đề cương bài tập lớn năđề cương bài tập lớn ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàngng lực số ứng dụng nhóm 3

AI ứng dụng trong ngân hàng là một lĩnh vực cần đượckhai thác sâu rộng đối với mỗi bạn trẻ trong thời đại 4.0 hiện nay, đặc biệtlà đối với sinhviên Học viện Ngân Hàng bởi sự phát triển v

HỌC VIÊN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

ĐỀ CƯƠNG BÀI TẬP LỚN

MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG

TÊN ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG

LĨNH VỰC NGÂN HÀNG

TÊN NHÓM:03- TÊN LỚP:K26KTB

BẮC NINH- 12/2023

HỌC VIÊN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

ĐỀ CƯƠNG BÀI TẬP LỚN

MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG

TÊN ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG

LĨNH VỰC NGÂN HÀNG

Giáo viên hướng dẫn: Vũ Duy Hiến

Danh sách nhóm:

1.Lương Thị Yến Nhi

2.Ngô Thu Huyền

3.Võ Hoàng Thu Hương

4.Hạ Quỳnh Anh

5.Đàm Thị Phương Anh

BẮC NINH- 12/2022

DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ PHẦN TRĂM ĐÓNG GÓP

STT Họ và tên Mã sinh

viên Nhiệm vụ Phần trăm đóng góp

1 Lương Thị Yến Nhi 26A40234

12

2 Ngô Thu Huyền 26A40230

14

3 Võ Hoàng Thu

4 Đàm Thị Phương

5 Hạ Quỳnh Anh 26A40225

87

MỤC LỤC

Chương 1:Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 8

1.1:Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 8

1.1.1 Trí tuệ nhân tạo 8

1.1.1.1:Khái niệm về trí tuệ nhân tạo 8

1.1.1.2:Các thành phần của AI 8

1.1.1.3:Các loại AI hiện nay 8

1.1.2:Ưu điểm của các hệ thống AI 9

1.1.2.1:Phát hiện và ngăn chặn các rủi ro 9

1.1.2.2:Hạn chế sử dụng lao động con người 9

1.1.2.3: Xóa bỏ khoảng cách ngôn ngữ 9

1.1.3 Nhược điểm của các hệ thống AI 9

1.1.3.1:Tốn kém chi phí đầu tư 9

1.1.3.2.:Rò rỉ dữ liệu đe dọa an ninh 10

1.2:Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng 10

1.2.1: Ưu điểm khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng 10

1.2.1.1:Bảo mật thông tin cá nhân khách hàng 10

1.2.1.2:Giúp tỷ lệ rủi ro xảy ra giữa các giao dịch thấp hơn 10

1.2.1.3:Trả lời các thắc mắc của khách hàng 10

1.2.1.4:Tăng năng suất công việc 11

1.2.1.5:Tối ưu hoá chi phí 11

1.2.1.6:Nâng cao chất lượng dịch vụ 11

1.2.1.7:Tối ưu hoá thời gian định danh 11

1.2.2:Nhược điểm khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng 12

1.2.2.1:Tỷ lệ thất nghiệp cao do nhiều hoạt động đã bị hệ thống quản lý, robot thay thế 12

1.2.2.2: : Hacker có thể thực hiện các cuộc tấn công mạng bằng AI mà không cần nhiều công sức lao động 12

1.2.2.3: Rào cản của hệ thống ngân hàng Việt Nam về nhân sự, tài chính, khi tiếp nhận công nghệ mới 12

1.2.2.4: Điều kiện pháp lý có nhiều điểm chưa thích ứng được với tốc độ phát triển của công nghệ mới 12

Chương 2:Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam 12

2.1:TP bank 12

2.2:Vietcombank 13

2.3:Vietinbank 14

Chương 3:Giải pháp đề xuất trong việc ứng dụng AL trong lĩnh vực ngân hàng 14

3.1 Thách thức 14

3.1.1:Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ 14

3.1.2:Bảo mật và riêng tư 14

3.1.3:Giám sát và trách nhiệm 14

3.1.4:Sự đào tạo và hiểu biết 15

3.1.5:Tương tác con người 15

3.2:Giải pháp đề xuất 15

Tài liệu tham khảo 15

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG BIỂU

LỜI MỞ ĐẦU

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một công cụ năng động, có tiềm năng mang lại hiệu quả cho các tổ chức sử dụng nó Sự nổi lên của AI

đã mang lại sự chuyển đổi đối với dịch vụ tài chính trong bối cảnh mới và

đa chiều Các công nghệ này giúp hệ thống ngân hàng tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm của khách hàng, góp phần tăng doanh thu Bài viết đề cập đến các ứng dụng của AI trong lĩnh vực ngân hàng, cũng như các vấn đề ngân hàng cần cân nhắc khi vận dụng AI để có lộ trình và bước đi thích hợp trong thời gian tới

Lý do chọn đề tài

AI là một vũ trụ rộng lớn mà con người chưa thể khám phá được hết toàn bộ.Con người không ngừng nghiên cứu để ứng dụng được thành tựu khoa học đầy tiềmnăng và đáng tự hào này Sống trong thời đại mà mọi mặt của đời sống đều có sự xuấthiện của trí tuệ nhân tạo, nhất là lĩnh vực ngân hàng – một trong những mảnh ghép màmỗi con người dù trong hoàn cảnh nào cũng đều cần tiếp xúc, đòi hỏi mỗi người đềuphải trang bị cho mình một hành trang đầy đủ kiến thức và tầm hiểu biết để bản thânkhông

bị bỏ lại phía sau AI ứng dụng trong ngân hàng là một lĩnh vực cần được khai thác sâu rộng đối với mỗi bạn trẻ trong thời đại 4.0 hiện nay, đặc biệt

là đối với sinhviên Học viện Ngân Hàng bởi sự phát triển vượt bậc của công nghệ trí tuệ nhân tạo.Ngoài ra, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực ngân hàng là một trongnhững bước tiến quan trọng trong nền kinh tế, là vấn đề nổi trội mà tất cả mọi ngườiđều quan tâm bởi AI luôn là một lĩnh vực mới mẻ cần được nghiên cứu

Ý nghĩa của đề tài

Ngân hàng là huyết mạch của cả nền kinh tế, là sợi dây nối kết các bộ phận kinhtế với nhà nước Vậy nên việc nghiên cứu lĩnh vực AI trong ngân hàng là mộtcông việc mang tính cấp bách và mang lợi ích to lớn đối với mỗi quốc gia, và mỗicá nhân Đề tài mang tới cái nhìn từ tổng quan đến sâu sắc nhất về việc ứng dụngtrí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực ngân hàng Cung cấp thêm thông tin về cách màAI được ứng dụng trong ngành ngân hàng và đưa ra những phương thức giúp tagiải quyết được các vấn

đề còn tồn tại Ngoài ra việc nghiên cứu về ứng dụng trítuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng đưa ta đi tìm hiểu về các mặt của AI, đưa tađi tìm hiểu

về lịch sử của nó, đưa ta đi xem cách mà AI dần đến gần với đời sốngcon người, và cách các ngân hàng hiện nay đưa nó vào bộ máy của mình nhằm tạora một công cụ tối ưu nhất

Chương 1:Tổng quan về trí tuệ nhân tạo 1.1:Tổng quan về trí tuệ nhân tạo

1.1.1 Trí tuệ nhân tạo

1.1.1.1:Khái niệm về trí tuệ nhân tạo

Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc chủ(hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề"

1.1.1.2:Các thành phần của AI

- Các thành phần chính của trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm:

Máy học (Machine Learning) : là hệ thống học từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể

Thị giác máy (Computer Vision): Khả năng máy tính hiểu và xử lý hình ảnh như con người

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing): Khả năng máy tính hiểu , giải mã và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên

Robotic Process Automation: Sử dụng robot và máy tính để tự động hóa các quy trình kinh doanh

Hệ thống khuyến nghị (Recommendation Systems):Cung cấp gợi ý hoặc sự đoán dựa trên dữ liệu người dùng

Trí tuệ nhân tạo mạnh (Strong AI): Mức độ của AI có khả năng tư duy như con người

Trí tuệ nhân tạo yếu ( Weak AI): Hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ cụ thể mà không có khả năng tư duy tự nhiên

Học Sâu ( Deep Learning ): phương pháp học máy tính sử dụng mo hình nơ-ron sâu để hiểu và bểu diễn dữ liệu

Ứng dụng Thực tế (Applied AI): Sự tích hợp các công nghệ AI vào các lĩnh vực như y tế , tài chính , giáo dục

Tăng cường thực tế (Augmented Reality): Kết hợp thông tin ảo với thế giới thực tế

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Neural Networks) : Mô phỏng cách não người xử lý thông tin

Thuật toán học (Algorithmic Learning ) : Sự phát triển của thuật toán dựa trên dữ liệu

1.1.1.3:Các loại AI hiện nay

- Hiện nay , trí tuệ nhân tạo được chia thành các loại chính sau :

Trí tuệ nhân tạo hẹp ( Narrow AI-Weak AI) : Là hệ thống có khả năng thực hiện một nhiệm vụ cụ thể mà không có khả năng tự chuyển

sang nhiệm vụ khác Hầu hết các ứng dụng AI hiện nay thuộc loại này

Trí Tuệ nhân tạo rộng ( General AI – Strong AI) : Là hệ thống có khả năng hiểu và thực hiện nhiều loại nhiệm vụ như con người Đây là mục tiêu lâu dài và đòi hỏi khả năng tư duy tự nhiên

Trí tuệ nhân tạo tăng cường (Augmented AI) : Kết hợp sức mạnh của máy tính và trí tuệ nhân tạo với khả năng của con người để cải thiện hiệu suất và đưa ra quyết định thông minh hơn

Trí Tuệ nhân tạo học sâu ( Deep AI): Sử dụng mô hình học sâu và mạng Nơ -ron để xử lý dữ liệu phức tạp và đạt được hiệu suất cao trong việc nhận diện mẫu và thực hiện dự đoán

Trí Tuệ nhân tạo tương tác (Interactive AI) : Liên quan đến hệ thống

có khả năng tương tác và giao tiếp với người dùng một cách tự nhiên , như các trợ lý ảo hoặc robot thông minh

Trí tuệ nhân tạo thần kinh học ( Neuromorphic AI) : Nắm bắt cấu trúc

và hoạt động của não người dể xây dựng các hệ thống AI có khả năng học và xử lý thông tin giống như não

Trí Tuệ nhân tạo quân sự ( Military AI) : Sử dụng trong mục đích quốc phòng , bao gồm các hệ thống quân sự tự động và quyết định tự động

1.1.2:Ưu điểm của các hệ thống AI

1.1.2.1:Phát hiện và ngăn chặn các rủi ro

- AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp nhanh chóng và hiệu quả , giúp tăng cường năng suất và giảm thời gian làm việc

- Có thể tự động xử lý và tổ chức lượng dữ liệu một cách hiệu quả , giúp đưa ra thông tin chi tiết và quyết định có cơ sở

- Có thể được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ nguy hiểm mà không gặp nguy cơ cho con người như trong môi trường quân sự hoặc công nghiệp hóa

-Sử dụng AI để cung cấp dịch vụ tùy chỉnh và gợi ý , cải thiện trải nghiệm người dùng trên nhiều lính vực như thương mại điện tử , giải trí và y tế -AI có khả năng dự đoán xu hướng và kết quả dựa trên phân tích dữ liệu lớn

-AI có thể hỗ trợ trong nghiêm cứu và phát triển mới trong nhiều lĩnh vực ,

từ y tế đến khoa học

1.1.2.2:Hạn chế sử dụng lao động con người

- AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại và đơn điệu , giảm bớt gánh nặng công việc cho con người

1.1.2.3: Xóa bỏ khoảng cách ngôn ngữ

- Các hệ thống AI có thể tương tác với con người một cách tự nhiên thông qua công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy giúp con người giao tiếp và hiểu nhau dễ dàng hơn trên toàn cầu Bên cạnh đó, AI tạo ra nhiều cơ hội hơn cho việc làm và học tập trên khắp thế giới

1.1.3 Nhược điểm của các hệ thống AI

1.1.3.1:Tốn kém chi phí đầu tư

- Phát triển và triển khai các hệ thống AI có thể đòi hỏi chi phí lớn và yêu cầu kiến thức chuyên sâu , điều này có thể làm cho nó không khả thi với một số tổ chức

1.1.3.2.:Rò rỉ dữ liệu đe dọa an ninh

-Các hệ thống AI có thể quyết định không rõ rành hoặc không công bằng ,

và có thể đặt ra những thách thức về an toàn và đạo đức

- AI có thể trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng , và có nguy cơ được sử dụng để tạo ra công cụ có hại

- Một số hệ thống AI chỉ có khả năng thực hiện công việc cụ thể mà chúng được huấn luyện , không có khả năng chuyển giao kiến thức giữa các lĩnh vực

1.2:Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng

1.2.1: Ưu điểm khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng

1.2.1.1:Bảo mật thông tin cá nhân khách hàng

Ngày nay, việc thương mại hóa dữ liệu cá nhân chưa được kiểm soát chặt chẽ và có dấu hiệu ngày càng tăng, do đó, bảo vệ quyền riêng tư là một vấn đề chính đáng được công chúng quan tâm (Rule & Hunter, 2016) Do

đó, các tổ chức tín dụng đã bắt đầu sử dụng AI nhằm tăng cường an ninh mạng, đồng thời cung cấp nhiều biện pháp bảo vệ chống lại các tin tặc AI

có thể tự động hóa các quy trình phức tạp để phát hiện các cuộc tấn công

và phản ứng với các vi phạm trái phép Các ứng dụng này ngày càng trở nên hữu dụng và an toàn hơn khi AI được triển khai để bảo mật thông tin Đảm bảo các thông trên luôn được lưu trữ và sử dụng an toàn chỉ trong nội

bộ doanh nghiệp theo đúng như cam kết với khách

1.2.1.2:Giúp tỷ lệ rủi ro xảy ra giữa các giao dịch thấp hơn

Khi có nghi ngờ gian lận AI sẽ đặt các bước thử hoặc xác nhận lệnh ở mức

độ bảo mật cao hơn, đặt thời gian giữ chân giao dịch, nếu mức độ nghiêm trọng có thể khóa tài khoản hoặc gửi cảnh báo đến người dùng hoặc hệ thống So với cách truyền thống, rõ ràng công nghệ AI nhanh hơn, nghiêm ngặt hơn về độ nhanh nhạy cũng như khả năng xử lý tình huống Hơn nữa,

công nghệ AI còn giúp bảo vệ hệ thống ngân hàng khỏi những phần mềm độc hại, hình thành các lớp bảo mật hệ thống hiệu quả cao, khó có thể xâm nhập Bằng cách xem xét các hành vi và mô hình của khách hàng thay vì các quy tắc cụ thể, các hệ thống dựa trên AI có thể giúp các ngân hàng luôn tuân thủ các quy định, giảm thiểu rủi ro và chi phí Ngoài ra, với công nghệ AI, các mô hình tài chính mới được xây dựng còn có thể phân tích dòng tiền trong thời gian thực và nếu phát hiện gian lận sẽ lập tức dừng lại giao dịch Vì vậy, so với cách truyền thống có thể thấy công nghệ

AI mang lại hiệu quả bảo mật vượt trội và tiên tiến hơn, đáp ứng được nhu cầu của các ngân hàng hiện tại

1.2.1.3:Trả lời các thắc mắc của khách hàng

Chatbot là giao diện trò chuyện, kết hợp AI và chatbots là một trong những trường hợp điển hình và phổ biến khi nhắc đến ứng dụng AI trong ngân hàng Các chatbot AI trong ngân hàng đang hiện đại hóa cách mà ngân hàng cung cấp dịch vụ cho khách hàng của họ Các bot có thể thay nhân viên ngân hàng giao tiếp với hàng nghìn khách hàng để trả lời truy vấn, cung cấp thông tin và giải đáp thắc mắc hoặc chuyển câu hỏi đến nhân viên hỗ trợ liên quan Các chatbot AI có khả năng hoạt động 24/7 đồng thời đưa ra câu trả lời chính xác, phù hợp và đảm bảo tính nhất quán với hàng nghìn biến thể khác nhau trong cách hỏi của khách hàng Từ đó tạo ra và nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng sử dụng dịch

vụ ngân hàng Các chatbot AI cũng thu hút sự chú ý của khách hàng, tối

ưu hóa chất lượng dịch vụ và mở rộng nhận diện thương hiệu trên thị trường

1.2.1.4:Tăng năng suất công việc

Từ các luồng thông tin truyền thông khách hàng đến các tiến trình xử lý các giao dịch cơ bản, AI đều có thể thực hiện thường xuyên các quy trình lặp đi lặp lại giúp tăng hiệu quả và năng suất công việc Nhờ đó việc tương tác và giao tiếp với khách hàng được cá nhân hóa, không còn tốn thời gian, phiền phức đính kèm nhiều thủ tục phức tạp Các giao dịch vì thế cũng diễn ra nhanh hơn Ngoài ra, AI cũng có thể cập nhật liên tục tuân theo những yêu cầu, tài liệu thông tin khách hàng và trả lời những câu hỏi thường gặp khi sử dụng dịch vụ hoặc tiến hành các giao dịch tài chính

1.2.1.5:Tối ưu hoá chi phí

Công nghệ AI hiện nay đã phát triển đến mức có thể hỗ trợ và thay thế con người hoàn toàn trong một số nghiệp vụ khi kết hợp với một số công nghệ khác Theo đó, khách hàng có thể giao dịch trực tiếp trên hệ thống

mà không cần sự hỗ trợ của nhân viên Chi phí vận hành cũng được giảm bớt đáng kể

Với các hạng mục đầu tư, ngân hàng có thể thiết lập thuật toán phù hợp

để trí tuệ nhân tạo đưa ra phán đoán trong nhiều hoàn cảnh Bằng cách này, các hạng mục này sẽ giảm rủi ro và tiết kiệm chi phí

Bên cạnh đó, công nghệ còn còn tối ưu chi phí cận biên của các giao dịch tiệm cần về 0 thông qua hỗ trợ tạo ra năng lực phân tích, xử lý dữ liệu theo cơ chế vận hành theo nền tảng, khai thác hiệu quả vốn hoá dữ liệu hình thành từ các giao dịch của ngân hàng

1.2.1.6:Nâng cao chất lượng dịch vụ

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

1.2.1.7:Tối ưu hoá thời gian định danh

eKYC (electronic Know Your Customer) là định danh khách hàng điện tử, cho phép các ngân hàng định danh khách hàng 100% online mà không cần gặp mặt trực tiếp tại quầy giao dịch Với ứng dụng eKYC, việc sở hữu tài khoản ngân hàng trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, khách hàng có thể

mở ngay một tài khoản thanh toán mà không cần phải đến ngân hàng để thực hiện các thủ tục định danh như trước đây, tạo điều kiện rất thuận lợi cho khách hàng khi có nhu cầu giao dịch với ngân hàng, giúp khách hàng

có thể tiếp cận các dịch vụ của ngân hàng nhanh chóng, tiện lợi mọi lúc, mọi nơi

1.2.2:Nhược điểm khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng

1.2.2.1:Tỷ lệ thất nghiệp cao do nhiều hoạt động đã bị hệ thống quản lý, robot thay thế.

Các công nghệ tự động hóa, robot, internet và AI tăng trưởng một cách chóng mặt đã khiến cho nhiều việc làm biến mất một cách nhanh chóng, không cần tới nhiều sức lực của con người Con người đã không thể tạo ra những việc làm mới một cách kịp thời, vì thế nhiều người sẽ bị mất việc làm Khi máy móc có thể làm hầu hết những việc có tính lặp đi lặp lại, mang tính dây chuyền, thao tác đơn giản, yêu cầu độ chính xác cao, dễ dàng thực hiện theo hướng dẫn thì chắc chắn chúng sẽ thay thế những con người đang đảm nhận những vị trí đó