Aug 18, 2023

7 trường hợp sử dụng Generative AI hàng đầu trong ngành tài chính ngân hàng

Một cuộc cách mạng quan trọng hiện đang diễn ra khi trí tuệ nhân tạo (AI) liên tục cho thấy khả năng bắt kịp và thậm chí vượt trội so với tài năng của con người trong nhiều lĩnh vực. Các ngân hàng giờ đây nên tập trung vào việc hiểu AI tổng quát sẽ ảnh hưởng đến hoạt động của họ như thế nào thay vì tranh luận về những tác động to lớn mà nó sẽ gây ra đối với lĩnh vực của họ. Làm thế nào các ngân hàng có thể tận dụng tiềm năng tuyệt vời này để gia tăng giá trị và phát triển thịnh vượng trong môi trường mới này là rất quan trọng.

1. Sự phát triển của Generative AI trong ngành ngân hàng

Với khả năng học hỏi từ các tập dữ liệu lớn và đưa ra câu trả lời một cách độc lập, Generative AI là một nhánh tiên tiến và sáng tạo của trí tuệ nhân tạo. Nó có thể tìm thấy các mẫu và xu hướng bằng cách đánh giá một lượng lớn dữ liệu hiện có, cho phép nó đưa ra những đánh giá sáng suốt. Mặt khác, RPA là một cải tiến phần mềm giúp tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu và xử lý tài liệu.

Để đưa ra những đánh giá sáng suốt, Generative AI có thể phân tích dữ liệu trước đó, học hỏi từ dữ liệu đó và điều chỉnh chiến lược của mình cho phù hợp với hoàn cảnh mới. Mặt khác, RPA chỉ có thể tự động hóa các hoạt động đã được mô tả trong chương trình của nó. Theo phân tích của Accenture, các mô hình ngôn ngữ lớn như Generative AI có khả năng ảnh hưởng đến 90% tổng số giờ làm việc.

2. Các trường hợp sử dụng Generative AI trong ngân hàng nhiều nhất

2.1. Phát hiện gian lận

Các bộ phận phát hiện gian lận lớn đã từng được duy trì bởi nhiều ngân hàng; tuy nhiên, các bộ phận này có thể tốn kém để vận hành và không phải lúc nào cũng thành công hoàn toàn. Mặt khác, Generative AI có thể giám sát thông tin giao dịch như vị trí, thiết bị và hệ điều hành đồng thời cảnh báo người dùng về bất kỳ hành vi bất thường hoặc bất thường nào khác với xu hướng thông thường. Quá trình tự động hóa này giúp loại bỏ nhu cầu kiểm tra giao dịch thủ công tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi.

Hơn nữa, Generative AI có thể liên tục đánh giá dữ liệu tổng hợp, cải thiện các thuật toán phát hiện của nó để theo kịp các kế hoạch gian lận đang thay đổi. Các ngân hàng có thể dự đoán và ngăn chặn hoạt động gian lận trước khi chúng xảy ra nhờ vào chiến lược chủ động này. Yêu cầu xác minh thêm đối với quyền truy cập tài khoản người dùng có thể được áp dụng bằng cách sử dụng Generative AI. Chẳng hạn, một chatbot AI có thể yêu cầu người dùng hoàn thành xác thực đa yếu tố (MFA) hoặc các câu hỏi bảo mật để tăng cường bảo mật.

2.2. Quản lý rủi ro

Việc duy trì mức độ rủi ro lý tưởng, xác định các khu vực rủi ro tiềm ẩn và thực hiện các bước để bảo vệ lợi nhuận đều có thể thực hiện được đối với các ngân hàng bằng cách có một kế hoạch quản lý rủi ro mạnh mẽ. Tổn thất đáng kể có thể xảy ra do việc quản lý rủi ro liên quan đến tài khoản, tín hiệu, hoạt động và các yếu tố khác không phù hợp.

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, tạo ra một giải pháp thay thế cho việc sử dụng các hệ thống phần mềm cụ thể để giảm rủi ro và có thể giúp giảm tổn thất do các quy trình quản lý rủi ro không chuyên nghiệp gây ra. Generative AI có khả năng xác định các rủi ro tài chính có thể xảy ra bằng cách sử dụng dữ liệu trước đó, đưa ra cảnh báo sớm về gian lận giúp các tổ chức điều chỉnh và ngăn ngừa hoặc hạn chế tổn thất trong tương lai.

2.3. Phân tích tín dụng

Các ngân hàng hiện có một công cụ mạnh dưới dạng Generative AI để đánh giá mức độ tín nhiệm bằng cách xem xét xếp hạng tín dụng và hồ sơ tài chính của khách hàng. Ngoài ra, bằng cách kiểm tra cẩn thận thông tin từ nhiều nguồn, chẳng hạn như báo cáo tín dụng, báo cáo thu nhập, khai thuế và các dữ liệu tài chính khác, nó có thể đánh giá rủi ro liên quan đến đơn xin vay vốn.

Ngoài ra, Generative AI có thể xem xét hành động của người vay, hồ sơ ngân hàng và hoạt động tài khoản để phát hiện bất kỳ thay đổi nào trong tình hình tài chính của họ, đó có thể là dấu hiệu của mối lo ngại về vỡ nợ hoặc nợ quá hạn sắp xảy ra. Hơn nữa, Generative AI cung cấp các lựa chọn khoản vay theo thời gian thực cho các khoản vay nhỏ và bán lẻ, đẩy nhanh quá trình và cắt giảm thời gian cũng như chi phí thường liên quan đến các phương pháp thông thường.

2.4. Dự báo tài chính

Generative AI có thể phân biệt các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu, tạo điều kiện cho các mô phỏng dựa trên các tình huống giả định. Khả năng này cho phép các ngân hàng đánh giá một loạt các kết quả tiềm năng và đưa ra các kế hoạch phù hợp. Về bản chất, Generative AI cũng sử dụng kiến thức từ quá khứ để trao quyền cho các ngân hàng trong việc đưa ra các quyết định tài chính sáng suốt cho tương lai đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp để phân tích toàn diện.

2.5. Bảo mật dữ liệu

Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp cung cấp một cách tiếp cận hiệu quả tiềm năng đối với các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu trong lĩnh vực ngân hàng. Dữ liệu tổng hợp có thể là một sự thay thế tốt cho dữ liệu khách hàng khi việc chia sẻ dữ liệu khách hàng bị cấm theo luật bảo vệ dữ liệu và các mối lo ngại về quyền riêng tư. Ngoài ra, các ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu khách hàng tổng hợp để đào tạo các mô hình Machine Learning (ML) giúp họ xác định tính đủ điều kiện của khách hàng đối với các khoản vay tín dụng hoặc thế chấp và số tiền cho vay phù hợp.

2.6. Đánh giá rủi ro

Các nhà bảo lãnh khoản vay có thể hưởng lợi rất nhiều từ sự hỗ trợ do Generative AI cung cấp trong khi đưa ra quyết định. Hệ thống có thể đưa ra các đánh giá rủi ro được cá nhân hóa và các đề xuất chuyên biệt bằng cách đánh giá dữ liệu người tiêu dùng. Đáng chú ý, Generative AI có thể tự động hóa một số thành phần của bản ghi nhớ tín dụng, chẳng hạn như tóm tắt điều hành, mô tả công ty và phân tích ngành, giúp đơn giản hóa quy trình bảo lãnh phát hành.

2.7. Tiếp thị và tạo khách hàng tiềm năng

Trí tuệ nhân tạo giúp thu thập tệp khách hàng bằng cách xúc tiến các nỗ lực tiếp thị. Nó đạt được điều này bằng cách phân tích sở thích và hành vi trực tuyến của khách hàng, phân khúc khách hàng tiềm năng thành các nhóm riêng biệt và cho phép tạo các chiến dịch tiếp thị phù hợp cho từng phân khúc.

Trong quá trình này, Generative AI đóng vai trò quan trọng, giúp tạo nội dung tiếp thị tùy chỉnh và theo dõi tỷ lệ chuyển đổi cũng như mức độ hài lòng của khách hàng. Các ngân hàng có thể liên tục cải thiện chiến thuật tiếp thị của họ, điều này sẽ dẫn đến ROI tiếp thị cao hơn theo thời gian, bằng cách thực hiện thử nghiệm A/B để đánh giá hiệu quả của các kỹ thuật khác nhau.

AI sáng tạo đóng vai trò then chốt trong việc giảm thiểu rủi ro sai sót bằng cách phát hiện sự không nhất quán và nâng cao chất lượng tổng thể của các hoạt động tài chính và công việc liên quan đến ngân hàng. Hơn nữa, AI sáng tạo góp phần cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách hỗ trợ nghiên cứu pháp lý nhanh chóng và chính xác, cho phép các ngân hàng cung cấp hỗ trợ chính xác và hiệu quả hơn cho khách hàng của họ. Hy vọng rằng những chia sẻ BAC chia sẻ sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.

Nguồn tham khảo:
https://automationedge.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +