Tăng tốc tự động hóa thông minh trong lĩnh vực ngân hàng để chuyển đổi quy trình

Tăng tốc tự động hóa thông minh trong lĩnh vực ngân hàng để chuyển đổi quy trình

Tự động hóa thông minh tiếp tục phát triển với tốc độ chưa từng có. Công nghệ tiên tiến này có tiềm năng lớn để thay đổi cách thức hoạt động của các tổ chức thuộc các lĩnh vực khác nhau. Cụ thể, IA mang lại một số lợi ích hữu hình cho các ngân hàng và khách hàng của họ trong lĩnh vực ngân hàng.

419711867 339327142272448 737684307859728010 N

Tự động hóa thông minh là gì?

Tự động hóa thông minh (IA) là sự kết hợp giữa Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), Trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ tiên tiến khác như Học máy (ML), Xử lý tài liệu thông minh (IDP) và Khai thác quy trình để mở rộng phạm vi tự động hóa.

IA là sự phát triển tự động hóa tiếp theo của RPA. Trong khi RPA chỉ xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và dựa trên quy tắc, IA có thể nâng tầm khả năng tự động hóa của RPA và tích hợp nó với AI để tăng cường khả năng tư duy và logic có điều kiện của con người. Điều này tạo điều kiện cho IA thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi khả năng học hỏi, phán đoán, phân tích và ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người.

Ứng dụng Tự động hóa thông minh trong lĩnh vực Ngân hàng

Để duy trì tính phù hợp và cạnh tranh trong bối cảnh kinh doanh mới, nhiều tổ chức ngân hàng đã bắt đầu nhận thức được tiềm năng của IA và triển khai giải pháp công nghệ này để nâng cao hiệu quả và hiệu suất.

Theo báo cáo năm 2019, gần 85% ngân hàng đã triển khai IA để tăng tốc tự động hóa một số chức năng cốt lõi. Nghiên cứu của Gartner cho thấy khoảng 80% các nhà lãnh đạo tài chính đã triển khai hoặc đang có kế hoạch triển khai RPA trong quy trình kinh doanh. Một cuộc khảo sát của Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2020 chỉ ra rằng 85% tổ chức tài chính đang tích hợp AI để tăng cường các bộ phận lõi. Theo IDC, ngân hàng được dự đoán là ngành đầu tư vào AI lớn thứ hai trong những năm tới.. Ngoài ra, báo cáo của Accenture tiết lộ rằng việc triển khai Tự động hóa thông minh trong ngành Ngân hàng có thể giúp các ngân hàng tiết kiệm chi phí hàng năm lên tới 70 tỷ USD vào năm 2025. Những con số thống kê ấn tượng này cho thấy tiềm năng vượt trội của Tự động hóa thông minh trong lĩnh vực Ngân hàng.

Một số trường hợp ứng dụng phổ biến của Tự động hóa thông minh trong ngành Ngân hàng bao gồm:

1. Mở và đăng nhập tài khoản

Với Tự động hóa thông minh, quy trình mở tài khoản có thể được tự động hóa, cho phép quá trình chào đón khách hàng trở nên nhanh chóng hơn. Các quy trình này bao gồm nhập dữ liệu, xác minh dữ liệu khách hàng và KYC (Know Your Customer).

  • RPA để trích xuất thông tin quan trọng từ nhiều tài liệu khác nhau
  • Xử lý tài liệu thông minh (IDP) để kiểm tra và xác minh thông tin khách hàng từ nhiều cơ sở dữ liệu và nền tảng (có cấu trúc/không cấu trúc)
  • Máy học (Machine Learning) để phát hiện mọi rủi ro tiềm ẩn

2. Xử lý khoản vay

Quy trình xử lý khoản vay truyền thống giờ đây có thể được cải tiến nhờ Tự động hóa thông minh bằng cách tự động hóa việc thu thập dữ liệu, đánh giá rủi ro tín dụng và xác minh tài liệu.

  • IDP để trích xuất và xác minh dữ liệu của khách hàng
  • RPA và AI để tổng hợp tài liệu nội bộ và bên ngoài để chuẩn bị phê duyệt khoản vay
  • Mô hình chấm điểm tín dụng dựa trên ML để cải thiện độ chính xác của quy trình phê duyệt khoản vay

3. Phòng chống rửa tiền

Một nhân viên thường dành 30 phút trở lên để thực hiện hoạt động Chống rửa tiền (AML) tùy thuộc vào mức độ phức tạp và tính sẵn có của thông tin. Tuy nhiên, việc áp dụng Tự động hóa thông minh cho phép các ngân hàng tuân thủ các quy định AML nhanh hơn và có độ chính xác cao hơn, tạo điều kiện cho hoạt động kinh doanh minh bạch hơn.

  • RPA để thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều cơ sở dữ liệu
  • Thuật toán IDP và AI để so sánh và theo dõi dữ liệu khách hàng, sao kê tài khoản và giao dịch, đồng thời cảnh báo mọi giao dịch hoặc hoạt động đáng ngờ
  • Nếu có bất kỳ dấu hiệu đáng ngờ nào ngoài vùng an toàn, các hoạt động có thể được gắn cờ và tạo cảnh báo cho bộ phận an ninh.

4. Dịch vụ khách hàng

Bằng việc tự động hóa các quy trình thủ công, IA có thể giúp các ngân hàng cung cấp dịch vụ nhanh hơn và hiệu quả hơn. Với AI, ngân hàng còn có thể tìm hiểu hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó đề xuất các sản phẩm, dịch vụ phù hợp cho khách hàng.

Ngoài ra, Chatbot kết hợp AI và RPA có thể xử lý các truy vấn của khách hàng hiệu quả hơn và mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội hơn nhờ sử dụng ngôn ngữ trong các ngữ cảnh một cách tự nhiên với khả năng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các chatbot thông minh cũng có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, giảm thời gian chờ đợi và xây dựng tính gắn kết và trung thành của khách hàng.

5. Tuân thủ quy định

Tự động hóa thông minh là trợ thủ đắc lực giúp ngân hàng tuân thủ nhất quán các quy định đã đặt ra mà không cần nhiều sự can thiệp của con người.

  • RPA để giám sát các bằng chứng tuân thủ và kiểm toán
  • RPA và AI để theo dõi các thông báo quy định về những thay đổi sắp tới
  • IDP và NLP để quét và xử lý các tài liệu pháp lý và quy định

Lợi ích của Tự động hóa thông minh trong lĩnh vực ngân hàng

Group Diverse Business People Successful Teamwork Working Together With Laptop Computer Office Fpt Is

Tự động hóa thông minh mang lại vô vàn lợi ích cho ngân hàng và khách hàng. Ngân hàng ứng dụng IA vào quy trình front và back office có thể đạt được hiệu suất quy trình vượt trội, nâng cao năng lực cạnh tranh so với đối thủ.

1. Tăng hiệu quả và năng suất

Đạt được hiệu quả và năng suất tối ưu là chìa khóa để các ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh trong bối cảnh luôn thay đổi. Với sự trợ giúp của Tự động hóa thông minh, giờ đây các ngân hàng có thể xử lý một lượng dữ liệu và tài liệu đáng kể, bao gồm cả dữ liệu phi cấu trúc chiếm 85% dữ liệu của tổ chức.

Theo Construction Robotics, robot có thể xử lý một số tác vụ cụ thể hiệu quả hơn con người, nhanh hơn gấp 5 lần.. Điều này cho phép doanh nghiệp tối đa hóa hiệu quả và năng suất cũng như cải thiện đáng kể tốc độ xử lý. Khảo sát của Deloitte cho biết các doanh nghiệp fintech ứng dụng IA trong quy trình kinh doanh đã cải thiện năng suất lên đến 12%.

2. Nâng cao độ chính xác

Theo nghiên cứu “Ảnh hưởng của dữ liệu chất lượng kém đối với doanh nghiệp”, khoảng 1-5% tỷ lệ lỗi xảy ra là điều phổ biến trong dữ liệu doanh nghiệp.

Nhờ sử dụng thuật toán AI và máy học, các lỗi sai của quy trình thủ công truyền thống do con người thực hiện được loại bỏ,  từ đó giúp các tổ chức ngân hàng giảm nguy cơ xảy ra lỗi giao dịch và ngăn chặn những quyết định sai lầm ảnh hưởng lớn đến toàn bộ hoạt động kinh doanh.

3. Tiết kiệm thời gian

Bằng cách triển khai IA, ngân hàng có thể loại bỏ các tác vụ nhàm chán, giảm thời gian xử lý quy trình và giải phóng nhân viên khỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại để tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn như tiếp cận khách hàng và quản lý tài khoản. Accenture tiết lộ rằng với việc triển khai IA, các ngân hàng có thể tiết kiệm đáng kể tới 90% thời gian của lực lượng lao động.

4. Giảm chi phí

Tự động hóa thông minh có thể giúp tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp. Bằng cách tự động hóa các công việc thường ngày, ngân hàng có thể tiết kiệm rất nhiều nguồn lực và chi phí lao động. Nghiên cứu của Deloitte chỉ ra rằng với việc áp dụng IA, doanh nghiệp có thể giảm trung bình chi phí hoạt động từ 25 đến 40%..

5. Tăng cường trải nghiệm khách hàng

Với sự ra đời của IA, các ngân hàng giờ đây có thể tận dụng tự động hóa cho cả quy trình backend và frontend. Việc sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chatbot ảo được hỗ trợ bởi AI đã tạo điều kiện cho các ngân hàng mang đến trải nghiệm vượt trội cho khách hàng đồng thời giảm thiểu thời gian chờ đợi cuộc gọi và phản hồi.

IA cũng đóng vai trò là công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa hành trình của khách hàng. Thuật toán Machine Learning được ứng dụng để tìm hiểu hành vi và nhu cầu cụ thể của khách hàng, từ đó đề xuất các sản phẩm/dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Với IA, các ngân hàng không chỉ cải thiện sự hài lòng của khách hàng mà còn tạo ra trải nghiệm liền mạch cho họ, từ đó giúp tăng doanh thu và lòng trung thành của khách hàng.

6. Củng cố an ninh

Triển khai Tự động hóa thông minh được tận dụng để ngăn chặn gian lận với sự trợ giúp của thuật toán Machine Learning để tự động phân tách các mẫu giao dịch. IA có thể xác minh lượng lớn dữ liệu và giao dịch của khách hàng một cách hiệu quả trong thời gian thực, đánh giá các mối đe dọa trong hệ thống kinh doanh và thông báo cho người phụ trách nếu có dấu hiệu hoạt động đáng ngờ, từ đó giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn và đảm bảo mức độ bảo mật cao.

Tương lai của Tự động hóa thông minh trong ngành Ngân hàng sẽ ra sao?

Ngoài những lợi ích nêu trên, IA sẽ tiếp tục phát triển mạnh với tốc độ chưa từng có, thúc đẩy các điểm mạnh để tăng tốc quy trình đầu cuối cho ngân hàng. Báo cáo của akaBot x IDC cho biết đến năm 2024, hơn 90% tổ chức sẽ áp dụng tự động hóa ở nhiều cấp độ khác nhau trong các quy trình khác nhau để thích ứng với nhu cầu thay đổi của thị trường.

Tương lai của IA sẽ tiếp tục bùng nổ, tạo điều kiện cho sự phát triển và cải tiến không ngừng. Với việc tích hợp Machine Learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, IA được kỳ vọng sẽ có nhiều tiến bộ vượt bậc, trở thành mục tiêu chiến lược để các ngân hàng tối ưu vận hành trong kỷ nguyên số.

1. Cải tiến Machine Learning

Machine Learning được tích hợp vào giải pháp IA sẽ ngày càng phức tạp, tăng cường khả năng xử lý và quản lý dữ liệu hiệu quả. Bằng cách sử dụng thuật toán Machine Learning, ngân hàng có thể thu thập, sắp xếp, theo dõi, phân tích và lưu trữ dữ liệu chuyên sâu trong cơ sở dữ liệu tập trung. Dữ liệu này có thể được tận dụng để nắm bắt thông tin khách hàng, xu hướng thị trường và hoạt động kinh doanh. Điều này giúp các ngân hàng đẩy nhanh quy trình hiện hành, đưa ra các hành động kịp thời để giải quyết các vấn đề tồn đọng và nắm bắt xu hướng thị trường tốt hơn nhằm phát triển các sản phẩm mới và nâng cao cơ hội tăng trưởng.

2. Nâng cao Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

NLP sẽ ngày càng được ứng dụng rộng hơn trong lĩnh vực ngân hàng, tiếp tục phát triển khả năng nhằm hỗ trợ ngân hàng tối ưu hoạt động và cải thiện việc ra quyết định. NLP có thể hiểu ngữ cảnh, thấu hiểu ngôn ngữ phức tạp một cách chính xác, cho phép ngân hàng phân tích và xử lý dữ liệu phi cấu trúc, đồng thời tạo điều kiện để ngân hàng cải tiến sản phẩm và dịch vụ.

3. Tự động hóa dựa trên đám mây

Dien Toan Dam May La Gi Fpt Is

Các giải pháp tự động hóa dựa trên đám mây sẽ cho phép các ngân hàng tự động hóa quy trình kinh doanh thủ công trên đám mây. Điều này giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu suất, khả năng mở rộng quy mô và tối ưu hóa tài nguyên mà không cần đến cơ sở hạ tầng phức tạp và tốn kém.

Để ứng dụng Tự động hóa thông minh hiệu quả, doanh nghiệp cần có sự chung tay của toàn bộ tổ chức, từ các cấp lãnh đạo, quản lý cho đến nhân viên.

Đối với cấp lãnh đạo:

  • Xây dựng mục tiêu rõ ràng về cách tích hợp Tự động hóa thông minh vào các hoạt động của ngân hàng và truyền mục tiêu xuống các cấp
  • Cung cấp đào tạo và hỗ trợ phù hợp để nhân viên ở mọi cấp độ có cái nhìn tích cực về tự động hóa
  • Tập trung đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại và xây dựng kế hoạch triển khai các giải pháp Tự động hóa thông minh
  • Thiết lập một quy trình thống nhất tạo điều kiện cho sự hài hòa giữa dữ liệu, công nghệ và con người
  • Quản lý và giám sát tính hiệu quả của giải pháp IA trong mọi hoạt động

Đối với bộ phận IT:

  • Học cách thích ứng với bối cảnh công nghệ mới và hiểu thấu hiểu các yêu cầu triển khai Tự động hóa thông minh hiệu quả
  • Xác định những quy trình và hoạt động nào có thể được tự động hóa tốt nhất để giảm thiểu tắc nghẽn
  • Phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ toàn diện, khuyến khích triển khai nhanh chóng các công nghệ mới
  • Kiểm tra hệ thống và xác định các phương thức và hạn chế lỗi tiềm ẩn
  • Phối hợp với các bộ phận khác để mở rộng quy mô IA trên toàn tổ chức

Đối với nhân viên:

  • Có được các kỹ năng mới để đồng bộ tốt hơn với các công nghệ tự động tiên tiến
  • Tập trung hơn vào những lợi ích tiềm năng mà Tự động hóa thông minh mang lại cho doanh nghiệp
  • Học cách thích ứng với những thay đổi vì chúng tạo cơ hội cho sự phát triển và đổi mới

Kết luận

Analytics Insights dự đoán rằng thị trường Tự động hóa thông minh toàn cầu sẽ đạt 19,6 tỷ USD vào năm 2023, với Tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm (CAGR) là 14,5%. Trong những năm gần đây, IA đã phát triển đáng kể, mang lại cơ hội cho các ngân hàng tối ưu hóa hoạt động và đón đầu xu hướng. Ngày càng có nhiều tổ chức bắt đầu áp dụng các giải pháp IA để nâng cao năng suất, giảm chi phí và tăng cường trải nghiệm khách hàng liền mạch.

Do đó, để tiên phong ứng dụng giải pháp công nghệ tiên tiến, các các tổ chức ngân hàng và lãnh đạo tài chính cần chuẩn bị cho những thay đổi trong toàn tổ chức, từ chiến lược và tầm nhìn đến quy trình, kỹ năng, cơ sở hạ tầng công nghệ và văn hóa doanh nghiệp.

 

Bài viết độc quyền bởi Chuyên gia công nghệ FPT IS

Dương Việt Tùng

Giám đốc CSD, Chủ sở hữu sản phẩm akaBot

Công ty Hệ thống Thông tin FPT.

Chia sẻ:
Img Contact

Đăng ký nhận tin tức mới nhất từ FPT IS

    Tôi đồng ý chia sẻ thông tin và đồng ý với Chính sách bảo mật dữ liệu cá nhân