Trí tuệ nhân tạo tạo sinh: Triển vọng cho ngành Ngân hàng

Tóm tắt: Ngành Ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, đang trải qua sự chuyển mình đáng kể nhờ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - GenAI). GenAI đang dần trở thành công cụ đột phá, mang lại khả năng cải thiện hoạt động ngân hàng và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Công nghệ này cho phép ngân hàng tối ưu hóa quy trình, từ việc phát triển các hệ thống Chatbot thông minh, cá nhân hóa sản phẩm, đến quản lý rủi ro tín dụng và phát hiện gian lận. GenAI còn giúp ngân hàng thiết kế các chiến dịch tiếp thị mục tiêu và cải thiện khả năng tiếp cận khách hàng qua trợ lý ảo đa ngôn ngữ. Tuy nhiên, việc triển khai GenAI cũng đặt ra một số thách thức quan trọng. Các ngân hàng phải đối mặt với vấn đề bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư, tuân thủ những quy định nghiêm ngặt và bảo đảm tính công bằng trong các quyết định của AI, đồng thời, việc thay đổi quản lý và đào tạo nhân sự để tích hợp GenAI vào các quy trình hiện tại là điều cần thiết để bảo đảm sự liên tục và hiệu quả trong hoạt động. Để tận dụng tối đa lợi ích từ GenAI, các ngân hàng cần có chiến lược triển khai rõ ràng, quản lý thách thức một cách thận trọng và không ngừng đào tạo nguồn nhân lực đáp ứng nhu cầu của kỷ nguyên số.

Từ khóa: GenAI, ngân hàng, phát hiện gian lận, dịch vụ khách hàng.

GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: PROSPECTS FOR BANKING INDUSTRY

Abstract: The banking industry, which plays an important role in the economy, is undergoing a significant transformation thanks to the development of artificial intelligence (AI), especially generative artificial intelligence (GenAI). GenAI is gradually becoming a breakthrough tool, bringing the ability to improve banking operations and enhance customer experience. This technology allows banks to optimize processes, from developing intelligent chatbot systems, product personalization, to credit risk management and fraud detection. GenAI also helps banks design targeted marketing campaigns and improve customer outreach through multilingual virtual assistants. However, implementing GenAI also poses some important challenges. Banks need to address data security and privacy, comply with strict regulations, and ensure fairness in AI decisions, simultaneously, changing in management and staff training to integrate GenAI into existing processes are essential to ensure continuity and efficiency in operations. To maximize the benefits of GenAI, banks need to have a clear implementation strategy, carefully manage challenges, and continuously train human resources to meet the needs of the digital era.

Keywords: GenAI, banking, fraud detection, customer service.

1. Giới thiệu

Ngành Ngân hàng từ lâu đã đóng vai trò quan trọng như huyết mạch của nền kinh tế. Ngân hàng đảm nhận các nhiệm vụ trọng yếu như huy động vốn, cho vay, thanh toán và cung cấp những dịch vụ tài chính khác. Trước đây, hoạt động ngân hàng thường phụ thuộc vào các giao dịch thủ công, chậm chạp, dễ phát sinh lỗi. Tuy nhiên, với sự phát triển không ngừng của công nghệ, ngành Ngân hàng đã trải qua một cuộc cách mạng số hóa mạnh mẽ. Ngày nay, hoạt động ngân hàng trở nên hiện đại, nhanh chóng và tiện lợi hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

AI đã và đang tạo ra cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội, trong đó có ngân hàng. Với khả năng học hỏi, suy luận và đưa ra quyết định như con người, AI mang lại những đột phá mới trong việc tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu lớn, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa khách hàng. Những ứng dụng AI trong ngân hàng như phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng, tư vấn đầu tư, Chatbot... đã giúp các ngân hàng nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm thiểu rủi ro và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Trong số các ứng dụng của AI, GenAI đã nổi lên như một công nghệ tiên tiến, dễ tiếp cận và có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu đầu vào ngôn ngữ tự nhiên. GenAI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, thiết kế 3D, mã lệnh và nhiều nội dung khác, thông qua việc phân tích dữ liệu đã có, tạo ra những kết quả mới, nguyên bản. Các mô hình GenAI sử dụng mạng nơ-ron sâu để nhận diện các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu, từ đó, sáng tạo ra nội dung mới. Đây là một nhánh của học sâu (Deep Learning), đòi hỏi các tập dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán đáng kể để huấn luyện AI dự đoán và tạo ra kết quả một cách tự động.

Nhờ khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và dự đoán hành vi, GenAI đang được ứng dụng rộng rãi trong ngành Ngân hàng với các mô hình phổ biến như: Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM), Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks - GAN) và Bộ mã hóa tự biến thể (Variational Autoencoders - VAE). Những mô hình này không chỉ hỗ trợ các ngân hàng trong việc tối ưu hóa quy trình mà còn mang đến cơ hội đổi mới và sáng tạo trong cung cấp dịch vụ tài chính.

Bài viết này sẽ khám phá sâu hơn các ứng dụng cụ thể của GenAI và tác động của nó với ngành Ngân hàng trong tương lai, từ việc cải thiện hiệu quả vận hành đến việc tạo ra giá trị mới cho khách hàng và tổ chức.

2. GenAI trong ngân hàng

GenAI đang trở thành một công nghệ đột phá trong ngành Ngân hàng, với khả năng cách mạng hóa cách thức vận hành và phục vụ khách hàng của các tổ chức tài chính. GenAI cho phép tạo ra nội dung mới, từ văn bản, hình ảnh, video đến mã phần mềm, đáp ứng nhu cầu người dùng một cách linh hoạt và sáng tạo. Khả năng này mở ra những tiềm năng vô hạn trong việc tối ưu hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra những mô hình kinh doanh mới.

GenAI không chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ mà còn là yếu tố quyết định sự thành công của doanh nghiệp trong tương lai. Các ngân hàng tiên phong trong việc áp dụng GenAI vào mô hình kinh doanh sẽ có lợi thế cạnh tranh rõ rệt, trong khi những tổ chức chậm chân sẽ dần bị tụt lại phía sau. Giống như việc Excel trở thành công cụ không thể thiếu trong mọi doanh nghiệp, GenAI sẽ trở thành một phần quan trọng trong hoạt động của ngân hàng.

Các ứng dụng của GenAI trong ngân hàng rất đa dạng, từ phát triển Chatbot và Voicebot để tư vấn và bán hàng, ngăn chặn gian lận, đến cải thiện hiệu suất qua tự động hóa các tác vụ như tóm tắt văn bản hay viết tài liệu. GenAI cũng giúp các tổ chức tài chính tăng cường khả năng ra quyết định thông minh hơn thông qua việc phân tích, khai thác dữ liệu hiệu quả và có trách nhiệm.

Một trong những điểm mạnh của GenAI là khả năng tương tác tự nhiên với người dùng, cho phép cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo cách mà các mô hình AI truyền thống không thể làm được. Thay vì chỉ dựa vào các mẫu có sẵn, GenAI có thể tự động tạo ra các gợi ý và giải pháp phù hợp với từng cá nhân. Ví dụ, một khách hàng có thể nhận được báo cáo tài chính cá nhân hóa và gợi ý đầu tư dựa trên thu nhập và thói quen chi tiêu của mình, tất cả được thực hiện tự động bởi GenAI.

Ngoài ra, sự kết hợp giữa GenAI và AI truyền thống đang mang lại lợi ích vượt trội cho ngành Ngân hàng. GenAI tạo ra các trải nghiệm tương tác tự nhiên và sáng tạo, trong khi AI truyền thống phân tích, dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ, khi phát triển Chatbot chăm sóc khách hàng, GenAI chịu trách nhiệm tương tác tự nhiên và cá nhân hóa, còn AI truyền thống giúp phân tích hành vi và nhu cầu khách hàng để đưa ra những gợi ý chính xác.

Theo các chuyên gia từ Microsoft và Google, GenAI đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động ngân hàng. Các ứng dụng hàng đầu của GenAI trong tài chính bao gồm khả năng cá nhân hóa nội dung tức thời, nâng cao trải nghiệm người dùng và hỗ trợ khách hàng hiệu quả hơn.

Dự báo từ Gartner cho thấy, GenAI sẽ bùng nổ trong ngành Ngân hàng những năm tới. Đến năm 2026, hơn 70% nhiệm vụ tuyến đầu trong các ngân hàng sẽ được hỗ trợ bởi GenAI và đến năm 2028, công nghệ này sẽ được tích hợp vào hơn 80% sản phẩm và giải pháp ngân hàng. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn tạo ra cơ hội phát triển bền vững cho ngành Ngân hàng.

Theo phân tích của McKinsey, ngân hàng là một trong những ngành hưởng lợi lớn nhất từ GenAI, với giá trị mang lại lên đến 340 tỉ USD.

Đồng thời, khảo sát của KPMG cũng chỉ ra rằng, 57% các lãnh đạo ngân hàng tin rằng GenAI là công nghệ quan trọng giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu trong tương lai.

Với những tiềm năng vượt trội và sự bùng nổ của công nghệ GenAI, ngành Ngân hàng không chỉ đang bước vào kỷ nguyên đổi mới, sáng tạo mà còn xây dựng nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững trong tương lai.

3. Một số ứng dụng của GenAI trong ngân hàng

Một là, nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng

GenAI giúp triển khai Chatbot thông minh, hỗ trợ khách hàng 24/7 với khả năng phản hồi nhanh chóng và chính xác. Các dịch vụ như cập nhật số dư tài khoản, xử lý yêu cầu liên quan đến hiểu biết khách hàng - KYC (Know Your Customer), các thao tác như phát hành sổ séc hay thay đổi thông tin cá nhân sẽ trở nên dễ dàng hơn, mang tới trải nghiệm liền mạch và tiện lợi cho khách hàng.

Hai là, gợi ý và khuyến nghị sản phẩm

GenAI phân tích dữ liệu tài chính cá nhân và lịch sử tín dụng để đưa ra các khuyến nghị sản phẩm phù hợp với nhu cầu của khách hàng, từ việc mở tài khoản tiết kiệm đến lựa chọn thẻ tín dụng. Điều này giúp cá nhân hóa trải nghiệm, đồng thời tăng cơ hội bán chéo và bán thêm các sản phẩm tài chính.

Theo một nghiên cứu của Forrester, 72% khách hàng cho rằng sản phẩm có giá trị hơn khi được cá nhân hóa theo nhu cầu khách hàng. GenAI có thể đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên phân tích dữ liệu tài chính và điểm tín dụng của khách hàng.

Ví dụ, GenAI có thể hỗ trợ trong các nhiệm vụ đơn giản như mở tài khoản tiết kiệm hoặc thực hiện và đề xuất các sản phẩm phức tạp hơn như việc mở thẻ tín dụng dựa trên thu nhập, mục tiêu tài chính, thói quen chi tiêu, lối sống của khách hàng. Điều này sẽ giúp khách hàng có được thông tin đầy đủ, thuận tiện hơn trong việc chọn thẻ phù hợp với sở thích và các tính năng phù hợp với nhu cầu của họ. GenAI cũng có thể được sử dụng để phát triển các dịch vụ bán chéo và bán thêm sản phẩm.

Ba là, xác định điều kiện vay và các lựa chọn khả dụng

GenAI có thể hỗ trợ khách hàng tính toán điều kiện vay vốn, từ mua nhà, ô tô đến học phí, đồng thời, gợi ý các đối tác như dự án nhà ở được phê duyệt hoặc các đại lý xe hơi đã được liên kết. Công nghệ này giúp khách hàng hiểu rõ hơn về các khoản vay và đưa ra quyết định tài chính một cách thông minh hơn.

Bốn là, tăng cường khả năng tiếp cận khách hàng

AI hội thoại, một phân nhánh của GenAI có thể cải thiện khả năng tiếp cận khách hàng thông qua trợ lý ảo, hỗ trợ đa ngôn ngữ và điều hướng dễ dàng bằng văn bản, giọng nói. Với tương tác tự nhiên, đơn giản chỉ bằng giọng nói, trợ lý ảo đem lại trải nghiệm “không chạm” tiện lợi và an toàn đối với người dùng cuối. Đồng thời, ứng dụng trợ lý ảo góp phần xây dựng hệ sinh thái thông minh, đồng bộ, tối ưu cho khách hàng. Điều này đặc biệt hữu ích cho khách hàng là người khuyết tật, giúp họ tiếp cận các dịch vụ tài chính một cách thuận tiện hơn.

Năm là, quản lý rủi ro và cải thiện quyết định tín dụng

GenAI mang lại hiệu quả trong việc phân tích rủi ro tín dụng, giúp các ngân hàng quản lý rủi ro toàn diện hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử tín dụng và các yếu tố liên quan như xu hướng kinh tế hoặc hành vi tiêu dùng, GenAI có thể dự đoán và phát hiện các rủi ro tài chính tiềm ẩn. Công nghệ này cũng hỗ trợ phát hiện gian lận và bất thường trong giao dịch, kích hoạt cảnh báo sớm giúp ngân hàng ngăn chặn tổn thất. Ngoài ra, GenAI cá nhân hóa quy trình quản lý rủi ro cho từng khách hàng, đồng thời cải thiện quá trình phê duyệt tín dụng bằng cách tự động hóa đánh giá tín dụng dựa trên tiêu chí phức tạp. Điều này giúp ngân hàng chủ động hơn trong việc quản lý khủng hoảng và đưa ra các giải pháp tài chính linh hoạt hơn cho khách hàng.

Sáu là, marketing cá nhân hóa

GenAI giúp các ngân hàng phân tích hành vi của khách hàng và thiết kế những chiến dịch tiếp thị mục tiêu dựa trên sở thích cá nhân và hành vi trực tuyến của khách hàng. Công nghệ này không chỉ tạo ra nội dung quảng cáo cá nhân hóa mà còn tối ưu hóa thời gian và kênh tiếp cận, giúp ngân hàng tiếp cận khách hàng tại thời gian và địa điểm có khả năng tương tác cao nhất. GenAI có khả năng phân tích dữ liệu lớn để nhận diện xu hướng và mô hình tiêu dùng, từ đó cung cấp khuyến nghị sản phẩm và dịch vụ phù hợp với từng cá nhân. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa chi phí tiếp thị bằng cách giảm thiểu lãng phí mà còn tăng tỉ lệ chuyển đổi nhờ vào việc cung cấp nội dung và khuyến mãi chính xác hơn. Hơn nữa, các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa do GenAI thiết kế có thể duy trì lòng trung thành của khách hàng bằng cách tạo ra trải nghiệm khách hàng tích cực và có giá trị.

Bảy là, phát hiện và ngăn chặn gian lận

GenAI là công cụ đắc lực trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận. Bằng cách phân tích các giao dịch và hành vi của khách hàng, AI có thể phát hiện bất thường và đưa ra cảnh báo sớm, giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro và bảo vệ tài sản khách hàng.

Nhờ khả năng phân tích và dự đoán mạnh mẽ, GenAI đang giúp các ngân hàng tối ưu hóa hoạt động, giảm thiểu rủi ro và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, góp phần định hình tương lai của ngành Ngân hàng.

4. Thách thức và giới hạn

GenAI mặc dù mang lại tiềm năng lớn cho ngành Ngân hàng nhưng cũng tạo ra một số thách thức đáng lưu ý như sau:

Thứ nhất, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

GenAI dựa vào việc thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu cá nhân để hoạt động hiệu quả. Điều này đặt ra vấn đề lớn về bảo mật và quyền riêng tư, vì dữ liệu càng phong phú thì trách nhiệm bảo vệ thông tin càng cao. Các ngân hàng cần triển khai những biện pháp bảo mật nghiêm ngặt và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư để ngăn chặn nguy cơ rò rỉ dữ liệu hoặc bị tấn công mạng.

Thứ hai, tuân thủ quy định

Ngành tài chính chịu sự giám sát chặt chẽ từ các cơ quan quản lý và việc triển khai GenAI không phải là ngoại lệ. Ngân hàng cần bảo đảm rằng, giải pháp AI của mình tuân thủ các quy định nghiêm ngặt để tránh những hậu quả liên quan đến pháp lý. Việc không tuân thủ quy định có thể dẫn đến bị điều tra pháp lý và tổn thất tài chính lớn.

Thứ ba, tính công bằng và minh bạch

GenAI cần phải được thiết kế, triển khai để bảo đảm tính công bằng, minh bạch trong các quyết định. Đặc biệt với các dịch vụ như cấp tín dụng, điều quan trọng là tránh thiên vị và bảo đảm rằng các quyết định được đưa ra dựa trên các tiêu chí khách quan. Điều này yêu cầu ngân hàng phải liên tục giám sát và cải tiến các mô hình AI để duy trì sự công bằng trong các dịch vụ tài chính.

5. Kết luận

GenAI đã chứng tỏ là một công cụ mạnh mẽ, có khả năng thay đổi ngành Ngân hàng nếu được triển khai một cách cẩn thận và có chiến lược rõ ràng. GenAI không chỉ là xu hướng công nghệ mà còn là yếu tố quyết định trong việc duy trì và mở rộng sự cạnh tranh trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, các ngân hàng cần tích cực áp dụng GenAI để không bị tụt lại phía sau trong cuộc đua công nghệ và tạo ra lợi thế vượt trội so với các đối thủ.

Việc không chấp nhận triển khai GenAI có thể dẫn đến việc mất cơ hội và yếu thế khi sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt hơn. Các ngân hàng cần xây dựng chiến lược rõ ràng để tích hợp GenAI vào lĩnh vực hoạt động và tiếp thị, nhằm đạt được kết quả mong muốn và xây dựng mối liên kết sâu sắc với các thế hệ khách hàng mới, đặc biệt là

Gen Z, những người yêu thích công nghệ và mong muốn có trải nghiệm tài chính cá nhân hóa.

Các ngân hàng cũng cần đồng bộ hóa sự phát triển của mình với tốc độ đổi mới công nghệ, đồng thời cải thiện các biện pháp an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu khách hàng và ngăn chặn các mối đe dọa an ninh mạng. Đào tạo lại nguồn nhân lực hiện tại là điều không thể thiếu, giúp đội ngũ nhân viên nắm bắt và sử dụng hiệu quả GenAI, đồng thời giữ cho họ có giá trị trong môi trường công nghệ ngày càng phát triển. Áp dụng thành công GenAI không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn vào khả năng con người trong việc sử dụng và tận dụng công nghệ để giải quyết các vấn đề một cách sáng tạo và hiệu quả.

Tài liệu tham khảo:

1. Generative AI, OpenAI, and ChatGPT: What are they: Francesca Lazzeri, Ph.D. https://s.net.vn/O2lW

2. https://www.forrester.com/press-newsroom/72-of-businesses-name-improving-customer-experience-their-top-priority/

3.hhttps://www.gartner.com/en/doc/792823-innovation-insight-what-banking-cios-must-know-when-adopting-generative-ai

4.hhttps://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/capturing-the-full-value-of-generative-ai-in-banking

5. KPMG global tech report 2023, https://kpmg.com/uk/en/home/insights/2023/09/kpmg-global-tech-report-2023.html6. Using the Power of Generative AI in Banking and Finance: Aisera.com

ThS. Nguyễn Thị Yến

Khoa Công nghệ thông tin và kinh tế số - Học viện Ngân hàng