Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Thực trạng vận dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng trên thế giới

Eletter (2010) cho rằng, ngân hàng có thể cải thiện phương pháp phân tích tín dụng của họ bằng cách sử dụng công nghệ AI. Việc sử dụng AI giúp ngân hàng phân tích khoản vay mới và tạo ra cơ chế ra quyết định cho hệ thống ngân hàng tại Jordan. Sainbury (2012) kết luận: AI đã được xác định là cột mốc quan trọng cho ngành Ngân hàng giúp đáp ứng ngày một tốt hơn nữa sự hài lòng của khách hàng.

Trong khi đó, Dass (2012) và Sabharwal (2014) cho rằng, sử dụng AI sẽ giúp các ngân hàng giải quyết tốt hơn việc xây dựng hệ khách hàng, xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh và phân tích dữ liệu để quản lý tài chính tốt hơn. Việc ứng dụng AI trong các ngân hàng của Trung Đông, Alzaidi (2018) nhấn mạnh những lợi ích liên quan đến sử dụng AI và ảnh hưởng của nó trong việc tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

Ngân hàng luôn cần các dữ liệu liên quan đến các ngành nghề kinh doanh của khách hàng hoặc nhu cầu của khách hàng để triển khai hoạt động tiết kiệm hoặc cho vay đến các khách hàng có nhu cầu (Kaya, O và cộng sự, 2019). AI được ứng dụng trong ngân hàng tại Đức có thể chia làm 4 nhóm (Orçun Kaya, 2019).

Các ngân hàng tại Nigeria đã vận dụng AI để thực hiện các yêu cầu như: Đánh giá rủi ro, giám sát tài chính, quản trị danh mục đầu tư, quy trình xét duyệt cấp tín dụng, kiểm tra hệ thống khách hàng (KYC) và phòng chống rửa tiền (Agidi, R. C. 2019). Nhiều ngân hàng đã triển khai các Chatbot nhằm nâng cao sự hài lòng của nhân viên và tăng sự trải nghiệm của khách hàng tại các ngân hàng ở Ấn Độ (Malali và Gopalakrishnan 2020).

Singh (2020), Milana và Ashta (2021) đã kết luận rằng, các ngân hàng áp dụng AI vào hoạt động cho vay bằng việc đưa ra những mô hình để xử lý các khoản nợ có tài sản bảo đảm trong đó các khoản lỗ sẽ được thu lại. Veerla (2021) đánh giá ứng dụng AI ở Ấn Độ trong lĩnh vực ngân hàng như HDFC, ICICI, Axis, SBI đã sử dụng AI cho ngân hàng trực tuyến và chatbot nhằm cải thiện trải nghiệm khách hàng. AI có thể cải thiện năng suất của nhân viên và mức độ hài lòng của khách hàng và có xu hướng giao quyền hoàn toàn cho đội ngũ nhân lực ngành Ngân hàng để giảm bớt chi phí, thời gian.

Các ngân hàng lớn của Ấn Độ đã triển khai AI như: HDFC, ICICI, SBI... (Donepudi ,2021). Chan, L và cộng sự (2022) cho rằng, AI được vận dụng trong đầu tư, tài chính cá nhân, quản lý tín dụng, cho vay và vay vốn, quản lý tài sản, phát hiện gian lận và tuân thủ quy định. Hai nghiên cứu trường hợp được cung cấp để khám phá việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong là ngân hàng JPMorgan Chase và Goldman Sachs tại Pháp. Zainol, S và cộng sự (2023) tại Malaysia cho rằng, việc sử dụng chatbot sẽ giúp gia tăng sự hài lòng của khách hàng, cải thiện hiệu suất hoạt động, từ đó giảm chi phí vận hành của các ngân hàng.

Thách thức và giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho các ngân hàng tại Việt Nam

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Các ngân hàng thương mại Việt Nam đang dần áp dụng AI vào hoạt động. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI tại các ngân hàng Việt Nam vẫn chưa phát triển như các ngân hàng trên thế giới, vẫn đang đối mặt với một số thách thức khi ứng dụng AI như: Thiếu chuyên môn; Chi phí đầu tư cao; Bảo mật thông tin... Để vận dụng AI tại các ngân hàng Việt Nam, nhóm tác giả khuyến nghị một số giải pháp sau:

Thứ nhất, cần định hướng rõ ràng về các vấn đề cụ thể mà AI có thể giúp giải quyết, thay vì chỉ áp dụng công nghệ này một cách trừu tượng.

Thứ hai, xây dựng hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả. AI yêu cầu các nguồn dữ liệu phong phú và chính xác để đưa ra các dự đoán chính xác. Các ngân hàng cần xây dựng hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả để sử dụng AI một cách hiệu quả.

Thứ ba, đào tạo nhân lực. Để áp dụng AI trong hoạt động của ngân hàng, các nhà quản lý cần có kiến thức về lĩnh vực này và kỹ năng sử dụng các công cụ AI. Các ngân hàng cần đào tạo và nghiên cứu để có thể áp dụng AI một cách hiệu quả.

Thứ tư, bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng. Khi sử dụng AI trong hoạt động của ngân hàng, cần đảm bảo bảo mật thông tin cá nhân của khách hàng. Các ngân hàng cần đảm bảo rằng các hệ thống AI của họ đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh và bảo mật cao nhất.

Thứ năm, nâng cao khả năng thu thập và quản lý dữ liệu. Các ngân hàng cần có các hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả để thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Thứ sáu, đầu tư công nghệ hiện đại. Điều này bao gồm cả việc nâng cấp hệ thống máy chủ, hệ thống mạng và các hệ thống phần mềm.

Thứ bảy, tăng cường bảo mật thông tin. Các ngân hàng cần tăng cường bảo mật thông tin bằng cách sử dụng các giải pháp bảo mật tiên tiến và đào tạo nhân lực về an ninh mạng.

Thứ tám, phát triển các ứng dụng di động và trực tuyến. Các ứng dụng này cần được thiết kế và phát triển để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và đáp ứng nhu cầu của họ.

Thứ chín, tạo ra các hệ thống giao dịch điện tử an toàn và tiện lợi: Các ngân hàng cần phát triển các hệ thống giao dịch điện tử an toàn và tiện lợi để giúp khách hàng thực hiện các giao dịch trực tuyến một cách dễ dàng và an toàn hơn.

Kết luận

Ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng tại Việt Nam đang là một xu hướng phát triển. Các ngân hàng cần đưa ra chiến lược phù hợp để áp dụng AI một cách hiệu quả và đáp ứng các thách thức về nhân lực, chi phí và bảo mật thông tin.

Tài liệu tham khảo:

1. Board, F. F. S. (2017), Artificial intelligence and machine learning in financial services: Market developments and financial stability implications. Financial Stability Board;
2. Chan, L., Hogaboam, L., & Cao, R. (2022), Artificial Intelligence in Finance. In Applied Artificial Intelligence in Business: Concepts and Cases (pp. 101-118). Cham: Springer International Publishing;
3. Dass, R. (2006), Data mining in banking and finance: a note for bankers. Indian Institute of Management Ahmadabad;
4. Doumpos, M., Zopounidis, C., Gounopoulos, D., Platanakis, E., & Zhang, W. (2022), Operational research and artificial intelligence methods in banking. European Journal of Operational Research;
5. Gary, Y., & Sachdeva, K.A. Artificial Intelligence inIndian Banking sector: a game changer.