Tác động của công nghệ AI định hình ngành tài chính

Xác định giao dịch là nền tảng tạo ra giá trị cho ngành tài chính ngân hàng, báo cáo "Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng số" của MBBank mới phát hành đã phân tích SWOS của giao dịch trong ngành ngân hàng.

Theo đó, ngân hàng có thể chủ động thiết lập ra các cấu trúc dữ liệu và thông tin cần thiết để đảm bảo cho việc thiết lập các giao dịch được thực hiện, hoàn thành và hiệu quả.

Tuy nhiên, rủi ro cũng chính là việc thiếu các dữ liệu có chất lượng, kịp thời theo các cấu trúc dữ liệu và năng lực phân tích, xử lý dữ liệu, đẩy nhanh việc ra quyết định; cung như cung cấp các dữ liệu, thông tin cần thiết cho các bên liên quan để giao dịch được diễn ra.

Chính vì vậy, ứng dụng công nghệ AI đóng vai trò quan trọng tác động đến các giao dịch, thúc đẩy số lượng giao dịch tối đa với chi phí cận biên tiệm cận về 0, đồng thời tạo ra được nhiều giá trị gia tăng cho mỗi giao dịch.

Công nghệ AI tối ưu giao dịch, tạo ra nhiều giá trị gia tăng cho ngân hàng. Đọc thêm tại: https://bit.ly/MBReportQ4

Công nghệ AI là giải pháp giúp các ngân hàng phân tích, xử lý dữ liệu hiệu quả hơn, hỗ trợ việc khớp nối giữa các bên trong giao dịch và việc đưa ra quyết định cho các bên trong giao dịch. Từ đó, thúc đẩy gia tăng số lượng các giao dịch đối với dịch vụ ngân hàng.

Bên cạnh đó, công nghệ còn còn tối ưu chi phí cận biên của các giao dịch tiệm cần về 0 thông qua hỗ trợ tạo ra năng lực phân tích, xử lý dữ liệu theo cơ chế vận hành theo nền tảng, khai thác hiệu quả vốn hoá dữ liệu hình thành từ các giao dịch của ngân hàng.

Đồng thời, AI thúc đẩy ngân hàng nâng cao khả năng học hỏi để phát triển các thuật toán và giao dịch thông minh, tối ưu quy trình nhờ tự động hoá và phát triển các giải pháp nhằm nâng cao khả năng vốn hoá dữ liệu.

Kết hợp AI dựa trên trên sự phát triển của công nghệ dữ liệu lớn (Big Data) và Blockchain còn tạo ra những khả năng vượt trội trong năng lực lưu trữ giá trị, dịch chuyển giá trị và đánh giá rủi ro cho các giao dịch, gia tăng số lượng và giá trị giao dịch thành công

Báo cáo của MBBank đã khẳng định trọng tâm của việc sử dụng các công nghệ AI trong ngân hàng là để cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua tối ưu hoá các quy trình và tự động hoá các tác nghiệp của ngân hàng. Đồng thời, cơ chế quan trọng nhất mà AI tác động đến lĩnh vực tài chính nói chung và ngân hàng là trung tâm, đó là nó sẽ thay đổi mô hình kinh doanh của ngân hàng, theo hướng tạo ra sự đột phá về năng suất.

Ứng dụng quan trọng của AI trong ngân hàng

Hiện nay, công nghệ AI được áp dụng khá phổ biến trong ngân hàng Việt Nam, tuy nhiên vẫn chưa ở các cấp độ và quy mô khác nhau.

Báo cáo "Ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng số" của MBBank điểm lại năm ứng dụng vượt trội của công nghệ này, hỗ trợ hiệu quả cho các ngân hàng cải thiện trải nghiệm và nâng cao năng lực quản lý giao dịch.

Đánh giá tín dụng, quản trị rủi ro, giao dịch định lượng, cá nhân hoá trải nghiệm và bảo mật là năm ứng dụng quan trọng của công nghệ AI

Cụ thể, ứng dụng đầu tiên của AI đối với ngân hàng là đánh giá tín dụng. Các giải pháp trí tuệ nhân tạo đang giúp các ngân hàng và người cho vay đưa ra quyết định cho vay bằng cách sử dụng nhiều yếu tố giúp đánh giá chính xác hơn những phương pháp đánh giá truyền thống.

Ngành tài chính-ngân hàng, đặc biệt các ngân hàng số đang ngày càng chuyển sang sử dụng máy học (machine learning), một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, để xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn, nhanh chóng hơn. Những dự đoán này giúp các ngân hàng tận dụng dữ liệu hiện có để xác định xu hướng, xác định rủi ro, tiết kiệm nhân lực và đảm bảo thông tin tốt hơn cho việc lập kế hoạch trong tương lai.

Công nghệ AI còn hỗ trợ giao dịch định lượng (Quantitative Trading hay còn gọi là Quant) - các giao dịch thông qua các phân tích định lượng dưới sự hỗ trợ của máy tính và các công cụ số hóa (AI, Machine Learning, Big Data ) của ngân hàng.

Giao dịch định lượng có thể giúp thực hiện các giao dịch trên thị trường với tốc độ siêu nhanh, và độ chính xác rất cao; đặc biệt với sự phát triển của công nghệ AI và Machine Learning, giao dịch định lượng có thể đạt đến mức độ tự phát triển và hoàn thiện kỹ năng mà không cần có sự hỗ trợ của con người.

Tại thị trường Việt Nam, nhiều quỹ và nhà giao dịch sử dụng Quant dưới dạng các robot để giao dịch, và sử dụng rất nhiều trong các giao dịch tần suất cao (high frequency trading), giao dịch chênh lệch giá (arbitrage trading), và giao dịch tự động (automated trading).

Ngoài ra, AI đóng vai trò là công nghệ cốt lõi để nâng cao trải nghiệm cá nhân hoá của khách hàng. Ngân hàng sử dụng các trợ lý AI như chatbot để đưa ra lời khuyên tài chính được cá nhân hóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm cung cấp dịch vụ khách hàng tự phục vụ (Self-hep Service). Đồng thời, cải thiện an toàn và bảo mật cho các nền tảng trực tuyến cũng là một trong những ứng dụng quan trọng của ngành ngân hàng.