Ngân hàng Việt tăng tốc ứng dụng AI

AI đang dần được ứng dụng phổ biến tại nhiều ngân hàng, trong các dịch vụ cung cấp cho khách hàng lẫn chuyển đổi vận hành nội bộ.

Những câu chuyện về ứng dụng Trí tuệ nhân tạo được nhiều lãnh đạo ngân hàng chia sẻ tại phiên thảo luận thuộc khuôn khổ “Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam” do Bộ Khoa học và Công nghệ chủ trì chiều ngày 27/11.

Hệ thống LiveBank của TPBank là một ví dụ. Triển khai 3 năm nay, hệ thống này có thể giúp khách hàng đăng ký vân tay và khuôn mặt trong 1 phút, dùng vân tay và khuôn mặt để giao dịch, tự động so sánh khuôn mặt tại CMND với camera… Sau khi định danh điện tử (eKYC) được cho phép thí điểm, khách hàng có thể hoàn thành eKYC và có tài khoản trong 5 giây.

Đằng sau những giải pháp này, ông Nguyễn Hưng, Tổng giám Đốc TPBank cho biết đều có ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) bên cạnh các công nghệ như máy học (Marchine Learning), học sâu (Deep Learning) hay nhận dạng ký tự quang học (OCR). Không chỉ thế, quá trình chuyển đổi số cũng đã diễn ra trong nội bộ của TPBank.

Ví dụ, ngân hàng này dùng AI để tự động phân tích dữ liệu hành vi khách hàng để chăm sóc tốt hơn. Và cũng nhờ đóng góp của AI, TPBank đã triển khai trên 70 robot ảo tự động để xử lý việc nhập liệu thủ công, tiết kiệm hàng chục nhân sự và dự kiến đầu tư thêm 140 con năm sau.

“Trên 80% ứng dụng công nghệ mới của TPBank có sử dụng AI”, ông Nguyễn Hưng nói.

Các chuyên gia tọa đàm tại hội thảo Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính ngân hàng chiều 27/11. Ảnh: Thành Nguyễn.

Các diễn giả thảo luận về ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính ngân hàng chiều 27/11. Ảnh: BTC.

Trong bối cảnh các ngân hàng chạy đua chuyển đổi số, nhất là sau Covid-19, câu chuyện của TPBank không phải là cá biệt. Các phòng giao dịch của VietinBank hiện đã trang bị các ki-ot để đón tiếp khách hàng. Các ki-ot này có khả năng nhận diện gương mặt để biết thông tin và nhu cầu khách, chuyển trực tiếp đến giao dịch viên chuẩn bị phục vụ.

“Nhờ vậy, chúng tôi tiết kiệm được 30% thời gian xử lý giao dịch”, ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó tổng giám đốc VietinBank nói và cho biết đây cũng là một ứng dụng của AI. Ở ngân hàng này, AI cũng còn được dùng trong việc cho phép khách hàng mở tài khoản online thông qua eKYC, đăng ký khóa thẻ qua chatbot.

“Chúng tôi định hướng phát triển ứng dụng ngân hàng thành một trợ lý tư vấn tài chính cho khách hàng, chứ không chỉ là kênh tương tác một chiều như hiện tại”, ông Lân tiết lộ.

Không chỉ các ngân hàng, các nhà cung cấp giải pháp công nghệ cho ngành tài chính cũng nhộn nhịp triển khai các giải pháp ứng dụng AI. Ông Lê Hồng Việt, Giám đốc điều hành FPT Smart Cloud, cho biết 4 tháng qua, tổng đài trợ lý ảo đầu của công ty đã thực hiện 6 triệu cuộc gọi đến và đi phục vụ khách hàng của các ngân hàng. Và để phục vụ tốt nhất, ông Việt nói, phải nhờ sự trợ giúp của AI.

Hay như Trusting Social, công ty cung cấp hạ tầng kỹ thuật số cho các ngân hàng, cho biết, dành 2 năm qua để phát triển hệ thống đánh giá điểm tín dụng khách hàng, giải pháp eKYC. Tất cả việc này đều cần ứng dụng Machine Learning và AI. Với đầu tư mạnh mẽ, Trusting Social đang thuê khoảng 30 tiến sĩ về Machine Learning, chiếm 20% lượng nhân sự.

“Với chúng tôi, AI và Big Data là công nghệ để giải quyết bài toán giúp mọi người có cơ hội tiếp cận về mặt tài chính”, ông Nguyễn An Nguyên, Giám đốc điều hành Trusting Social, nhận định.

Nhìn chung, theo các chuyên gia tại hội thảo, AI đã dần được ứng dụng phổ biến tại nhiều ngân hàng, trong các dịch vụ cung cấp cho khách hàng lẫn chuyển đổi vận hành theo hướng chuyển đổi số nội bộ.

Xu hướng này được dự báo tiếp tục sôi động trong thời gian tới, nhất là từ khi eKYC được Ngân hàng Nhà nước cho phép triển khai thí điểm tại 10 ngân hàng. Để chống gian lận, eKYC vẫn tiếp tục đòi hỏi được nâng cấp và phát triển liên tục, nhờ AI và các công nghệ khác. Thị trường này cũng đang ghi nhận dự tham gia tích cực của các nhà cung cấp giải pháp nội địa như VNPT hay FPT.

Ông Phạm Tiến Dũng, Vụ trưởng Thanh toán (Ngân hàng Nhà nước) cho biết, trong lúc Việt Nam chưa có hệ thống xác thực sinh trắc học quốc gia, để hạn chế các rủi ro, chống gian lận, các ngân hàng có thể nghĩ đến tương lai cùng chia sẻ dữ liệu định danh khách hàng với nhau để củng cố sức mạnh cho eKYC và AI được chính xác hơn.

Bên cạnh các thuận lợi để tăng tốc ứng dụng AI, các tổ chức tài chính lẫn công ty công nghệ cũng đối diện một vài thách thức.Đầu tiên, đó là câu chuyện trách nhiệm. Với những quyết định được đưa ra bằng máy, ai sẽ là người chịu trách nhiệm sau cùng, nếu dẫn đến kết quả không chính xác, rủi ro?

Một ví dụ đơn giản như để AI phê duyệt các khoản vay tự động. “Phê duyệt tự động còn tùy thuộc vào tệp khách hàng và quy mô chứ không thể áp dụng cho các khách hàng lớn, khách hàng doanh nghiệp. Cùng với đó, mỗi ngân hàng có khẩu vị đánh giá rủi ro khác nhau”, ông Nguyễn Hưng (TPBank) đánh giá.

Thứ hai, việc giúp AI làm việc hiệu quả đòi hỏi trải qua quá trình học tập từ một kho dữ liệu đủ lớn, chính xác trong khi nếu ngân hàng không chuyển đổi số đồng bộ, hệ thống dữ liệu của họ vẫn phân tán, phi cấu trúc và độ nhiễu cao. Bản thân việc “dạy dỗ” AI cũng là một quá trình.

“Năm đầu dùng chatbot chúng tôi cũng rất “nản”. Chúng tôi dùng nhiều dữ liệu dạy mà nó vẫn “ngu”. Sau đó, chúng tôi được tư vấn là tập trung vào những tác vụ nhất định để dạy tốt hơn”, ông Trần Công Quỳnh Lân chia sẻ kinh nghiệm vui. Giờ đây, riêng chatbot nội bộ của VietinBank đã xử lý 74.000 đơn xin nghỉ phép của nhân viên, giúp họ không cần phải làm đơn giấy và trình đợi xét duyệt.

Thứ ba, và cũng được xem là một thách thức nhất, chính là nhân sự. Các lãnh đạo ngân hàng và doanh nghiệp đồng thuận rằng việc tìm nhân sự chuyên môn về AI, Machine Learning tại Việt Nam rất khó khăn. Hiện mỗi đơn vị giải bài toán này theo một cách riêng.

Ông Nguyễn Hưng ví von nhân sự IT, nhất là làm về AI, có tính thanh khoản rất cao. Do vậy, ngoài lương thưởng xứng đáng, ngân hàng phải tạo được sự gắn bó bằng cách cung cấp môi trường nơi họ có thể tiếp cận, phát triển cái mới.

Hay như FPT Cloud một phần nhờ vào nguồn nhân lực từ Đại học FPT, còn VNPT thì khởi sự làm AI từ 3 năm trước bằng việc đi “săn” các lãnh đạo có năng lực thực sự trong mảng này để tạo tính lan tỏa.

“Rất may thời gian qua có làn sóng các tiến sỹ Việt kiều, đa số là người trẻ, trở về Việt Nam để chúng tôi tiếp cận thu hút. Ngoài ra, chúng tôi cũng mời những nhân sự đang làm AI trong các tập đoàn lớn như Google làm cộng tác viên cho mình”, ông Ngô Diên Hy, Tổng giám Đốc VNPT IT, cho biết.

Và cuối cùng, ngành ngân hàng từng băn khoăn về nguy cơ thất nghiệp của nhân viên khi AI, robot được ứng dụng ngày càng phổ biến. Tuy nhiên, các lãnh đạo ngân hàng cho rằng viễn cảnh đó không thật sự đáng ngại.

“Chúng tôi đều tuyển ít nhất là trình độ đại học mà đi giao cho họ những công việc giản đơn là lỗi của bộ máy quản lý”, ông Nguyễn Hưng nói TPBank vẫn sẽ gia tăng nhân lực, nhưng tất nhiên sẽ thấp hơn nhiều so với tốc độ phát triển kinh doanh. “Nhưng nhân viên sẽ ngày càng thông minh hơn. Chúng tôi vẫn sẽ tiếp tục đầu tư mạnh mẽ hơn nữa cho công nghệ nói chung và AI nói riêng”, ông nói.

Viễn Thông

Nguồn : vnexpress.net