Cho đến nay, tài chính là một trong những lĩnh vực thu được nhiều lợi ích nhất từ trí tuệ nhân tạo [AI] một phần lớn do lượng dữ liệu và quy tắc khổng lồ phải được xem xét.
- Trí tuệ nhân tạo – giải pháp tương lai cho tình báo
Trong số nhiều lợi ích tiềm năng là giảm chi phí, tăng lợi nhuận, cải thiện hiệu quả và tăng sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, AI giúp công ty tài chính đổi mới hơn và cho phép họ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới mà chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được ngay bây giờ. Tuy nhiên, bất chấp tất cả những lợi ích tiềm năng này, lĩnh vực tài chính khá chậm chạp trong việc tiếp nhận đầy đủ các hệ thống dựa trên AI.
Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, trở ngại lớn nhất là thiếu sự sẵn có các nguồn lực thiết yếu - chẳng hạn như dữ liệu chất lượng, nhân viên có trình độ cao và công nghệ đủ trưởng thành.
Một phần lớn ngành tài chính gần đây có thể đã nhận được sự thúc đẩy cần thiết để đẩy nhanh việc áp dụng AI thông qua một chất xúc tác đáng tiếc và không mong muốn: đại dịch COVID-19.
Trong tình huống phải ở nhà do đại dịch, hầu hết các tổ chức tài chính hiện phải gấp rút nghĩ ra cách sử dụng công nghệ AI để mở rộng quy mô hoạt động được thực hiện trực tuyến và tiếp tục phục vụ các nhu cầu của khách hàng từ xa.
Mặc dù bắt đầu chậm chạp nhưng lĩnh vực tài chính đang bắt đầu đón nhận AI và tự động hóa trong một số lĩnh vực. Theo thời gian, cho dù do sự lựa chọn hay cần thiết, AI sẽ được ứng dụng trong hầu hết các khía cạnh của lĩnh vực tài chính.
| Lĩnh vực fintech và insurtech chứng minh vai trò của mình trong quá trình “dân chủ hóa” tài chính thông qua điện thoại di động và máy tính. |
Việc sử dụng trợ lý ảo là dấu hiệu dễ thấy nhất về việc các ngân hàng và tổ chức tài chính khác đang áp dụng AI. Những chatbot ngày nay có khả năng xử lý nhiều công việc thường ngày, cho phép nhân viên tập trung vào những tương tác đòi hỏi sự đồng cảm và thấu hiểu. Theo thời gian, chatbot mang lại trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa, giúp khách hàng hài lòng hơn.
Ngoài ra, chatbot dựa trên AI tạo ra một lượng lớn dữ liệu khách hàng, có thể giúp các công ty thực hiện phân tích dự đoán. Máy học đang được sử dụng để tạo ra các công nghệ chống rửa tiền, với đủ dữ liệu và thời gian phân tích, có thể xác định các điểm bất thường và giúp phát hiện gian lận.
Phần mềm chống rửa tiền được đào tạo với một bộ dữ liệu lớn hiện đang trở nên khả dụng và cung cấp các phân tích dự đoán tuyệt vời.
Một ví dụ tuyệt vời về cách AI có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ trong lĩnh vực tài chính là Thuật toán thông minh hợp đồng [COIN] của JP Morgan, có khả năng đọc và phân tích các văn bản pháp lý phức tạp trong vài giây.
Sau khi tạo các phiên bản kỹ thuật số của tài liệu giấy bằng công cụ quét, phần mềm đó có thể tóm tắt ngay lập tức văn bản, so sánh tài liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp hơn như kiểm tra độ chính xác và đảm bảo tuân thủ quy định.
Tại Tây Ban Nha, một số công ty bảo hiểm đã và đang tìm cách tự động hóa quy trình yêu cầu bồi thường bằng cách sử dụng AI. Theo Investopedia, khoảng 75% tất cả các giao dịch chứng khoán ở Mỹ được tự động hóa.
Nhờ tính toán nhận thức, các nhà giao dịch hiện có quyền truy cập vào giao dịch thuật toán, một công nghệ dựa trên AI có khả năng giao dịch trong một phần nhỏ của giây. Rõ ràng là do lỗi của con người, người vận hành có thể sử dụng phần mềm này để hướng dẫn họ hoặc giúp họ đưa ra quyết định.
Quyết định tốt nhất về việc mua hoặc bán cổ phiếu nào thường đến từ sự kết hợp công cụ AI và chuyên gia về con người. Thuật toán AI tự động đưa ra quyết định về thời điểm thích hợp để mua hoặc bán một số cổ phiếu nhất định ở mức giá tốt nhất với độ chính xác cao hơn con người.
Kể từ khi phần mềm giao dịch dựa trên AI thực hiện các giao dịch rất nhanh chóng và hiệu quả, việc sử dụng nó có khả năng tiếp tục tăng giữa các nhà giao dịch.
| “AI có thể giúp các công ty tài chính sáng tạo hơn và cho phép họ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới mà chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được ngay bây giờ”. |
Tất nhiên, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính cũng sẽ mang lại một số nguy hiểm. Một trong số đó là tính thiên vị. Trong trường hợp các sản phẩm và dịch vụ tài chính hướng tới khách hàng, vấn đề thiên vị liên quan đến AI là nghiêm trọng và phức tạp.
Nó thường có thể là vô ý, với hậu quả không lường trước được. Do đó, dữ liệu được nhập vào các thuật toán phụ trách việc đưa ra quyết định về các khoản vay và thế chấp có thể bị ảnh hưởng bởi những thành kiến cố hữu bắt nguồn từ các xu hướng lịch sử hợp pháp và càng trở nên trầm trọng hơn do thiếu thông tin đầy đủ.
Ví dụ: nếu một người có tỷ lệ hàng xóm đã vỡ nợ trong quá khứ cao bất thường, AI có thể đánh dấu đơn đăng ký của người đó là rủi ro cao, bất kể tình huống cá nhân của bạn.
Một nhược điểm khác là, khi các ngân hàng ngày càng phụ thuộc vào tự động hóa và công nghệ dựa trên AI và cung cấp nhiều dịch vụ trực tuyến hơn, kết quả là nhiều chi nhánh phải đóng cửa. Điều đó khiến nhiều khách hàng mất liên lạc với con người và không thể nói chuyện với người thực khi quản lý các công việc ngân hàng của họ.
Ngoài việc áp dụng chậm, thiên vị và mất tương tác giữa con người với nhau trong ngành tài chính, AI còn mang đến những nguy cơ về chênh lệch công nghệ, vấn đề công bằng và nỗi sợ hãi về quyền riêng tư liên quan đến các công cụ công nghệ thông tin.
Trước khi tuyên bố rằng AI thực sự có thể thay thế các cố vấn tài chính, tất cả những vấn đề này cần phải được giải quyết. Khi những tiến bộ thực sự đã đạt được trong tất cả các lĩnh vực này, lợi ích tiềm năng của AI đối với lĩnh vực tài chính sẽ hầu như vô hạn.
Duy Minh [Tổng hợp]
Theo khảo sát của Accenture với 1.440 ngân hàng tại Mỹ cho thấy các tổ chức tài chính liên tục đầu tư công nghệ, mở rộng sử dụng dữ liệu để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh, đặc biệt các giải pháp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Xu thế đổi mới của ngành Tài chính - Ngân hàng
Ngành Tài Chính - Ngân hàng đang trải qua những thay đổi lớn hướng tới hiệu quả và thông minh, ứng dụng công nghệ mới, nâng cao hiệu quả vận hành, hạn chế sự phụ thuộc vào con người. Không chỉ vậy, sự gia tăng của các rủi ro an ninh mạng, kỳ vọng của khách hàng cũng như sức ép cạnh tranh từ các mô hình tài chính mới như Fintech, hay xu thế ngân hàng di dộng cũng đặt ra những áp lực không hề nhỏ cho các nhà quản trị.
Để thành công, các ngân hàng đang tìm kiếm các giải pháp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo [AI] thế hệ tiếp theo để nâng cao năng lực hoạt động của họ bằng cách xác định thông tin chi tiết quan trọng về lượng dữ liệu khổng lồ, tính toán rủi ro và tự động hóa các tác vụ thông thường - tất cả đều ở tốc độ và quy mô chưa từng có. AI có thể giúp ngành ngân hàng cân bằng được các áp lực đang gặp phải, đồng thời vẫn duy trì được nguồn lực và bản sắc của mình, tạo ra các giá trị mới.
Chiến lược ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng
Việc tận dụng khả năng của trí tuệ nhân tạo [AI] có thể mang đến cách mạng trong hoạt động ngân hàng, giúp giải phóng sức lao động của con người, cho phép các tổ chức tối ưu hóa, tăng tốc và bảo mật hoạt động của họ… Bốn ứng dụng mà các ngân hàng đang tập trung đầu tư ứng dụng công nghệ AI đó là: phát hiện gian lận, xác minh danh tính, AI đàm thoại và nhận dạng giọng nói, tự động hóa quy trình robot [RPA] để xử lý tài liệu và công cụ đề xuất.
Theo đó, AI thực hiện triển khai cơ sở hạ tầng đáp ứng nhu cầu của từng ngân hàng, cải thiện khả năng phục hồi tổng thể từ phòng ngừa gian lận và quản lý rủi ro; tự động hóa quy trình ngân hàng; hỗ trợ kết nối kỹ thuật số cho nhân viên từ xa, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn, sử dụng dữ liệu khách hàng tối ưu để thúc đẩy thông tin chi tiết, đồng thời với đó là thúc đẩy sự đổi mới ngân hàng trong khi vẫn tuân thủ các quy định của ngành.
Thúc đẩy AI với các giải pháp đột phá từ HPE và NVIDIA
HPE hợp tác với NVIDIA mang tới nền tảng HPE AI tiên tiến toàn diện cho ngành Tài Chính - Ngân hàng từ biên mạng tới đám mây. Hệ thống HPE Apollo 6500 Gen10 Plus và Máy chủ HPE ProLiant DL380 Gen10 là hệ thống được chứng nhận bởi NVIDIA, được xác nhận về hiệu suất, khả năng quản lý, bảo mật và khả năng mở rộng cần thiết cho các ứng dụng hiện đại. Nền tảng AI của HPE cũng có hệ thống lưu trữ Cray ClusterStor E1000, cung cấp thông lượng cao cho GPU với sự nhanh nhẹn chưa từng có để thực thi các khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe của AI.
Các hệ thống này giúp việc xây dựng và triển khai các ứng dụng thông minh trở nên đơn giản để xác định thông tin chi tiết quan trọng trong một lượng lớn dữ liệu, tính toán rủi ro và tự động hóa các tác vụ thông thường. Được hỗ trợ bởi hệ sinh thái ngân hàng ISV mạnh mẽ, phần mềm được tối ưu hóa bằng GPU, cho phép các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và nhà nghiên cứu quay trở lại xây dựng các giải pháp, thu thập thông tin chi tiết và tăng tốc thời gian thành giá trị.
Các ngân hàng có thể chọn triển khai các giải pháp tại chỗ - kết hợp với cơ sở hạ tầng máy tính để bàn ảo [VDI] - hoặc như một dịch vụ. Bên cạnh đó, dịch vụ đám mây giúp đổi mới nhanh hơn bằng cách làm cho các ứng dụng và dữ liệu của các tổ chức có thể truy cập được từ mọi nơi.
Tham dự Hội thảo chuyên đề về ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo cho ngành Tài chính - Ngân hàng
HPE và các đối tác của mình đang thực hiện một chuỗi các Hội thảo chuyên đề dành cho lĩnh vực Tài Chính - Ngân hàng. Buổi chuyên đề thứ 2 của chuỗi dự kiến sẽ được tổ chức vào lúc 09h30 ngày 08/10/2021 với chủ đề “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành Tài chính - Ngân hàng”.
Đây là dịp để HPE và NIVIDA giới thiệu tới các nhà quản trị công nghệ ngành Tài Chính - Ngân hàng cái nhìn khái quát về xu thế phát triển của ngành, với các thách thức và cơ hội, đồng thời giới thiệu mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực Tài Chính - Ngân hàng để tạo ra giá trị tối ưu.
Link tham gia sự kiện: //www.tech-webinar.vn/hoi-thao-truc-tuyen
Phương Dung