Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là công nghệ mới thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. AI đã và đang nhanh chóng làm thay đổi động lực phát triển cho mọi lĩnh vực...
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là công nghệ mới thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. AI đã và đang nhanh chóng làm thay đổi động lực phát triển cho mọi lĩnh vực. Các khả năng mới nổi của AI đang được kết hợp và hình thành theo những cách bất ngờ, tạo ra những cơ hội, thách thức mới, đồng thời cũng tạo ra những mối đe dọa tiềm ẩn như tội phạm mạng và rủi ro tài chính vĩ mô. Bài viết đưa ra các tiềm năng mà AI có thể áp dụng trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng; đồng thời đặt ra các trở ngại ngăn cản sự phát triển đồng bộ, từ đó, đưa ra đề xuất về tính bền vững của AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng.
1. Khả năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng
Trí thông minh tự nhiên mà con người sở hữu là khả năng cảm nhận, hiểu, phân tích để đưa ra kết luận hợp lý hoặc giải quyết vấn đề và cuối cùng là học hỏi bằng kinh nghiệm của chính mình với mục tiêu cải thiện và phát triển. Những đặc điểm tương tự khi máy móc mô phỏng theo được gọi là AI và học máy.
AI, một thuật ngữ được đặt ra bởi nhà khoa học máy tính và nhận thức của Đại học Stanford (Mỹ), John McCarthy, đề cập đến đặc điểm của một cỗ máy bắt chước con người trong suy nghĩ và đưa ra một lựa chọn hợp lý nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể. Ngoài việc phát triển và cách mạng hóa các lĩnh vực hàng không, chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải, giáo dục, chẩn đoán y tế, giao dịch điện tử, viễn thám, Robot và nhiều ngành khác, AI ngày càng được ngành dịch vụ tài chính, ngân hàng sử dụng trong khai thác dữ liệu, phân tích thị trường, kinh tế cá nhân, quản lý tài sản, bảo hiểm, chấm điểm tín dụng, cho vay bán lẻ, tự động hóa quy trình và nhiều lĩnh vực khác để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
AI vượt qua con người trong việc thu thập, phân tích dữ liệu để xác định các mô hình và đưa ra các dự đoán chính xác hơn cho tương lai, từ đó nâng cao hiệu quả dịch vụ của các ngân hàng. Một nghiên cứu gần đây của Hãng tư vấn PWC (Ấn Độ) đưa ra dự đoán, AI có tiềm năng chiếm khoảng 16 nghìn tỷ USD trong nền kinh tế toàn cầu và triển khai AI được ước tính sẽ tiết kiệm 1 nghìn tỷ USD cho ngành Ngân hàng vào năm 2030. Một số ứng dụng nổi bật của AI trong ngành dịch vụ tài chính, ngân hàng có thể kể đến:
- Các dịch vụ quản lý tài sản và danh mục đầu tư: Nhiệm vụ chính là hiểu được sự đánh đổi lợi nhuận, rủi ro, có thể tư vấn chứng khoán và quyết định tài sản nào sẽ mang lại lợi nhuận cao nhất. Điển hình trong việc áp dụng AI, có thể kể đến tập đoàn đầu tư lớn nhất thế giới BlackRock (Mỹ) với khối tài sản hơn 6 nghìn tỷ USD, có một phòng thí nghiệm AI chuyên dụng để hỗ trợ hoạt động. Ngân hàng Thụy Sĩ UBS đã cải tiến sàn giao dịch của mình bằng hai hệ thống AI mới: Hệ thống thứ nhất là xác định các mô hình giao dịch sau khi phân tích hàng loạt dữ liệu thị trường, tiếp đến, tư vấn các chiến lược giao dịch cho khách hàng để có lợi nhuận cao hơn; hệ thống thứ hai đề cập đến các sở thích phân bổ sau giao dịch của người dùng.
- Hỗ trợ khách hàng tự động và tài chính ảo thông qua Chatbots và cố vấn Robot: Các ngân hàng đang sử dụng trợ lý AI và các ứng dụng có liên quan như Revolut’s để cung cấp các dịch vụ tức thì cho khách hàng bằng cách sử dụng công nghệ trò chuyện thông minh với ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) hoặc chuyển câu hỏi đến nhân viên hỗ trợ liên quan. Một số ngân hàng còn sử dụng hệ thống Camera thông minh tích hợp AI có khả năng ghi lại biểu cảm khuôn mặt của khách hàng để cung cấp phản hồi tức thì về trải nghiệm của họ. Ngoài ra, nhiều công ty dịch vụ tài chính đang cung cấp các nhà tư vấn Robot nhằm giúp khách hàng quản lý tốt hơn dòng tiền của họ. Thông qua cá nhân hóa, Chatbots và mô hình khách hàng cụ thể, những Robot tư vấn này có thể cung cấp những tư vấn chất lượng cao về các quyết định đầu tư và sẵn sàng cung cấp bất cứ khi nào khách hàng cần.
- Ứng dụng trong ngành Tài chính, Bảo hiểm, Ngân hàng theo hướng dữ liệu: Tại thời điểm giải quyết yêu cầu bồi thường, các công ty bảo hiểm cần biết càng nhiều thông tin về trình độ học vấn, sức khỏe, lối sống, tính cách... của khách hàng và hoàn cảnh được yêu cầu trong thời gian nhanh bằng cách thực hiện đồng thời nhiều quy trình Back End và kiểm tra trong khi tương tác với khách hàng ở Front End.
- Các bộ dữ liệu đã được xác minh là rất cần thiết cho các máy AI để phân tích dữ liệu: Mobile Banking App được hỗ trợ bởi công nghệ AI có thể thu thập dữ liệu của người dùng và tạo ra một quy trình học tập hành vi phù hợp để nâng cao trải nghiệm người dùng. Sau khi phân tích đúng dữ liệu, nó có thể mang lại cho người dùng trải nghiệm dịch vụ cá nhân hóa hơn.
- Hệ thống ngân hàng đang dần ứng dụng AI bằng cách sử dụng hệ thống thông minh, để giúp đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu: Hiện nay, công nghệ AI trong lĩnh vực ngân hàng đang tiếp tục chuyển đổi để cung cấp mức giá trị lớn hơn cho khách hàng, giảm rủi ro và tăng cơ hội làm công cụ tài chính cho nền kinh tế hiện đại. Ví dụ: Ngân hàng UBS (Thụy Sĩ) hay ING (Hà Lan) đang ứng dụng hệ thống AI rà soát thị trường để thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán của họ.
- Tự động hóa quy trình bằng Robot RPA (Robotic Process Automation): Các quy trình gồm xử lý rút tiền và gửi tiền, tạo bảng sao kê, thanh toán bù trừ... có thể được thực thi tốt hơn bởi phần mềm AI như phần mềm tự động hóa RPA để tăng năng suất công việc, tiết kiệm chi phí, cải thiện hiệu quả hoạt động và quản lý thời gian tối ưu.
- Các mô hình AI trong ngân hàng đang được sử dụng để phân tích thực trạng của thị trường tài chính: Sử dụng các kỹ thuật máy học kết hợp với mô hình AI có thể cung cấp những cái nhìn sâu sắc về xu hướng thị trường. Vì lý do này, các mô hình AI đang được sử dụng rộng rãi trong các chức năng quản lý của quỹ phòng hộ. Từ những xu hướng thị trường được dự đoán bởi các mô hình AI, các nhà đầu tư có thể đưa ra các quyết định tài chính có giá trị hơn cho chủ đầu tư.
- Chấm điểm tín dụng và phân tích dự đoán thông qua dữ liệu thay thế: Có rất nhiều cá nhân, doanh nghiệp vừa và nhỏ không có quyền truy cập vào nơi cung cấp thông tin tín dụng ngân hàng do có ít hoặc không có lịch sử tín dụng. Các công ty công nghệ tài chính (Fintech) đang sử dụng AI để thu thập và xử lý dữ liệu thay thế như vị trí, lịch sử việc làm, tuổi tác, thói quen chi tiêu, trình độ học vấn, hồ sơ phạm tội, mạng xã hội... để đưa ra quyết định cho vay trong những trường hợp như vậy. Phân tích dự đoán bằng AI, có thể giúp tính toán điểm tín dụng, ngăn chặn các khoản nợ xấu và cung cấp yêu cầu tín dụng cho khách hàng khi dự định giao dịch.
- Tuân thủ quy định, phòng chống rửa tiền, phát hiện và ngăn chặn gian lận: Các hiệp định Basel I, II và III được đưa ra bởi Ủy ban Giám sát Ngân hàng Basel (BCBS), một ủy ban gồm các cơ quan giám sát ngân hàng được thành lập bởi các thống đốc ngân hàng trung ương của nhóm mười quốc gia (G10) vào năm 1975, cung cấp mức an toàn với khuôn khổ quản lý rủi ro bao gồm các quy trình KYC và AML (là quá trình thẩm định của một công ty hay tổ chức để xác minh danh tính khách hàng của họ. Mục đích để đảm bảo rằng số tiền mà khách hàng muốn gửi là sở hữu hợp pháp; đồng thời, cũng đảm bảo khách hàng không nằm trong danh sách đen “Blacklist” như khủng bố, tội phạm, tham nhũng,...) để bảo vệ hệ thống tránh các hành vi gian lận. Quá trình này kéo dài và phức tạp với hàng loạt thủ tục. Sức hấp dẫn thực sự của AI nằm ở khả năng sàng lọc qua hàng loạt dữ liệu đó, xác định các xu hướng và kiểu mẫu trong thời gian ngắn. Hình ảnh Camera thời gian thực và các kỹ thuật AI tiên tiến như Học sâu (deep learning) có thể được sử dụng để nhận dạng hình ảnh và khuôn mặt nhằm phát hiện và ngăn chặn tội phạm.
2. Rào cản thách thức của AI trong dịch vụ tài chính, ngân hàng
Mô hình AI làm thay đổi phương thức giao tiếp truyền thống giữa khách hàng với ngân hàng từ trực tiếp sang hình thái sử dụng công nghệ thông tin. Trong cả hai trường hợp, khách hàng không biết dữ liệu cá nhân mà mình đã cung cấp sẽ được sử dụng như thế nào, được gửi cho ai và với mục đích gì. Một trong các nguyên nhân là do mọi người hầu như không quan tâm đến việc đọc các chính sách bảo mật dài dòng mà vội đồng ý cho phép truy cập và sử dụng thông tin của mình. Khi đó, AI sẽ tự động thực thi các lệnh được cài đặt sẵn, trong số đó có những thứ thuộc sở hữu bí mật cá nhân, khi thông tin bị phát tán gây tổn hại cho người dùng thì AI và doanh nghiệp cung cấp không chịu trách nhiệm vì lý do khách hàng đã chấp thuận.
AI đã đóng góp to lớn vào an ninh mạng bằng cách tạo ra các điều kiện xác thực người dùng, mật khẩu mạnh mẽ, ngăn chặn các cuộc tấn công lừa đảo, thư rác, phát hiện tin tức giả mạo và tăng cường cuộc chiến chống tội phạm mạng nói chung. Điều đáng lo ngại là, bản thân AI cũng có thể bị tin tặc sử dụng làm công cụ nhắm mục tiêu chính xác và tinh vi vào cơ sở dữ liệu. Tin tặc sử dụng công nghệ AI để tự động hóa các quy trình tấn công, lừa đảo, đòi tiền chuộc tới nhiều người bằng cách sử dụng Chatbots, đồng thời lan truyền tin tức sai lệch và giả mạo.
Mặc dù, AI được cho là có thể nâng cao hiệu quả, cho phép xử lý một khối lượng lớn dữ liệu, nhưng trong một số trường hợp, nó không hoàn toàn tin cậy so với các chuyên gia công nghệ thông tin và an ninh mạng trong thế giới thực. AI phù hợp nhất để phân tích, dự đoán, cảnh báo rủi ro, xây dựng chính sách và ứng phó với tấn công mạng. Các giả định được thực hiện, dữ liệu được sử dụng, các mẫu được phát hiện và ma trận tính điểm trong thuật toán AI mà doanh nghiệp sử dụng không bao giờ được tiết lộ cho khách hàng. Vì vậy, họ không thể giải thích cho khách hàng của mình tại sao họ lại bị xếp vào một danh mục nhất định được chấp nhận hoặc bị từ chối đơn đăng ký mở tài khoản, thế chấp hoặc mở thẻ tín dụng. Các hệ thống AI hoạt động dựa trên tính công bằng, hợp lý, không có thành kiến về kinh tế, xã hội và chính trị, cho kết quả theo số liệu thống kê. Tuy nhiên, tùy thuộc vào chất lượng của thuật toán đang sử dụng hoặc dựa trên các mẫu và thông tin đầu vào, nếu gặp trường hợp thiếu thông số, dữ liệu ảo, lỗi ở công thức xử lý, chương trình điều khiển không tối ưu... thì kết quả thu được có thể sai lệch lớn, gây ra hậu quả nghiêm trọng. Khả năng tương tác và tư vấn theo cơ chế AI có thể làm hỏng hồ sơ tài chính của khách hàng khi AI không có được toàn bộ chuyên môn và kinh nghiệm của các nhà hoạch định tài chính, ngân hàng được thực hiện bởi con người.
Rào cản của AI trong sự phát triển toàn diện và tự động hóa chu trình làm việc còn ở yếu tố tâm lý con người. Khách hàng khi giao dịch kinh doanh muốn làm việc trực tiếp với nhà cung cấp dịch vụ, điều này mang lại cho họ cảm giác an toàn. Họ muốn gói dịch vụ có thể tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình, đi kèm với sự đảm bảo hỗ trợ liên tục đến từ con người chứ không phải máy móc. Các hướng dẫn được máy tính hóa và cuộc gọi tự động có xu hướng gây khó chịu cho những khách hàng luôn tìm cách kết nối với người đại diện của doanh nghiệp để giải quyết các vấn đề của họ. Khách hàng có thể muốn chứng minh sự chân thành, uy tín cá nhân, nguyện vọng cộng tác lâu dài của mình cho các tổ chức tài chính và ngân hàng biết, điều này chỉ có thể được con người thể hiện và công nhận chứ không thể là máy móc không có cảm xúc.
Ngoài ra, bất kỳ sự áp dụng ồ ạt nào của công nghệ AI trong lĩnh vực ngân hàng đều có nguy cơ dẫn đến nhân viên bị dư thừa, bị sa thải gây ra tình trạng thất nghiệp. Vấn đề này ảnh hưởng đến khuôn khổ pháp lý và quy định được chấp nhận theo cách thức đạo đức, gây tổn hại đến lợi ích của người lao động.
3. Kết luận và đánh giá
AI là một công nghệ đột phá với tiềm năng to lớn để đổi mới, xây dựng và phân phối các dịch vụ tài chính, ngân hàng. Nó đã thay đổi cách thức kinh doanh được thực hiện trong các lĩnh vực quản lý danh mục đầu tư, giao dịch theo thuật toán, phát hiện gian lận, bảo lãnh cho vay, bảo hiểm, dịch vụ khách hàng, an ninh mạng và phân tích hành vi. AI có khả năng giảm chi phí hoạt động của văn phòng trung gian, hậu cần và sẵn sàng định hình lại cách hoạt động của các ngân hàng, công ty tài chính, cách họ tạo ra các sản phẩm, dịch vụ sáng tạo và cách họ cung cấp trải nghiệm của khách hàng lên cấp độ cao hơn. Vì vậy, để ứng dụng nhanh chóng và rộng rãi công nghệ AI, nhu cầu cấp thiết là phát triển các chương trình đào tạo nội bộ nhằm truyền đạt các kỹ năng AI cho các nhân viên hiện tại và tham gia vào mối quan hệ với các trường đại học, học viện để phát triển tìm ra các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng đủ điều kiện làm việc trong các dự án AI.
Ngành Tài chính, Ngân hàng ngày nay tập trung sự chú ý vào việc triển khai AI và có xu hướng bỏ qua hoặc giảm thiểu tầm quan trọng của lực lượng lao động con người trong sự đóng góp làm hài lòng của khách hàng, vốn là mục tiêu của bất kỳ chủ đề tiếp thị nào. Việc ưu tiên quá mức cho cải tiến công nghệ so với đầu tư vào nhân lực và nâng cao trình độ chủ yếu là do thiếu khả năng và không đủ dữ liệu để định lượng giá trị của con người trong sự hài lòng của khách hàng. Sự sẵn có của công nghệ không có nghĩa, nó cũng là lựa chọn tốt nhất trong mọi tình huống. Khách hàng luôn đánh giá cao tùy chọn tương tác với con người khi nào họ thực sự cần. Máy móc có thể khiến khách hàng thông cảm nhưng không đồng cảm. Hoạt động kinh doanh tiền bạc nghiêm túc trong ngành dịch vụ tài chính, ngân hàng cần có sự can thiệp của con người trong khâu quyết định hơn là những cỗ máy tuân theo logic, không theo giá trị con người và đạo đức. Trong một thế giới ngày càng phi vật chất hóa, sự lựa chọn của khách hàng sẽ được thúc đẩy nhiều hơn bởi sự tương tác của con người trong những giai đoạn then chốt như lúc ký kết hợp đồng, giải đáp thắc mắc, hỗ trợ thủ tục, tư vấn gia hạn... hơn là sự đa dạng và giá cả của sản phẩm.
Từ những phân tích về khả năng và giới hạn của AI, vấn đề đặt ra là cần có khuôn khổ quy định cho các cơ quan thẩm quyền của con người có thể chống lại các quyết định bởi thuật toán điều khiển của AI trong trường hợp khách hàng cảm thấy bị phân biệt đối xử hoặc bị hại, để không cho phép một hệ thống giả mạo trong các giao dịch tài chính, ngân hàng. Vì lợi ích bảo vệ người tiêu dùng, để đảm bảo tính phù hợp, nếu AI giỏi xử lý các nhiệm vụ đơn giản, lặp đi lặp lại và các cuộc trò chuyện tự động, thì không cần có sự can thiệp của con người, còn khi xử lý các yêu cầu phức tạp được cá nhân hóa, thấu hiểu cảm xúc, xây dựng lòng tin và thiết lập một kết nối trực tiếp với người dùng nhằm thu hút sự chú ý và đảm bảo lòng trung thành của họ với thương hiệu doanh nghiệp, cần kết hợp thận trọng giữa con người với AI, phân tích dữ liệu và tự động hóa để nâng cao trải nghiệm và đạt được sự hài lòng của khách hàng.
Tài liệu tham khảo:
1. Financial Stability Board Report (2017): Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services.
2. Lui, A., & Lamb, G. W. (2018). Artificial intelligence and augmented intelligence collaboration: regaining trust and confidence in the financial sector. Information & Communications Technology Law, 27(3), 267 - 283.
3. Sarvady, G. (2017). Chatbots, Robo Advisers, & AI: Technologies presage an enhanced member experience, improved sales, and lower costs. Credit Union Magazine, 83(12), 18-22.
4. Ludwig, E. (2018). Regulators have their eye on AI. American Banker, 183 (130), 1.
5. Nunn, Robin. 2018. “Workforce Diversity Can Help Banks Mitigate AI Bias.” American Banker 183 (104): 1.
6. Satell, G. (2016). Teaching an Algorithm to Understand Right and Wrong. Harvard Business Review Digital Articles, 2-5.
7. Daks, M. (2018). Banking on Technology: Artificial intelligence helping banks get smarter. Njbiz, 31(7), 10.
8. FRPT- Finance Snapshot, 23-25. (2017), p23-25. 3p.No job losses due to chatbots, artificial intelligence: Banks.
9. Guy A. Messick. (2017). Artificial Intelligence: The Ultimate Disrupter. Credit Union Times, 28(38), 12.
10. Meinert, M. C. (2018). Artificial Intelligence: The Next Frontier of Cyber Warfare? ABA Banking Journal, 110(3), 43.
11. AI Applications in the top 4 Indian Banks (2017).
TS. Trương Thị Việt Phương
ThS. Trần Thu Phương
Khoa Cơ bản, Học viện Kỹ thuật mật mã
