Quản trị rủi ro bằng AI ngành Ngân hàng
Các tổ chức tài chính như ngân hàng đang phải đối mặt với sự tăng cường về áp lực rủi ro cũng như trỗi dậy của nhiều nguy cơ. Quản trị rủi ro bằng AI cung cấp một phương án tiết kiệm chi phí đồng thời gia tăng hiệu quả. Bài viết dưới đây sẽ đi sâu vào vấn đề quản trị rủi ro bằng AI của ngân hàng, cung cấp các câu chuyện nổi bật cũng như bàn luận về tương lai ngành này.
Tăng tốc phát hiện gian lận trong thời đại công nghệ số
Một buổi chiều mưa lất phất tại vương quốc Anh. Andy – kỹ sư tin học ngân hàng Barclays đang ngồi lập kế hoạch triển khai hệ thống cho quý tiếp theo. Một tiếng bíp lớn của hệ thống cho vay báo động một giao dịch quốc tế đáng ngờ. Andy liếc qua màn hình. Đó là giao dịch được đánh dấu thông qua một công ty không danh tính ở đảo Cayman – một giao dịch của công ty ma. Ngay lập tức, lệnh tra soát tài khoản giao dịch được gửi trực tiếp tới bộ phận trực quản trị rủi ro. Đồng thời, giao dịch tạm khoá và đánh dấu mức độ lưu tâm cao. Tất cả hành động đó được thực hiện tự động ngay khi giao dịch bị phát hiện nhờ hệ thống quản trị giao dịch dựa trên AI mà Andy mới tham gia xây dựng cho ngân hàng năm ngoái. Nếu không có hệ thống này, giao dịch bất thường chỉ có thể bị phát hiện và xử lý vào đợt tổng kết giao dịch cuối ngày. Và lúc đó thì quá muộn.
Hệ thống quản trị giao dịch dựa trên AI đã được ngân hàng Barclays ứng dụng nhằm phát hiện các giao dịch tiềm ẩn nhiều nguy cơ. Nhờ hệ thống, Barclays có thể rút ngắn tới 60% thời gian tra soát giao dịch nguy hiểm, thúc đẩy nhanh hơn khả năng xử lý tình huống
Vai trò của AI trong quản trị rủi ro
Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại quản trị rủi ro bằng việc nâng cao hiệu quả, tính chính xác và khả năng phản hồi. Những phương thức quản trị rủi ro truyền thống thường dựa vào quá trình thủ công và các luật định sẵn của hệ thống. Điều này khiến quá trình phát hiện và xử lý rủi ro tốn nhiều thời gian và hay có sai sót. Ngược lại, quản trị rủi ro bằng AI mang tới một hệ thống có tốc độ xử lý nhanh, phát hiện sớm và hỗ trợ xử lý rất mượt.
Những hiệu quả của việc sử dụng AI trong quản trị rủi ro
1. Gia tăng tính chính xác:
Thuật toán AI mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu lớn để phát hiện xu hướng và những bất thường mà những phân tích của con người thường bỏ qua. Kết quả là phân tích rủi ro trở nên chính xác hơn
2. Quản trị thời gian thực:
AI tạo điều kiện cho việc quan sát liên tục các giao dịch và hành vi người dung, cho phép ngân hàng có thể phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn
3. Phát hiện rủi ro:
Các phân tích tiên tiến với sự hỗ trợ của AI có thể phát hiện các hành vi sai lệch bằng cách nhận diện những xu hướng lạ trong dữ liệu
4. Tự động tuân thủ:
Hệ thống quản trị rủi ro bằng AI sẽ giúp thông suốt quá trình tuân thủ bằng việc tự động hoá việc theo dõi những thay đổi về quy định cũng như đảm bảo báo cáo theo quy định pháp luật
5. Hiệu quả vận hành:
Tất nhiên bằng việc tự động hoá nhiều công việc, AI sẽ giải phóng nguồn lực nhân sự cho nhiều mục đích chiến lược hơn, cải thiện hiệu suất tổng quan.
Tuy nhiên, không phải không có những thách thức đang chờ đón những đơn vị mong muốn triển khai quản trị rủi ro bằng AI
Câu chuyện tiêu biểu về Quản trị rủi ro bằng AI trong ngân hàng
1. HSBC:
Là ngân hàng quốc tế lớn, HSBC phải phục vụ một số lượng khổng lồ giao dịch diễn ra hàng ngày. Việc đối mặt với lượng giao dịch lớn như vậy khiến áp dụng những hình thức quản lý rủi ro truyền thống dựa trên quy tắc không đảm bảo kết quả công việc. Việc đặt quy tắc cho hệ thống để đánh dấu các giao dịch có dấu hiệu rửa tiền luôn xảy ra tình trạng báo động nhầm. Với số lượng lên tới 1,3 tỷ giao dịch mỗi tháng, quản trị rủi ro bằng AI để giúp theo dõi các giao dịch có dấu hiệu rửa tiền là cần thiết
2. BNP Paribas:
BNP Paribas đang chủ động ứng dụng AI trong quá trình quản trị rủi ro để tăng cường hiệu quả, chính xác và tuân thủ. Ngân hàng hàng đầu của Pháp đã sử dụng các công cụ ngôn ngữ tự nhiên như Google Vertex để phân tích hơn 10.000 báo cáo bền vững doanh nghiệp. Đây cũng là hành động theo quy định của EU, đồng thời cải thiện năng lực hành động xanh ESG của ngân hàng. Quản trị rủi ro bằng AI của BNP Paribas nâng tầm chất lượng công việc quản trị rủi ro
Tới giữa năm 2024, BNP Paribas đã xác định phạm vi sử dụng cho hơn 780 hạng mục công việc trong khâu vận hành, với hơn 800 chuyên gia AI được phân công cho dự án. Ngân hàng này cũng nhấn mạnh việc minh bạch trong khâu thu thập dữ liệu và phân tích đảm bảo khách hàng có thể kiểm soát dữ liệu cá nhân
Những ứng dụng tương lai của quản trị rủi ro bằng AI
Quản trị rủi ro bằng AI không chỉ cải thiện những quy trình hiện tại mà còn tạo điều kiện cho những ứng dụng mới
Đầu tư AI cho Quản trị rủi ro nhận được sự quan tâm và hỗ trợ hàng đầu của ngành ngân hàng (Nguồn: Báo cáo BI Intelligent)
Tạo chân dung rủi ro của khách hàng:
Các dữ liệu về rủi ro được thu thập của mỗi khách hàng sẽ được tổng hợp tự động và lưu trữ thành bộ dữ liệu. Các chân dung rủi ro này sẽ mang tới điều kiện tốt để các quy trình xét duyệt vay, đánh giá tín dụng sau này hoạt động nhanh chóng và tự động.
Phân tích dự đoán:
Bằng việc cân đối, tận dụng những dữ liệu lịch sử, ngân hàng có thể đề phòng trước các rủi ro tiềm ẩn cũng như áp dụng các biện pháp phòng ngừa một cách chủ động.
Phát hiện nguy cơ nội gián:
Việc liên tục quản trị được điều phối bằng AI sẽ giúp phát hiện những dấu hiệu sớm của giao dịch nội gián hay các hoạt động đáng ngờ ngay bên trong tổ chức.
Tương lai của AI trong việc quản trị rủi ro của ngành ngân hàng
Với đà phát triển của quản trị rủi ro bằng AI trong ngành ngân hàng, vai trò trong chức năng kiểm soát rủi ro sẽ ngày càng phát triển quan trọng hơn. Theo báo cáo ngành, những tiến bộ trong tương lai bao gồm:
- Tăng cường phối hợp giữa ngân hàng và công ty cung cấp giải pháp công nghệ để phát triển các nền tảng quản trị rủi ro tiên tiến hơn
- Sự tích hợp giữa các mô hình học tập có thể thích ứng với dữ liệu mới để có thể quản trị rủi ro một cách linh động
- Tăng cường chú ý vào phân tích đạo đức xung quanh ứng dụng AI vào ngân hàng, đặc biệt trong vấn đề về riêng tư dữ liệu và sai lệch thuật toán
Tổng kết
Việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào quản trị rủi ro và tuân thủ đã biến đổi cách vận hành của ngân hàng trong bối cảnh các hệ thống luật ngày càng phức tạp. Bằng việc tối ưu hoá tính chính xác, tự động hoá các nghiệp vụ tuân thủ và tăng cường khả năng theo dõi liên tục, quản trị rủi ro bằng AI có thể giúp các tổ chức tài chính định vị các rủi ro một cách hiệu quả trong khi vẫn tuân thủ quy định. Khi công nghệ ngày càng phát triển, ngân hàng tận dụng các tiến bộ này sẽ ở một vị thế tốt hơn khi đối đầu với các thử thách tương lai.
Bài viết độc quyền bởi Ông Lương Ngọc Bình – Chuyên gia Công nghệ số – Data – AI ngành Tài chính Ngân hàng
Chuyên gia trong lĩnh vực Tài chính Ngân hàng với 16 năm kinh nghiệm, trong đó có 10 năm kinh nghiệm ngành Ngân hàng số. Chuyên gia tư vấn về giải pháp Data – AI trong lĩnh vực ngân hàng – tài chính, phát triển các giải pháp nền tảng của ngân hàng như BIDV, Agribank, PVCombank…
