Ứng dụng tác động trí tuệ nhân tạo lĩnh vực Ngân hàng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) trí tuệ thể máy tính, tương ph ản với trí tuệ tự nhiên (Natural Intelligence) thể người hay lồi động vật Ngành khoa học máy tính miêu tả AI hệ thống có khả nhận diện liệu đến từ môi trường xung quanh đưa định hành động tối ưu nhằm đạt nhiều mục tiêu định Theo thời gian, cụm từ “Trí tuệ nhân tạo” gắn với việc máy tính học cách “bắt chước” chức nhận thức người “học tập” “giải vấn đề” Ý tưởng Trí tuệ nhân tạo nhắc đến từ lâu lịch sử phát triển loài người thần thoại Hy lạp (Talos - người máy đồng tạo nên để bảo vệ Europa khỏi hải tặc kẻ xâm lăng) hay tích hồng đế Chu Mục Vương nhà Chu (Trung Qu ốc) yết kiến thợ thủ cơng tên Yển Sư, người dâng lên hồng đ ế nhà Chu người máy biết ca hát nhảy múa y thật Nền tảng Trí tuệ nhân tạo đại tạo dựng nên nhờ nhà triết học cổ điển họ cố gắng tái tạo lại trình suy nghĩ người thơng qua số Việc đặt móng cho việc phát minh máy tính k ỹ thuật số vào năm 1940 Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo bắt đầu Đại học Dartmouth vào năm 1956 b ởi Allen Newell, Herbert Simon, John McCarthy, Marvin Minsky Arthur Samuel Nhi ều người tin trí tuệ nhân tạo sánh ngang với trí thơng c người đời khơng lâu sau Tuy nhiên, d ự án nghiên cứu nhanh chóng bị ngừng phức tạp Đầu tư nghiên cứu vào trí tuệ nhân tạo bùng nổ vào năm đầu kỷ 21 phát triển mạnh mẽ công nghệ Học máy (Machine learning) công nghệ phần cứng Ngày nay, k ỹ thuật Trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng dựa đột phá cơng nghệ khối lượng liệu lớn Trí tuệ nhân tạo trở thành phần thiếu ngành công nghệ, giúp giải nhiều tốn sống Trí tuệ nhân tạo chia làm loại chính: - ANI: Artificial Narrow Intelligence (Trí t uệ nhân tạo hẹp) - AI yếu, loại thường chuyên môn vào công vi ệc cụ thể - AGI: Artificial General Intelligence (Trí tu ệ nhân tạo tổng hợp) hay gọi AI cấp độ người - ASI: Artificial Super Intelligence (Siêu trí tu ệ) - trí tuệ dự đốn vượt xa tất óc uyên bác loài người tất lĩnh vực Xã hội loài người xã hội chi phối ANI Rất nhiều thiết bị, tiện ích phục vụ nhu cầu người nhà máy ANI thu nhỏ, từ điện thoại di động, mạng xã hội, truyền hình kỹ thuật số xe tự lái, nhà thông minh,… Thị trường AI lĩnh v ực ngân hàng Những năm gần giới chứng kiến tăng trưởng mạnh mẽ dự án đầu tư vào nghiên c ứu Trí tuệ nhân tạo Đi kèm với phát triển hệ thống phần cứng mạnh mẽ nguồn liệu lớn ngày nhiều, ngày nhiều công ty, tổ chức nhận thấy sức mạnh công cụ tác động tới tình hình sản xuất kinh doanh Ngành ngân hàng giới ngoại lệ, vào năm 2016 JPMorgan đầu tư 9.5 tỷ $, Bank of America dành kho ản đầu tư tỷ $ vào nghiên cứu cơng nghệ mới1, ph ần lớn dành cho cơng nghệ mang tính đột phá (disruptive) Trí tu ệ nhân tạo, cơng nghệ tài (fintech),… Trong báo cáo khảo sát Cornerstone “Chuy ện xảy ngành ngân hàng năm 2019”2, 13% t ổ chức tài tham gia khảo sát nói có k ế hoạch triển khai cơng nghệ tự động hóa quy trình robot (RPA), 13% tri ển khai ứng dụng chatbots, 11% xây d ựng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, phần lớn thể quan tâm lớn đến công nghệ ứng dụng AI vào sản phẩm dịch vụ Tại Việt Nam, TP Bank tr thành ngân hàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phục vụ khách hàng với ứng dụng chatbot ảo (T’Aio) vào tháng 7/2017 VietA Bank mắt ứng dụng Chatbot tư vấn khách hàng sản phẩm, dịch vụ ngân hàng facebook vào tháng 12/2017 Ngoài ra, doanh nghiệp phi ngân hàng kinh doanh d ịch vụ tài - ngân hàng (fintech) khơng ngừng đầu tư ứng dụng Trí tuệ nhân tạo sản phẩm chấm điểm tín dụng, phân tích dự đốn xu hướng tài chính, nh ận biết dự đoán hành vi khách hàng,… Các xu hướng ứng dụng AI doanh nghiệp kể đến: Tự động hóa chăm sóc khách hàng (customer service automation), Cá nhân hóa tr ải nghiệm dịch vụ khách hàng (Personalization), Tăng cư ờng an toàn bảo mật (Security), Nhận diện mẫu phát gian lận (Pattern recognition and fraud detection), Tối ưu hóa quy trình (Process Optimization),… Vi ệc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào giải toán nghi ệp vụ xu hướng tất yếu thời đại Ứng dụng tác động AI lĩnh vực ngân hàng Mặc dù ứng dụng nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ nhiều ngành nghề xã hội, Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực ngân hàng thời điểm phát triển mờ nhạt rời rạc, thiếu kết nối kho liệu rủi ro an toàn, bảo mật thông tin Tuy nhiên, xu hướng chuyển dịch ngân hàng số, ngân hàng điện thoại nở rộ dự đốn Trí tuệ nhân tạo sớm bao phủ lĩnh vực tài ngân hàng Sau số ứng dụng bật: Trợ lý ảo chatbot Bằng việc huấn luyện (train) Trí tuệ nhân tạo tập liệu khách hàng, sản phẩm ngân hàng liệu lịch sử, trợ lý ảo chatbots hỗ trợ tư vấn cho khách hàng nghiệp vụ hàng ngày, quy ết định tài hay tiết kiệm, đầu tư Bằng việc tích hợp thêm cơng nghệ nhận dạng giọng nói (voice recognition), nh ận dạng mặt (face recognition),… vào ứng dụng điện thoại, ngân hàng có th ể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tốt cho khách hàng c Các ứng dụng thơng minh có th ể thu thập hành vi người dùng từ đưa lời khun tài Chăm sóc khách hàng Hệ thống chăm sóc khách hàng đư ợc tích hợp Trí tuệ nhân tạo khai thác liệu hành vi từ ứng dụng điện thoại khách hàng, từ cung cấp thơng tin cần thiết hướng dẫn khách hàng đến nguồn thông tin để tham khảo Kết hợp với liệu lịch sử chi tiêu người dùng, ứng dụng giới thiệu đến sản phẩm tiết kiệm, đầu tư hay tín dụng thích hợp Tối ưu hóa quy trình Nghiệp vụ ngân hàng bao gồm nhiều quy trình mang tính l ặp lại với tiêu chuẩn, quy định xác định sẵn Cơng cụ robot tích hợp trí tuệ nhân tạo xử lý công việc loại cách nhanh chóng với độ xác cao (giảm bớt sai sót ngư ời - human errors) Bằng việc ứng dụng cơng nghệ nhận diện hình ảnh (image recognition), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) thu ật toán Học máy (machine learning), robot xử lý khối lượng lớn văn pháp luật, quy định, quy trình n ội đưa quy ết định phù hợp với tiêu chuẩn định sẵn An toàn, bảo mật Việc cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ tạo điều kiện cho ngân hàng tăng cường bảo mật cách tích hợp thêm phương pháp xác thực sinh trắc học nhận diện vân tay, giọng nói hay khn mặt khách hàng Ngồi ra, cơng c ụ diệt virus, phịng ch ống cơng tích hợp thuật toán nhận diện mẫu ẩn (pattern recognition), nh ận diện điểm bất thường (anomaly detection),… có th ể phát ngăn chặn hành vi gây an toàn bảo mật cho hệ thống từ sớm trước rủi ro thực xảy Nhận dạng mẫu ẩn phòng chống lừa đảo Dữ liệu lịch sử giao dịch hệ thống ngân hàng ngày lớn, kết hợp với liệu thu thập từ nguồn khác thị trường giúp cho ngân hàng có th ể huấn luyện Trí tuệ nhân tạo có khả nhận biết xác định rủi ro tốt Ví dụ kết hợp với số tín nhiệm (tính tốn từ liệu mạng xã hội, liệu viễn thông) với liệu lịch sử giao dịch khách hàng, ngân hàng có th ể đưa điểm số rủi ro định cấp tín dụng Khả nhận dạng mẫu ẩn giúp hệ thống phòng ngừa rủi ro hoạt động tốt hơn, phòng chống rủi ro đến từ hoạt động nghiệp vụ hay nội hệ thống, giúp ngăn ch ặn xử lý sớm Trí tuệ nhân tạo có nhiều tác động to lớn đến với ngành tài - ngân hàng đem lại thay đổi mang tính cách mạng Kết hợp với công nghệ tiên phong Cách mạng Công nghiệp 4.0 VR/AR, Blockchain, Big Data, Cloud computing,… s ẽ đem lại giải pháp đại hơn, phục vụ khách hàng tốt Tuy nhiên AI không ch ỉ đem lại tác động tích cực nêu trên, rủi ro tác động tiêu cực tăng nguy t ấn công an ninh mạng hay việc lao động việc vấn đề lớn cần cân nhắc giải Do đó, ngành ngân hàng cần ý thức ảnh hưởng tác động công nghệ chuẩn bị sẵn chiến lược phòng tránh, giảm thiểu nguy xấu Dù vậy, công nghệ đem lại cho nhà quản lý, ngân hàng, t ổ chức tài hay nhà đầu tư nhiều hội phát triển ... Optimization),… Vi ệc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào giải tốn nghi ệp vụ xu hướng tất yếu thời đại Ứng dụng tác động AI lĩnh vực ngân hàng Mặc dù ứng dụng nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh... thành ngân hàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phục vụ khách hàng với ứng dụng chatbot ảo (T’Aio) vào tháng 7/2017 VietA Bank mắt ứng dụng Chatbot tư vấn khách hàng sản phẩm, dịch vụ ngân hàng facebook... rộ dự đốn Trí tuệ nhân tạo sớm bao phủ lĩnh vực tài ngân hàng Sau số ứng dụng bật: Trợ lý ảo chatbot Bằng việc huấn luyện (train) Trí tuệ nhân tạo tập liệu khách hàng, sản phẩm ngân hàng liệu