bongdaso nét

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng và khuyến nghị cho Việt Nam

ThS. Mai Thị Quỳnh Như, ThS. Ngô Thị Kiều Trang - Trường Đại học Duy Tân
16:07 20/10/2023

Trí tuệ nhân tạo là ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là một trong những yếu tố cốt lõi trong Cách mạng công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số hiện nay, Trí tuệ nhân tạo được “phủ sóng” trên nhiều lĩnh vực như vận tải, sản xuất, y tế, giáo dục, truyền thông, các ngành dịch vụ và đặc biệt trong đó có ngành Tài chính - Ngân hàng. Bài viết viết này khảo sát các yêu cầu trước đây về thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng trên thế giới, nêu ra những thách thức và đề xuất các giải pháp góp phần nâng cao hiệu quả dịch vụ của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam.

Đặt vấn đề

Xu hướng sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng gia tăng đã cho thấy tầm quan trọng và mối liên quan ngày càng lớn của chúng với lĩnh vực tài chính ngân bongdaso nét (Akkoç, 2012; Manthoulis và cộng sự, 2020; Yao và cộng sự, 2017).

Các ngân bongdaso nét trên thế giới đã sử dụng AI để phát hiện các hành vi gian lận và tấn công mạng. Chẳng hạn như, AI có thể giúp phát hiện và chặn các giao dịch không hợp lệ hoặc bất thường, từ đó giảm thiểu rủi ro cho ngân bongdaso nét và khách bongdaso nét. AI còn có thể giúp ngân bongdaso nét tự động hoá quy trình vay vốn, giúp đơn giản hóa quá trình và giảm thiểu thời gian xử lý hồ sơ, cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách bongdaso nét, từ việc đề xuất sản phẩm và dịch vụ phù hợp đến hỗ trợ khách bongdaso nét trong quá trình sử dụng dịch vụ. Các ngân bongdaso nét sử dụng AI để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về các xu hướng và biến động trong thị trường tài chính. Điều này giúp các nhà quản lý ngân bongdaso nét đưa ra các quyết định kinh doanh thôngminh hơn.

Mục tiêu nghiên cứu này là phân tích, đánh giá những vấn đề liên quan đến ứng dụng AI tại các ngân bongdaso nét trên thế giới, những thách thức mà ngân bongdaso nét tại Việt Nam phải đối mặt khi ứng dụng AI và đề xuất giải pháp vận dụng AI cho các ngân bongdaso nét thương mại tạiViệt Nam.

Cơ sở lý thuyết

Đối với ngân bongdaso nét, dữ liệu là rất quan trọng đối với hầu hết các lĩnh vực từ kinh doanh, tín dụng cho đến đầu tư và quản lý tài sản. Các ứng dụng AI trong ngành Ngân bongdaso nét có thể được phân loại vào bốn danh mục chính: (1) Tập trung vào khách bongdaso nét; (2) Tập trung vào hoạt động của ngân bongdaso nét; (3) Giao dịch và quản lý danh mục; (4) Tuân thủ quy định (Bảng 1). Trong 4 ứng dụng trên, có vẻ như AI tập trung vào khách bongdaso nét được chú trọng hơn so với các lĩnhvực khác.

Bảng 1: Bảng tổng hợp các ứng dụng AItrong ngành Ngân bongdaso nét
Các ứng dụng AI trong ngân bongdaso nét	Nội dung
Ứng dụng tập trung vào khách bongdaso nét	Đánh giá tín dụng Chính sách bảo hiểm Chatbot phục vụkhách bongdaso nét Kiểm trakhách bongdaso nét
Ứng dụng tập trung vào hoạt động của ngân bongdaso nét	Tối ưu hóanguồn vốn Quảnlý rủi ro Kiểmtra áp lực Phát hiện gian lận
Giao dịch và quản lý danh mục đầu tư	Thực hiệngiao dịch Quản lý danhmục đầu tư
Tuân thủ quy định	Công nghệ tuân thủ quy định Giám sát antoàn vĩ mô Bảo đảm chất lượng dữ liệu Công nghệ giám sát

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Thực trạng vận dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân bongdaso nét trên thế giới

Eletter (2010) cho rằng, ngân bongdaso nét có thể cải thiện phương pháp phân tích tín dụng của họ bằng cách sử dụng công nghệ AI. Việc sử dụng AI giúp ngân bongdaso nét phân tích khoản vay mới và tạo ra cơ chế ra quyết định cho hệ thống ngân bongdaso nét tại Jordan. Sainbury (2012) kết luận: AI đã được xác định là cột mốc quan trọng cho ngành Ngân bongdaso nét giúp đáp ứng ngày một tốt hơn nữa sự hài lòng của khách bongdaso nét.

Trong khi đó, Dass (2012) và Sabharwal (2014) cho rằng, sử dụng AI sẽ giúp các ngân bongdaso nét giải quyết tốt hơn việc xây dựng hệ khách bongdaso nét, xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh và phân tích dữ liệu để quản lý tài chính tốt hơn. Việc ứng dụng AI trong các ngân bongdaso nét của Trung Đông, Alzaidi (2018) nhấn mạnh những lợi ích liên quan đến sử dụng AI và ảnh hưởng của nó trong việc tăng hiệu quả hoạt động của ngân bongdaso nét.

Ngân bongdaso nét luôn cần các dữ liệu liên quan đến các ngành nghề kinh doanh của khách bongdaso nét hoặc nhu cầu của khách bongdaso nét để triển khai hoạt động tiết kiệm hoặc cho vay đến các khách bongdaso nét có nhu cầu (Kaya, O và cộng sự, 2019). AI được ứng dụng trong ngân bongdaso nét tại Đức có thể chia làm 4 nhóm (Orçun Kaya, 2019).

Các ngân bongdaso nét tại Nigeria đã vận dụng AI để thực hiện các yêu cầu như: Đánh giá rủi ro, giám sát tài chính, quản trị danh mục đầu tư, quy trình xét duyệt cấp tín dụng, kiểm tra hệ thống khách bongdaso nét (KYC) và phòng chống rửa tiền (Agidi, R. C. 2019). Nhiều ngân bongdaso nét đã triển khai các Chatbot nhằm nâng cao sự hài lòng của nhân viên và tăng sự trải nghiệm của khách bongdaso nét tại các ngân bongdaso nét ở Ấn Độ (Malali và Gopalakrishnan 2020).

Singh (2020), Milana và Ashta (2021) đã kết luận rằng, các ngân bongdaso nét áp dụng AI vào hoạt động cho vay bằng việc đưa ra những mô hình để xử lý các khoản nợ có tài sản bảo đảm trong đó các khoản lỗ sẽ được thu lại. Veerla (2021) đánh giá ứng dụng AI ở Ấn Độ trong lĩnh vực ngân bongdaso nét như HDFC, ICICI, Axis, SBI đã sử dụng AI cho ngân bongdaso nét trực tuyến và chatbot nhằm cải thiện trải nghiệm khách bongdaso nét. AI có thể cải thiện năng suất của nhân viên và mức độ hài lòng của khách bongdaso nét và có xu hướng giao quyền hoàn toàn cho đội ngũ nhân lực ngành Ngân bongdaso nét để giảm bớt chi phí, thời gian.

Các ngân bongdaso nét lớn của Ấn Độ đã triển khai AI như: HDFC, ICICI, SBI... (Donepudi ,2021). Chan, L và cộng sự (2022) cho rằng, AI được vận dụng trong đầu tư, tài chính cá nhân, quản lý tín dụng, cho vay và vay vốn, quản lý tài sản, phát hiện gian lận và tuân thủ quy định. Hai nghiên cứu trường hợp được cung cấp để khám phá việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong là ngân bongdaso nét JPMorgan Chase và Goldman Sachs tại Pháp. Zainol, S và cộng sự (2023) tại Malaysia cho rằng, việc sử dụng chatbot sẽ giúp gia tăng sự hài lòng của khách bongdaso nét, cải thiện hiệu suất hoạt động, từ đó giảm chi phí vận hành của các ngân bongdaso nét.

Thách thức và giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho các ngân bongdaso nét tại Việt Nam

Bảng 2: Bảng tổng hợp mức độ vận dụng AI tại các ngân bongdaso nét trên thế giới
Nguồn	Mức độ vận dụng AI	Quốc gia
Eletter (2010)	Phân tích khoản vay; Raquyết định	Jordan
Sainbury (2012)	Trợ lý cá nhân; Tuyển dụng và đào tạo nhân sự	Mỹ
Sabharwal (2014)	Quản lýtín dụng; Định giátài sản; Phân tích danhmục đầu tư	Ấn Độ
Kaya, O và cộng sự (2019)	Ứng dụng tập trung vàokhách bongdaso nét Ứng dụng tập trung vào hoạt động củangân bongdaso nét Các ứng dụng liên quan đến giao dịch và quản lý danhmục đầu tư Các ứng dụng liên quan đến tuân thủ các quy định	Đức
Agidi, R.C. (2019).	Đánhgiá rủi ro Giám sáttài chính Quản trịdanhmục đầu tư Quy trìnhxét duyệtcấp tín dụng Kiểm trahệ thống khách bongdaso nét Phòng chốngrửa tiền	Nigeria
Malali và cộng sự (2020).	Đánh giá điểm tín dụng Theo dõitài sảnkỹ thuật sốvà đưa ra quyết địnhvềviệc cho vay	Ấn Độ
Singh (2020).	Tương táckhách bongdaso nét Chatbot và ngân bongdaso nét hỗ trợgiọng nói Quản lý gian lậnvà rủi ro Đánh giá tín dụng Giao dịch và chứng khoán Đáp ứng yêu cầu quy định theo thờigian thực	Ấn Độ
Milana và cộng sự (2021)	Xử lý các khoản nợ	Ấn Độ
Veerla (2021)	Cải thiệntrải nghiệm khách bongdaso nét; Cải thiện năng suất làm việc củanhân viên	Ấn Độ
Donepudi (2021)	Ngăn ngừa gian lận; Phân tích dữ liệu tự động	Ấn Độ
Chan, L và cộng sự (2022)	Quản lý tín dụng Cho vayvà vay vốn Quảnlý tài sản Phát hiệngian lận Tuân thủ quy định	Pháp
Zainol và cộng sự (2023)	Chatbot	Malaysia

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Các ngân bongdaso nét thương mại Việt Nam đang dần áp dụng AI vào hoạt động. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI tại các ngân bongdaso nét Việt Nam vẫn chưa phát triển như các ngân bongdaso nét trên thế giới, vẫn đang đối mặt với một số thách thức khi ứng dụng AI như: Thiếu chuyên môn; Chi phí đầu tư cao; Bảo mật thông tin... Để vận dụng AI tại các ngân bongdaso nét Việt Nam, nhóm tác giả khuyến nghị một số giải pháp sau:

Thứ nhất, cần định hướng rõ ràng về các vấn đề cụ thể mà AI có thể giúp giải quyết, thay vì chỉ áp dụng công nghệ này một cách trừu tượng.

Thứ hai, xây dựng hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả. AI yêu cầu các nguồn dữ liệu phong phú và chính xác để đưa ra các dự đoán chính xác. Các ngân bongdaso nét cần xây dựng hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả để sử dụng AI một cách hiệu quả.

Thứ ba, đào tạo nhân lực. Để áp dụng AI trong hoạt động của ngân bongdaso nét, các nhà quản lý cần có kiến thức về lĩnh vực này và kỹ năng sử dụng các công cụ AI. Các ngân bongdaso nét cần đào tạo và nghiên cứu để có thể áp dụng AI một cách hiệu quả.

Thứ tư, bảo vệ thông tin cá nhân của khách bongdaso nét. Khi sử dụng AI trong hoạt động của ngân bongdaso nét, cần đảm bảo bảo mật thông tin cá nhân của khách bongdaso nét. Các ngân bongdaso nét cần đảm bảo rằng các hệ thống AI của họ đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh và bảo mật cao nhất.

Thứ năm, nâng cao khả năng thu thập và quản lý dữ liệu. Các ngân bongdaso nét cần có các hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả để thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Thứ sáu, đầu tư công nghệ hiện đại. Điều này bao gồm cả việc nâng cấp hệ thống máy chủ, hệ thống mạng và các hệ thống phần mềm.

Thứ bảy, tăng cường bảo mật thông tin. Các ngân bongdaso nét cần tăng cường bảo mật thông tin bằng cách sử dụng các giải pháp bảo mật tiên tiến và đào tạo nhân lực về an ninh mạng.

Thứ tám, phát triển các ứng dụng di động và trực tuyến. Các ứng dụng này cần được thiết kế và phát triển để tối ưu hóa trải nghiệm khách bongdaso nét và đáp ứng nhu cầu của họ.

Thứ chín, tạo ra các hệ thống giao dịch điện tử an toàn và tiện lợi: Các ngân bongdaso nét cần phát triển các hệ thống giao dịch điện tử an toàn và tiện lợi để giúp khách bongdaso nét thực hiện các giao dịch trực tuyến một cách dễ dàng và an toàn hơn.

Kết luận

Ứng dụng AI trong ngành Ngân bongdaso nét tại Việt Nam đang là một xu hướng phát triển. Các ngân bongdaso nét cần đưa ra chiến lược phù hợp để áp dụng AI một cách hiệu quả và đáp ứng các thách thức về nhân lực, chi phí và bảo mật thông tin.

Tài liệu tham khảo:

Board, F. F. S. (2017), Artificial intelligence and machine learning in financial services: Market developments and financial stability implications. Financial Stability Board;
Chan, L., Hogaboam, L., & Cao, R. (2022), Artificial Intelligence in Finance. In Applied Artificial Intelligence in Business: Concepts and Cases (pp. 101-118). Cham: Springer International Publishing;
Dass, R. (2006), Data mining in banking and finance: a note for bankers. Indian Institute of Management Ahmadabad;
Doumpos, M., Zopounidis, C., Gounopoulos, D., Platanakis, E., & Zhang, W. (2022), Operational research and artificial intelligence methods in banking. European Journal of Operational Research;
Gary, Y., & Sachdeva, K.A. Artificial Intelligence inIndian Banking sector: a game changer.

Bài đăng trên Tạp chí Tài chính kỳ 2 tháng 7