AI giúp cải thiện hiệu suất tới 35%

Ông Đỗ Danh Thanh - Phó Tổng Giám đốc, Dịch vụ Tư vấn Chuyển đổi số và An ninh mạng, Deloitte Việt Nam cho biết, việc ứng dụng AI và các công nghệ mới khác đã không còn xa lạ trong ngành dịch vụ tài chính, ngân hàng toàn cầu và cả trong khu vực và tại Việt Nam. Thực tế, các thuật toán và công nghệ học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã và đang được áp dụng rộng rãi nhằm cải tiến năng lực giao dịch tự động, quản trị rủi ro cũng như nghiên cứu đầu tư.

Ứng dụng nền tảng công nghệ AI được Deloitte đánh giá là một trong những công nghệ mang tính đột phá nhất trong ngành ngân hàng và dịch vụ tài chính. Nghiên cứu của Deloitte dự đoán rằng, thông qua ứng dụng AI, top 14 các ngân hàng đầu tư trên toàn cầu có thể cải thiện hiệu suất của đội ngũ kinh doanh từ 27% tới 35%, doanh thu trên một nhân viên có thể tăng thêm đến 3,5 triệu USD vào năm 2026.

Tại thị trường Việt Nam, nhiều năm qua, các ngân hàng và doanh nghiệp hoạt động trong ngành Dịch vụ tài chính đã và đang đầu tư nhiều nguồn lực vào chuyển đổi hạ tầng, nghiên cứu và áp dụng công nghệ mới mang tính đột phá, tăng cường ứng dụng AI trong nghiệp vụ.

Trong đó, các nghiệp vụ thường thấy được ứng dụng AI bao gồm phân tích dữ liệu, hỗ trợ khách hàng, phát hiện gian lận, tối ưu hóa chi phí và quản trị rủi ro cũng như tư vấn đầu tư.

Rủi ro lớn nếu không hiểu và làm chủ AI

Theo ông Thanh, việc ứng dụng AI mang lại nhiều lợi ích, tuy nhiên việc ứng dụng AI cũng có thể gây ra những rủi ro và thách thức mới, những thách thức không chỉ giới hạn trong ngành dịch vụ ngân hàng.

Theo nghiên cứu và khảo sát của Deloitte về ứng dụng AI trong ngành Dịch vụ tài chính và ngân hàng, 40% doanh nghiệp vẫn đang trong giai đoạn tìm hiểu liệu AI có thể nâng cao năng lực nào trong tổ chức, 11% vẫn chưa bắt đầu và chỉ 32% đang phát triển và triển khai công nghệ AI một cách tích cực. Những con số khiêm tốn này có thể lý giải được khi xem xét đến những thách thức lớn của việc ứng dụng công nghệ AI trong ngành dịch vụ tài chính theo nghiên cứu của Deloitte.

Một trong những thách thức nổi bật là việc đảm bảo tính sẵn sàng và chất lượng của dữ liệu. Một khác biệt cơ bản giữa công nghệ AI và các giải pháp công nghệ truyền thống khác là ứng dụng AI cho phép giải pháp có thể tự động phân tích dữ liệu, xác định xu hướng, hành vi và từ đó đưa ra quyết định dựa trên những phân tích này.

Ngoài ra, các ứng dụng AI cũng được lập trình để học từ những dữ liệu đầu vào, đồng nghĩa với việc những quyết định đưa ra phụ thuộc lớn vào chất lượng cũng như tính sẵn sàng, sẵn có của dữ liệu. Qua nhiều dự án chuyển đổi, triển khai công nghệ thông tin trong ngành Ngân hàng tại Việt Nam và trong khu vực, ông Thanh cho rằng đây là một thách thức lớn.

Thách thức thứ hai thuộc phạm trù tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và tuân thủ. Các ứng dụng AI có thể học và phát triển theo thời gian với nhiều cơ chế ra quyết định có xu hướng khó kiểm soát về khả năng kiểm toán và trách nhiệm giải trình. Đối với các ứng dụng AI phức tạp như ứng dụng công nghệ học sâu (deep learning), các doanh nghiệp ngành Dịch vụ tài chính có thể sẽ gặp khó khăn để duy trì và ghi dấu lại một mức độ hiểu biết và kiểm soát những quyết định dựa trên AI, bao gồm tính hợp lý, công bằng trong phạm vi giá trị và khẩu vị rủi ro của tổ chức.

Hơn nữa, việc hiểu và làm chủ công nghệ là rất quan trọng. AI là một công nghệ mới, phức tạp và phát triển nhanh, nếu năng lực công nghệ của tổ chức chưa thể đáp ứng thì sẽ rất khó để kiểm soát, thậm chí mang lại rủi ro tiềm tàng cho tổ chức.

“Dịch vụ tài chính là một ngành được quản lý chặt chẽ, bao gồm nhiều ngành nghề và sản phẩm kinh doanh đa dạng và phức tạp, yêu cầu các công ty phải luôn áp dụng mức độ thận trọng phù hợp khi tiến hành hoạt động kinh doanh của mình”, ông Thanh cho biết.