực lượng lao động có thiếu khả kỹ thuật để ứng dụng AI vào hoạt động (Ghosh & Chanda, 2020) M ặc dù chi hàng tỷ USD cho sáng ki ến công nghệ thay đổi ngân hàng năm ngân hàng thành cơng vi ệc phổ biến nhân rộng công nghệ AI tồn tổ chức (Biswas et al., 2020) Chấm điểm tín dụng Hoạt động ngân hàng tiềm ẩn nhiều rủi ro, đó, rủi ro tín dụng rủi ro lớn ngân hàng đặc biệt quan tâm điều có ảnh hưởng đến an tồn tồn hệ thống ngân hàng mát khơng dễ bù đắp (Ghodselahi & Amirmadhi, 2011) Bên c ạnh đó, phê ệt khoản vay định quan trọng lợi nhuận chiến lược tiếp thị ngân hàng Trư ớc đây, nhà quản lý ngân hàng g ặp khơng khó khăn trình quy ết định khối lượng công việc nhiều Nhưng đây, AI giúp nhà qu ản lý đưa định tốt nhanh (Eletter et al., 2010) Không nh ững thế, lực phân tích tăng lên cải thiện đánh giá tín dụng làm cho việc khởi tạo khoản vay nhanh Bảo mật thông tin Ứng dụng công nghệ 4.0 mang lại cho lĩnh vực ngân hàng nhiều hội tiết giảm chi phí, gia tăng l ợi nhuận, phát triển sản phẩm, dịch vụ với nhiều tiện ích cho khách hàng… (Biswas et al., 2020) Tuy nhiên, ngày nay, việc thương mại hóa liệu cá nhân chưa kiểm sốt chặt chẽ có dấu hiệu ngày tăng, đó, b ảo vệ quyền riêng tư m ột vấn đề đáng cơng chúng quan tâm (Rule & Hunter, 2016) Do đó, tổ chức tín dụng bắt đầu sử dụng AI nhằm tăng cường an ninh mạng, đồng thời cung cấp nhiều biện pháp bảo vệ chống lại tin tặc AI tự động hóa quy trình phức tạp để phát công phản ứng với vi phạm trái phép Các ứng dụng ngày tr nên hữu dụng an toàn AI đư ợc triển khai để bảo mật thông tin Dự đoán xác suất phá sản ngân hàng Sự phá sản ngân hàng điều nguy hiểm, đặc biệt ngân hàng lớn ảnh hưởng đến tồn hệ thống tài Năm 1980, ngân hàng lớn khơng trì đư ợc an tồn trước khoản nợ xấu, lý khiến ngân hàng thất bại sụp đổ hệ thống (Boyd & Gertler, 1994) Dự đoán rủi ro đưa định cấp tín dụng đắn giúp ngân hàng tránh tình hu ống tiêu cực gian lận, chí phá sản (Moro et al., 2015) Một nghiên cứu áp dụng hệ thống cảnh báo sớm phương pháp truyền thống phân tích phân bi ệt, hồi quy logistic AI nh ằm giải thích dự đốn tình trạng kiệt quệ tài 618 ngân hàng châu Âu giai đoạn 2007 - 2011 (Messai & Gallali, 2015) Phát hi ện quan trọng nghiên cứu chứng minh rằng, phương pháp mạng nơ-ron dựa cơng nghệ AI vượt trội mơ hình khác d ự đoán xác suất phá sản ngân hàng K ết hữu ích cho ngân hàng việc hoạch định sách thực tốt tương lai Kết luận AI vận dụng nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội, có ngân hàng với ứng dụng Chatbot, phát gian lận, chống rửa tiền, chấm điểm tín dụng Tuy nhiên, q trình tri ển khai thực hiện, ngân hàng đối mặt với vấn đề chi phí đầu tư, nguồn nhân lực, tính bảo mật liệu phức tạp thuật tốn Vì vậy, q trình vận dụng AI vào hoạt động kinh doanh, ngân hàng thương m ại cần cân nhắc, vào lực tài chính, khả đầu tư sở hạ tầng, cơng nghệ để có lộ trình bước thích hợp  ... Một số ứng dụng AI lĩnh vực ngân hàng Đối với hệ thống ngân hàng, ngu ồn liệu cần thiết cho hầu hết lĩnh vực hoạt động, từ hình thức gửi tiền truyền thống, cho vay, đến đầu tư lĩnh vực ngân hàng. .. cho hàng triệu khách hàng Quản lý tài sản danh mục đầu tư Hiện nay, lĩnh vực ngân hàng sâu vào công ngh ệ AI, họ tận dụng trí tuệ thơng minh để đưa định đầu tư hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng. .. thực nhiều lĩnh vực ngân hàng, cụ thể: Chatbot Về mặt nâng cao trải nghiệm khách hàng, Chatbot hình thức AI dễ thấy nhất, áp d ụng lĩnh vực ngân hàng Chatbot h ỗ trợ phục vụ khách hàng 24/7 v