ngân hàng
Cùng với sự phát triển của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, những tiến bộ trong khoa học công nghệ đã cho phép các đơn vị tài chính, ngân hàng, giảm rủi ro cho vay qua việc phân tích nhiều dữ liệu khác nhau về khách hàng.
Bằng các kỹ thuật thống kê, các dữ liệu này được phân tích và cô đọng đưa ra một giá trị duy nhất được gọi là điểm tín dụng thể hiện tính rủi ro cho vay. Điểm tín dụng càng cao, mứcđộ tín dụng của khách hàng càng lớn. Đánh giá tín dụng có thể áp dụng trí tuệ nhân tạo, dựa trên mô hình tiên đoán, đánh giá khả năng chi trả món vay của khách hàng: đúng hạn, trễ hạn hoặc không đủ khả năng thanh toán.
Lợi ích lớn nhất của đánh giá tín dụng là giúp các công ty tài chính, ngân hàng đưa ra quyết định nhanh chóng, hiệu quả trong việc chấp nhận hoặc từ chối món vay của khách hàng, tăng hoặc giảm giá trị khoản vay, lãi suất, kỳ hạn. Nhờ tính chính xác và tốc độ đưa ra quyết định nhanh như vậy, đã khiến cho đánh giá tín dụng trở thành nền tảng của quản trị rủi ro trong các lĩnh vực như ngân hàng, viễn thông, bảo hiểm và bán lẻ.
Ước tính quy mô thị trường cho trí tuệ nhân tạo ở châu Âu được dự báo sẽ tăng trưởng 44,45% trong giai đoạn từ 2018-2026 theo báo cáo của Inkwood Research
Nhìn vào biểu đồ trên có thể thấy xu hướng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng đang tăng cao hơn so với các ngành khác, từ 1900 triệu USD năm 2016 dự báo sẽ tăng lên 7500 triệu USD vào năm 2019
Biểu đồ 2.6: Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và tự động hóa theo ngành năm 2016 – 2019
(Nguồn: http://research.lienvietpostbank.com.vn/xu-huong-ngan-hang-trong-tuong-lai)
Rõ ràng AI sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thay đổi lĩnh vực tài chính. Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng năm 2017, đã có khoảng 40,4 % công ty ứng dụng AI. Nghiên cứu trên 13 lĩnh vực ứng dụng AI, 86% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong lĩnh vực ngân hàng cho biết họ đã sử dụng công nghệ này. Trong một vài năm tới, hầu hết mọi nhà điều hành đều cho rằng họ sẽ kết hợp AI vào hoạt động của mình .
7500 5300 5150 5000 4000 1000 700 650 500 450 300 1900 900 1000 1100 900 500 200 200 100 100 50 0 2000 4000 6000 8000 Ngân hàng và chứng khoán Chăm sóc sức khỏe Các ngành công nghiệp khác Bán lẻ Sản xuất Chính phủ Giao thông vận tải Bảo hiểm Dịch vụ công Giáo dục Viễn thông 2016 2019
Biểu đồ 2.7: Tỷ lệ các công ty ứng dụng AI năm 2017
( Nguồn: https://www.consultancy.uk)
Ứng dụng AI có thể xử lý một lượng dữ liệu vô cùng lớn, đưa vào robot để tự động hóa các tác vụ.Các ngân hàng cũng có thể ứng dụng AI trong việc quản lý danh mục rủi ro, quản lý khách hàng và quản lý cơ sở dữ liệu ở mức độ chính xác và tốc độ xử lý nhanh hơn con người.
Một số ứng dụng của AI trong ngành ngân hàng có thể kể đến như sau:
Chatbot – Hỗ trợ khách hàng tự động
Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, chatbot có khả năng: Thông báo cho người dùng về tất cả các thay đổi, quản lý tài khoản của người dùng theo yêu cầu, làm việc với khiếu nại của người dùng, cung cấp cho người dùng thông tin hữu ích, cung cấp giải pháp cho người dùng,… Chatbot giúp làm tăng trải nghiệm khách hàng cũng như lòng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm của doanh nghiệp.
Trợ lý tài chính ảo tự động
Robot cố vấn là một phần mềm thay thế một người quản lý danh mục đầu tư, có thể đánh giá xu hướng của nhà đầu tư rủi ro, chọn một chiến lược đầu tư và thậm
3% 7% 7% 14% 16% 17% 19% 22% 25% 31% 31% 40% 64% 0% 20% 40% 60% 80% Ngành luật Thu mua Sản xuất, vận hành Phân phối và logistics Hoạch định chiến lược phát triển doanh nghiệp HR Ngành nghiên cứu và phát triển
Chiến lược cấp công ty Bán hàng Dịch vụ khách hàng
Marketing Tài chính, kế toán
chí mua, bán chứng khoán theo tỷ giá hối đoái đã chọn.
Phát hiện gian lận và quản lý khiếu nại
Các công cụ phân tích sử dụng AI thu thập bằng chứng và phân tích dữ liệu cần thiết, sau đó tìm hiểu và theo dõi các mẫu hành vi của người dùng để xác định các dấu hiệu và cảnh báo về các hành vi gian lận và sự cố, giúp giảm thời gian xử lý tổng thể đồng thời nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Với khả năng tự học của mình AI sau đó có thể thích ứng với các trường hợp chưa được khám phá mới và nâng cao hơn nữa sự phát hiện theo thời gian.
Quản lý bảo hiểm
Quản lý bảo hiểm với hệ thống AI sẽ tự động hóa quá trình bảo lãnh và sử dụng nhiều thông tin thô để đưa ra quyết định tốt hơn cho khách hàng. Thay vì trả tiền cho các phương pháp điều trị tốn kém cho bảo hiểm thì tốt hơn là nên phát hiện các rủi ro và bệnh tật để ngăn ngừa chúng. Do đó, người ta có thể sử dụng dữ liệu đã được sử dụng trước đó để truy cập các rủi ro, sau đó giảm xác suất thiệt hại xảy ra cho người được bảo hiểm và cũng cho người bảo hiểm.
Phân tích dự báo trong các dịch vụ tài chính
Phân tích dự báo trong các dịch vụ tài chính có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chiến lược kinh doanh tổng thể, tăng doanh thu, tạo doanh thu và tối ưu hóa tài nguyên. Các công cụ AI thu thập, sắp xếp và phân tích giúp triển khai nhanh các giải pháp, tùy chỉnh dành riêng cho từng khách hàng. Phân tích dự báo có thể giúp tính điểm tín dụng và giúp ngăn chặn các khoản nợ xấu.