Những thách thức khi triển khai AI trong lĩnh vực ngân hàng

Xu hướng sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng gia tăng đã cho thấy tầm quan trọng và mối liên quan ngày càng lớn với lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Chiều ngày 7/8, FPT Digital phối hợp với ngân hàng Techcombank và cộng đồng Mì Al tổ chức sự kiện “DxHub - Xu hướng ứng dụng AI và thực tế triển khai trong ngành ngân hàng” với mong muốn chia sẻ những xu hướng ứng dụng AI trong ngành ngân hàng trên toàn cầu từ góc nhìn của các chuyên gia công nghệ. Đồng thời, sự kiện cũng giới thiệu các công nghệ mới và thực tiễn triển khai trí tuệ nhân tạo AI phù hợp với bối cảnh ngành ngân hàng tại Việt Nam.

Các chuyên gia và diễn giả thảo luận sôi nổi tại sự kiện

Trong nhiều năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành xu hướng nổi bật cho các doanh nghiệp trên toàn cầu nói chung và ngành ngân hàng nói riêng.

Theo số liệu báo cáo của FPT Digital, ngành ngân hàng là một trong những ngành có mức độ trưởng thành cao nhất về trí tuệ nhân tạo AI, 85% ngân hàng đã thiết lập chiến lược ứng dụng AI trong xây dựng các sản phẩm, dịch vụ mới và số nhân sự đang sử dụng trong hoạt động hàng ngày là 59%.

Năm 2030, kinh phí của các ngân hàng cho GenAI được dự đoán sẽ tăng lên 85 tỉ USD, tăng mạnh so với mức 6 tỉ USD năm 2024, đánh dấu mức đầu tư hơn 1,400%. Xu hướng đầu tư mạnh mẽ này cho thấy rõ sự chuyển dịch từ ngân hàng truyền thống, Digital Bank sang AI Bank.

Ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc Dịch vụ Chuyển đổi và AI FPT Digital

Ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc Dịch vụ Chuyển đổi và AI FPT Digital nhận định ngành ngân hàng với đặc thù là kinh doanh tiền tệ, tài chính có mức độ nhạy bén cao với nhu cầu thị trường và mức độ trưởng thành cao về ứng dụng công nghệ, nên tạo ra cả điều kiện cần và điều kiện đủ để đi đầu trong ứng dụng công nghệ AI.

Về điều kiện cần, phải nói rằng khách hàng và các đối tác trên thị trường tiền tệ tài chính là những người luôn có nhu cầu cao về trải nghiệm, về sự tiện nghi đặt ra yêu cầu, thách thức về việc các ngân hàng phải nhanh chóng ứng dụng công nghệ mới như AI để đem lại dịch vụ tốt hơn.

Về điều kiện đủ, ngân hàng là ngành luôn ở top trên của các ngành đầu tư ứng dụng công nghệ phục vụ tác nghiệp, các quy trình được chuẩn hóa trên nền tảng số, dữ liệu được quản lý trên môi trường số và nhân sự cũng có nhận thức, trình độ và kỹ năng ứng dụng công nghệ tốt.

"Đây là tiền đề tốt để ngân hàng có thể nhanh chóng chuyển mình ứng dụng AI, thúc đẩy phát triển sản phẩm dịch vụ, mô hình kinh doanh, dịch vụ khách hàng, cũng như công tác quản lý rủi ro, đảm bảo tuân thủ", ông Hậu chia sẻ.

Bên cạnh đó, ông Hậu cũng cho biết ứng dụng AI trong ngành ngân hàng có khả năng mang lại nhiều lợi ích to lớn, giảm thiểu thời gian và chi phí xử lý, nâng cao độ chính xác và tính minh bạch, đồng thời cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa cho khách hàng, nâng cao hiệu quả hoạt động và quản lý rủi ro.

Đồng thời, các hệ thống AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, giúp phát hiện gian lận nhanh chóng, chính xác. AI cũng hỗ trợ tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua các trợ lý ảo và chatbot. Những công cụ này có khả năng cung cấp dịch vụ hỗ trợ 24/7, giúp giải đáp thắc mắc, xử lý các yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng.

Ông Nguyễn Đức Lâm, chuyên gia công nghệ tại Techcombank

Tuy nhiên, theo ông Nguyễn Đức Lâm, chuyên gia công nghệ tại Techcombank, triển khai AI trong ngân hàng là điều “không dễ dàng”. Vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư luôn là mối quan tâm hàng đầu. Theo ông Lâm, khó khăn trong ứng dụng AI tại Techcombank nói riêng và Việt Nam nói chung, có lẽ là nhân lực AI chất lượng cao, vấn đề bảo mật dữ liệu, bảo mật thông tin trong thời đại AI như hiện nay.

Ông Nguyễn Chiến Thắng - Giám đốc Trung tâm phát triển tại SHB Bank đồng thời là Sáng lập và điều hành cộng đồng Mì AI chia sẻ tại sự kiện

Góp phần giải quyết bài toán nhân lực AI, cộng đồng Mì AI đã được thành lập từ năm 2019. Ông Nguyễn Chiến Thắng - Giám đốc Trung tâm phát triển tại SHB Bank đồng thời là Sáng lập và điều hành cộng đồng Mì AI cho biết ông thành lập Mì AI với sứ mệnh trở thành một cộng đồng nghiên cứu và triển khai AI theo hướng ứng dụng thực tiễn nên các đề tài nghiên cứu cũng theo hướng trực tiếp xử lý các vấn đề thực tế tại các tổ chức, doanh nghiệp. Hiện tại, cộng đồng này thu hút trên 50 nghìn thành viên với đa dạng từ những bạn sinh viên đến các chuyên gia về AI, các doanh nghiệp chuyên cung cấp các giải pháp AI trên thị trường.

Để ứng dụng AI được triển khai trơn tru thì một thách thức lớn nữa là việc tích hợp các hệ thống AI mới với cơ sở hạ tầng công nghệ hiện có. Trong thời kỳ bùng nổ dữ liệu như hiện tại, việc đào tạo các model AI đòi hỏi hạ tầng phần cứng như GPU phải mạnh.

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong ngân hàng đòi hỏi cần có một lộ trình rõ ràng và có tính linh hoạt cao với mục tiêu cụ thể, xác định rõ lĩnh vực ưu tiên triển khai, dựa trên hiện trạng công nghệ, dữ liệu, và quy trình.

Như với các doanh nghiệp khác, nguồn lực của mỗi ngân hàng không phải là vô hạn, trên cả phương diện tài lực (nguồn lực tài chính), nhân lực (nguồn lực con người) và vật lực (cơ sở vật chất hạ tầng công nghệ) nên mọi quyết định ứng dụng công nghệ - bản chất là một quyết định đầu tư đều phải được cân nhắc thấu đáo về lợi ích đem lại trên chi phí đầu tư. Măc[6]  khác, ngành tài chính - ngân hàng là một ngành kinh doanh có điều kiện, chịu sự chi phối của rất nhiều quy định pháp luật trong nước và thế giới, nên việc ứng dụng công nghệ mới phải được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo không vi phạm.

Cụ thể hơn, bà Trương Minh Trang, chuyên gia tư vấn FPT Digital, đã chia sẻ về lộ trình ứng dụng AI hiệu quả qua 6 bước.

Bước đầu tiên là sự chuẩn bị, các ngân hàng cần hiểu rõ về AI và đánh giá mức độ sẵn sàng của tổ chức, bao gồm cơ sở hạ tầng công nghệ và nhân lực, xác định lĩnh vực kinh doanh vận hành ưu tiên áp dụng AI.

Bước thứ hai là hình thành ý tưởng, xây dựng hành trình và bản đồ quy trình nhằm xác định nhu cầu, xác định khả năng ứng dụng của dữ liệu và AI.

Bước thứ ba là đánh giá các khía cạnh về giá trị đem lại và mức độ dễ thực hiện tất cả các trường hợp sử dụng, ý tưởng.

Bước thứ tư là xác định ưu tiên, trong đó xác định mức độ ưu tiên của danh mục các ý tưởng về trường hợp sử dụng/ý tưởng dựa trên các tham số về giá trị đem lại và mức độ dễ thực hiện.

Bước thứ năm là thực thi. Các ngân hàng sẽ xác định phạm vi thu thập dữ liệu và triển khai cho các trưởng hợp sử dụng/ý tượng được lựa chọn, thu thập dữ liệu, triển khai thử nghiệm.

Và cuối cùng là khâu giám sát, xây dựng các tham số để đánh giá hiệu quả thực hiện đồng thời liên tục đánh giá dựa trên các tham số và giám sát hoạt động nhằm giảm thiểu lỗi và rủi ro.

Theo bà Trang, việc đi theo lộ trình giúp các DN lựa chọn được các ứng dụng quan trọng có ảnh hưởng lớn nhất và tập trung triển khai mang lại hiệu quả nhanh, trong bối cảnh AI có vô số khả năng và cơ hội ứng dụng, ngân hàng gần như không thể thực hiện tất cả cùng một lúc với nguồn lực hạn chế.

Chuyên gia của FPT Digital cho rằng AI có khả năng đem lại hiệu quả cao trong vận hành, phát triển kinh doanh với những hướng phát triển mới và bền vững cho ngành ngân hàng

“Để khai thác tối đa tiềm năng của AI, các ngân hàng cần có lộ trình định hướng rõ ràng cùng kế hoạch triển khai linh hoạt, đầu tư vào hạ tầng công nghệ và đào tạo nhân lực”, bà Trương Minh Trang nói.