Các ngân hàng nên đầu tư AI vào đâu để mang lại hiệu quả cao?

Sự tác động lớn từ các lĩnh vực phụ trợ

Trong bối cảnh hiện nay, các lĩnh vực phụ trợ đều chịu ảnh hưởng và bị thay đổi khi các tổ chức đều có xu hướng áp dụng AI. Đây là các phân khúc mà công nghệ AI có thể nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động, cải thiện việc ra quyết định và thúc đẩy trải nghiệm khách hàng đặc biệt.

Việc xác định các lĩnh vực cụ thể nào có tác động cao đòi hỏi phải tập trung chiến lược vào các lĩnh vực phù hợp với các mục tiêu kinh doanh chính và chứng minh sự phù hợp mạnh mẽ để áp dụng AI. Các lĩnh vực này thường có một số đặc điểm chung:

Khối lượng dữ liệu cao

Các lĩnh vực con xử lý lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc rất phù hợp để chuyển đổi AI. Ví dụ, hệ thống giám sát giao dịch xử lý hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày, có thể được phân tích theo thời gian thực bằng AI để phát hiện các điểm bất thường, dự đoán xu hướng và xác định các mô hình gian lận.

Quá trình lặp lại

Ngân hàng bao gồm nhiều nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như thẩm định khoản vay, kiểm tra KYC (Biết khách hàng của bạn) và đối chiếu tài khoản. Các quy trình này là ứng cử viên hàng đầu cho tự động hóa thông qua AI, có thể hợp lý hóa hoạt động, giảm lỗi của con người giúp cho công việc chiến lược hơn.

Tương tác khách hàng

Các phân vùng như dịch vụ khách hàng, ngân hàng bán lẻ và kênh kỹ thuật số được hưởng lợi rất nhiều từ AI. Các công nghệ như chatbot, nhận dạng giọng nói và công cụ đề xuất được cá nhân hóa cải thiện tốc độ, tính cá nhân hóa và chất lượng tương tác của khách hàng, thúc đẩy lòng trung thành và sự hài lòng.

Các lĩnh vực ra quyết định quan trọng

Các lĩnh vực đòi hỏi phải ra quyết định nhanh chóng và chính xác, chẳng hạn như đánh giá rủi ro tín dụng, tư vấn đầu tư và quản lý danh mục đầu tư, là lý tưởng cho các ứng dụng AI. Các công cụ hỗ trợ AI có thể phân tích các tập dữ liệu phức tạp, đánh giá rủi ro và đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu vượt xa khả năng của con người.

Bằng cách tập trung vào các lĩnh vực có tác động cao này, các ngân hàng có thể ưu tiên các nỗ lực chuyển đổi AI trong các lĩnh vực hứa hẹn mang lại lợi nhuận đáng kể nhất, cả về mặt tài chính và hoạt động.

Các lĩnh vực chính trong Ngân hàng để chuyển đổi AI

Ngành ngân hàng ngày càng nhận ra tiềm năng chuyển đổi của AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực phụ mà tự động hóa, giảm thiểu rủi ro và cá nhân hóa khách hàng là tối quan trọng. Khi các ngân hàng tiếp tục đầu tư vào công nghệ AI, một số lĩnh vực phụ đã nổi lên như những người dẫn đầu trong việc thúc đẩy sự thay đổi có tác động. Dưới đây là các lĩnh vực chính mà AI đã tạo ra sự khác biệt đáng kể, được hỗ trợ bởi số liệu thống kê mới nhất của ngành:

Phát hiện và phòng ngừa gian lận

AI đóng vai trò then chốt trong việc tăng cường bảo mật và phòng ngừa gian lận trong ngành ngân hàng. Bằng cách áp dụng các mô hình máy học, AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch theo thời gian thực, nhanh chóng phát hiện các mẫu và chỉ ra hành vi gian lận. Ví dụ, các hệ thống AI hiện có khả năng phát hiện gian lận bằng cách đánh giá các yếu tố như vị trí địa lý, hành vi mua sắm và thậm chí là cách sử dụng thiết bị, giúp giảm đáng kể các kết quả dương tính giả và cải thiện độ chính xác của phát hiện.

Hỗ trợ và tương tác khách hàng

Phân vùng hỗ trợ khách hàng đang trải qua sự đổi mới đáng kể do AI thúc đẩy, đặc biệt là thông qua việc sử dụng chatbot và trợ lý ảo. Họ cung cấp hỗ trợ tự động, thời gian thực cho khách hàng trên nhiều kênh khác nhau. Các giải pháp AI này xử lý mọi thứ từ các yêu cầu thông thường đến các giao dịch tài chính phức tạp, cải thiện thời gian phản hồi và giảm nhu cầu can thiệp của con người.

Ngoài ra, AI đang chuyển đổi sự tương tác của khách hàng bằng cách cho phép trải nghiệm siêu cá nhân hóa. Salesforce báo cáo rằng 76% khách hàng mong đợi các công ty hiểu được nhu cầu và kỳ vọng của họ và AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra các khuyến nghị sản phẩm, tư vấn tài chính và dịch vụ phù hợp. Trợ lý ảo có thể cung cấp tư vấn tài chính, gửi cảnh báo và thậm chí gợi ý các sản phẩm có liên quan dựa trên lịch sử giao dịch và sở thích của khách hàng.

Quản lý rủi ro

AI đang định hình lại quản lý rủi ro bằng cách giúp các tổ chức tài chính đánh giá rủi ro tín dụng, giám sát điều kiện thị trường và đảm bảo tuân thủ quy định. Thị trường toàn cầu về AI trong quản lý rủi ro được dự báo sẽ tăng trưởng ở mức CAGR 28,5% và đạt 16,4 tỷ đô la vào năm 2028, làm nổi bật tầm quan trọng ngày càng tăng của nó.

Trong việc tuân thủ quy định, AI cho phép theo dõi giao dịch theo thời gian thực và đảm bảo tuân thủ các quy định tài chính phức tạp, giảm nguy cơ bị phạt do không tuân thủ. Theo PwC, 47% các tổ chức tài chính đã sử dụng AI để cải thiện quy trình báo cáo và tuân thủ quy định, nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động của họ.
Quản lý tài sản

Các công nghệ do AI thúc đẩy trong quản lý tài sản đang thay đổi cách các ngân hàng và cố vấn tài chính phục vụ khách hàng của họ. Các công cụ AI hiện được sử dụng để đưa ra các khuyến nghị đầu tư được cá nhân hóa và tối ưu hóa danh mục đầu tư phù hợp với mục tiêu tài chính và hồ sơ rủi ro của khách hàng.

Xử lý khoản vay

AI đang hợp lý hóa lĩnh vực xử lý khoản vay bằng cách tự động hóa các tác vụ như thẩm định và xác minh tài liệu, giúp đẩy nhanh quá trình phê duyệt. Trên thực tế, AI được dự đoán sẽ giảm thời gian xử lý khoản vay xuống 30%, cải thiện trải nghiệm chung của khách hàng. Theo báo cáo của McKinsey, tự động hóa do AI hỗ trợ trong hoạt động cho vay dự kiến sẽ tạo ra khoản tiết kiệm chi phí 1,3 nghìn tỷ đô la trên toàn cầu vào năm 2030.

Thuật toán máy học có thể đánh giá mức độ tín nhiệm của người vay chính xác hơn bằng cách xem xét nhiều điểm dữ liệu hơn, từ điểm tín dụng truyền thống đến dữ liệu thay thế như lịch sử giao dịch và hành vi xã hội. Điều này đặc biệt có tác động đến việc cải thiện khả năng tiếp cận tín dụng cho những nhóm dân số chưa được phục vụ đầy đủ, những người có thể không có lịch sử tín dụng truyền thống.

Hơn nữa, AI có thể tự động hóa việc xem xét các đơn xin vay, đảm bảo ra quyết định nhanh hơn và giảm thiểu lỗi của con người. Khi làm như vậy, các ngân hàng có thể cung cấp mức giá cạnh tranh hơn, cải thiện hiệu quả hoạt động và phản hồi nhanh hơn cho người nộp đơn xin vay.

Khung đánh giá các lĩnh vực phụ trợ

Khi các ngân hàng điều hướng việc tích hợp AI vào hoạt động của mình, việc đánh giá các lĩnh vực nào phù hợp nhất để chuyển đổi AI là rất quan trọng để đảm bảo thành công và tối đa hóa giá trị kinh doanh. Một cách tiếp cận có cấu trúc để đánh giá các lĩnh vực có thể giúp những người ra quyết định ưu tiên các sáng kiến và phân bổ nguồn lực hiệu quả. Dưới đây là một số phác thảo các tiêu chí chính để đánh giá tiềm năng tiểu miền và các công cụ hỗ trợ cho việc đánh giá này.

Giá trị kinh doanh và sự phù hợp với mục tiêu của tổ chức

Bước đầu tiên trong việc đánh giá tiềm năng chuyển đổi AI của lĩnh vực phụ trợ là đánh giá giá trị kinh doanh của nó. Điều này liên quan đến việc hiểu cách giải pháp AI phù hợp với các mục tiêu chiến lược của ngân hàng và tác động tiềm tàng của nó đối với tăng trưởng dài hạn. Các lĩnh vực ảnh hưởng trực tiếp đến các chức năng cốt lõi, chẳng hạn như cải thiện trải nghiệm của khách hàng, giảm chi phí hoạt động hoặc tăng cường quản lý rủi ro, thường là những ứng cử viên hấp dẫn nhất để triển khai AI.

Để đánh giá giá trị kinh doanh, cân nhắc những điều sau:

Tác động đến doanh thu

Tên lĩnh vực phụ trợ có đóng góp trực tiếp vào tăng trưởng doanh thu hay giảm chi phí không? Ví dụ, các dịch vụ tài chính được cá nhân hóa hỗ trợ bởi AI trong quản lý tài sản có thể giúp thu hút nhiều khách hàng hơn và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng.

Phù hợp chiến lược

Việc chuyển đổi lĩnh vực bằng AI có phù hợp với tầm nhìn chung và mục tiêu chiến lược của ngân hàng không? Ví dụ, nếu ngân hàng tập trung vào đổi mới và dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm, AI hỗ trợ hoặc tương tác với khách hàng sẽ mang lại sự phù hợp chặt chẽ.

Lợi thế cạnh tranh

Liệu chuyển đổi AI có mang lại lợi thế cạnh tranh hay giúp ngân hàng tạo sự khác biệt trên thị trường? Phát hiện gian lận do AI thúc đẩy có thể giúp ngân hàng tăng cường bảo mật và giành được lòng tin của khách hàng, đây có thể là yếu tố tạo nên sự khác biệt trong một lĩnh vực có tính cạnh tranh cao.

Tính khả thi của việc triển khai AI

Sau khi giá trị kinh doanh được thiết lập, bước tiếp theo là đánh giá tính khả thi của việc triển khai AI. Điều này bao gồm việc xác định xem cơ sở hạ tầng kỹ thuật, dữ liệu và chuyên môn cần thiết có sẵn để hỗ trợ quá trình chuyển đổi AI thành công hay không.

Lời kết

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một bước tiến công nghệ quan trọng trong ngành ngân hàng, mà còn là một yếu tố chiến lược quyết định. Khi ngành ngân hàng chuyển mình vào kỷ nguyên số, AI đang có tiềm năng thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động, tương tác với khách hàng và cạnh tranh trong thị trường ngày càng tắc nghẽn. Những đột phá trong phát hiện gian lận, thu hút khách hàng, quản lý rủi ro và xử lý khoản vay cho thấy AI không chỉ giải quyết được những thách thức tồn tại lâu dài, mà còn mở ra những cơ hội mới để thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

Nguồn: CafeF