Trí tuệ nhân tạo ứng dụng ngành ngân hàng Trong năm gần đây, cụm từ “Trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence) hay “Học máy” (Machine learning) ngày đư ợc nhắc đến nhiều nhiều lĩnh vực khác Khối lượng liệu ngày tăng kết hợp với đột phá cơng nghệ lưu trữ, tính tốn phần cứng giúp cho ứng dụng AI ngày lớn hiệu Đặc biệt ngành Tài ngân hàng kho ảng năm gần chứng kiến phát triển rõ rệt công nghệ mẻ Sau nh ững điểm mà người làm việc ngành Tài chính, Ngân hàng c ần biết AI: Thuật toán dãy quy tắc chặt chẽ thị, phương cách hay trình tự để giải toán cụ thể, người phi cơng nghệ (non-tech) có th ể hiểu thuật tốn chuỗi bước nhiệm vụ cần phải thực hiện, hướng dẫn nấu ăn Trí tuệ nhân tạo (AI) công ngh ệ mà người lập trình nên với mục tiêu giúp máy tính có th ể tự động hóa hành vi thơng minh ngư ời, theo nghĩa đơn giản AI q trình áp d ụng thuật tốn huấn luyện trước lên liệu, sử dụng kết từ để định khuyến cáo Học máy (Machine learning - ML) lĩnh vực nghiên cứu xây dựng kỹ thuật cho phép hệ thống học tự động từ liệu để giải vấn đề cụ thể Cụ thể sử dụng thuật tốn mơ hình phân tích đ ể thực phân tích cụ thể tập liệu ML gần với lĩnh vực thống kê ứng dụng Khai phá liệu (Data mining - DM) q trình tính tốn đ ể tìm mẫu bên liệu Mục đích q trình khai phá liệu trích xuất thơng tin từ liệu đầu vào để chuyển thành cấu trúc dễ hiểu để sử dụng tiếp Kết đầu trình thư ờng sử dụng để làm đầu vào cho trình quy ết định Những điều cần hiểu AI: Ngân hàng tổ chức tài ứng dụng sức mạnh cơng nghệ mà không cần thiết phải chờ đợi phát minh khoa học đột phá khác Các ngân hàng l ớn công ty cơng ngh ệ tài (fintech) ứng dụng AI vào hoạt động truyền thông, giao vận, sản xuất, niêm yết giá nhiều việc khác Tận dụng khối lượng liệu mà tổ chức sở hữu thực khai phá tri thức từ nó, xây dựng mơ hình “học” từ lượng liệu đó, chắn tổ chức bạn đạt thành tựu tốt nhiều lần Thành công việc ứng dụng AI khơng đến Đó trình từ xây dựng chiến lược, thu thập chuẩn hóa liệu, huấn luyện máy học sử dụng kiến thức thu từ liệu để định Điều đòi hỏi nhận thức rõ ràng từ cấp lãnh đạo quản lý tầm quan trọng lợi ích việc ứng dụng AI tổ chức Phần lớn tri thức nằm bên nội tổ chức bạn Các ngân hàng sở hữu lượng liệu cực lớn, không bao gồm liệu cấu trúc thu thập trình hoạt động kinh doanh tổ chức mà liệu phi cấu trúc đến từ hệ thống điện thoại, camera, cảm biến,… Tận dụng liệu có, tăng cường thêm điểm thu thập liệu phạm vi tổ chức áp dụng thuật toán khai phá liệu giúp ngân hàng phát hi ện hiểu biết mang tính đột phá mà trư ớc chưa ý đến Từ bổ sung thêm định tối ưu hóa quy trình hay s ản phẩm Tránh việc khơng có định hướng cụ thể Việc triển khai ứng dụng AI vào quy trình nghiệp vụ để xem có đạt kết khơng vơ nghĩa Tất thuật toán AI cần xây dựng với mục đích cụ thể, rõ rệt Tổ chức tài cần xác định tốn cụ thể, ví dụ xây dựng mơ hình dự đốn rủi ro cho khoản vay thương mại Bắt đầu từ việc xác định loại liệu cần thu thập, có tác động đến mơ hình nhiều hay kết đầu bao gồm Điều gọi “AI hướng giả thuyết” Việc xác định thông tin đầu mà tổ chức mong muốn nhận giúp cho việc xây dựng chiến lược ứng dụng AI rõ ràng, tiết kiệm chi phí hiệu 5 Cẩn trọng với thuật tốn Hộp đen Có nhiều sản phẩm, công cụ thị trường quảng cáo thu thập tri thức từ nguồn liệu Điều với thông tin mạng xã hội, nhiên, toán, yêu c ầu phức tạp chưa Đối với lĩnh vực đặc thù ngành tài - ngân hàng, cách tiếp cận thuật toán Hộp đen không đạt nhiều hiệu độ rộng phức tạp liệu liên quan Ví dụ sử dụng liệu thu thập mạng xã hội không đủ để xác định độ tin cậy cá nhân, từ xác định rủi ro tín dụng Các tốn đặc thù cần cách tiếp cận cụ thể, chi tiết Các tổ chức cần khoa học gia liệu Nếu tổ chức tài chính, ngân hàng muốn theo đuổi việc xây dựng chiến lược AI cho tổ chức họ cần phải có khoa học gia liệu Khoa học gia liệu người hiểu biết công nghệ xây dựng AI lĩnh vực mơ hình hóa liệu, phân tích thống kê Kết hợp với hiểu biết yêu cầu nghiệp vụ, người xây dựng chiến lược AI cụ thể hiệu cho tổ chức Các tổ chức thuê ngồi đối tượng cần thiết phải chia sẻ liệu bí mật kinh doanh Cần thiết phải xây dựng sơ đồ cho chiến lược AI Thách thức việc triển khai AI ngành ngân hàng gi ống công nghệ khác - phức tạp mức độ hiểu biết, chấp nhận nội tổ chức Để đạt thành công mong mu ốn, ngân hàng c ần xác định rõ sơ đồ cho chiến lược AI mình, bao gồm việc xác định mảng dịch vụ/ nghiệp vụ đánh giá tiềm ứng dụng AI từ thấp đến cao Ví dụ kể đến dịch vụ/ nghiệp vụ đánh giá rủi ro, khai thác khách hàng có tiềm ứng dụng cao, so với nghiệp vụ quản lý tài sản cố định có tiềm thấp AI đem đến thay đổi lớn tổ chức, nhân Bằng việc ứng dụng cơng nghệ tự động hóa quy trình robot (Robotic Process Automation RPA) kết hợp với AI, số quy trình nghiệp vụ truyền thống tối ưu hóa thay robot tự động hóa Các vị trí cần nhiều nhân xử lý tiếp tân, giao dịch viên, nhân viên đánh giá tín d ụng,… bị giảm bớt thay Một số phòng giao dịch phát triển theo xu hướng Bank 3.0 hư ớng tới mục tiêu phịng giao d ịch tự động hồn tồn, khơng có nhân viên h ỗ trợ Tuy nhiên, ều khơng có nghĩa AI s ẽ làm giảm số lượng việc làm ngành ngân hàng Vi ệc ứng dụng AI quy trình nghiệp vụ có nghĩa thời gian thực quy trình giảm bớt đáng kể, cho phép nhân phụ trách tập trung xử lý vấn đề sâu bên Ngoài ra, AI khoa h ọc liệu trở thành phổ biến, ngân hàng nên cân nh ắc bổ sung kiến thức vào yêu cầu tuyển dụng để tránh rủi ro tụt hậu cơng việc Một số ví dụ AI ứng dụng cho ngành Ngân hàng: - Mơ hình dự báo tài chính: Bằng việc thu thập liệu kinh doanh, liệu giá lịch sử số liệu liên quan thị trường, tổ chức tài hay ngân hàng có th ể xây dựng mơ hình dự báo giá cổ phiếu tổ chức thị trường chứng khốn, từ đưa định, sách kinh doanh phù h ợp với nhu cầu phát triển Việc dự báo xu lên xuống thị trường giúp cho tổ chức sử dụng tốt khoản đầu tư - Mơ hình khuyến nghị khuyến cáo: Hiện tổ chức tài chính, ngân hàng thu thập liệu khách hàng từ nhiều nguồn, nhiều cách khác từ ứng dụng điện thoại, Internet banking hay s ản phẩm tài cá nhân Việc huấn luyện AI liệu giúp tổ chức hiểu rõ dự đoán hành vi khách hàng, từ đưa khuyến nghị, khuyến cáo sản phẩm dịch vụ phù hợp Điều giúp làm tăng trải nghiệm cá nhân khách hàng Một ứng dụng loại mơ hình phát hi ện hành vi, thói quen thao tác c khách hàng ứng dụng, sản phẩm mình, từ đưa chỉnh sửa, tối ưu sản phẩm - Nhận dạng giọng nói: Một ứng dụng mà tổ chức ý đến việc nhận dạng giọng nói khách hàng thu thập qua kênh điện thoại hỗ trợ Việc nhận biết giọng nói khách hàng s ẽ giúp tăng cường bảo mật áp dụng công nghệ phát sinh giao d ịch/ xác thực giao dịch thơng qua giọng nói hay xây dựng bot điện thoại thơng minh có khả tương tác, tư vấn giải vấn đề cho khách hàng thơng qua giọng nói - Phân tích chữ: Các tổ chức tài chính, ngân hàng hi ện sở hữu số lượng giấy tờ lớn mơ hình hoạt động truyền thống đòi hỏi nghiệp vụ phải có văn Ứng dụng AI vào nhận diện phân tích văn giúp tổ chức đào kiến thức ẩn bên khối lượng văn bản, từ đưa định tối ưu hóa quy trình nghi ệp vụ, tự động phản hồi email ếu nại, yêu cầu hỗ trợ khách hàng Điều giúp làm giảm đáng kể chi phí vận hành hoạt động tổ chức - Phân tích hình ảnh: Với hệ thống camera cài đặt phòng giao dịch, điểm tiếp đón khách hàng hay sử dụng camera điện thoại, AI ứng dụng để nhận diện khn mặt, định danh khách hàng Kết hợp với công nghệ nhận diện giọng nói liệu giọng nói, ngân hàng có th ể phát triển dịch vụ tốn, phát sinh giao d ịch hình ảnh hay âm thơng qua ện thoại thơng minh Ngồi ra, việc sử dụng AI nhận diện người dùng để đo lường, đánh giá hoạt động nhân viên ngân hàng - Tăng cường tuân thủ: Đi kèm với tiến công nghệ hoạt động tội phạm giới tài chính, ngân hàng ngày m ột tăng cao Các tổ chức tài phải tập trung nguồn lực, công nghệ ngày nhiều vào việc phòng chống hoạt động phi pháp ngành c rửa tiền hay tài trợ khủng bố Kết hợp với kỹ thuật Học máy, Học sâu (Deep learning), Đào liệu (data mining) phân tích s ẽ giúp nhà quản trị ngân hàng phát hi ện sớm ngăn chặn tốt giao dịch bất hợp pháp phát sinh h ệ thống mình, từ tránh nguy bị phạt từ phía Ngân hàng Trung ương - Đánh giá rủi ro: Sử dụng nguồn liệu lớn kết hợp với thuật toán Học máy, AI, ngân hàng có th ể cải thiện quy trình định, tăng cường việc phòng ngừa đánh giá rủi ro hoạt động Với xu phát triển ngành Ngân hàng ngày nay, r ất khó để chun gia dự đốn xu hướng rủi ro Ngành Thêm nữa, thị trường tài chính, cơng nghệ khách hàng ngày b ị tác động thuận tốn Học máy AI, điều khiến cho việc đánh giá rủi ro trở nên khó khăn trư ớc nhiều Tuy nhiên, điều ngân hàng tập trung vào bây gi phát triển cải thiện mơ hình đ ể đối mặt với rủi ro ...1 Ngân hàng tổ chức tài ứng dụng sức mạnh công nghệ mà không cần thiết phải chờ đợi phát minh khoa học đột phá khác Các ngân hàng l ớn công ty công ngh ệ tài (fintech) ứng dụng AI vào hoạt... Một số ví dụ AI ứng dụng cho ngành Ngân hàng: - Mơ hình dự báo tài chính: Bằng việc thu thập liệu kinh doanh, liệu giá lịch sử số liệu liên quan thị trường, tổ chức tài hay ngân hàng có th ể xây... hàng, từ đưa khuyến nghị, khuyến cáo sản phẩm dịch vụ phù hợp Điều giúp làm tăng trải nghiệm cá nhân khách hàng Một ứng dụng loại mơ hình phát hi ện hành vi, thói quen thao tác c khách hàng ứng