Ngân hàng AI – Xu hướng tất yếu và lộ trình chuyển đổi thành công

Về những xu hướng của ngân hàng AI trong tương lai – McKinsey vừa công bố một báo cáo quan trọng về cách thức chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng, giúp các tổ chức tài chính tối ưu hóa hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và mở rộng quy mô bền vững bằng AI.

Dưới đây là những điểm mấu chốt trong quá trình triển khai

Contents

1 1. Ngân hàng AI cần hội tụ 4 yếu tố cốt lõi
2 2. 4 chiến lược giúp ngân hàng ứng dụng AI thành công
3 3. Tái cấu trúc vận hành để tối ưu hóa giá trị từ AI
4 4. Cách khai mở giá trị kinh doanh bằng AI
5 5. Ngân hàng AI cần một hệ sinh thái năng lực toàn diện
6 6. Hệ thống đa tác nhân (Multiagent Systems) – Tương lai của ngân hàng AI
7 Liệu tất cả ngân hàng có thành công với AI?
8 Nguồn

1. Ngân hàng AI cần hội tụ 4 yếu tố cốt lõi

Để vận hành theo mô hình ngân hàng AI, các tổ chức tài chính cần tập trung vào 4 khía cạnh quan trọng:

Tái định hình trải nghiệm khách hàng: Cá nhân hóa dịch vụ, tạo hành trình liền mạch và tối ưu tương tác với khách hàng.
Ứng dụng AI trong hỗ trợ ra quyết định: Giúp các nhà quản lý tài chính đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng hơn.
Hiện đại hóa công nghệ lõi: Cải tiến hạ tầng công nghệ nhằm tăng cường tính bảo mật, tốc độ và khả năng mở rộng.
Thiết lập mô hình vận hành nền tảng: Định hướng lại quy trình làm việc để AI có thể phát huy tối đa giá trị.

2. 4 chiến lược giúp ngân hàng ứng dụng AI thành công

Những ngân hàng tiên phong trong việc ứng dụng AI đã thực hiện tốt 4 chiến lược sau:

Định hướng tầm nhìn AI trên toàn tổ chức: Xây dựng chiến lược rõ ràng về cách AI sẽ tạo ra giá trị trong dài hạn.
Chuyển đổi toàn bộ quy trình thay vì chỉ triển khai đơn lẻ: Không chỉ tập trung vào từng nghiệp vụ nhỏ lẻ, mà cần cải tổ toàn bộ hành trình khách hàng và quy trình vận hành.
Phát triển hệ sinh thái AI toàn diện: Sử dụng hệ thống đa tác nhân (multiagent systems) để tối ưu tự động hóa và nâng cao hiệu suất.
Duy trì và mở rộng giá trị AI: Xây dựng các yếu tố nền tảng để đảm bảo AI không chỉ là xu hướng mà trở thành một phần cốt lõi của doanh nghiệp.

3. Tái cấu trúc vận hành để tối ưu hóa giá trị từ AI

Để tối đa hóa hiệu quả từ chuyển đổi số và AI, các ngân hàng cần đầu tư vào 6 năng lực trọng yếu:

Lộ trình số hóa gắn liền với chiến lược kinh doanh
Phát triển đội ngũ nhân sự có kỹ năng phù hợp
Xây dựng mô hình vận hành linh hoạt
Công nghệ dễ dàng sử dụng và triển khai
Dữ liệu được cập nhật liên tục và có thể truy xuất dễ dàng
Đẩy mạnh ứng dụng và mở rộng quy mô các giải pháp số

4. Cách khai mở giá trị kinh doanh bằng AI

Để khai thác tối đa tiềm năng từ AI, ngân hàng cần:

Xác định phạm vi chuyển đổi phù hợp: Lựa chọn các lĩnh vực quan trọng để cải tổ toàn diện.
Ưu tiên các phân lĩnh vực quan trọng và xác định lộ trình triển khai AI: Tận dụng AI để tối ưu hóa các quy trình mang lại giá trị lớn nhất trước.

Cách AI chuyển đổi Ngân hàng bán lẻ (Retail Banking)

Cách AI chuyển đổi Ngân hàng doanh nghiệp

5. Ngân hàng AI cần một hệ sinh thái năng lực toàn diện

Một ngân hàng AI không chỉ dựa vào các mô hình AI mà cần xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện với 4 tầng năng lực:

Tầng tương tác khách hàng: Cá nhân hóa dịch vụ, tối ưu hành trình khách hàng.
Tầng ra quyết định: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định chiến lược.
Tầng dữ liệu và công nghệ lõi: Đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác và dễ dàng tích hợp với hệ thống AI.
Tầng mô hình vận hành: Điều chỉnh cách tổ chức hoạt động để tận dụng tối đa sức mạnh AI.

6. Hệ thống đa tác nhân (Multiagent Systems) – Tương lai của ngân hàng AI

Hệ thống đa tác nhân (multiagent systems) là một trong những công nghệ tiên tiến và tiềm năng nhất trong việc triển khai AI hiệu quả, đặc biệt trong ngành ngân hàng. Công nghệ này giúp tự động hóa các quyết định và quy trình phức tạp, đem lại hiệu quả cao và tối ưu hóa nhiều khía cạnh hoạt động của ngân hàng. Dưới đây là một số lý do lý giải vì sao hệ thống đa tác nhân lại trở thành công cụ chiến lược quan trọng:

Tự động hóa các quyết định và quy trình phức tạp:
Với khả năng sử dụng AI để phân tích và đưa ra quyết định tự động, hệ thống đa tác nhân giúp giảm thiểu sai sót và tăng tốc các quy trình trong ngân hàng. Thay vì phải dựa vào các quyết định thủ công, ngân hàng có thể tự động hóa những quy trình phức tạp như xét duyệt tín dụng, đánh giá rủi ro hoặc phân tích giao dịch, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác.

Xây dựng đội ngũ “nhân viên số AI”:
Một trong những ưu điểm lớn của hệ thống đa tác nhân là khả năng tạo ra một đội ngũ “nhân viên số” – các tác nhân AI có thể đảm nhận từng nhiệm vụ cụ thể trong quy trình ngân hàng. Mỗi tác nhân AI này có thể thực hiện công việc một cách độc lập nhưng cũng có thể phối hợp với các tác nhân khác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp hơn. Hệ thống này không chỉ tăng năng suất mà còn giúp ngân hàng linh hoạt hơn trong việc giải quyết các vấn đề nảy sinh trong hoạt động hàng ngày.

Ứng dụng AI trong ngân hàng – Ví dụ thực tế:
Các ứng dụng thực tế của hệ thống đa tác nhân trong ngân hàng đã chứng minh được khả năng tối ưu hóa quy trình và mang lại hiệu quả cao:

Chuẩn bị báo cáo tín dụng**: AI có thể tự động tạo ra các báo cáo tín dụng, giúp ngân hàng tăng năng suất lên đến **20%-60%** và giảm thời gian ra quyết định tín dụng **30%**. Nhờ đó, các ngân hàng có thể duy trì hoạt động hiệu quả, đồng thời giảm thiểu lỗi do con người gây ra.
**Nhắc hạn thanh toán tự động**: Với hệ thống đa tác nhân, ngân hàng có thể tự động gửi thông báo nhắc nhở về hạn thanh toán cho khách hàng, từ đó tăng khả năng thu hồi nợ và nâng cao năng suất làm việc của nhân viên lên **70%-80%**.
**Cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hiệu suất làm việc**: Các tác nhân AI có thể giải quyết các yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác, từ việc trả lời các câu hỏi đơn giản cho đến hỗ trợ các yêu cầu phức tạp, giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Đồng thời, việc tự động hóa nhiều quy trình cũng giúp nhân viên ngân hàng tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn, nâng cao hiệu suất công việc.

Như vậy, hệ thống đa tác nhân không chỉ giúp tối ưu hóa các quy trình nội bộ mà còn cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng. Việc ứng dụng công nghệ này trong ngân hàng mở ra cơ hội để nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm thiểu chi phí và duy trì sự cạnh tranh trong thị trường tài chính ngày càng phát triển.

Liệu tất cả ngân hàng có thành công với AI?

Không phải ngân hàng nào cũng có thể ứng dụng AI thành công ngay lập tức. Tuy nhiên, những tổ chức tiên phong và cam kết đầu tư bài bản sẽ mở ra cơ hội tăng trưởng quy mô lớn, tối ưu hóa chi phí và mang lại giá trị bền vững trong dài hạn.