15 Ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng

Ứng dụng AI ngân hàng giúp tự động hóa các quy trình phức tạp mà vẫn đảm bảo tiêu chuẩn bảo mật. Bên cạnh đó, ứng dụng AI mang đến các trải nghiệm khách hàng vượt xa kỳ vọng. Từ đó, giúp các ngân hàng nâng cao chất lượng dịch vụ và năng lực cạnh tranh của mình. Dưới đây là 15 ứng dụng AI đang thay đổi hoạt động ngân hàng

Những giá trị mang lại của ứng dụng ai cho ngành ngân hàng

Khách hàng ngày nay kỳ vọng được phản hồi tức thì, trải nghiệm dịch vụ cá nhân hóa và liền mạch. Đáp ứng các nhu cầu này trong khi vẫn quản lý chi phí và tuân thủ quy định đòi hỏi những giải pháp công nghệ tinh vi.

Báo cáo McKinsey dự báo rằng AI tạo sinh có thể mang lại 200 – 340 tỷ USD giá trị hàng năm cho ngành ngân hàng toàn cầu. Các tổ chức tài chính muốn nắm bắt giá trị này cần những giải pháp AI tùy chỉnh, phù hợp với các thách thức và yêu cầu pháp lý đặc thù của lĩnh vực ngân hàng.

1. AI Voicebot hội thoại (AI-powered voicebot)

Các hệ thống AI Voicebot ngân hàng ngày nay có thể xử lý các giao dịch phức tạp, tư vấn tài chính và tích hợp đa kênh. Các trợ lý thông minh này hoạt động 24/7, giúp giảm đáng kể khối lượng công việc tại tổng đài. Đồng thời cải thiện điểm số hài lòng của khách hàng.

Theo Bank of America, trợ lý ảo Erica của họ đã xử lý hơn 1,5 tỷ tương tác với khách hàng kể từ khi ra mắt. Trợ lý ảo này phân tích các mô hình chi tiêu, chủ động gửi cảnh báo gian lận và cung cấp thông tin tài chính theo ngữ cảnh.

Các trợ lý Ai Voicebot có thể giúp các ngân hàng giảm chi phí hoạt động và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng. Nhiều tổ chức đã quan sát thấy giải pháp đã giúp tiết kiệm chi phí ngay trong năm đầu tiên.

2. Dịch vụ tài chính siêu cá nhân hóa (Hyper-personalized financial services)

AI có thể tạo ra trải nghiệm ngân hàng cá nhân hóa, phù hợp với từng khách hàng. 

Ví dụ:

Khi mô hình chi tiêu phát hiện những dấu hiệu tăng cường mua sắm cho trẻ em, hệ thống AI sẽ chủ động đề xuất các khuyến nghị hữu ích như tài khoản tiết kiệm giáo dục. 

Phân tích hành vi giúp dự đoán nhu cầu của khách hàng dựa trên mô hình chi tiêu. Nếu mô hình chi tiêu gợi ý việc tìm nhà, hệ thống có thể chủ động cung cấp thông tin tiền thẩm định thế chấp. Cách tiếp cận này có thể cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công của việc bán chéo sản phẩm. Đồng thời nâng cao sự hài lòng của khách hàng thông qua việc tiếp cận khách hàng kịp thời và phù hợp.

3. Ngân hàng giọng nói & trợ lý số (Voice banking and digital assistants)

Ngân hàng giọng nói là bước tiến mới trong tương tác với khách hàng. Hệ thống AI nhận dạng giọng nói mang đến trải nghiệm ngân hàng rảnh tay. Các hệ thống này sử dụng xác thực sinh trắc học để xác minh danh tính thay cho mật khẩu truyền thống.

VoiceID HSBC cho phép khách hàng ra lệnh bằng giọng nói để truy cập thông tin tài khoản và giao dịch. Hệ thống học các mẫu giọng nói, giọng địa phương và các trạng thái cảm xúc. Từ đó tự động điều chỉnh để mang lại những tương tác tự nhiên theo thời gian. Bảo mật vẫn là yếu tố quan trọng nhất thông qua việc phát hiện giả giọng nói và phân tích mẫu hành vi.

4. Ứng dụng AI ngân hàng phân tích dự đoán hành vi khách hàng (Predictive customer analytics)

Khả năng dự đoán của AI mang đến dịch vụ khách hàng chủ động hơn. Các mô hình học máy phân tích hành vi của khách hàng để dự đoán nhu cầu, xác định rủi ro và tối ưu hóa chiến lược tương tác với độ chính xác đáng kinh ngạc.

AI có thể phân tích dữ liệu hành vi để giúp các ngân hàng xác định những khách hàng có ý định rời đi. Thông qua phân tích dữ liệu hành vi thay đổi như giảm thời gian sử dụng ứng dụng, giảm tần sất giao dịch,.. Từ đó, đánh dấu nguy cơ khách hàng rời bỏ, giúp doanh nghiệp sớm có chiến lược cụ thể.

Ngoài ra, AI còn được dùng để dự đoán các sự kiện cuộc đời của khách hàng và gợi ý sản phẩm phù hợp. Bằng cách nhận biết sớm những ý định kết hôn, mua nhà hoặc lập kế hoạch nghỉ hưu. Sau đó, ngân hàng có thể chủ động cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cải thiện cả sự hài lòng của khách hàng và tạo ra doanh thu.

5. Phát hiện gian lận theo thời gian thực (Real-time fraud detection)

Phát hiện gian lận bằng AI là một ứng dụng ai trong ngân hàng cần thiết. Ứng dụng này đại diện cho một bước nhảy vọt vượt xa các phương pháp truyền thống. Các thuật toán học máy phân tích hàng triệu giao dịch đồng thời, xác định các mẫu đáng ngờ và bất thường theo thời gian thực. Đồng thời giảm đáng kể các trường hợp báo cáo sai.

Hệ thống phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi AI giúp giảm đáng kể tổn thất do gian lận. Với các ngân hàng báo cáo mức giảm tổn thất do gian lận đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua việc giảm số lượng báo cáo sai.

6. Chống rửa tiền (AML) tiên tiến

AI “cách mạng hóa” việc tuân thủ AML bằng cách tự động nhận dạng các mẫu phức tạp. Các hệ thống học máy phân tích mạng lưới giao dịch rộng lớn, xác định các âm mưu rửa tiền tinh vi trải rộng trên nhiều tài khoản, tổ chức và khu vực pháp lý.

Hệ thống AML được hỗ trợ bởi AI của HSBC đã giảm thiểu các cảnh báo sai đồng thời cải thiện độ chính xác. Hệ thống xác định các mẫu tinh vi cho thấy các giao dịch phân tầng và các hành vi tài khoản được phối hợp mà các hệ thống truyền thống có thể bỏ sót.

AI phân tích “mạng lưới hoạt động rửa tiền phức tạp” bằng cách lập bản đồ mối quan hệ giao dịch của các tài khoản không liên quan. Từ đó, xác định các nhóm hoạt động đáng ngờ liên quan đến hàng trăm tài khoản và hàng nghìn giao dịch.

7. Phát hiện mối đe dọa an ninh mạng

Hệ thống an ninh mạng tích hợp AI có thể phân tích và giám sát mối đe dọa 24/7. Với thuật toán học máy tinh vi, hàng triệu dữ liệu về lưu lượng mạng, hành vi người dùng và hoạt động của hệ thống được đưa vào phân tích. Từ đó, AI có thể xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và phát hiện sớm thiệt hại. 

Các hệ thống tình báo phân tích hệ thống dữ liệu giám sát mạng nội bộ hay các mối đe dọa toàn cầu để tạo ra các hồ sơ bảo mật toàn diện. Phản hồi sự cố tự động giúp giảm thiểu thiệt hại từ các cuộc tấn công thành công. Khi phát hiện mối đe dọa, hệ thống AI sẽ tự động cô lập các hệ thống bị ảnh hưởng. Đồng thời, chặn lưu lượng đáng ngờ và khởi tạo các quy trình khôi phục. Sau đó, phát cảnh báo cho các nhóm bảo mật.

8. Xử lý tài liệu thông minh

AI giúp giảm thời gian xử lý tài liệu thông qua việc trích xuất, phân tích và xử lý tự động. Công nghệ thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đọc, hiểu và xử lý nhanh hơn và chính xác hơn. 

Các ngân hàng có thể tận dụng các dịch vụ thị giác máy tính chuyên biệt để tự động hóa việc phân tích tài liệu. Giảm thời gian xử lý từ vài ngày xuống còn vài phút đồng thời cải thiện độ chính xác.

Ví dụ: nền tảng COiN của JPMorgan phân tích các hợp đồng vay thương mại chỉ trong vài giây. Trước đây, điều này đòi hỏi 360.000 giờ làm việc của con người mỗi năm. Hệ thống này trích xuất các điều khoản chính, xác định rủi ro và đánh dấu các điều khoản bất thường với độ chính xác siêu phàm.

Các ứng dụng chính bao gồm:

• Tự động hóa KYC. Giảm thời gian tiếp nhận khách hàng từ vài ngày xuống còn vài phút
• Xử lý đơn xin vay, cho phép phê duyệt tức thì
• Phân tích tài liệu quy định, đảm bảo độ chính xác tuân thủ

9. Đánh giá rủi ro tín dụng và cho vay

Ứng dụng AI giúp nâng cấp hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng và cho vay tại ngân hàng.

Các hệ thống cho vay được hỗ trợ AI có thể phân tích nhiều điểm dữ liệu hơn so với phương pháp truyền thống. Các mô hình học máy đánh giá các nguồn dữ liệu thay thế, lịch sử thanh toán, hành vi và mô hình giao dịch để đánh giá mức độ tín nhiệm của các nhóm khách hàng chưa được phục vụ. 

Đánh giá mức độ tín nhiệm theo thời gian thực cho phép đưa ra quyết định cho vay tức thì. Các hệ thống AI hiện đại phân tích toàn bộ hồ sơ tài chính chỉ trong vài giây, cung cấp phê duyệt khoản vay ngay lập tức với giải thích chi tiết.

10. Giao dịch thuật toán và quản lý đầu tư

AI có thể phân tích thị trường để xác định cơ hội và thực hiện giao dịch nhanh chóng. 

• Giao dịch nhanh chóng. Các thuật toán học máy phân tích các mô hình thị trường, tâm lý tin tức và các chỉ số kinh tế để đưa ra quyết định giao dịch trong tích tắc.
• Tự động hóa quản lý danh mục đầu tư. Phân tích mục tiêu đầu tư, khả năng chịu rủi ro và điều kiện thị trường để tự động tạo và duy trì danh mục đầu tư. 
• Cung cấp các dịch vụ đầu tư tinh vi cho khách hàng bán lẻ với chi phí thấp hơn.
• Phân tích tâm lý thị trường. Xác định xu hướng, tâm lý thị trường nhờ vào phân tích hàng nghìn nguồn thông tin, cuộc thảo luận của khách hàng & thị trường 

11. Bảo trì và vận hành dự đoán

AI có thể giám sát dữ liệu cơ sở hạ tầng ngân hàng để ngăn ngừa sự cố kịp thời.

• Thuật toán học máy sẽ phân tích dữ liệu cảm biến từ ATM, máy chủ và các thiết bị đầu cuối. 
• AI dự đoán nhu cầu bảo trì. Từ đó, giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí vận hành.
• Dự đoán lịch trình bổ sung tiền mặt và yêu cầu bảo trì ATM. 
• Phân tích mô hình lưu lượng khách hàng để đề xuất mức độ nhân sự và xác định các cải tiến dịch vụ.

Những giá trị mang lại của ứng dụng AI trong bảo trị và vận hành dự đoán:

• Giảm thời gian ngừng hoạt động
• Giảm thiểu chi phí vận chuyển tiền mặt.
• Tối ưu hoá vận hành & kế hoạch nhân sự.

12. Trí tuệ nhân tạo (AI) cho nội dung và mã nguồn

Ứng dụng AI ngân hàng thay đổi cách tạo nội dung và phát triển phần mềm. Các mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra các báo cáo quy định, tài liệu tiếp thị và tài liệu kỹ thuật, … Đồng thời duy trì tính nhất quán giữa các định dạng và đối tượng. 

Các ứng dụng chính bao gồm:

• Tự động tạo báo cáo quy định
• Hỗ trợ phát triển mã nguồn, cải thiện năng suất lên 30%
• Tài liệu tuân thủ giúp giảm thiểu công sức thủ công

13. Chấm điểm rủi ro ESG và tài chính bền vững

AI đánh giá rủi ro ESG toàn diện bằng cách phân tích kho dữ liệu bền vững. Thông qua việc sử dụng hệ thống học máy để đánh giá: 

• Tác động môi trường. Sử dụng AI phân tích hình ảnh vệ tinh, dữ liệu khí thải và thông tin chuỗi cung ứng
• Dữ liệu thực hành trách nhiệm xã hội. AI đánh giá thực hành lao động và tác động đến cộng đồng.
• Cơ cấu quản trị công ty. AI đánh giá rủi ro quản trị xem xét cơ cấu doanh nghiệp và tuân thủ quy định.

14. Quản lý tiền điện tử và tài sản kỹ thuật số

Trong lĩnh vực tiền điện tử, ứng dụng AI có thể:

• Hỗ trợ các dịch vụ tiền điện tử tinh vi.
• Ccung cấp dịch vụ lưu ký an toàn.
• Bảo mật ví kỹ thuật số
• Giám sát các mẫu giao dịch để xác định các hoạt động đáng ngờ.
• Phân tích giao dịch blockchain, theo dõi các mẫu phức tạp trên nhiều mạng.
• Đảm bảo tuân thủ AML và báo cáo theo quy định.

15. Ngân hàng Metaverse và trải nghiệm ảo

Ứng dụng AI ngân hàng Metaverse cho phép khách hàng nhập vai trong môi trường ảo. Khách hàng có thể  gặp gỡ các cố vấn được hỗ trợ bởi AI. Đồng thời, khám phá các sản phẩm tài chính trong môi trường tương tác ảo. 

Kết luận

Ứng dụng AI ngân hàng không còn là lựa chọn, mà là bước đi tất yếu của các ngân hàng hiện đại. AI giúp nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu trải nghiệm và tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn. Các ngân hàng cần một chiến lược rõ ràng và giải pháp tùy chỉnh phù hợp với mục tiêu và hệ thống sẵn có. Hợp tác với các đơn vị, nhà cung cấp AI chuyên biệt cho ngành tài chính – ngân hàng là chiến lược phù hợp để giảm thiểu rủi ro & chi phí.