Thị trường hàng hóa

  • Vàng 2,007.50 +11.50 +0.58%
  • XAU/USD 1,998.53 +9.13 +0.46%
  • Bạc 25.317 +0.246 +0.98%
  • Đồng 3.8457 -0.0158 -0.41%
  • Platin 1,112.70 +6.70 +0.61%
  • Paladi 1,513.28 +4.88 +0.32%
  • Dầu Thô WTI 74.55 +0.25 +0.34%
  • Dầu Brent 78.06 +0.34 +0.44%
  • Khí Tự nhiên 2.311 +0.006 +0.26%
  • Dầu Nhiên liệu 2.3770 +0.0078 +0.33%
  • Xăng RBOB 2.5190 +0.0065 +0.26%
  • Dầu khí London 693.00 +1.62 +0.23%
  • Nhôm 2,312.00 -15.00 -0.64%
  • Kẽm 2,602.00 -43.00 -1.63%
  • Ni-ken 23,721.00 +75.00 +0.32%
  • Copper 8,492.50 -60.00 -0.70%
  • Lúa mì Hoa Kỳ 634.60 -6.40 -1.00%
  • Thóc 17.030 -0.040 -0.23%
  • Bắp Hoa Kỳ 597.00 -3.00 -0.50%
  • Đậu nành Hoa Kỳ 1,409.50 -4.50 -0.32%
  • Dầu Đậu nành Hoa Kỳ 51.78 -0.72 -1.37%
  • Khô Đậu nành Hoa Kỳ 425.55 -1.85 -0.43%
  • Cotton Hoa Kỳ loại 2 78.62 +0.26 +0.33%
  • Ca Cao Hoa Kỳ 2,947.50 -2.50 -0.08%
  • Cà phê Hoa Kỳ loại C 188.80 -2.80 -1.46%
  • Cà phê London 2,382.00 -143.00 -5.66%
  • Đường Hoa Kỳ loại 11 26.66 +0.15 +0.57%
  • Nước Cam 269.85 -10.00 -3.57%
  • Bê 174.45 +0.15 +0.09%
  • Heo nạc 78.40 +1.52 +1.98%
  • Bê đực non 233.70 +4.38 +1.91%
  • Gỗ 348.00 -15.70 -4.32%
  • Yến mạch 327.90 +0.60 +0.18%
01:00 07/08/2022

AI trong ngành tài chính - ngân hàng: Ưu tiên hàng đầu năm 2022

Trí tuệ nhân tạo (AI) vượt qua con người trong việc thu thập, phân tích dữ liệu xác định mô hình và đưa ra các dự đoán chính xác, từ đó nâng cao hiệu quả dịch vụ của các ngân hàng. Đây là một số cách mà các tổ chức tài chính có thể triển khai ứng dụng AI vào năm 2022 và hơn thế nữa.

Chatbots và trợ lý kỹ thuật số thông minh hơn

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 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.

Ảnh minh họa

Chatbots cũng tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho các tổ chức tín dụng bằng cách giảm thời gian tương tác của nhân viên với khách hàng. Nhà nghiên cứu thị trường tại Anh, Juniper Research dự báo rằng các tương tác chatbot sẽ tiết kiệm 862 triệu giờ cho các ngân hàng trên toàn cầu, tương đương với tiết kiệm chi phí 7,3 tỷ USD.

Thu thập và phân tích dữ liệu khổng lồ

Công nghệ AI có thể thực hiện hiệu quả quá trình thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng, đặc biệt là bộ dữ liệu lớn đối với lĩnh vực ngân hàng. AI sẽ dựa trên cơ sở dữ liệu và các thuật toán để xử lý một khối lượng thông tin lớn.

Từ đó, sử dụng AI giúp tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới, sát với nhu cầu thực tế của khách hàng, mang lại cho khách hàng nhiều tiện ích, trải nghiệm mới, mỗi sản phẩm, dịch vụ được cá thể hóa để phù hợp với từng đối tượng khách hàng khác nhau.  Ngân hàng Thụy Sĩ đã ứng dụng AI vào việc xây dựng hệ thống phân tích hàng loạt dữ liệu thị trường nhằm xác định các mô hình giao dịch và từ đó hình thành các chiến lược để xác định giao dịch cho khách hàng.

AI được vận dụng để xác định yêu cầu chuyển tiền của khách hàng, sau đó tiến hành chia nhỏ các giao dịch lớn trước khi thực hiện chuyển tiền. Bằng cách đó, một nhiệm vụ 45 phút, giờ đây có thể được hoàn thành chỉ trong vài phút, giúp tiết kiệm thời gian cho các nhân viên ngân hàng để tập trung vào những công việc quan trọng hơn.  

Tuy nhiên, những trở ngại của việc áp dụng kỹ thuật này trên dữ liệu lớn của ngân hàng vẫn đáng chú ý, chẳng hạn, quá trình đào tạo nhân sự tốn kém và mất thời gian hướng dẫn các biểu mẫu và tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn biến, độ phức tạp và độ khó của đảm bảo chất lượng dữ liệu, lưu trữ và bảo trì tập dữ liệu lớn. Việc phát triển các công cụ AI đòi hỏi một khối lượng lớn dữ liệu và nhiều nguồn tài nguyên. 

Quản lý tài sản và danh mục đầu tư

Hiện nay, lĩnh vực ngân hàng đang đi sâu vào công nghệ AI, họ tận dụng trí tuệ thông minh để đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu vào ngân hàng đầu tư. Chẳng hạn như UBS Group AG, một ngân hàng đầu tư đa quốc gia và công ty dịch vụ tài chính của Thụy Sĩ đang ứng dụng công nghệ AI để rà soát thị trường và thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán của họ.

Thời gian tới, 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, tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận cho ngân hàng. Tuy nhiên, việc ứng dụng Chatbot trong tư vấn cho các quyết định đầu tư cũng có một số hạn chế nhất định.

Nội dung phản hồi của Chatbot sẽ bị giới hạn, các Chatbot thường không hiểu đúng câu hỏi của người dùng hoặc trả lời dài dòng gây khó hiểu nên sẽ không đáp ứng được nhu cầu của khách hàng, gây cảm giác nhàm chán. 

Phát hiện gian lận và chống rửa tiền

Hành vi gian lận, rửa tiền, tài trợ các hoạt động khủng bố làm suy yếu tính toàn vẹn của hệ thống tài chính, dẫn đến mất quyền kiểm soát đối với các chính sách kinh tế của một quốc gia. Theo báo cáo của McAfee cho thấy, trong năm 2018, nhiều vụ việc gian lận trong lĩnh vực tài chính đã được phát hiện trên toàn cầu với tổng số tiền lên đến 600 tỷ USD. 

Ảnh minh họa

Do đó, các ngân hàng đã và đang ứng dụng các công nghệ hiện đại để ngăn các mối đe dọa, gian lận từ bên trong lẫn bên ngoài. Khả năng phân tích khối lượng dữ liệu lớn và kết hợp những dữ liệu đó với các nguồn thông tin mới cho phép phát hiện những giao dịch bất thường, giúp phát hiện các hành vi gian lận nhanh hơn và chính xác hơn, đồng thời, ít gây bất tiện cho khách hàng.

Cảnh báo trang web lừa đảo

Hiện nay, các trang web lừa đảo xuất hiện ngày càng nhiều với đủ các hình thức, chiêu trò nhằm thu hút nhiều người sử dụng; từ đó, chúng thu thập thông tin người dùng và mật khẩu để thực hiện các giao dịch bất hợp pháp. Về cơ bản, email được sử dụng để dụ dỗ khách hàng rơi vào bẫy, quảng bá bằng cách thường xuyên gửi email rác cho nhiều người.

Kỹ thuật khai thác dữ liệu sẽ giúp các đối tượng xấu có được thông tin liên quan đến người dùng từ rất nhiều dữ liệu có sẵn. Các thuật toán AI được sử dụng để mô tả và xác định tất cả các yếu tố và quy tắc nhằm phân loại trang web lừa đảo và mối quan hệ tương quan giữa chúng với nhau. 

Chấm điểm tín dụng

Hoạt động ngân hàng luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro, trong đó, rủi ro tín dụng là một rủi ro lớn được ngân hàng đặc biệt quan tâm vì điều này có ảnh hưởng đến sự an toàn của toàn bộ hệ thống ngân hàng và mất mát không dễ gì bù đắp được. Bên cạnh đó, phê duyệt các khoản vay là quyết định quan trọng đối với lợi nhuận và chiến lược tiếp thị của ngân hàng.

Trước đây, các nhà quản lý ngân hàng gặp không ít khó khăn trong quá trình ra quyết định vì khối lượng công việc nhiều. Nhưng giờ đây, AI đã giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn. Không những thế, khi năng lực phân tích tăng lên có thể cải thiện đánh giá tín dụng và làm cho việc khởi tạo khoản vay nhanh hơn.

Bảo mật thông tin

Ứng dụng công nghệ 4.0 đã mang lại cho lĩnh vực ngân hàng nhiều cơ hội như tiết giảm chi phí, gia tăng lợi nhuận, phát triển các sản phẩm, dịch vụ với nhiều tiện ích cho khách hàng… Tuy nhiên, ngày nay, việc thương mại hóa dữ liệu cá nhân chưa được kiểm soát chặt chẽ và có dấu hiệu ngày càng tăng, do đó, bảo vệ quyền riêng tư là một vấn đề chính đáng được công chúng quan tâm.

Do đó, các tổ chức tín dụng đã bắt đầu sử dụng AI nhằm tăng cường an ninh mạng, đồng thời cung cấp nhiều biện pháp bảo vệ chống lại các tin tặc. AI có thể tự động hóa các quy trình phức tạp để phát hiện các cuộc tấn công và phản ứng với các vi phạm trái phép. Các ứng dụng này ngày càng trở nên hữu dụng và an toàn hơn khi AI được triển khai để bảo mật thông tin.

Đọc thêm

Xem thêm