Bạn đã bao giờ tự hỏi AI có thể định hình lại thế giới tài chính như thế nào chưa? Đến năm 2027, AI trong tài chính được dự đoán sẽ trở thành một ngành công nghiệp 130 tỷ đô la. Nhưng điều đó thực sự có nghĩa là gì, và tại sao lại quan trọng?
Tài chính luôn xoay quanh việc phân tích dữ liệu để dự đoán rủi ro và lợi nhuận. Tuy nhiên, với lượng dữ liệu khổng lồ trong thế giới số ngày nay, khả năng phân tích của con người có những giới hạn rõ ràng. Đây là lúc AI xuất hiện - để tìm “kim” trong “đống cỏ khô” dữ liệu tài chính.
AI đang biến đổi tài chính theo những cách mang tính cách mạng, từ tự động hóa các tác vụ thường nhật đến phát hiện các mẫu phức tạp. Nó có thể rà soát hàng triệu điểm dữ liệu, tài liệu và cả các bài báo để tạo ra những insight vượt xa khả năng của con người. Tiềm năng là gì? Dự báo được cải thiện vượt bậc, đánh giá rủi ro theo thời gian thực và những quyết định đầu tư thông minh hơn.
Nhưng không chỉ là lợi nhuận. Nếu được áp dụng một cách có đạo đức, trí tuệ nhân tạo trong tài chính còn có thể mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng và công cụ tài chính. Trong một thế giới ngày càng phức tạp, AI có thể là chìa khóa cho quản lý tài chính tốt hơn, từ Phố Wall đến các ngân hàng cộng đồng và cả ngân sách cá nhân. Hãy xem hội thảo trực tuyến của chúng tôi về Tạo giá trị với dữ liệu trong dịch vụ tài chính để tìm hiểu thêm.
Tìm hiểu AI trong tài chính
Volodymyr Shchegel, Phó Chủ tịch Kỹ thuật tại Clario, diễn giải như sau,
Trí tuệ nhân tạo (AI) là các hệ thống máy tính có thể thực hiện những chức năng thường đòi hỏi trí thông minh của con người, như diễn giải dữ liệu trực quan, nhận dạng giọng nói và ra quyết định. Trong tài chính, các công nghệ AI đang được áp dụng để cải thiện nhiều quy trình và khai mở insight trên các lĩnh vực như ngân hàng, đầu tư, bảo hiểm và nhiều hơn nữa.
Volodymyr Shchegel, VP of Engineering at Clario
Machine learning
Machine learning (ML) thuộc nhóm rộng hơn của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình trực tiếp. Trong tài chính, các kỹ thuật ML như hồi quy, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron có thể phát hiện mẫu trong dữ liệu để tự động hóa quy trình hoặc dự đoán về rủi ro, giá cả, gian lận và hơn thế nữa.
Deep learning
Deep learning (DL) là kỹ thuật ML chuyên sâu sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Độ sâu bổ sung cho phép học từ các bộ dữ liệu khổng lồ như lịch sử giao dịch tài chính. DL thúc đẩy nhiều đổi mới trong các lĩnh vực như chấm điểm tín dụng, giao dịch thuật toán, chatbot và chống rửa tiền.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung vào việc hiểu các ngôn ngữ của con người. Trong tài chính, NLP phân tích cuộc gọi công bố kết quả, tin tức, quy định, câu hỏi của khách hàng và các văn bản khác để tự động hóa quy trình hoặc phát hiện insight về rủi ro, cảm xúc thị trường, tuân thủ pháp lý và hơn thế nữa.
Thị giác máy tính
Thị giác máy tính (CV) cho phép máy tính diễn giải và hiểu hình ảnh, video kỹ thuật số. Trong tài chính, CV được áp dụng cho các tác vụ như xử lý séc, giám sát tài sản vật lý, phân tích biểu cảm khuôn mặt và hơn thế nữa để chống gian lận và thu thập insight.
Thông qua tự động hóa các tác vụ nhàm chán và hé lộ các mẫu tiềm ẩn, AI hứa hẹn mang lại nhiều hiệu quả và năng lực mới cho các tổ chức tài chính đang tìm cách phục vụ khách hàng tốt hơn.
Ứng dụng của AI trong dịch vụ tài chính
Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng chuyển đổi các quy trình ngân hàng để chúng hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Thông qua việc phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, thuật toán AI có thể tự động hóa các tác vụ thủ công, giúp nhân viên tập trung vào công việc mang lại giá trị cao hơn.
Chẳng hạn, chatbot AI hiện xử lý nhiều câu hỏi dịch vụ khách hàng thường gặp về số dư tài khoản, thanh toán, v.v. Điều này cải thiện đáng kể thời gian phản hồi và giải phóng nhân viên tổng đài.
AI cũng nâng cao khả năng phát hiện và ngăn chặn gian lận. Bằng cách tận dụng dữ liệu trong tài chính, các mô hình machine learning có thể phân tích hàng triệu giao dịch để phát hiện các mẫu tinh vi cho thấy gian lận nhanh hơn và chính xác hơn con người. Các ngân hàng sử dụng các phân tích này để phát hiện giao dịch gian lận theo thời gian thực, giảm thiểu tổn thất.
Trong bối cảnh này, định danh số có thể giúp giảm gian lận dựa trên AI bằng cách bổ sung một lớp xác minh, đảm bảo chỉ người dùng hợp pháp mới được truy cập các giao dịch và dịch vụ tài chính.
Puneet Gogia, Nhà sáng lập Excel Champs, bổ sung,
Một ứng dụng quan trọng khác là quyết định tín dụng. Công cụ AI có thể tiếp nhận dữ liệu đa dạng của khách hàng như thu nhập và lịch sử chi tiêu để tạo ra điểm rủi ro tín dụng. Những điểm số dựa trên dữ liệu này chính xác và công bằng hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống.
Puneet Gogia, Founder at Excel Champs
Các ngân hàng cũng dùng AI để đưa ra khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch và mô hình chi tiêu. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn nâng tỷ lệ chuyển đổi.
Chẳng hạn, bằng cách phân tích hành vi tài chính và sở thích của khách hàng, AI có thể gợi ý mức lãi suất CD cạnh tranh nhất phù hợp với mục tiêu tiết kiệm của họ, giúp khách hàng nhận được lợi tức tốt nhất cho khoản tiền gửi.
Tác động của AI đến phân tích tài chính và quản lý rủi ro
Trí tuệ nhân tạo cũng đang chuyển đổi quản lý rủi ro và tuân thủ trong ngành tài chính. Bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ nhanh hơn con người, các hệ thống AI có thể phát hiện rủi ro và hoạt động gian lận có thể bị bỏ sót.
Ở đây, tầm quan trọng của ứng dụng ML trong tài chính trở nên rõ ràng, vì các mô hình machine learning đặc biệt giỏi trong việc phân tích tập dữ liệu phức tạp để cải thiện đánh giá rủi ro và phân tích tài chính.
Ví dụ, các công cụ AI đang được sử dụng cho kiểm tra biết khách hàng (KYC) và giám sát chống rửa tiền (AML). Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, mẫu giao dịch và mối liên hệ với các thực thể có rủi ro, các hệ thống này có thể làm nổi bật hoạt động đáng ngờ để xem xét thêm.
Điều này tăng hiệu quả và giảm khả năng dòng tiền bất hợp pháp lọt qua. Giám sát dựa trên AI cũng có thể hỗ trợ tuân thủ quy định bằng cách gắn cờ các giao dịch có thể vi phạm một số quy tắc.
AI cũng cho phép phân tích tài chính và mô hình rủi ro tinh tế hơn. Bằng cách xác định tương quan trong các tập dữ liệu khổng lồ vượt quá những gì con người có thể nhận biết, hệ thống AI có thể hỗ trợ phân tích dự báo, lập kịch bản và đánh giá rủi ro tốt hơn. Điều này dẫn đến các quyết định sáng suốt hơn về đầu tư, cho vay, thẩm định bảo hiểm và hơn thế nữa.
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dịch vụ tài chính cũng mở rộng sang việc tăng cường bảo mật cho các giao dịch tài chính số, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính phi tập trung (DeFi) đang phát triển nhanh chóng.
Thông qua kiểm toán hợp đồng thông minh, AI có thể rà soát mã của hợp đồng để phát hiện lỗ hổng và ngăn chặn gian lận, thể hiện vai trò then chốt trong việc bảo vệ trước các tội phạm tài chính tinh vi.
Tuy nhiên, dù AI mang lại nhiều lợi ích, vẫn tồn tại rủi ro về thiên lệch, khả năng giải thích và các vấn đề đạo đức. Khung quản trị và giám sát của con người vẫn rất cần thiết. Điều cốt yếu là tìm ra điểm cân bằng phù hợp, nơi hệ thống AI nâng cao tốc độ, độ chính xác và hiệu quả, trong khi con người định hướng các ưu tiên kinh doanh, khẩu vị rủi ro và đạo đức. Kết hợp lại, họ mang đến những gì tốt nhất của cả hai thế giới.
Jim Pendergast, Senior Vice President at altLINE Sobanco
Lợi ích của AI trong dịch vụ tài chính
Trí tuệ nhân tạo đang tái định hình hoạt động và nâng cao trải nghiệm khách hàng trên toàn ngành dịch vụ tài chính.
Về mặt vận hành, AI tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí thông qua tự động hóa. Ví dụ, tự động hóa quy trình bằng robot sử dụng bot phần mềm để xử lý các tác vụ lặp lại, khối lượng lớn như xử lý khoản vay và quản lý bồi thường. Điều này không chỉ tăng tốc quy trình mà còn giảm sai sót của con người.
AI cũng phân tích lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để phát hiện insight mà con người khó có thể tự mình nhận ra. Các ngân hàng dùng thuật toán AI để phân tích nhanh dữ liệu thị trường và tin tức, đồng thời dùng mạng xã hội để định hướng quyết định đầu tư và chiến lược giao dịch. Các công ty bảo hiểm cũng tận dụng AI để dự đoán rủi ro tốt hơn, phát hiện gian lận sớm hơn và thiết lập mức phí chính xác hơn.
Robert Kaskel, Giám đốc Nhân sự tại Checkr, giải thích,
Về trải nghiệm khách hàng, chatbot và trợ lý ảo AI cho phép dịch vụ 24/7 với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với nhân sự. Các bot này có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, truy cập dữ liệu khách hàng và trả lời nhiều câu hỏi phổ biến. Tuy nhiên, các vấn đề phức tạp hơn sẽ được chuyển giao trơn tru cho nhân viên hỗ trợ.
Robert Kaskel, Chief People Officer at Checkr
Bằng cách vừa tinh gọn hoạt động hậu trường vừa nâng cao trải nghiệm người dùng ở tuyến đầu, AI tạo ra khoản tiết kiệm chi phí đáng kể cho các tổ chức tài chính đồng thời cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Thách thức khi triển khai AI trong tài chính
Triển khai hệ thống AI trong ngành tài chính chịu sự quản lý chặt chẽ đặt ra nhiều thách thức đáng kể về hậu cần và tuân thủ. Các tổ chức tài chính phải quản lý cẩn trọng dự án AI để đảm bảo chất lượng dữ liệu, bảo mật và tuân thủ quy định.
Một rào cản then chốt là thu thập dữ liệu sạch, đại diện để huấn luyện mô hình AI. Vì mô hình chỉ tốt tương ứng với dữ liệu dùng để phát triển, các tổ chức tài chính phải triển khai quy trình quản trị dữ liệu vững chắc. Tuy nhiên, nhiều ngân hàng có kiến trúc dữ liệu phức tạp, phân mảnh, trải dài qua các hệ thống mainframe hàng thập kỷ.
Kết nối và chuẩn bị các dữ liệu này cho dự án AI đòi hỏi nỗ lực đáng kể. Doanh nghiệp cũng phải đảm bảo dữ liệu nhạy cảm của khách hàng được ẩn danh và bảo vệ đúng cách.
Max Wesman, Founder & COO of GoodHire
Hệ thống AI phải tuân thủ các quy định tài chính điều chỉnh mọi thứ từ quyết định tín dụng đến giám sát giao dịch. Yêu cầu lưu trữ hồ sơ và tài liệu mô hình để chứng minh tuân thủ tạo ra gánh nặng lớn.
Doanh nghiệp cũng phải triển khai quy trình quản lý rủi ro mô hình để giám sát hiệu suất hệ thống AI, phát hiện thiên lệch và xử lý các kết quả mô hình không mong muốn.
Hạ tầng lưu trữ và tính toán cho khối lượng công việc AI với dữ liệu lớn và huấn luyện mô hình chuyên sâu có thể rất tốn kém. Nhiều tổ chức tài chính chọn hạ tầng đám mây, nhưng các yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật và nơi lưu trú dữ liệu gây trở ngại cho việc áp dụng đám mây. Doanh nghiệp cũng có thể gặp khó khi tích hợp công cụ AI hiện đại với hệ thống CNTT kế thừa.
Javier Muniz, CTO tại LLC Attorney, cho biết,
Quản lý kỳ vọng của cơ quan quản lý liên quan đến AI cũng đặt ra nhiều thách thức. Luật pháp và kỳ vọng đạo đức quanh AI đang thay đổi nhanh chóng. Liên tục theo dõi diễn biến pháp lý trên nhiều khu vực tài phán và duy trì hệ thống linh hoạt là rất quan trọng nhưng không dễ dàng. Với phạm vi dự án và quản trị cẩn trọng, các tổ chức tài chính có thể vượt qua những rào cản này.
Javier Muniz, CTO at LLC Attorney
Các cân nhắc đạo đức và thiên lệch
Việc tích hợp AI trong tài chính đem đến nhiều cân nhắc về đạo đức, đặc biệt liên quan đến thiên lệch và tính công bằng. Hệ thống AI có thể vô tình duy trì hoặc thậm chí làm trầm trọng thêm các thiên lệch vốn có trong dữ liệu huấn luyện. Ví dụ, nếu dữ liệu cho vay trong quá khứ chứa thiên lệch với một số nhóm nhân khẩu nhất định, mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu này có thể tiếp tục gây bất lợi cho các nhóm đó.
Để giải quyết những vấn đề này, các tổ chức tài chính đang triển khai các kỹ thuật machine learning có nhận thức về công bằng. Những phương pháp này nhằm đảm bảo quyết định AI không tác động bất cân xứng đến bất kỳ nhóm cụ thể nào. Bên cạnh đó, các tổ chức đang thành lập hội đồng đạo đức và áp dụng các biện pháp minh bạch để quá trình ra quyết định của AI dễ hiểu và có trách nhiệm hơn.
Nhu cầu về kỹ năng AI trong tài chính
Xuyên suốt bài viết, chúng ta đã thấy nhiều cơ hội và thách thức mà trí tuệ nhân tạo mang đến cho ngành tài chính. Với những người làm việc trong lĩnh vực này, việc phát triển đúng bộ kỹ năng để ứng phó với các thay đổi nhanh chóng đang ở phía trước là điều tối quan trọng.
Các tổ chức tài chính phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu cho đánh giá rủi ro, phân tích thị trường và ra quyết định. AI có thể cung cấp công cụ độc đáo, giúp các chuyên gia trong đội ngũ của bạn khai mở insight và tự động hóa quy trình nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác.
Để duy trì năng lực cạnh tranh, các công ty tài chính phải trang bị cho đội ngũ những kỹ năng dữ liệu và AI cần thiết. DataCamp for Business là đối tác lý tưởng trong nỗ lực này. Nền tảng cung cấp giải pháp đào tạo phù hợp, giúp các đội ngũ tài chính làm chủ công cụ và kỹ thuật cần thiết để tận dụng AI hiệu quả.
DataCamp cung cấp:
- Lộ trình học tập tùy chỉnh: Tập trung vào các kỹ năng dữ liệu và AI thiết yếu cho tài chính, như mô hình dự báo, giao dịch thuật toán và phát hiện gian lận.
- Trải nghiệm thực hành: Bài tập và dự án thực tế đảm bảo đội ngũ của bạn có thể áp dụng kỹ năng ngay lập tức.
- Phân tích chuyên sâu: Theo dõi hiệu suất để gắn kết đào tạo với mục tiêu chiến lược của bạn.
Trong một ngành mà dữ liệu là tài sản cốt lõi, sở hữu đội ngũ được đào tạo bài bản không chỉ có lợi — mà là điều bắt buộc.
Tương lai của AI trong tài chính
Nhiều chuyên gia dự đoán AI sẽ tiếp tục cách mạng hóa ngành tài chính trong những năm tới. Chúng ta có thể sẽ thấy AI được sử dụng theo nhiều cách phức tạp để phân tích dữ liệu, xác định mẫu và insight, tự động hóa quy trình và đưa ra nhiều khuyến nghị.
Trong đầu tư và giao dịch, AI có thể trở nên đủ tiên tiến để đưa ra dự đoán thị trường rất chính xác và thực thi các chiến lược giao dịch tinh vi. Điều này có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa đầu tư và lợi nhuận. Tuy nhiên, quản trị phù hợp sẽ rất cần thiết khi AI đảm nhiệm nhiều quyết định tài chính hơn.
Đối với các ngân hàng, AI sẽ giúp hiểu khách hàng tốt hơn thông qua phân tích dữ liệu, cho phép dịch vụ cá nhân hóa hơn. Chatbot và cố vấn tự động đã được sử dụng cho dịch vụ khách hàng và lập kế hoạch tài chính, nhưng công nghệ sẽ trở nên tiên tiến và “giống người” hơn. Ngoài ra, chúng ta có thể kỳ vọng những bước tiến đáng kể như tích hợp giải pháp dùng AI vào ví điện tử của ngân hàng.
Nhiều quy trình thủ công như đánh giá hồ sơ vay và phát hiện gian lận sẽ được tự động hóa bằng các hệ thống AI phức tạp. Tuy nhiên, giám sát và quản trị của con người vẫn giữ vai trò then chốt.
AI cũng đang chuyển đổi đánh giá rủi ro tài chính và quản lý quy định. Machine learning có thể phân tích dữ liệu thay thế và phát hiện rủi ro hoặc sự kiện mà con người có thể bỏ lỡ. Do đó, AI có thể hỗ trợ cơ quan quản lý trong giám sát, dù việc giải thích và minh bạch của hệ thống AI sẽ rất quan trọng cho trách nhiệm giải trình.
Mặt khác, tội phạm đã và đang sử dụng AI để khai thác lỗ hổng, vì vậy ngành tài chính phải luôn cảnh giác cao độ.
Nhìn chung, các chuyên gia nhấn mạnh rằng dù AI mang lại nhiều lợi ích về hiệu quả, insight và đổi mới, việc duy trì sự tham gia của con người trong tài chính là điều thiết yếu. Các hệ thống trí tuệ lai kết hợp AI với chuyên môn, đạo đức và cảm xúc của con người là điều cần thiết. Tương lai của tài chính nằm ở sự hợp tác giữa con người và AI.
Tác động đến việc làm
Việc tích hợp AI vào lĩnh vực tài chính đang định hình lại thị trường lao động. Trong khi AI tự động hóa các tác vụ thường nhật và lặp lại, nó cũng tạo ra cơ hội cho các vai trò mới đòi hỏi kỹ năng phân tích và kỹ thuật nâng cao.
Các vai trò mới nổi
- Chuyên gia AI: Những chuyên gia có chuyên môn về AI và machine learning đang được săn đón để phát triển và duy trì hệ thống AI.
- Nhà khoa học dữ liệu: Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu có khả năng diễn giải dữ liệu phức tạp và xây dựng mô hình đang gia tăng.
- Nhân sự phụ trách đạo đức: Khi đạo đức AI trở thành trọng tâm, các vai trò đảm bảo thực hành AI có đạo đức đang xuất hiện.
Các vai trò đang thay đổi
- Chuyên viên phân tích tài chính: Với việc AI xử lý các tác vụ nặng về dữ liệu, chuyên viên phân tích tài chính tập trung nhiều hơn vào ra quyết định chiến lược và diễn giải insight do AI tạo ra.
- Nhân viên chăm sóc khách hàng: Trong khi chatbot AI xử lý câu hỏi thường gặp, nhân viên con người đảm nhiệm các vấn đề khách hàng phức tạp hơn.
Xu hướng hướng tới AI đòi hỏi tập trung nâng cấp và tái đào tạo lực lượng lao động để đảm bảo nhân viên có thể phát triển trong bối cảnh công nghệ mới này.
Kết luận
Như chúng ta đã thấy, trí tuệ nhân tạo đang chuẩn bị chuyển đổi nhiều khía cạnh của lĩnh vực tài chính, từ ngân hàng đến đầu tư và cả bảo hiểm. AI và machine learning hứa hẹn giúp tài chính hiệu quả hơn, dễ tiếp cận hơn và ít mắc lỗi hay thiên lệch của con người hơn. Tuy vậy, như mọi công nghệ thay đổi nhanh chóng, AI cũng đặt ra nhiều thách thức và mối quan ngại mới.
Quy định, đạo đức và thay đổi lực lượng lao động là những vấn đề then chốt cần được giải quyết trong thời gian tới. Chính phủ và cơ quan quản lý sẽ phải đi trên một lằn ranh mong manh giữa khuyến khích đổi mới và bảo vệ người tiêu dùng khỏi lạm dụng hoặc hệ quả ngoài ý muốn.
Ngành tài chính cũng sẽ cần phát triển đảm bảo chất lượng và khả năng giải thích của các mô hình machine learning phức tạp để xây dựng niềm tin với người dùng cuối.
Tổng thể mà nói, nếu xây dựng được các khung chính sách phù hợp, AI hứa hẹn phần thưởng to lớn cho ngành tài chính và xã hội rộng hơn. Người tiêu dùng có thể hưởng lợi từ thẩm định chính xác hơn, quản lý tài sản cá nhân hóa và phát hiện gian lận tốt hơn.
AI đánh dấu khởi đầu cho một chương mới đầy hứng khởi của ngành tài chính. Tuy nhiên, để hiện thực hóa trọn vẹn tiềm năng trong khi kiểm soát rủi ro và chi phí chuyển đổi sẽ đòi hỏi nỗ lực phối hợp giữa nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, xã hội dân sự và người tiêu dùng trong thập kỷ tới và xa hơn.
Nếu bạn đang tìm kiếm đào tạo thực hành về dữ liệu và AI cho đội ngũ tài chính, DataCamp có thể giúp. Bằng cách đầu tư vào kỹ năng dữ liệu của đội ngũ, bạn có thể:
- Tối đa hóa doanh thu bằng cách dùng machine learning để tạo trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa hơn
- Giảm chi phí bằng cách tự động hóa các quy trình lặp lại
- Cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của báo cáo
- Giảm thiểu rủi ro bằng cách tận dụng các kỹ thuật phân tích mới nhất trong mô hình rủi ro tín dụng và quản lý danh mục
Yêu cầu bản demo ngay hôm nay và khám phá cách DataCamp có thể nâng cao kiến thức dữ liệu và AI cho đội ngũ của bạn.
