Xu hướng AI trong ngành ngân hàng 2025
Xu hướng AI đang là chủ đề được bàn luận nhiều nhất trên mọi phương diện, ở tất cả các ngành nghề. Tác động của AI khiến ngay cả những đơn vị có lịch sử lâu đời, ở các ngành nghề mang tính chất truyền thống như ngân hàng cũng cần phải thích nghi nhanh và mạnh nhằm đáp ứng có yêu cầu cần thiết.
1. Xu hướng AI đang hiện hữu trong ngân hàng
1.1 Câu chuyện về ứng dụng AI ở ngân hàng 150 năm tuổi
Xu hướng AI đã lan rộng trong ngành ngân hàng kể cả những ngân hàng có tuổi đời lớn.
Đó là một buổi chiều tháng 6 nắng đẹp tại Rome. Nhưng với Roberto Rovere, Giám đốc Quản trị Rủi ro của ngân hàng BPER Banca, đống tài liệu rủi ro đang cần giải quyết là tất cả những gì anh quan tâm. BPER Banca là 1 trong 6 ngân hàng hàng đầu tại Ý. Với tệp khách hàng lên tới hơn 2,7 triệu trải khắp gần 1500 chi nhánh toàn quốc, Rovere cần phải tìm cách để BPER Banca xác định đâu sẽ là rủi ro khi cho vay cũng như đảm bảo khách hàng không bị lừa đảo trong quá trình giao dịch. Với thế mạnh của Rovere về mua bán và sát nhập, làm thế nào để phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn trong từng thương vụ là bài toán mà người đàn ông có 20 năm kinh nghiệm làm kiểm toán phải đối mặt tại BERP.
Tới lúc đó, Rovere đã phải sử dụng tới AI. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc xử lý dữ liệu giúp quá trình đánh giá rủi ro tại BPER Banca nhanh hơn 25% và độ chính xác tăng lên 13% so với thời điểm chưa áp dụng. Giá cổ phiểu của BPER Banca cũng tăng trưởng 18% trong 2 năm. Quan trọng hơn, 1 trong những ngân hàng lâu đời nhất châu Âu với tuổi đời lên tới 150 năm đã bắt đầu kỷ nguyên AI.
BPER nhấn mạnh vơi sự tăng trưởng trong hiệu suất lao động nhờ ứng dụng AI, các kế hoạch kinh doanh và chiến lược kênh bán cũng sẽ có nhiều biến chuyển. Xu hướng AI tại ngân hàng này hứa hẹn 45% doanh số bán hàng sẽ không còn cần thực hiện ở các điểm giao dịch vật lý. Số lượng khoản vay cá nhân qua kênh digital sẽ tăng gấp 4 lần. Doanh số thẻ tín dụng qua kênh online cũng dự kiến tăng trưởng 25%. Ngoài ra, các chi nhánh giao dịch không tiền mặt cũng tăng 4 lần và số giao dịch vật lý cũng giảm đến mức 50%.
1.2 Những giá trị từ xu hướng AI trong ngân hàng
Kỷ nguyên tiếp theo của trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành ngân hàng sẽ mang tới những cải tiến vượt bậc trong dịch vụ khách hàng và hiệu quả vận hành. Dịch vụ tư vấn và phục vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI sẽ ngày càng trở nên tinh tế và đáp ứng được nhiều nhu cầu phức tạp hơn.
Về mặt vận hành, AI giúp tăng cường khả năng phòng vệ trước tội phạm tài chính bằng cách nhanh chóng phát hiện những hành vi xấu. Đồng thời, những quyết định liên quan đến dòng tiền như cho vay chính xác hơn do áp dụng các mô hình tiên tiến. Cùng với đó các hoạt động hàng ngày như nhập liệu cũng trở nên dễ dàng, đóng vai trò quan trọng hình thành một quy trình xuyên suốt.
Ngành ngân hàng là một trong số những ngành đang có mức độ trưởng thành về AI cao nhất, với 85% Ngân hàng đã thiết lập chiến lược ứng dụng AI trong xây dựng các sản phẩm, dịch vụ mới và hơn 59% nhân sự đang sử dụng AI trong hoạt động hàng ngày. Kinh phí của các ngân hàng cho GenAI được dự đoán sẽ tăng lên 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng mạnh so với mức 6 tỷ USD năm 2024, đánh dấu mức đầu tư tăng hơn 1.400%.
Giá trị do AI tạo ra trong ngành ngân hàng ước tính theo phân khúc và chức năng, tính bằng tỷ đô la (McKinsey).
Xu hướng ứng dụng AI trong ngành ngân hàng trên toàn cầu đã đạt được những bước tiến rõ rệt trong năm 2024. Hướng tới 2025, dự báo xu hướng áp dụng AI trong các hoạt động của ngân hàng ngày càng rõ nét và có những hiệu quả bước đầu. Mặc dù vậy, những rào cản của việc này vẫn tồn tại. Các tổ chức tài chính sẽ cần nhìn vào những bài học này để chuẩn bị sẵn sàng các điều kiện giúp việc sử dụng AI trở nên thuận tiện và dễ dàng hơn
2. Những thành tựu đầu tiên của xu hướng AI trong ngân hàng
Phải khẳng định một điều, xu hướng AI đang nhận được sự quan tâm lớn từ các tổ chức tài chính và ngân hàng mạnh trên thế giới. Theo báo cáo mới nhất từ Evident AI, khảo sát 50 ngân hàng lớn nhất ở tất cả các khu vực đều cho thấy tỷ lệ lớn các ngân hàng ứng dụng AI vào hoạt động với tốc độ lớn. 41 trong số 50 ngân hàng cải thiện điểm số ứng dụng AI qua từng năm, với mức độ cải thiện là 8%.
Điểm đặc biệt cần chú ý là top 10 ngân hàng ứng dụng AI mạnh mẽ nhất ghi được số điểm gấp đôi so với các ngân hàng tầm trung, cho thấy khoảng cách giữa nhóm dẫn đầu xu hướng AI và nhóm tụt lại phía sau đang ngày càng lớn dần
Các ngân hàng tại Mỹ và Canada tiếp tục chiếm lĩnh bảng xếp hạng với 7 trên 10 vị trí dẫn đầu, trong đó 4 trong 5 vị trí top thuộc về các ngân hàng của Mỹ. Điều này cho thấy nhóm các ngân hàng ở các nước phát triển rất chú trọng và đặt nhiều nguồn lực cho ứng dụng AI trong hoạt động.
Và cuối cùng, đáng lưu ý nhất là 26 trên tổng số 50 ngân hàng khảo sát đã ghi nhận những kết quả có thể định lượng từ các ứng dụng của AI trong hoạt động ngân hàng. Điều này cho thấy AI có hiệu quả thực sự, chứ không phải nằm trên lý thuyết.
Bảng xếp hạng các ngân hàng ứng dụng AI theo từng tiêu chí
Theo nghiên cứu của McKinsey, việc ứng dụng AI vào hoạt động ngân hàng có thể tạo ra giá trị lên tới 1 nghìn tỷ đô la Mỹ mỗi năm. Điều này càng khẳng định cho nỗ lực của các ngân hàng lớn đầu tư vào AI để có thể trở thành người dẫn đầu xu hướng. Các ngân hàng nhỏ hơn đang tỏ ra hụt hơi khi không có đủ nguồn lực để bắt kịp với những “kẻ khổng lồ” trong lĩnh vực.
3. Những cản trở xu hướng AI trong hoạt động ngân hàng
Câu chuyện ở các ngân hàng Mỹ và Canada lại không áp dụng thành công đối với các ngân hàng tại Châu Âu. Ngoài Parisbas nằm trong nhóm các ngân hàng ứng dụng AI thành công, không có nhiều đại diện của châu Âu góp mặt trong danh sách này.
Khảo sát của Capgemini cho thấy, có tới 31% ngân hàng bán lẻ tại châu Âu chưa sẵn sàng cả về mặt công nghệ lẫn sự đồng thuận trong cấp lãnh đạo để ứng dụng AI vào hoạt động.
Thống kê mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của các ngân hàng châu Âu theo góc độ công nghệ và kinh doanh
Chưa bàn tới phần công nghệ và dữ liệu chưa sẵn sàng, vấn đề tư duy cho rằng tỷ lệ mất việc sẽ ngày càng tăng cao khi xu hướng AI lên ngôi chính là lý do tác động mạnh mẽ tới việc chậm trễ trong sử dụng. Một trường hợp đặc trưng được Nasir Zubairi, CEO của công ty công nghệ tài chính Lumxembourg chia sẻ khi ông trình bày giải pháp sử dụng AI cho việc kiểm tra hoạt động rửa tiền. Theo ước tính cá nhân việc ứng dụng này sẽ giúp ngân hàng tiết kiệm 450 nghìn euro tiền lương mỗi năm. Và đó cũng là lý do mà ngân hàng đó từ chối chạy theo xu hướng này.
Một vấn đề gây nhiều lo ngại cho các ngân hàng khi sử dụng AI trong hoạt động ngân hàng chính là việc thông tin thiếu chính xác. Bản chất AI cung cấp thông tin dựa vào những thông tin đã được thu thập hoặc cài đặt từ trước. Điều này dẫn tới việc nếu nguồn thông tin không chuẩn hoặc thiếu giám định, AI có thể đưa ra những thông tin không chính xác, điều tối kỵ trong ngành tài chính.
Nguồn lực để theo đuổi xu hướng AI cũng đặt ra nhiều thách thức. Do AI chỉ đơn thuần đưa ra quyết định theo 2 lựa chọn, có hoặc không, việc đào tạo để AI có thể hiểu ngữ cảnh đưa ra quyết định phù hợp trở nên cấp thiết. AI sẽ không thể hiểu được việc một khách hàng đổi địa chỉ nhà có thể do những lý do nhạy cảm của gia đình. Việc không chú trọng các tiểu tiết đó khi đào tạo AI có thể khiến ngân hàng chọc giận khách hàng dẫn tới nguy cơ mất khách.
4. Xu hướng AI trong hoạt động ngân hàng là điều không thể tránh khỏi
Đã có không ít những thành công của xu hướng AI vào hoạt động ngân hàng. Kể từ khi ứng dụng AI vào dịch vụ khách hàng, ngân hàng NatWest của Anh đã nhận 11 triệu lượt chat một năm thông qua AI Core do ngân hàng phát triển với hơn một nửa số yêu cầu không cần tác động của con người. Đây là bước tiến cực lớn nếu so với con số 1000 chat một tháng và hoàn toàn yêu cầu nhân viên xử lý
Đối với fintech Klarna tại Thuỵ Điển, việc ứng dụng AI giúp công ty giải đáp thắc mắc của người dung chỉ trong vòng 2 phút, so với 11 phút trước kia. Việc này dự kiến sẽ giúp công ty tiết kiệm 40 triệu đô cho việc chăm sóc khách hàng trong năm 2024
Các ứng dụng thực tế của AI trong hoạt động của ngân hàng ngày càng rõ rệt. Kết quả thu được có ảnh hưởng lớn tới kết quả kinh doanh. Nếu không ứng dụng AI hay ít nhất là chuẩn bị các điều kiện để ứng dụng AI thành công vào hoạt động, các ngân hàng có thể đứng trước nguy cơ tụt hậu trước xu hướng AI khi lợi ích trong quá trình tương tác với khách hàng là rất lớn.
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…
