A.I tạo tương lai ngân hàng

Kể từ khi ChatGPT của Công ty OpenAI xuất hiện trên thị trường vào năm 2023, từ khóa GenAI (A.I tạo sinh) và các viễn cảnh tươi sáng của nó khi ứng dụng vào hoạt động kinh doanh đã được chia sẻ rộng rãi và liên tục trên internet ở Việt Nam.

Số hóa thúc đẩy A.I hóa ngân hàng

Trong khi doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực vẫn còn e dè trong việc ứng dụng thì nhóm ngân hàng, nhất là nhóm bán lẻ, lại tích cực công bố các kế hoạch triển khai A.I. Đặc biệt, xu hướng này diễn ra trong bối cảnh ngành ngân hàng bước đầu đã đầu tư 15.000 tỉ đồng cho chiến lược chuyển đổi số và thu được những thành quả rất tích cực. Đến nay, Việt Nam là một trong những nước ứng dụng ngân hàng số hàng đầu, khi tỉ lệ tăng trưởng 40% chỉ trong thời gian ngắn (theo Vụ Thanh toán Ngân hàng Nhà nước).

Vì thế, nếu như một thập kỷ trước cuộc đua của các ngân hàng Việt Nam là mở chi nhánh thì nay cuộc đua đó đang chuyển sang không gian số với ứng dụng A.I trong hoạt động kinh doanh làm chủ đạo. Không chỉ ứng dụng, các ngân hàng thậm chí đã bắt đầu chia sẻ các thành quả ban đầu. Các ngân hàng khác như VietABank, Nam A Bank, VPBank, Techcombank, VIB và ACB đã sử dụng A.I cho nhiều chức năng khác nhau, bao gồm chatbot để hỗ trợ và tương tác với khách hàng, quản lý tài sản, bảo mật, phòng chống gian lận và phân tích hành vi rút tiền ATM vào mùa cao điểm...

Ông Santhosh Mahendiran, Giám đốc Khối Dữ liệu và Phân tích của Techcombank, khẳng định việc ngân hàng ứng dụng phân tích dữ liệu nâng cao, A.I tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa cho hơn 8 triệu khách hàng thông qua ứng dụng Techcombank Mobile.

Cụ thể, có hơn 100 triệu lượt tiếp cận thông tin tư vấn trong lĩnh vực gia sản, cung cấp 52 triệu tư vấn tài chính được cá nhân hóa trong năm 2023. Tỉ lệ chuyển đổi đối với các chương trình tiếp thị chọn lọc tăng 700%, tỉ lệ bán chéo tăng 21% và tỉ lệ kích hoạt dành cho khách hàng mới tăng 13%.

Tương tự là Ngân hàng số Cake, việc đầu tư vào công nghệ phục vụ khách hàng cá nhân được đơn vị này cho là hoàn toàn xứng đáng. Sau hơn 3 năm hoạt động, Cake đang phục vụ 4,4 triệu khách hàng với dải sản phẩm đa dạng (từ mở tài khoản, thanh toán cho đến dịch vụ mua trước trả sau) và thu hút hơn 7.400 tỉ đồng tiền gửi từ khách hàng cá nhân.

Trong chiến lược trở thành Next Gen A.I Bank đầu tiên, Cake có tham vọng đưa A.I vào các hoạt động ngân hàng từ quản trị vận hành (back office) đến quản trị rủi ro (middle office) và trải nghiệm, bảo mật cho khách hàng (front office). “A.I cho phép các ngân hàng cải thiện dịch vụ cung cấp cho khách hàng, giúp tăng năng suất hoạt động kinh doanh và quản lý hiệu quả hơn”, ông Phillip L. Wright, Giám đốc Quản lý hoạt động, HSBC Việt Nam, nói.

HSBC Việt Nam cũng không nằm ngoài cuộc đua A.I khi tích cực ứng dụng rộng rãi công nghệ này để phục vụ mục đích cải thiện dịch vụ và một yếu tố quan trọng khác với ngành ngân hàng là nâng cao hiệu quả của các quy trình. Điển hình như việc sử dụng A.I và công nghệ điện toán đám mây giúp Ngân hàng phát hiện tội phạm nhanh gấp đôi với độ nhận diện sai lệch giảm 60% so với trước đây. Ngân hàng cũng đang kết hợp với Google phát triển giải pháp chống rửa tiền bằng A.I để cải thiện khả năng phát hiện, mang lại kết quả chính xác hơn và giảm đáng kể thời gian xử lý hàng loạt trên số lượng khách hàng lớn. “Chúng tôi vẫn đang tiếp tục thử nghiệm cách áp dụng A.I tại HSBC. Trọng tâm chính của chúng tôi là xoay quanh 3 hạng mục chính, bao gồm cải thiện sản phẩm và dịch vụ khách hàng, tuân thủ quy định pháp luật và tự động hóa các quy trình vận hành”, ông Phillip L. Wright nói.

Sau những hào hứng ban đầu

Theo nghiên cứu “Byte-sized Banking” do Economist Impact Research và Temenos cùng thực hiện, có tới 75% người tham gia khảo sát cho rằng A.I sẽ ảnh hưởng lớn đến lĩnh vực ngân hàng và hơn 70% tin rằng việc khai thác tiềm năng của A.I là yếu tố cốt lõi giúp các ngân hàng tạo ra sự khác biệt quan trọng trong tương lai.

Trên thực tế, trái với sự hào hứng của số đông, việc ứng dụng A.I có thể không đạt được những mục tiêu mà các doanh nghiệp nói chung, ngân hàng nói riêng kỳ vọng. Các công ty tài chính và ngân hàng đang sử dụng A.I, nhưng với vai trò là một công cụ trợ giúp kỹ thuật số hơn là một phần cốt lõi trong dịch vụ của họ. Những kỳ vọng về tác động của A.I với thị trường đang được quan sát rất chặt chẽ và cần thời gian để chứng minh.

Klarna, công ty dịch vụ tài chính ở Mỹ, là một trong những ví dụ thường xuyên nhất được trích dẫn trên các phương tiện truyền thông khi nói về hiệu quả của A.I trong ứng dụng kinh doanh. Công ty này tuyên bố trợ lý A.I của họ đang làm công việc tương đương 700 nhân viên dịch vụ khách hàng toàn thời gian. Mỗi năm, Công ty giảm nhân công khoảng 1/5 nhưng năng suất hoạt động không đổi.

Tuy nhiên, dữ liệu công bố gần đây của CB Insights có thể làm Klarna mất vị trí “hình mẫu” ứng dụng A.I thành công. Theo đó, số lượng nhân viên của  Klarna đã giảm rất lâu trước khi A.I tạo sinh xuất hiện. Việc cắt giảm nhân viên hiện nay do tuyển dụng quá mức của công ty trước dịch COVID-19 và ứng dụng A.I như một lời giải thích hợp lý cho hệ quả đó.

Để định lượng rõ hơn, Ngân hàng Goldman Sachs đã theo dõi chỉ số chứng khoán của Walmart và công ty khai thuế H&R Block thông qua việc ứng dụng A.I. Kể từ cuối năm 2022, giá cổ phiếu của các công ty không vượt trội hơn thị trường chứng khoán nói chung.

Giới phân tích ước tính phải đến năm 2032 những ảnh hưởng của A.I mới cảm nhận rõ ràng hơn. Ảnh: shutterstock.com.

Vậy còn việc tăng năng suất lao động nhờ A.I thì sao? Theo The Economist, một số nhà kinh tế cho rằng A.I sẽ biến đổi nền kinh tế toàn cầu mà không khiến mọi người mất việc làm. Cộng tác với trợ lý ảo có thể cải thiện hiệu suất.

Một báo cáo gần đây của ông Anders Humlum thuộc Đại học Chicago và  bà Emilie Vestergaard của Đại học Copenhagen khảo sát 100.000 công nhân Đan Mạch cho thấy những người trả lời trung bình ước tính rằng ChatGPT có thể giảm một nửa thời gian dành cho khoảng 1/3 nhiệm vụ công việc, về lý thuyết là một sự thúc đẩy lớn về hiệu quả.

Tuy nhiên, dữ liệu kinh tế vĩ mô cũng cho thấy rất ít bằng chứng về sự gia tăng năng suất. Các ước tính mới nhất, sử dụng số liệu chính thức cho thấy sản lượng thực tế trên mỗi nhân viên ở quốc gia phát triển không hề tăng. Ở Mỹ, nơi được mệnh danh là cái nôi của A.I, sản lượng mỗi giờ vẫn thấp hơn so với trước năm 2020.

Trên thực tế, giới phân tích ước tính phải đến năm 2032 những ảnh hưởng của A.I mới cảm nhận rõ ràng hơn. Còn cảm giác “lâng lâng” hiện nay với A.I của thế giới là điều dễ hiểu khi 5 công ty công nghệ lớn là Alphabet, Amazon, Apple, Meta và Microsoft đã công bố ngân sách đầu tư lên đến 400 tỉ USD để phát triển các dịch vụ A.I.

Có 2 viễn cảnh xảy ra trong 5 năm tới. Nếu A.I thực hiện được những gì như kỳ vọng, hiệu quả trong kinh doanh của doanh nghiệp cũng như ngân hàng sẽ tăng vọt. Còn không, mọi thứ sẽ trở nên cực kỳ đắt đỏ vì cuộc đua A.I hiện tại quá tốn kém do A.I đang phát triển quá nhanh, đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ rất dễ lâm vào tình cảnh đổ tiền vào các công nghệ sắp lỗi thời.

Khẩu vị không thích rủi ro 

Chưa thể đo đếm được giá cổ phiếu doanh nghiệp hay năng suất làm việc của nhân viên như thế nào trong thời điểm hiện tại nhưng thiệt hại gây ra bởi nó thì có thể. Theo The Economist, chuỗi thức ăn nhanh McDonald’s gần đây triển khai thử nghiệm A.I để nhận đơn đặt hàng ngay tại chỗ thì đã mắc lỗi tự động thêm món trị giá 222 USD (hơn 5,6 triệu đồng) vào hóa đơn của khách hàng.

Với ngân hàng thì như thế nào? Báo cáo “Giải phóng tiềm năng: Khám phá vai trò của A.I trong hoạt động ngân hàng” năm 2023 của KPMG cho thấy các ngân hàng có tính đổi mới cao nhưng đồng thời cũng không thích rủi ro. Chính vì thế, tại hầu hết các ứng dụng A.I và mô hình ngôn ngữ lớn trong ngân hàng đều giới hạn ở mục đích nội bộ để giảm thiểu rủi ro. Báo cáo cũng cho thấy 76% giám đốc điều hành có kế hoạch sử dụng năng lực A.I trong phòng ngừa và gian lận, 62% trong dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa, 68% trong tuân thủ và rủi ro. “Tuy nhiên, hầu hết các ngân hàng đang di chuyển một cách thận trọng”, báo cáo viết. Trên thực tế, các ngân hàng Việt Nam đang nhìn nhận A.I như một phần của chuyển đổi số để tiếp cận số lượng lớn khách hàng một cách hiệu quả với chi phí hợp lý hơn.

“Công nghệ này cũng tăng cường khả năng bảo vệ, phát hiện gian lận, cải thiện quy trình xử lý các khiếu nại, tranh chấp và tự động hóa dịch vụ tư vấn tài chính. Điều này mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng và giúp ngân hàng cung cấp những dịch vụ tài chính thông minh cho khách hàng như xây dựng các giải pháp và các ưu đãi siêu cá nhân hóa”, ông Swapnil Deshmukh, Giám đốc Khu vực - Ngân hàng Số Infinity, Temenos khu vực châu Á - Thái Bình Dương, nhận định.

Điều này đúc kết từ việc chứng kiến cách tiếp cận và phục vụ hàng chục triệu người sử dụng của các ứng dụng tài chính (Fintech) ở Việt Nam và thế giới, với 2 hình mẫu điển hình như PayPal (Mỹ) và Ant Financial (Trung Quốc). Cả PayPal và Ant Financial đều phục vụ hàng chục triệu khách hàng mà không tốn quá nhiều chi phí vận hành chi nhánh.

Thậm chí, khi thuật ngữ A.I được rộ lên gần đây thì Ant Financial từ năm 2015 đã sử dụng công nghệ này kết hợp với bộ chuẩn do các chuyên gia tài chính xây dựng để sàng lọc hồ sơ khách hàng cho vay qua online. Thủ tục đơn giản, thời gian xét duyệt nhanh giúp Ant Financial đạt 95 tỉ USD vay nợ tiêu dùng chỉ sau hơn 1 năm thành lập, theo Bloomberg.

Các ngân hàng nhận ra điều này và họ thậm chí còn có nhiều lợi thế hơn Fintech khi là nơi giữ lương của khách hàng hằng tháng. Chính vì thế, A.I nói riêng và chuyển đổi số nói chung được các ngân hàng Việt Nam đẩy mạnh, do đây là cầu nối gắn kết duy nhất với khách hàng. Càng tạo ra các dịch vụ cá nhân hóa, các ngân hàng càng “chấm điểm” khách hàng chính xác hơn.

Ông Santhosh Mahendiran của Techcombank  cho biết, việc ứng dụng phân tích dữ liệu nâng cao, A.I tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giúp dự đoán, đáp ứng chính xác và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. “Ngoài ra, A.I phát triển nội bộ cung cấp cho cán bộ dịch vụ quan hệ khách hàng giúp họ có thể kiến tạo danh sách khách hàng tiềm năng chính xác và cải thiện năng suất”, ông Santhosh Mahendiran nói. 

Về phần mình, đại diện Cake cho biết  đơn vị này đang được áp dụng công nghệ để đạt được hiệu quả của mô hình tự động hóa trong xét duyệt vay. Với việc phát triển A.I, Big Data..., các ngân hàng số như Cake có thể phát huy thế mạnh của mình cho mô hình lấy khách hàng là trọng tâm này cũng như hiểu hơn về khách hàng. “Trong tương lai, mỗi khách hàng của Cake sẽ nhận được những thông điệp khác nhau, những hạn mức sản phẩm khác nhau, những yêu cầu phê duyệt khác nhau... Cake mong muốn góp phần tạo lập môi trường tài chính năng động, minh bạch và bền vững cho khách hàng và thị trường”, ông Nguyễn Hữu Quang, Tổng Giám đốc Ngân hàng số Cake, nói.

Trong khi đó, theo ông Lương Tuấn Thành, Giám đốc Khối công nghệ và Chuyển đổi số của OCB, ngân hàng này đang ở giai đoạn sử dụng A.I để hỗ trợ đồng nghiệp làm việc hiệu quả hơn và nhanh hơn, đó là ưu tiên cao nhất. Riêng những công việc có tính chất lặp lại nhiều, không đòi hỏi kỹ năng kiến thức chuyên sâu (so sánh, kiểm tra, đối soát…) được tự động hóa thông qua hệ thống RPA (tự động hóa quy trình bằng robot) hoặc ứng dụng. “A.I sẽ chiếm ưu tiên lớn trong chiến lược phát triển của Ngân hàng”, ông Thành nói.

Đại diện HSBC cho biết đang nghiên cứu việc ứng dụng A.I tạo sinh và xây dựng chiến lược trên phạm vi toàn cầu. Hiện đã có 80 trường hợp ứng dụng khả thi và con số này sẽ tiếp tục tăng. Tuy nhiên, Ngân hàng cũng rất thận trọng với A.I tạo sinh và đang nghiên cứu các trường hợp ứng dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm.

“Trong quá trình tiếp tục khám phá và đầu tư vào A.I, chúng tôi sẽ làm việc với Chính phủ, các cơ quan quản lý và ngành ngân hàng để tạo điều kiện hỗ trợ sáng tạo đổi mới trên tinh thần trách nhiệm và đảm bảo có cơ chế quản trị phù hợp”, ông Phillip L. Wright nói.

Có thể thấy tất cả đang diễn ra mới chỉ là sự bắt đầu cho những điều chúng ta sẽ thấy trong tương lai của hệ thống ngân hàng cùng với sự tiến hóa của A.I.