Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là trí tuệ được thể hiện bởi máy tính, tương phản với trí tuệ tự nhiên (Natural Intelligence) được thể hiện bởi con người hay các loài động vật. Ngành khoa học máy tính miêu tả AI là hệ thống có khả năng nhận diện dữ liệu đến từ môi trường xung quanh và đưa ra các quyết định hành động tối ưu nhất nhằm đạt được một hoặc nhiều mục tiêu nhất định. Theo thời gian, cụm từ “Trí tuệ nhân tạo” được gắn với việc máy tính học cách “bắt chước” các chức năng nhận thức của con người như “học tập” và “giải quyết vấn đề”.

 

Ý tưởng về Trí tuệ nhân tạo đã được nhắc đến từ rất lâu trong lịch sử phát triển của loài người như thần thoại Hy lạp (Talos - một người máy bằng đồng được tạo nên để bảo vệ Europa khỏi hải tặc và những kẻ xâm lăng) hay tích về hoàng đế Chu Mục Vương nhà Chu (Trung Quốc) được yết kiến bởi một thợ thủ công tên Yển Sư, người dâng lên hoàng đế nhà Chu một người máy biết ca hát nhảy múa y như thật. Nền tảng của Trí tuệ nhân tạo hiện đại được tạo dựng nên nhờ các nhà triết học cổ điển trong khi họ cố gắng tái tạo lại quá trình suy nghĩ của con người thông qua các con số. Việc này đặt nền móng cho việc phát minh ra máy tính kỹ thuật số đầu tiên vào năm 1940. 

 

Nghiên cứu đầu tiên về Trí tuệ nhân tạo được bắt đầu tại Đại học Dartmouth vào năm 1956 bởi Allen Newell, Herbert Simon, John McCarthy, Marvin Minsky và Arthur Samuel. Nhiều người tin rằng trí tuệ nhân tạo sánh ngang với trí thông mình của con người sẽ được ra đời không lâu sau đó. Tuy nhiên, dự án nghiên cứu này nhanh chóng bị ngừng do sự phức tạp của nó. 
 

Đầu tư và nghiên cứu vào trí tuệ nhân tạo bùng nổ vào những năm đầu của thế kỷ 21 do sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ Học máy (Machine learning) và công nghệ phần cứng. Ngày nay, các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh chóng dựa trên sự đột phá về công nghệ và khối lượng dữ liệu lớn. Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một phần không thể thiếu của ngành công nghệ, giúp giải quyết rất nhiều bài toán trong cuộc sống.
 

Trí tuệ nhân tạo được chia làm 3 loại chính:
 

- ANI: Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ nhân tạo hẹp) - AI yếu, loại này thường chỉ chuyên môn vào 1 công việc cụ thể. 

- AGI: Artificial General Intelligence (Trí tuệ nhân tạo tổng hợp) hay còn gọi là AI cấp độ con người.

- ASI: Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ) - trí tuệ được dự đoán sẽ vượt xa tất cả các bộ óc uyên bác nhất của loài người ở tất cả mọi lĩnh vực.
 

Xã hội loài người hiện nay là một xã hội được chi phối bởi ANI. Rất nhiều thiết bị, tiện ích phục vụ nhu cầu cơ bản của con người là các nhà máy ANI thu nhỏ, từ điện thoại di động, mạng xã hội, truyền hình kỹ thuật số cho đến xe tự lái, nhà thông minh,… 
 

Thị trường AI trong lĩnh vực ngân hàng
 

Những năm gần đây thế giới chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ các dự án đầu tư vào nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo. Đi kèm với sự phát triển của các hệ thống phần cứng mạnh mẽ là nguồn dữ liệu lớn ngày một nhiều, càng ngày càng nhiều công ty, tổ chức nhận thấy sức mạnh của công cụ này tác động tới tình hình sản xuất kinh doanh của mình. 
 

Ngành ngân hàng thế giới cũng không phải ngoại lệ, vào năm 2016 JPMorgan đầu tư hơn 9.5 tỷ $, Bank of America dành khoản đầu tư hơn 3 tỷ $ vào nghiên cứu công nghệ mới1, trong đó phần lớn dành cho các công nghệ mang tính đột phá (disruptive) như Trí tuệ nhân tạo, công nghệ tài chính (fintech),… Trong một báo cáo khảo sát của Cornerstone “Chuyện gì sẽ xảy ra trong ngành ngân hàng năm 2019”2, 13% các tổ chức tài chính tham gia khảo sát nói đã và đang có kế hoạch triển khai công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), 13% đã và đang triển khai các ứng dụng chatbots, 11% đang xây dựng các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo, phần lớn đều thể hiện sự quan tâm lớn đến các công nghệ mới ứng dụng AI vào sản phẩm dịch vụ của mình.
 

Tại Việt Nam, TP Bank trở thành ngân hàng đầu tiên ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phục vụ khách hàng với ứng dụng chatbot ảo (T’Aio) vào tháng 7/2017. VietA Bank ra mắt ứng dụng Chatbot tư vấn khách hàng về các sản phẩm, dịch vụ của ngân hàng trên facebook vào tháng 12/2017. Ngoài ra, các doanh nghiệp phi ngân hàng kinh doanh các dịch vụ tài chính - ngân hàng (fintech) không ngừng đầu tư và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong các sản phẩm của mình như chấm điểm tín dụng, phân tích và dự đoán xu hướng tài chính, nhận biết và dự đoán hành vi khách hàng,…
 

Các xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp có thể kể đến: Tự động hóa chăm sóc khách hàng (customer service automation), Cá nhân hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng (Personalization), Tăng cường an toàn bảo mật (Security), Nhận diện mẫu và phát hiện gian lận (Pattern recognition and fraud detection), Tối ưu hóa quy trình (Process Optimization),… Việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào giải quyết các bài toán nghiệp vụ là xu hướng tất yếu của thời đại.
 

Ứng dụng và tác động của AI trong lĩnh vực ngân hàng  
 

Mặc dù ứng dụng và nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ ở nhiều ngành nghề trong xã hội, Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng cho đến thời điểm hiện tại phát triển hơi mờ nhạt do sự rời rạc, thiếu kết nối của các kho dữ liệu và rủi ro an toàn, bảo mật thông tin. Tuy nhiên, khi xu hướng chuyển dịch ngân hàng số, ngân hàng trên điện thoại đang nở rộ thì dự đoán Trí tuệ nhân tạo sẽ sớm bao phủ lĩnh vực tài chính ngân hàng. Sau đây là một số ứng dụng nổi bật:
 

Trợ lý ảo hoặc chatbot
 

Bằng việc huấn luyện (train) Trí tuệ nhân tạo trên tập dữ liệu khách hàng, các sản phẩm của ngân hàng và dữ liệu lịch sử, các trợ lý ảo hoặc chatbots có thể hỗ trợ tư vấn cho khách hàng về các nghiệp vụ hàng ngày, các quyết định tài chính hay tiết kiệm, đầu tư. Bằng việc tích hợp thêm các công nghệ như nhận dạng giọng nói (voice recognition), nhận dạng mặt (face recognition),… vào ứng dụng điện thoại, các ngân hàng có thể cung cấp các trải nghiệm cá nhân hóa tốt hơn cho khách hàng của mình. Các ứng dụng thông minh này có thể thu thập hành vi của người dùng và từ đó đưa ra các lời khuyên về tài chính.

Chăm sóc khách hàng
 

Hệ thống chăm sóc khách hàng được tích hợp Trí tuệ nhân tạo có thể khai thác dữ liệu hành vi từ ứng dụng điện thoại của khách hàng, từ đó cung cấp thông tin cần thiết hoặc hướng dẫn khách hàng đến nguồn thông tin để tham khảo. Kết hợp với dữ liệu lịch sử chi tiêu của người dùng, ứng dụng có thể giới thiệu đến các sản phẩm tiết kiệm, đầu tư hay tín dụng thích hợp. 
 

Tối ưu hóa quy trình
 

Nghiệp vụ ngân hàng bao gồm rất nhiều quy trình mang tính lặp lại với các tiêu chuẩn, quy định đã xác định sẵn. Công cụ robot tích hợp trí tuệ nhân tạo có thể xử lý các công việc loại này một cách nhanh chóng với độ chính xác cao (giảm bớt sai sót do con người - human errors). Bằng việc ứng dụng các công nghệ như nhận diện hình ảnh (image recognition), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và các thuật toán Học máy (machine learning), robot có thể xử lý khối lượng lớn các văn bản pháp luật, quy định, quy trình nội bộ và đưa ra các quyết định phù hợp với tiêu chuẩn định sẵn. 
 

 

An toàn, bảo mật
 

Việc cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ của mình tạo điều kiện cho ngân hàng tăng cường bảo mật bằng cách tích hợp thêm các phương pháp xác thực sinh trắc học như nhận diện vân tay, giọng nói hay khuôn mặt của khách hàng. Ngoài ra, các công cụ diệt virus, phòng chống tấn công tích hợp các thuật toán nhận diện mẫu ẩn (pattern recognition), nhận diện điểm bất thường (anomaly detection),… có thể phát hiện và ngăn chặn các hành vi gây mất an toàn bảo mật cho hệ thống từ sớm trước khi rủi ro thực sự xảy ra. 
 

Nhận dạng mẫu ẩn và phòng chống lừa đảo
 

Dữ liệu lịch sử và giao dịch của hệ thống ngân hàng càng ngày càng lớn, kết hợp với các dữ liệu thu thập từ các nguồn khác trên thị trường giúp cho các ngân hàng có thể huấn luyện ra các Trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận biết và xác định rủi ro tốt hơn. Ví dụ kết hợp với chỉ số tín nhiệm (tính toán được từ dữ liệu mạng xã hội, dữ liệu viễn thông) với dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng, ngân hàng có thể đưa ra điểm số rủi ro khi quyết định cấp tín dụng. Khả năng nhận dạng mẫu ẩn giúp các hệ thống phòng ngừa rủi ro hoạt động tốt hơn, phòng chống các rủi ro đến từ hoạt động nghiệp vụ hay nội bộ của hệ thống, giúp ngăn chặn và xử lý sớm. 
 

Trí tuệ nhân tạo có nhiều tác động to lớn đến với ngành tài chính - ngân hàng và sẽ đem lại những thay đổi mang tính cách mạng. Kết hợp với các công nghệ tiên phong của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 như VR/AR, Blockchain, Big Data, Cloud computing,… sẽ đem lại những giải pháp hiện đại hơn, phục vụ khách hàng tốt hơn. Tuy nhiên AI không chỉ đem lại những tác động tích cực như đã nêu ở trên, các rủi ro và tác động tiêu cực như tăng nguy cơ tấn công an ninh mạng hay việc các lao động mất việc vẫn là các vấn đề lớn cần được cân nhắc và giải quyết. Do đó, ngành ngân hàng cần ý thức được ảnh hưởng và tác động của các công nghệ mới này và chuẩn bị sẵn các chiến lược phòng tránh, giảm thiểu nguy cơ xấu. Dù vậy, công nghệ luôn đem lại cho các nhà quản lý, ngân hàng, tổ chức tài chính hay nhà đầu tư rất nhiều cơ hội phát triển.

 

1 https://emerj.com/ai-sector-overviews/ ai-in-banking-analysis/

2 “What’s going on in banking 2019”, Cornerstone Advisors, 2019.

Ths. Nguyễn Trung Anh

Nguồn: TCNH chuyên đề THNH số 2/2019