Tương lai AI trong ngành ngân hàng?

Việc sử dụng AI trong ngành ngân hàng đã bước vào giai đoạn ghi nhận những kết quả đầu tiên của những ứng dụng ban đầu. Tương lai của AI ngành ngân hàng sẽ còn cần được cân nhắc nhiều khi các ứng dụng được triển khai sâu rộng hơn. Hiệu quả là một chuyện nhưng tính chính xác và đạo đức cũng là những vấn đề sẽ được cân nhắc. Cùng với đó, các ứng dụng mới của AI tiếp tục xuất hiện.

AI định hình ngành ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn là công nghệ tương lai mà đã trở thành một phần không thể thiếu trong ngành ngân hàng hiện nay. Với nhiều lợi ích đem lại, từ việc tối ưu hóa quy trình vận hành đến cải thiện bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng, AI đang tạo ra bước chuyển mình mạnh mẽ trong lĩnh vực tài chính.

Theo Forbes, chi tiêu AI của các ngân hàng trên toàn cầu đã tăng từ 32 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến đạt 96 tỷ USD vào năm 2027, cho thấy AI sẽ đóng vai trò quan trọng hơn bao giờ hết trong việc định hướng chiến lược và phát triển của các tổ chức tài chính. Theo báo cáo của McKinsey, AI có thể đóng góp từ 2,6 đến 4,4 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu mỗi năm, tạo ra một làn sóng đổi mới mạnh mẽ trong lĩnh vực ngân hàng mở. Trong đó, riêng ngành ngân hàng có thể hưởng lợi từ 200 tỷ đến 340 tỷ USD mỗi năm, tương đương 9-15% lợi nhuận hoạt động, chủ yếu nhờ tăng năng suất.

Xu hướng AI nổi bật trong ngành ngân hàng

Một trong những ứng dụng AI trong ngành ngân hàng quan trọng nhất là tự động hóa quy trình nghiệp vụ. Việc ứng dụng AI và RPA (Robotic Process Automation) đang giúp các ngân hàng tiết kiệm đến 30% chi phí vận hành. Một ví dụ điển hình là HSBC tại Anh đã triển khai trợ lý ảo Amy, hỗ trợ khách hàng 24/7, giúp giảm hơn 40% lượng cuộc gọi đến tổng đài. AI cũng đang cách ngân hàng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, khi Generative AI (Gen AI) được sử dụng để tối ưu hóa tư vấn tài chính, tạo ra các mô hình tương tác thông minh hơn. Theo BusinessWire, chi tiêu cho Gen AI trong ngành ngân hàng dự kiến sẽ tăng 1400%, từ 5,6 tỷ USD vào năm 2024 lên 85,7 tỷ USD vào năm 2030.

Mức độ quan tâm đến khả năng của Gen AI trong ngành ngân hàng (Nguồn: Insider Intelligence).

Dự báo xu hướng AI trong ngành ngân hàng đến 2030

Một nghiên cứu do OpenText thực hiện đã chỉ ra những xu hướng quan trọng liên quan đến giá trị của AI và Gen AI trong ngành ngân hàng. Không chỉ có niềm tin rộng rãi rằng các công nghệ này mang lại lợi ích đáng kể, mà giá trị của chúng còn tập trung vào một số lĩnh vực cụ thể trong ngân hàng bán lẻ. Khi được hỏi về những lĩnh vực sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ AI trong ngành ngân hàng và Gen AI trong 3-5 năm tới, các giám đốc ngân hàng nhất trí rằng dịch vụ khách hàng và giao tiếp sẽ là trọng tâm. Các ứng dụng hướng đến khách hàng như chatbot và trợ lý ảo (87%), tiếp thị cá nhân hóa và đề xuất sản phẩm (83%) là những trường hợp được nhắc đến nhiều nhất, trong khi các giải pháp duy trì khách hàng và ngăn chặn rời bỏ chỉ đạt 52%. Điều này cho thấy ngành ngân hàng đang ưu tiên AI để nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa, dự đoán nhu cầu và cải thiện tương tác – những yếu tố quan trọng giúp giữ chân khách hàng trong môi trường cạnh tranh.

  Giá trị của AI dự kiến sẽ gia tăng trong nhiều lĩnh vực của ngành ngân hàng (Nguồn: Digital Banking Report Research).

Trong tương lai, các tội phạm công nghệ cao sẽ không ngừng tìm cách khai thác lỗ hổng. Deloitte’s Center for Financial Services dự báo rằng tổn thất do gian lận tài chính có thể tăng từ 12,3 tỷ USD vào năm 2023 lên 40 tỷ USD vào năm 2027 với tốc độ tăng trưởng hàng năm 32%. Để đối phó, các ngân hàng đang đầu tư mạnh vào AI nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận, sử dụng công nghệ nhận diện sinh trắc học và phân tích hành vi để ngăn chặn tội phạm tài chính từ giai đoạn đầu. Trong lĩnh vực phòng chống gian lận, AI đang ngày càng đóng vai trò quan trọng. Citibank đã triển khai AI Smart Scan, một hệ thống có thể phân tích hơn 150 yếu tố giao dịch để phát hiện gian lận trong 0,001 giây, giúp giảm 45% tổn thất do gian lận thẻ tín dụng

Mô hình Open Banking ngày càng được chú trọng khi AI giúp tối ưu hóa quy trình kết nối dữ liệu giữa các tổ chức tài chính. Starling Bank tại Anh đã ứng dụng AI để quản lý tài khoản từ nhiều ngân hàng trên một nền tảng duy nhất, giúp khách hàng kiểm soát tài chính dễ dàng hơn. Trong một bài viết trên Forbes, bà Jess Turner, Phó Chủ tịch Điều hành mảng Open Banking và API tại Mastercard, đã chia sẻ về cách Open Banking kết hợp với AI có thể nâng cao khả năng lập kế hoạch tài chính. Theo bà, sự kết hợp này giúp các tổ chức tài chính tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu và cung cấp cho khách hàng những dự báo tài chính chính xác hơn nhằm quản lý tài sản hiệu quả và đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn.

Một trong những ứng dụng tiềm năng nhất của AI trong tương lai là siêu cá nhân hóa dịch vụ ngân hàng. Commonwealth Bank tại Úc đang ứng dụng AI để phân tích dữ liệu sức khỏe khách hàng, từ đó đề xuất các gói bảo hiểm và dịch vụ tài chính phù hợp với từng cá nhân. Việc cá nhân hoá gợi ý giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, nâng cao trải nghiệm và tăng cường sự trung thành. Các nghiên cứu từ Forbes chỉ ra rằng AI cá nhân hóa có thể tăng mức độ hài lòng của khách hàng lên đến 35% và cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng.

Tương lai AI trong ngành ngân hàng: Cần chuẩn bị gì để đón đầu làn sóng mới?

Hiện nay, một số ngân hàng vẫn gặp khó khăn trong việc ứng dụng do hạn chế về hạ tầng và dữ liệu. Theo khảo sát của Capgemini, 31% ngân hàng tại châu Âu chưa sẵn sàng tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh cốt lõi.

Trong bối cảnh AI trong ngành ngân hàng ngày càng chiếm lĩnh, các tổ chức tài chính cần có chiến lược rõ ràng để không bị tụt hậu. Việc triển khai AI trong ngành ngân hàng không chỉ đòi hỏi công nghệ tiên tiến mà còn yêu cầu sự đồng bộ trong quy trình vận hành và quản lý rủi ro.

FPT cung cấp giải pháp toàn diện từ tư vấn, triển khai đến vận hành các nền tảng tích hợp AI, đồng hành cùng các doanh nghiệp xây dựng chiến lược AI dài hạn, tận dụng tối đa công nghệ để nâng cao năng suất, bảo mật và trải nghiệm khách hàng trong kỷ nguyên số. Ứng dụng akaBot đã đóng góp vào quá trình tự động hoá hiện đại của nhiều ngân hàng, tiêu biểu là HDBank. 70% thời gian xử lý các tác vụ được rút ngắn, giúp giảm thiểu đến 30% khối lượng công việc. Từ đây, tốc độ làm việc tăng 30 lần so với trước khi áp dụng.

AI trong ngành ngân hàng không còn là tương lai xa mà đã trở thành hiện thực. Từ tự động hóa quy trình, chống gian lận đến siêu cá nhân hóa dịch vụ, AI đang thay đổi hoàn toàn cách ngành tài chính vận hành. Để tận dụng tối đa tiềm năng này, các ngân hàng cần có chiến lược AI bài bản ngay từ bây giờ. Những tổ chức chậm chân sẽ đối mặt với nguy cơ tụt hậu, trong khi những ngân hàng nhanh chóng nắm bắt xu hướng sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ trong thời gian tới.

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…