Những lợi ích của AI trong tài chính ngân hàng

Việc triển khai chiến lược AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng có thể mang lại những lợi ích đáng kể.Từ việc cải thiện trải nghiệm của nhân viên và khách hàng đến thúc đẩy các quy trình tại văn phòng, các ngân hàng có thể hưởng lợi từ việc áp dụng nhiều chiến lược công nghệ của AI, chẳng hạn như học máy ( machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.

Tiết kiệm chi phí liên quan đến việc sử dụng AI là điều hoàn toàn thực tế. Theo Accenture, sử dụng các giải pháp dựa trên AI, “các ngân hàng có thể đạt được mức tăng gấp 2-5 lần về khối lượng tương tác hoặc giao dịch với cùng một nhân viên”.

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy trong các dịch vụ tài chính không phải là mới. Từ lâu, các công ty thanh toán đã sử dụng máy học để phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận. Khi sức mạnh xử lý và khả năng lưu trữ được cải thiện, tính năng phát hiện thời gian thực trở nên phổ biến hơn.

Sau đây là danh sách những lợi ích của AI trong tài chính ngân hàng ngày nay :

1. Giảm chi phí hoạt động và rủi ro

Mặc dù hoạt động kinh doanh ngân hàng chủ yếu là kỹ thuật số , nhưng nó vẫn có những hoạt động dựa trên con người mà đôi khi tốn nhiều giấy mực. Do khả năng xảy ra lỗi của con người, các ngân hàng phải đối mặt với các chi phí hoạt động lớn và các thách thức rủi ro trong các quy trình này.

Trong ngân hàng, tự động hóa quy trình bằng rô bốt (RPA) đang được sử dụng để giảm nhiều thời gian và công việc dễ xảy ra lỗi liên quan đến việc nhập dữ liệu khách hàng từ các hợp đồng, biểu mẫu và các nguồn khác. RPA là phần mềm bắt chước các quy trình kỹ thuật số dựa trên quy tắc do con người thực hiện.

Các bot RPA trở thành công cụ tự động hóa quy trình phức tạp có thể thực hiện một loạt các hoạt động ngân hàng do con người xử lý theo cách truyền thống khi kết hợp với nhận dạng chữ viết tay nâng cao, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ AI khác . Những lợi thế của việc hợp nhất AI với RPA được trình bày chi tiết trong định nghĩa siêu tự động hóa này.

2. Cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Các ngân hàng dường như không bao giờ mở cửa khi chúng ta cần nhất, chẳng hạn như vào đêm muộn hoặc vào cuối tuần và ngày lễ. Trước đây, thời gian chờ đợi lâu là điều thường thấy ở các trung tâm cuộc gọi và khi các nhà khai thác cuối cùng đã tham gia, họ thường không thể xử lý vấn đề của khách hàng.

Chatbots: Việc sử dụng trợ lý trò chuyện hoặc chatbots là một trong những lợi thế chính của AI trong ngân hàng . Không giống như nhân viên, một chatbot làm việc 24 giờ một ngày, bảy ngày một tuần và khách hàng cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng chương trình phần mềm này để trả lời các câu hỏi và hoàn thành nhiều thủ tục ngân hàng điển hình mà theo truyền thống yêu cầu tương tác mặt đối mặt.

Bán chạy hơn: Các ngân hàng ngày càng tốt hơn trong việc triển khai chatbots để làm cho người tiêu dùng của họ biết đến các dịch vụ và ưu đãi bổ sung, ngoài việc xử lý các câu hỏi chăm sóc khách hàng và trao đổi về các giao dịch cá nhân.

3. Cải thiện khả năng phát hiện gian lận và tuân thủ quy định

Phát hiện gian lận: Máy móc “thực sự vượt trội so với con người” khi phát hiện gian lận.

Tuân thủ quy định: Ngân hàng là một trong những ngành được quản lý chặt chẽ nhất ở Hoa Kỳ và trên thế giới. Các chính phủ sử dụng các cơ quan quản lý để đảm bảo rằng các ngân hàng có hồ sơ rủi ro phù hợp nhằm tránh các vụ vỡ nợ quy mô lớn, cũng như đảm bảo rằng khách hàng của ngân hàng không sử dụng ngân hàng để phạm tội tài chính. Do đó, các ngân hàng phải tuân thủ một loạt các quy định yêu cầu họ biết khách hàng của mình, bảo vệ quyền riêng tư của họ, giám sát các giao dịch chuyển khoản, ngăn chặn rửa tiền và các hình thức gian lận khác, v.v.

Nếu việc tuân thủ các quy định pháp luật về ngân hàng không được tuân thủ, nó sẽ phải trả một khoản chi phí đáng kể và thậm chí mang lại rủi ro cao hơn. Do đó, các ngân hàng đang chuyển sang sử dụng trợ lý ảo trí tuệ nhân tạo (AI) để giám sát các giao dịch, theo dõi hành vi của người tiêu dùng cũng như kiểm toán và ghi dữ liệu vào các hệ thống tuân thủ và quy định khác nhau.

Việc ngăn chặn gian lận được tăng cường bằng dữ liệu lớn đã có tác động đáng kể đến các thủ tục thẻ tín dụng, cũng như các lĩnh vực như bảo lãnh phát hành khoản vay. Các công nghệ dựa trên AI cho phép các ngân hàng thực hành việc tuân thủ quy định một cách chủ động đồng thời giảm thiểu rủi ro tổng thể bằng cách xem xét các hành vi và mô hình của khách hàng thay vì các quy tắc cụ thể.

4. Cải thiện quyết định cho vay và tín dụng

Các ngân hàng đang sử dụng các công nghệ dựa trên AI để hỗ trợ họ đưa ra các lựa chọn cho vay và tín dụng có giáo dục tốt hơn, an toàn hơn và có lợi hơn. Để đánh giá xem một cá nhân hoặc công ty có đáng tin cậy hay không, nhiều ngân hàng vẫn dựa vào xếp hạng tín dụng, lịch sử tín dụng, tài liệu tham khảo của khách hàng và các giao dịch tài chính.

Tuy nhiên, như nhiều người sẽ chứng thực, các hệ thống báo cáo tín dụng khác xa lý tưởng và chúng thường chứa nhiều thông tin không chính xác, bỏ qua lịch sử giao dịch trong thế giới thực và phân loại chủ nợ không chính xác. Hệ thống quyết định khoản vay dựa trên AI và thuật toán học máy có thể xem xét các hành vi và mẫu để xem liệu khách hàng có lịch sử tín dụng thấp có phải là khách hàng tín dụng tốt hay không hoặc phát hiện ra những khách hàng có mẫu có thể làm tăng khả năng vỡ nợ.

Mối quan tâm lớn nhất khi sử dụng các hệ thống dựa trên AI cho các quyết định cho vay và tín dụng là chúng có thể gặp phải các vấn đề liên quan đến thiên vị so với những vấn đề mà con người trải qua, được trình bày chi tiết trong phần “Rủi ro và thách thức của AI”. Điều này liên quan đến cách đào tạo các mô hình AI để ra quyết định cho vay. Để tránh những vấn đề này, các ngân hàng muốn áp dụng học máy trong thế giới thực, các hệ thống trong sản xuất phải nhằm loại bỏ định kiến ​​và kết hợp đào tạo đạo đức vào quy trình đào tạo AI của họ.

5. Tự động hóa quy trình đầu tư

Hiện nay, một số ngân hàng đang đào sâu hơn vào AI bằng cách kết hợp các thuật toán thông minh vào quá trình ra quyết định đầu tư và nghiên cứu ngân hàng đầu tư của họ. Các hệ thống AI đang lùng sục các thị trường để tìm kiếm các cơ hội đầu tư chưa được khai thác và cung cấp thông tin cho các hệ thống giao dịch thuật toán tại các công ty như UBS ở Thụy Sĩ và ING ở Hà Lan. Trong khi con người vẫn tham gia vào tất cả các quyết định đầu tư này, các hệ thống AI đang bộc lộ những khả năng mới thông qua việc cải tiến mô hình và khám phá.

Hơn nữa, ngày càng có nhiều công ty dịch vụ tài chính cung cấp Robo cố vấn để hỗ trợ người tiêu dùng của họ quản lý danh mục đầu tư. Những Robo cố vấn này có thể đưa ra lời khuyên tài chính chất lượng cao và sẵn sàng cung cấp bất cứ khi nào khách hàng muốn nhờ tính năng cá nhân hóa, chatbot và các thuật toán dành riêng cho khách hàng.