AI tạo sinh tăng tốc chuyển đổi số trong ngành tài chính ngân hàng như thế nào?

Báo cáo mới đây của McKinsey ước tính, GenAI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh) sẽ giúp tạo thêm giá trị tương đương từ 2,6 nghìn tỷ USD đến 4,4 nghìn tỷ USD hàng năm đối với 63 ngành và lĩnh vực mà đơn vị này nghiên cứu. Trong lĩnh vực ngân hàng, GenAI có thể mang lại giá trị mới tới 340 tỷ USD so với AI truyền thống.

Được đánh giá là ngành có cơ hội lớn nhất trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo tạo sinh, GenAI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng đang là chủ đề nóng với cả các doanh nghiệp tài chính ngân hàng lẫn các công ty công nghệ. Mới đây, Tổng Công ty Giải pháp Doanh nghiệp Viettel (Viettel Solutions) đã tổ chức tọa đàm "Sự bùng nổ Gen AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng" với sự tham gia của các chuyên gia hàng đầu về trí tuệ nhân tạo đến từ Microsoft, Google, NVIDIA… và nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Giá trị mới được tạo ra từ ứng dụng GenAI

Chia sẻ tại tọa đàm, TS. Lê Nhân Tâm, Giám đốc Công nghệ Microsoft Việt Nam chỉ rõ, chuyển đổi AI (AI transformation) là một trong hai quá trình chuyển đổi lớn trong hoạt động chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng nói chung, bên cạnh chuyển đổi lên điện toán đám mây (cloud transformation).

Chuyển đổi AI (AI transformation) trong ngân hàng là từng bước ứng dụng tối đa các năng lực AI vào các ứng dụng, nghiệp vụ ngân hàng để tối ưu chi phí vận hành, đem lại các nguồn thu nhập mới, tạo ra giá trị mới, nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Tiến sĩ Lê Nhân Tâm, Giám đốc Công nghệ Microsoft Việt Nam phát biểu tại hội thảo.

Trước đây, AI truyền thống là câu chuyện của phân tích dữ liệu, học máy, dự báo dự đoán. Nhưng hai năm trở lại đây, khi nói đến AI trong ngân hàng, bài toán đặt ra là làm thế nào để tạo ra cách tương tác ngôn ngữ tự nhiên với sự kết hợp cơ sở dữ liệu tri thức ngân hàng kết hợp với các bộ máy suy luận (inference engine) giúp cho AI thực hiện các tác vụ trong ngân hàng, tương tác với người dùng ngân hàng, tương tác với nhân viên ngân hàng một cách hiệu quả hơn.

Theo đại diện của Microsoft, hiện nay các ứng dụng AI phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng bao gồm cả AI truyền thống cho phân tích dữ liệu hay còn gọi là Predictive AI, AI tạo sinh (GenAI), và cả những bài toán cần sự kết hợp của cả GenAI và Predictive AI. Chẳng hạn, việc phát triển một hệ thống chatbot chăm sóc khách hàng là nhiệm vụ của GenAI, vì nó có khả năng tương tác tự nhiên và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Tuy nhiên, để chatbot này có thể nhận biết và phân tích hành vi, lịch sử mua sắm của khách hàng và từ đó đề xuất các gói dịch vụ phù hợp, cần sự phối hợp giữa Predictive AI và GenAI. Predictive AI giúp dự đoán và hiểu rõ nhu cầu của khách hàng dựa trên dữ liệu lịch sử, trong khi GenAI cung cấp khả năng tương tác linh hoạt và sáng tạo. Sự kết hợp này tạo nên một hệ thống chatbot thông minh và hiệu quả, nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.

Cũng tại hội thảo, ông Lê Văn Thành, Kiến trúc sư giải pháp - Google đã chia sẻ tường minh các trường hợp sử dụng hàng đầu của GenAI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng. Trước hết, GenAI nổi bật nhờ khả năng tương tác tự nhiên với người dùng và tạo ra nội dung cá nhân hóa ngay lập tức, điều mà AI truyền thống, dựa trên các mẫu có sẵn, không thể làm được.

Ông Lê Văn Thành, Kiến trúc sư giải pháp – Google, trình bày tại hội thảo.

Ví dụ, một khách hàng am hiểu công nghệ thực hiện nhiều giao dịch trên điện thoại như mở tài khoản, mua sắm trực tuyến, đầu tư chứng khoán, có thể nhận được báo cáo tổng quan về tài khoản ngân hàng được cá nhân hóa. Sau đó, GenAI chatbot tiếp tục có thể trao đổi với khách hàng dựa vào sự hiểu biết về khách hàng như thu nhập thói quen tiêu dùng, từ đó gợi ý cho khách hàng về các tiện ích khác như gửi tiền tiết kiệm với lãi suất phù hợp.

Khi khách hàng này quyết định gửi tiết kiệm, thay vì một nhân viên ngân hàng phải gửi email, soạn hợp đồng gửi cho khách, thì giờ chỉ cần gõ vài dòng lệnh và GenAI có thể làm thay công việc đó, thậm chí có thể sáng tạo ra một hình ảnh hấp dẫn đính kèm. GenAI cũng có thể gợi ý thêm cho khách hàng các khoản đầu tư, phù hợp với thu nhập và mức rủi ro, không cần phải lập trình sẵn mà được cá nhân hóa theo thông tin khách hàng cung cấp thông qua câu trả lời.

Mặt khác, nếu sử dụng AI truyền thống trong việc chăm sóc khách hàng, rất khó để có thể lường hết được các tình huống khách hàng đặt câu hỏi. Nếu câu hỏi không có trong kịch bản, chatbot sẽ phải chuyển đến tổng đài viên, gây quá tải hệ thống và khách hàng phải chờ đợi để được giải đáp, dù vấn đề không quá phức tạp mà 70% số câu hỏi này hoàn toàn có thể tìm được đáp án trên website. Trong khi đó, GenAI chatbot có thể tự tìm thông tin trên website để trả lời khách hàng.

3 rào cản khiến GenAI chưa triển khai phổ biến trong ngành ngân hàng

Dù có thể mang lại rất nhiều giá trị cho ngành tài chính - ngân hàng, nhưng hiện nay, GenAI vẫn chưa được các tổ chức tài chính - ngân hàng triển khai phổ biến ở Việt Nam. Đại diện Viettel nhận định có 3 rào cản chính cho việc này.

Thứ nhất, GenAI là công nghệ rất mới. Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, đã có những doanh nghiệp tiên phong sử dụng AI nói chung, GenAI nói riêng để gia tăng trải nghiệm khách hàng, cũng như tối ưu hóa nghiệp vụ, nhưng vẫn còn nhiều tổ chức có sự e ngại nhất định trong việc ứng dụng GenAI.

Ông Nguyễn Chí Thanh, Phó Tổng giám đốc Viettel Solutions phát biểu tại hội thảo.

Thứ hai, cơ sở hạ tầng nhiều lớp cũng đặt ra một thách thức khác đối với GenAI vì loại AI này phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở dữ liệu, trong khi ngành ngân hàng thường có hạn chế truy cập vào dữ liệu ngân hàng và thông tin bảo mật. Theo Gartner đánh giá, hệ thống điện toán đám mây (cloud) chính là một trong những nhân tố quan trọng thúc đẩy triển khai mạnh mẽ chuyển đổi số và AI, với xu hướng dành nguồn lực cho các đơn vị vận hành chuyên nghiệp. Hiện tại, hạ tầng rất lớn của Viettel Cloud, cũng như công nghệ của Microsoft, Google đã giải quyết được vấn đề trên.

Thứ ba là rào cản đến từ các nền tảng hiện có của doanh nghiệp. Trước đây, doanh nghiệp triển khai các hệ thống rất lớn, riêng biệt, phân tán, nhưng xu thế hiện nay là tất cả các hệ thống phải tập trung, chia sẻ dữ liệu lẫn nhau để phân tích các bài toán, đưa ra các trường hợp sử dụng. Như thế, chính các nền tảng cũ đó sẽ là rào cản với doanh nghiệp.

Sở hữu hệ sinh thái điện toán đám mây lớn và đa dạng nhất Việt Nam, đại diện Viettel Solutions cũng đã chia sẻ về sức mạnh tổng hợp của nền tảng trí tuệ nhân tạo AI, học máy (ML) và Kubernetes tích hợp Bộ xử lý đồ họa (GPU) trên hạ tầng trung tâm dữ liệu xanh, hiện đại và lớn nhất khu vực đã được Uptime chứng nhận tiêu chuẩn Tier III. Viettel sẵn sàng về giải pháp công cụ, công nghệ, để đáp ứng nhu cầu bùng nổ của các bài toán dành cho các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và bảo hiểm.

Ông Nguyễn Chí Thanh, Phó Tổng giám đốc Viettel Solutions khẳng định: "Với quan điểm muốn đi nhanh thì đi một mình, muốn đi xa thì đồng hành cùng nhau, Viettel luôn sẵn sàng đồng hành cùng các tổ chức, doanh nghiệp đưa công nghệ mới, các giải pháp chuyển đổi số ưu việt, giúp tối ưu giá trị và tạo ra sự khác biệt, các dịch vụ mới trên hành trình khai phóng tiềm năng số".