Những năm gần đây, xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (big data) đã nở rộ trong nhiều lĩnh vực, trong đó có ngành ngân hàng. Các ngân hàng đang tích cực đầu tư vào công nghệ AI big data để nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường an ninh, an toàn.
1. Xu hướng AI big data nở rộ trong lĩnh vực ngân hàng
Theo một báo cáo của ABI Research, doanh thu toàn cầu từ các giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính dự kiến sẽ tăng gấp đôi từ 5,6 tỷ USD năm 2021 lên 10,9 tỷ USD vào năm 2026. Trong khi đó, theo Statista, chi tiêu cho công nghệ AI big data trong ngành ngân hàng toàn cầu ước tính đạt hơn 5 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến tăng lên gần 10 tỷ USD vào năm 2024.
Theo một khảo sát của McKinsey, có tới 86% giám đốc điều hành ngân hàng coi AI là ưu tiên hàng đầu trong chiến lược đổi mới kỹ thuật số của họ. Nhiều ngân hàng đang mở rộng ứng dụng của AI và big data để cải thiện trải nghiệm khách hàng, nâng cao hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro tốt hơn.
- Gartner ước tính đến năm 2025, có tới 80% doanh nghiệp sẽ sử dụng một số hình thức trí tuệ nhân tạo để cải thiện hiệu quả hoạt động và quyết định.
- Các công ty công nghệ như Google, Microsoft, Amazon cũng liên tục ra mắt các công nghệ và nền tảng AI mới hỗ trợ cho ngành tài chính – ngân hàng. Ví dụ, Google Cloud ra mắt BaaS (Banking as a Service) và Search AI for Banking giúp ngân hàng tối ưu trải nghiệm khách hàng.
Nhìn chung, các xu hướng về AI big data trong ngân hàng đang tăng trưởng mạnh mẽ. Ngày càng nhiều ngân hàng đầu tư vào công nghệ để cải thiện hoạt động, tăng hiệu quả nhằm mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng.
Các ứng dụng của big data trong ngân hàng được nhiều doanh nghiệp quan tâm
2. Ứng dụng AI big data trong ngân hàng
Ngành ngân hàng là một trong những lĩnh vực đi đầu ứng dụng công nghệ AI và big data. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ về khách hàng, giao dịch, các ngân hàng có thể tận dụng sức mạnh của AI big data để cải thiện trải nghiệm khách hàng, tự động hóa quy trình và phát hiện gian lận một cách hiệu quả.
Cụ thể, các ứng dụng của big data trong ngân hàng bao gồm:
2.1. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Các ngân hàng đang sử dụng AI chatbot để tương tác với khách hàng 24/7, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ nhanh chóng mà không cần tới nhân viên. Theo Juniper Research, số lượng tương tác của khách hàng với các chatbot ngân hàng dự kiến tăng gấp đôi từ 2,7 tỷ lên 5,2 tỷ vào năm 2023 so với năm 2021. Ví dụ, Ally – ngân hàng online của Mỹ – đã triển khai AI chatbot có tên Ally Assist để hỗ trợ khách hàng trong các vấn đề cơ bản.
Ally Assist có thể trả lời hàng ngàn câu hỏi về sản phẩm dịch vụ của Ally và luôn sẵn sàng 24/7 trên website/ứng dụng di động của ngân hàng. Nhờ AI chatbot, Ally Assist có thể xử lý 80% các yêu cầu hỗ trợ của khách hàng mà không cần can thiệp của con người. Điều này giúp Ally tiết kiệm chi phí vận hành, đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng nhờ hỗ trợ nhanh chóng 24/7.
AI big data được áp dụng trong chatbot thông minh
Ngoài ra, các ngân hàng cũng ứng dụng AI big data để rút ngắn thời gian xử lý các thủ tục, giấy tờ cho khách hàng. Ví dụ, ngân hàng VIB áp dụng AI vào quy trình mở thẻ tín dụng, giúp rút ngắn thời gian phê duyệt và mở thẻ từ 7 ngày xuống còn chỉ 5 phút.
Điều này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và cải thiện trải nghiệm sử dụng dịch vụ. Theo VIB, nhờ AI, 98% hồ sơ mở thẻ tín dụng được duyệt tự động chỉ sau vài phút, thay vì mất vài ngày như trước đây.
2.2. Tự động kiểm duyệt khoản vay
Các ngân hàng áp dụng AI vào quy trình kiểm duyệt hồ sơ vay vốn, tự động đánh giá khả năng tín dụng của khách hàng thông qua phân tích dữ liệu lớn.
Ví dụ, ngân hàng VIB sử dụng công nghệ chấm điểm tín dụng VIB Aura dựa trên AI big data. Thông qua phân tích hàng trăm biến số về lịch sử tín dụng, tài chính, nhân khẩu học của khách hàng, VIB Aura có thể đánh giá chính xác khả năng trả nợ của khách hàng.
Nhờ vậy, tỷ lệ hồ sơ vay được phê duyệt tự động tại VIB đạt 70-80%. Thời gian phê duyệt vay cũng rút ngắn từ vài ngày xuống còn vài giờ, thậm chí vài phút đối với khách hàng có lịch sử tín dụng tốt. Điều này giúp VIB nâng cao năng suất xử lý hồ sơ vay, đồng thời mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.
AI big data giúp quy trình kiểm duyệt khoản vay nhanh hơn, chính xác hơn, an toàn hơn
Ngân hàng Goldman Sachs cũng sử dụng công nghệ AI big data Kensho trong quy trình kiểm duyệt vay doanh nghiệp. Kensho sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích các báo cáo tài chính doanh nghiệp, rút trích các thông tin quan trọng và dự báo triển vọng tài chính của doanh nghiệp.
Các ứng dụng của big data này giúp Goldman Sachs ra quyết định cho vay nhanh và chính xác hơn. Thời gian xử lý hồ sơ vay giảm từ vài tuần còn vài ngày, thậm chí vài giờ đối với khách hàng quen thuộc. Nhờ Kensho, năng suất xử lý hồ sơ vay của Goldman Sachs tăng lên đáng kể.
2.3. Phát hiện gian lận
Gian lận luôn là mối đe dọa lớn đối với hoạt động ngân hàng. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn, AI giúp các ngân hàng phát hiện các giao dịch đáng ngờ, ngăn chặn gian lận.
Ví dụ, Socure là công ty cung cấp giải pháp phát hiện gian lận dựa trên AI big data cho các ngân hàng, tổ chức tài chính. Socure sử dụng hàng ngàn nguồn dữ liệu khác nhau kết hợp với thuật toán AI để dự đoán xác suất một giao dịch hoặc tài khoản là gian lận.
Giải pháp của Socure giúp các ngân hàng phát hiện gian lận nhanh hơn con người 95% và chính xác gấp đôi so với các phương pháp truyền thống. Theo Socure, hệ thống của họ có thể phát hiện các hành vi lừa đảo tinh vi như tạo tài khoản ảo, rửa tiền, chiếm đoạt thông tin cá nhân,…mà con người khó có thể nhận biết.
Big data kết hợp AI (Trí tuệ nhân tạo) giúp phát hiện gian lận và sai phạm
Ngoài ra, các thuật toán AI big data phân tích hành vi khách hàng như mô hình hóa ngôn ngữ (NLP), mạng nơron,… cũng hỗ trợ các ngân hàng dự đoán và ngăn chặn các hành vi rửa tiền, lừa đảo thẻ ngân hàng. Chẳng hạn như, HSBC sử dụng big data trong ngân hàng của họ để theo dõi hoạt động tài khoản, phát hiện các giao dịch đáng ngờ có dấu hiệu rửa tiền. Nhờ đó, HSBC có thể ngăn chặn hàng triệu USD tiền bất hợp pháp mỗi năm.
3. Kết luận
Các ứng dụng của big data trong ngân hàng mang lại nhiều lợi ích như cải thiện trải nghiệm khách hàng, tự động hóa quy trình, phát hiện gian lận hiệu quả. Các ngân hàng tiên phong như VIB, Ally, Goldman Sachs, HSBC đã gặt hái những thành công nhất định từ việc ứng dụng công nghệ mới.
Trong tương lai, xu hướng ứng dụng AI big data trong ngành tài chính – ngân hàng còn tiếp tục phát triển và mang lại nhiều giá trị cho cả ngân hàng lẫn khách hàng. Các ngân hàng cần chủ động đầu tư nghiên cứu, ứng dụng công nghệ mới để nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng tốt hơn nữa nhu cầu của khách hàng.
Có thể bạn quan tâm
