Theo nhóm nghiên cứu ThS. Lê Thị Anh Quyên và ThS. Trần Nguyên Sa - Trường Đại học Ngân hàng  TP. Hồ Chí Minh, trước sự bùng nổ của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, hiện nay, 3 ứng dụng của AI được sử dụng nhiều hơn trong hoạt động của ngân hàng gồm: Chatbots cho dịch vụ khách hàng; phát hiện gian lận và chống rửa tiền; trợ lý AI để đầu tư.

Cụ thể, đối với ứng dụng Chatbots cho dịch vụ khách hàng. Đây được xem là ứng dụng đầu tiên và là hình thức dễ thấy nhất, có sức ảnh hưởng của AI được áp dụng trong hoạt động của ngân hàng mà không cần đến sự can thiệp của nhân viên ngân hàng. Với ứng dụng này, khách hàng không cần phải đến các ngân hàng để truy vấn thông tin và tìm hiểu các dịch vụ bổ sung khác.

Chatbots đã được chứng minh hiệu quả bởi một số ngân hàng hiện đang sử dụng công nghệ này. Thực tế cho thấy, khách hàng sẽ cảm thấy “tẻ nhạt” khi gọi điện hoặc gửi email cho ngân hàng trong trường hợp truy vấn thông tin nhưng họ thấy rất thuận tiện để trả lời “Xin chào” bởi một chatbot trên website của ngân hàng.

Cuộc trò chuyện hiệu quả, có hệ thống và chính xác sẽ mang đến dịch vụ khách hàng tốt hơn. Các trợ lý dựa trên AI nhận thức được các mẫu khách hàng để từ đó, có thể thu hút khách hàng vào những thời điểm thích hợp, chẳng hạn như khi họ ở trên website của ngân hàng hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động…

Về ứng dụng phát hiện gian lận và chống rửa tiền, theo báo cáo vừa được công bố gần đây bởi 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.

Để ngăn chặn các hành vi gian lận và rửa tiền, các ngân hàng đang gấp rút chuyển đổi và thích ứng công nghệ để chống lại các mối đe dọa, gian lận từ bên ngoài. Các giải pháp kích hoạt AI và các mô hình tài chính tiên tiến mới sẽ giúp các ngân hàng xác định, phân tích dòng tiền trong thời gian thực và phát hiện các giao dịch gian lận có thể dừng lại ngay khi chúng được phát hiện.

Hiện nay, việc ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu của các giao dịch trong quá khứ và hiện tại, hành vi điển hình của khách hàng có thể được “lọc” để phát hiện ra những vấn đề bất thường. Từ đó, có thể ngăn ngừa được các giao dịch phạm pháp hoặc có thêm xác nhận từ khách hàng được yêu cầu trước khi giao dịch có thể tiến hành hay không.

Trong khi đó, đối với ứng dụng trợ lý AI để đầu tư. Hiện nay, hệ thống ngân hàng đang “đi sâu” vào thế giới AI bằng cách sử dụng hệ thống thông minh, để giúp đưa ra quyết định đầu tư và hỗ trợ nghiên cứu ngân hàng đầu tư. Chẳng hạn như: Ngân hàng UBS (Thụy Sĩ) hay Ngân hàng ING (Hà Lan) đang ứng dụng hệ thống AI rà soát thị trường để thông báo cho các hệ thống giao dịch thuật toán 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.

Hiện nay, 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 và tăng cơ hội làm công cụ tài chính cho nền kinh tế hiện đại của chúng ta.

Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả ứng dụng của AI mang lại cho các ngân hàng, thì nhóm nghiên cứu ThS. Lê Thị Anh Quyên và ThS. Trần Nguyên Sa  lo ngại rằng, khi AI tiếp tục trở nên tiên tiến hơn, những công việc liên quan đến sự lặp lại của nhân viên ngân hàng, rất có thể bị AI sẽ thay thế hoàn toàn cho con người, lúc đó kéo theo tình trạng thất nghiệp, an sinh xã hội, bất ổn kinh tế, chính trị...

Ngoài ra, AI phát triển cũng cần đến sự đồng thuận sử dụng AI từ phía người tiêu dùng, xu hướng này phát triển mạnh từ năm 2016 cho đến nay. Do vậy, trong quá trình ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh, các ngân hàng Việt Nam cần cân nhắc, dựa vào tình hình sức khỏe tài chính, khả năng đầu tư về cơ sở hạ tầng, công nghệ... của mình để có lộ trình, bước đi thích hợp.