7. Kết cấu khóa luận
3.2.5 Áp dụng trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) vào phân tích.
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Vũ Mai Chi
phú hơn để phân tích, hạn chế rủi ro thông tin bất cân xứng, rủi ro đạo đức thông tin và chi phí thời gian cho việc thu thập thông tin. Các kỹ năng của cán bộ phân tích cũng được mở rộng theo hướng khoa học dữ liệu và tiềm năng của AI đối với họ là vô tận. Ngoài ra, cán bộ phân tích của ngân hàng có thể sử dụng AI để làm việc thông
minh hơn, đạt được tiềm năng dữ liệu tối đa, hiểu biết sâu sắc trong công việc. AI sẽ hạn chế tối đa khả năng lỗi, và sai sót do yếu tố con người gây ra và kết hợp kĩ năng học máy cùng học sâu để đưa ra các quyết định chính xác và mang tính khoa học nhất
đối với các trường hợp có cùng điều kiện, khả năng, hạn chế tối đa lãng phí nguồn lực phân tích của ngân hàng.
- AI hoàn toàn có khả năng thay thế yếu tố con người trong công tác phân tích KHDN với chức năng trụ cột là học máy và học sâu. Kết hợp các chức năng
trên cùng
với quá trình đào tạo, cung cấp thông tin dữ liệu đầu vào đầy đủ, AI đã có thể được
coi là một cán bộ phân tích của ngân hàng với trình độ nghiệp vụ chuyên môn hóa
cao. Phân tích tài chính KHDN tự đống hóa, ra quyết định cho vay trên cơ sở phân
tích thực trạng DN và các yếu tố đầu vào một cách chính xác đều có thể được thực
hiện bởi AI sau khi đã được lập trình với lượng thời gian ngắn hơn, hiệu quả
làm việc
và phân tích cao hơn nếu nguồn dữ liệu đầu vào đạt chuẩn. AI cũng hạn chế
được rủi
ro đạo đức giữa cán bộ phân tích và KHDN, chống gian lận phân tích và móc nối
chéo giữa cán bộ ngân hàng và DN. Vậy sử dụng cán bộ phân tích với TĐCM thấp
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: TS. Vũ Mai Chi
thay thế bởi AI. Ngay tại Việt Nam, Tiên Phong Bank cũng đã bắt đầu áp dụng công nghệ AI vào LIVE BANK, chỉ mất 5 phút để khách hàng mở một tài khoản thanh toán hay thực hiện các tính năng khác đơn giản hơn rất nhiều. Trên thế giới, các ứng dụng AI được ước tính sẽ tiết kiệm được khoảng 447 tỷ đô la cho hệ thống ngân hàng
vào năm 2023, trong đó front-office và middle-office chiếm tới 420 tỷ đô la (theo nghiên cứu của Autonomous Next và Business Insider Intelligence) Hầu hết các ngân
hàng nhận thức cao về các lợi ích tiềm năng do AI mang lại và đang triển khai các giải pháp kích hoạt bởi AI. Như vậy, chi nhánh có thể hạn chế nguồn lực đầu tư con người vào các bộ phận front office, thay vào đó củng cố và phát triển mạnh hơn bộ phận cán bộ phân tích.
3.3. Đề xuất kiến nghị với các bên liên quan
Để nâng cao chất lượng công tác phân tích tài chính, qua đó góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động cho vay của các NHTM nói chung, Agribank nói riêng, em xin có một số kiến nghị, đề xuất như sau: