Các nhà băng toàn cầu 'hụt chân' vì AI

Ngân hàng Mỹ sử dụng AI để đào tạo nhân viên mới.Ảnh: Bloomberg

Hiệu quả từ AI ai cũng nhìn thấy

Thông thường, những NH hoạt động hiệu quả, có các quy trình cho vay dễ dàng thuận tiện cho tất cả mọi người. Nhưng ngày nay, với trợ giúp của AI, các NH có thể dễ dàng tổng hợp thông tin để xác định mức độ tín nhiệm của cá nhân/khách hàng, từ đó có thể áp dụng các quy trình cho vay phù hợp và thuận tiện. AI cũng có thể được ứng dụng để hỗ trợ nhiều hơn cho khách hàng, giới thiệu các sản phẩm phù hợp với từng cá nhân.

Với bản thân NH, việc ứng dụng AI cho phép nhân viên trích xuất hiệu quả và nhanh chóng những thông tin từ hàng núi dữ liệu phi cấu trúc, như thỏa thuận thế chấp và biên bản cuộc họp, mức độ tín nhiệm của khách hàng… Như vậy, về mặt lý thuyết, rõ ràng AI có tiềm năng mang đến những lợi ích hấp dẫn.

Theo thống kê, nếu chỉ tính riêng thời gian và nhân lực, NH tiết kiệm được trong quá trình ghi chép và sàng lọc tài liệu, cũng có thể giúp tiết kiệm được một khoản tiền khổng lồ. Theo ước tính của các chuyên gia Citigroup, lợi nhuận ròng của các NH trên toàn thế giới có thể tăng 9 điểm phần trăm, tương đương 170 tỷ USD vào năm 2028 nhờ AI tạo sinh (Generative AI).

Một nghiên cứu từ công ty tư vấn McKinsey cũng đưa ra một con số tương tự, từ 200 tỷ đến 340 tỷ USD, với tác động lớn nhất trong doanh nghiệp kỹ thuật phần mềm và các doanh nghiệp hướng đến khách hàng.

Jamie Dimon, ông chủ của JPMorgan, cho rằng AI có thể hỗ trợ trên toàn bộ NH của ông, từ kế hoạch du lịch đến giao dịch cổ phiếu, và về cơ bản sẽ khiến mọi người kinh ngạc. Người đồng cấp của ông tại Morgan Stanley là Ted Pick, cho biết các công cụ như trợ lý nhúng Zoom, sẽ tạo bản tóm tắt cuộc họp với khách hàng cho các nhà quản lý tài sản, có thể giúp họ tiết kiệm tới 15 giờ mỗi tuần.

Nhiều ví dụ thực tế hơn cũng bắt đầu xuất hiện. Chẳng hạn, JPMorgan đã triển khai IndexGPT, một bot dành cho các quỹ lớn sử dụng từ khóa để gợi ý cổ phiếu phù hợp với chủ đề đầu tư. Còn Goldman Sachs thì đang đầu tư cho việc viết mã code, bởi công việc này chiếm tới một nửa ngày làm việc của 1/4 nhân viên toàn NH.

Trong mức tăng 15% của Chỉ số S&P 500 từ đầu năm, phần lớn do lực kéo từ nhóm cổ phiếu được thúc đẩy bởi AI được gọi là Magnificent Seven, dẫn đầu là nhà sản xuất chip Nvidia. Một quỹ giao dịch trên sàn theo dõi các công ty như vậy, đã tăng hơn 30% so với mức tăng chỉ 6% của Chỉ số NH KBW Nasdaq.

Nhưng thực tế không như kỳ vọng

Theo thống kê của JPMorgan, họ đã có 400 trường hợp sử dụng AI, và con số này có thể tăng gấp đôi vào cuối năm 2024. Nhưng vấn đề hiện nay là đầu tư kinh phí cho AI, các NH chấp nhận nổi hay không. Accenture đã đặt 2 tỷ USD hợp đồng chỉ trong 3 quý tài chính vừa qua về phí liên quan đến AI tạo sinh.

Điện thoại thông minh, bảng tính điện tử và giao dịch trực tuyến đều đã thay đổi ngành NH theo hướng tốt hơn. Nhưng sự ra đời của AI tạo sinh có thể trở thành việc các NH “leo lưng cọp”.

Theo dữ liệu của Federal Deposit Insurance Corp, với tất cả các động lực hiệu quả và tiến bộ công nghệ, chi phí tại các NH lớn nhất nước Mỹ vẫn chiếm tới 59% doanh thu trung bình trong 4 quý gần nhất, tương tự tỷ lệ của năm 2007, tức vẫn không có gì thay đổi sau gần 2 thập kỷ. McKinsey tính toán rằng, cứ mỗi 1 USD chi cho AI tạo sinh, sẽ có thêm 3 USD được triển khai cho “quản lý thay đổi”.

Hiện tại, các chi phí này vẫn tương đối khiêm tốn. Brian Moynihan, CEO Bank of America, cho biết năm 2023 AI có thể chiếm khoảng 15% trong số 3,8 tỷ USD mà NH cho vay của ông chi mỗi năm cho các sáng kiến công nghệ mới, chiếm khoảng 1/3 tổng ngân sách công nghệ của ngân hàng. Áp dụng cùng tỷ lệ này cho khoản phân bổ công nghệ 17 tỷ USD của JPMorgan, sẽ cho thấy khoản chi AI là ít hơn 1 tỷ USD.

Tuy nhiên, đúng là các NH có thể hưởng lợi từ công nghệ này nhiều hơn các công ty phi tài chính khác, nhưng họ cũng có nhiều thứ để mất. Sai lầm có thể rất nghiêm trọng khi giao phó hàng nghìn tỷ USD vào trong tay máy móc. Như trường hợp “ngón tay mập” của Citigroup ngày 2-5-2022. Khi đó, NH đã vô tình kích hoạt giao dịch cổ phiếu trị giá 444 tỷ USD, thay vì chỉ 58 triệu USD, dẫn đến các lệnh bán nhầm trị giá 1,4 tỷ USD.

Mặc dù nguyên nhân trực tiếp của lỗi giao dịch nói trên là do sai lầm của một nhà giao dịch, nhưng “những thiếu sót trong công tác kiểm soát”, đã khiến hệ thống giao dịch điện tử chạy bằng AI của Citigroup tự tạo ra các lệnh sai sau đó. Đây được xem là ví dụ điển hình về việc máy móc và AI có thể tạo sai lầm và bị thổi phồng theo cấp số nhân.

Bên cạnh đó, ngay cả khi AI thực sự mang lại kết quả, vẫn có lý do chính đáng để các nhà đầu tư hoài nghi về mức lợi ích mà họ sẽ nhận được. Bởi các NH phải có khả năng dự đoán và đáng tin cậy hơn, giỏi hơn trong việc tránh gian lận và tránh các hình phạt theo quy định.

Tuy nhiên, nhiều khoản lợi ích liên quan đến AI sẽ được chuyển cho khách hàng, vì các nhà cho vay luôn cạnh tranh để giành được hợp đồng kinh doanh mới. Có một thực tế đang tồn tại, là người gửi tiền hiếm khi đổi NH, ngay cả khi có một ưu đãi tốt hơn nhiều ở nơi khác.

Theo trang web tài chính cá nhân Bankrate, các cá nhân ở Mỹ thường có mối quan hệ trung bình 17 năm với các NH họ gửi tiền. Thế nhưng, ở thời điểm hiện nay, khách hàng có thể dễ dàng rời bỏ NH cũ nếu được các NH khác hướng dẫn khả năng xử lý do AI cung cấp.

Tức là khi thông tin về NH được minh bạch và cập nhật thường xuyên hơn, những cái xấu của NH không dễ che đậy dưới con mắt của AI. Điều tương tự cũng có thể đúng với việc mua cổ phần.

VINH TRANG