Để không hụt hơi trong 'cuộc chơi' chuyển đổi số, ngân hàng cần ứng dụng AI tạo sinh

Kết hợp công nghệ AI vào lĩnh vực ngân hàng

Thị trường ngân hàng Việt Nam đang ở thời điểm then chốt khi nhiều nhà băng đang đẩy mạnh số hóa dữ liệu và các quy trình vận hành để phục vụ cho quá trình chuyển đổi số, cũng như cho một tương lai phát triển dựa trên dữ liệu.

Theo phân tích của các chuyên gia, dữ liệu sẽ không thể là tài sản nếu thiếu sự hỗ trợ của các công nghệ mới, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI). Sử dụng đầu vào là dữ liệu của doanh nghiệp, tuy nhiên AI chỉ phát huy tối đa sức mạnh khi doanh nghiệp thiết lập được hệ thống quản trị dữ liệu tiên tiến.

Theo TS. Võ Thị Hồng Diễm, giảng viên Đại học RMIT, việc kết hợp công nghệ AI vào lĩnh vực ngân hàng không chỉ tối ưu hóa chi phí hoạt động mà còn tăng cường hỗ trợ khách hàng và cho phép tự động hóa quy trình hiệu quả. AI đã chứng minh lợi thế vượt trội trong việc cách mạng hóa quản lý dữ liệu, thấu hiểu hành vi khách hàng và thúc đẩy các mối quan hệ bền vững với khách hàng.

Ông Sayantan Choudhury, Phó tổng giám đốc, Tư vấn Công nghệ, EY Consulting Việt Nam cũng nhấn mạnh, sự chính xác và nguyên vẹn của dữ liệu là nền tảng để AI đưa ra các kết quả đáng tin cậy.

Agribank đã sớm ứng dụng các công nghệ AI hiện đại nhất như công nghệ đọc dữ liệu hình ảnh (OCR), công nghệ nhận diện gương mặt (FAC)...

"Nhằm đảm bảo thuật toán AI tiếp tục tạo ra kết quả đáng tin cậy, dữ liệu cần được kiểm tra về độ chính xác một cách đều đặn. Để làm điều đó, các ngân hàng cần có thể chế và hệ thống quản trị dữ liệu mạnh mẽ", ông Sayantan Choudhury lưu ý.

Ngoài các thách thức khi thực hiện chiến lược chuyển đổi số dựa trên dữ liệu, việc sử dụng AI và dữ liệu còn đi kèm nhiều vấn đề về yếu tố đạo đức và rủi ro tiềm ẩn cho các ngân hàng, ví dụ như sự đồng ý của khách hàng, tính toàn vẹn của dữ liệu, thể chế quản trị…

Tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) cũng sớm ứng dụng các công nghệ AI hiện đại nhất như công nghệ đọc dữ liệu hình ảnh (OCR), công nghệ nhận diện gương mặt (FAC)… Đây là những nền tảng công nghệ hiện đại, đáng tin cậy, bảo đảm tính minh bạch, nhanh chóng, giúp khách hàng thuận lợi hơn khi thực hiện mở tài khoản ngân hàng.

Ngoài ra, Agribank đã thực hiện tập trung toàn bộ các cơ sở dữ liệu của ngân hàng (hệ thống Core Banking, hệ thống MIS, hệ thống phát hành và thanh toán thẻ chip theo chuẩn EMV, hệ thống E-Banking, các hệ thống ngoài Core Banking), chủ động nắm bắt các xu hướng công nghệ mới, nghiên cứu xây dựng kho dữ liệu tập trung để đưa AI vào ứng dụng phân tích dữ liệu lớn (Big Data) theo các chuyên đề khác nhau, phục vụ cho công tác quản trị điều hành, dự đoán, dự báo, đưa ra các sản phẩm dịch vụ tốt nhất với tính cá nhân hóa cao.

Trong thời gian qua, Agribank triển khai đồng bộ nhiều giải pháp tăng cường an toàn thông tin như: Hệ thống PKI (Public key infrastructure), hệ thống điều hành an toàn thông tin (SOC – Security Operation Center), giải pháp mật khẩu một lần (OTP – One Time Password) bảo mật cho các ứng dụng, hệ thống AD/Antivirus, hệ thống bảo mật cho các thiết bị điểm cuối, phối hợp với các cơ quan cảnh báo an ninh mạng đảm bảo an ninh an toàn cho các hệ thống công nghệ thông tin.

AI tạo sinh mở ra một kỷ nguyên hoàn toàn mới

Bà Dương Nguyễn, Chủ tịch Hội đồng quản trị EY Consulting Việt Nam chia sẻ: “Dữ liệu là chất xúc tác cho sự tăng trưởng. Các ngân hàng đã và đang dành không ít nguồn lực cho chuyển đổi số, gia tăng trải nghiệm khách hàng và các mục tiêu kinh doanh. Tuy nhiên, sự phát triển mạnh mẽ và bùng nổ của AI tạo sinh (Generative AI) sẽ mở ra một kỷ nguyên hoàn toàn mới cho “cuộc chơi dữ liệu”’.

Theo bà Dương, đây là thời điểm, các ngân hàng cần chuẩn bị thật tốt, bởi những “bộ não AI" sẽ thay đổi cách thức mà chúng ta giao tiếp, phục vụ khách hàng và vận hành ngân hàng. Xa hơn thế, một số vị trí trong ngân hàng thậm chí có thể biến mất, được thay thế bằng những bộ não AI thông minh và có khả năng tổng hợp cực cao.

"Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của dữ liệu và phân tích dữ liệu khi rất nhiều quyết định, quy trình vận hành, và chiến lược kinh doanh của các ngân hàng được quyết định bởi dữ liệu, được thúc đẩy từ các công nghệ mới và AI. Các ngân hàng cần chuẩn bị thật tốt và ngay từ bây giờ nếu không muốn bị hụt hơi trước cuộc chơi mới", bà Dương nói.

Đồng quan điểm, TS Võ Thị Hồng Diễm cho rằng hầu hết các ngân hàng Việt Nam đều sử dụng AI truyền thống dựa trên quy tắc, vốn vượt trội trong việc xử lý các yêu cầu thông thường và hỗ trợ các giao dịch tài chính đơn giản. Loại AI này chỉ có thể tự động hóa các tác vụ đã được lập trình trước, thường được đào tạo riêng cho các tác vụ cố định và cụ thể, do vậy ít thích ứng hơn với các tình huống hoặc nhiệm vụ mới.

“Trong khi đó, AI tạo sinh có thể được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu và thích ứng với các tình huống và sự thay đổi khác nhau. Tuy nhiên, ứng dụng AI tạo sinh trong lĩnh vực ngân hàng vẫn còn hạn chế”, TS. Diễm nhận định.

Theo đó, để tích hợp AI sâu rộng hơn trong tương lai, TS. Diễm khẳng định phát triển dữ liệu lớn và chất lượng cao là nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng.

“Lý tưởng là AI có thể được tích hợp với các công nghệ kỹ thuật số đột phá khác như blockchain, cung cấp cơ sở dữ liệu bảo mật cao để truyền và lưu trữ dữ liệu, đảm bảo cả tính bảo mật và tính minh bạch, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng cơ sở dữ liệu liên ngân hàng”, chuyên gia này nhận định.

Hơn nữa, hệ sinh thái phát triển AI tại Việt Nam và các chính sách hỗ trợ vẫn cần mở rộng đáng kể để bắt kịp các nước khác ở châu Á. Theo TS. Diễm, các khoản đầu tư chiến lược vào cơ sở hạ tầng công nghệ, nguồn lực và nhân tài (bao gồm các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy) là rất quan trọng để các ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh và chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng mới nổi.

Thanh Hồng