Ranh giới của ngân hàng số khi ứng dụng Big data và AI

Cùng với dòng chảy chuyển đổi số, AI và Big data cũng được các ngân hàng đón nhận và dành nhiều sự quan tâm. 2 tiện ích này được sử dụng hầu hết tại các nước phát triển trong bối cảnh cuộc cách mạng 4.0 đang diễn ra trên toàn cầu. 

Tuy nhiên, ở Việt Nam, việc ứng dụng Big data và AI tại các ngân hàng thương mại còn nhiều hạn chế. Điều này vô hình trung tạo ra rào cản cho việc mở rộng nâng cao chất lượng tại các ngân hàng. 

Chi phí cận biên giao dịch giảm dần về 0

Chia sẻ tại chương trình "Big data và AI trong Ngân hàng và tài chính", ông Lê Nguyễn Trường Giang, Chủ tịch CSCI Indochina Group – chuyên gia tư vấn chiến lược khẳng định: "Giao dịch chính là nền tảng tạo ra giá trị cho ngành tài chính, ngân hàng. Và tương lai của ngành tài chính, ngân hàng sẽ phụ thuộc vào việc thúc đẩy được số lượng các giao dịch tối đa, với chi phí cận biên cho các giao dịch tiệm cận về 0, đồng thời tạo ra được giá trị gia tăng trên mỗi giao dịch nhiều nhất có thể".

Một giao dịch tồn tại khi tối thiểu có hai bên tham gia, người cung cấp các sản phẩm-dịch vụ tài chính và người sử dụng sản phẩm-dịch vụ/khách hàng và có thể mở rộng ra các bên liên quan khác tùy theo điều kiện và bối cảnh mà giao dịch được thực hiện.

Ông Giang phân tích thêm: "Để giảm chi phí cận biên của các giao dịch tiệm cận về 0, điều quan trọng nhất là phải có khả năng tối ưu hóa các quy trình và tự động hóa các tác nghiệp, đồng thời giảm thiểu rủi ro giao dịch xuống mức thấp nhất, cũng như khai thác hiệu quả vốn hóa dữ liệu được hình thành từ giao dịch để bù lấp cho các chi phí vận hành và đảm bảo giao dịch".

Thông qua phân tích về 4 trụ cột của ngân hàng trong tương lai để thấy được vai trò của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI) đối với chi phí cận biên của giao dịch.

Thứ nhất AI sẽ cho phép tạo ra tính mới cho ngân hàng thông qua việc hỗ trợ tạo và năng lực phân tích xử lý dữ liệu theo cơ chế vận hành theo nền tảng, Ngân hàng vận hành hiệu quả như một nền tảng (platform). 

Thứ hai, AI sẽ giúp ngân hàng nâng cao khả năng học hỏi nhờ Machine learning và phát triển các thuật toán thông minh và giao dịch thông minh.

Thứ ba, AI sẽ giúp ngân hàng tự động hóa thông qua các quy trình được tối ưu hóa nhờ tự động hóa các tiến trình tự động hóa đặc điểm và các tiến trình số tối ưu.

Thứ tư, AI sẽ giúp ngân hàng phát triển các giải pháp tăng cường và mở rộng các kiến trúc số.

Bàn về vấn đề trên, Th.S Đào Trung Thành- chuyên gia tư vấn chiến lược Chuyển đổi số Co-Founder DTSI (Data Transformation Strategic Investment) cho biết thêm: "AI đã làm thay đổi mang tính đột phá cho lĩnh vực tài chính-ngân hàng nhằm đáp ứng nhu cầu của những khách hàng muốn có những cách tiếp cận, chi tiêu, tiết kiệm và đầu tư thông minh, thuận tiện, an toàn hơn."

Bên cạnh đó ông Thành cũng bày tỏ quan ngại rằng: "Hàng ngày, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn ,giao dịch cổ phiếu và sử dụng tài khoản trực tuyến trên các ứng dụng điện thoại thông minh đã làm gia tăng khối lượng khổng lồ giao dịch kỹ thuật số diễn ra. Trong số những giao dịch đó có gian lận và những vấn đề liên quan đến tội phạm mạng".

Mới đây, theo thông tin từ Công an thành phố Hà Nội, trên địa bàn thành phố xuất hiện thủ đoạn lừa đảo mới là giả chuyển khoản nhầm để ép trả lãi suất cao. Hay các trường hợp giả mạo ngân hàng chèn tin nhắn trộm tiền khách hàng.

Đối với những bất cập nêu trên, chuyên gia chỉ ra rằng: "AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện an toàn, bảo mật của nền tài chính trực tuyến. Đơn cử, CitiBank đang sử dụng AI và các công nghệ liên quan như Big Data, Machine Learning với mục đích phòng tránh các hành động gian lận và chống rửa tiền".

Ranh giới giữa “hợp pháp và bất hợp pháp”

Theo ông Lê Nguyễn Trường Giang, Chủ tịch CSCI Indochina Group: "Các ngân hàng gặp khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu cá nhân bởi cản trở về mặt chế tài. Điều này có thể tạo nên nguy cơ đổ vỡ cho ngân hàng".

"Tuy nhiên nhiều ngân hàng còn chưa nhìn thấy được bản chất, ý nghĩa của chính sách tài chính toàn diện trong việc mở đường cho Big Data và AI. Cho nên khi triển khai Big Data và AI thì chúng ta còn dựa trên những kinh nghiệm truyền thống mà chưa quan tâm đến mặt thể chế và pháp lý", ông cho biết. 

Bên cạnh đó, khi lấy khách hàng làm trung tâm, thì cần dựa trên 4 trụ cột chính của ngân hàng. Để làm được điều đó thì quy trình quản lý cần phải chuẩn xác và cần có chiến lược quản lý dữ liệu, xây dựng một ngân hàng mở. 

Ông Giang cũng băn khoăn khi thực tế ở Việt Nam còn đang chưa nhìn thấy được bức tranh tổng thể về luật pháp liên quan đến Big data và AI. Ranh giới giữa “legal và illegal” (hợp pháp và bất hợp pháp) đang quá mờ nhạt cũng là yếu tố ảnh hưởng đến các ngân hàng. 

Không những thế, khách hàng hiện nay đang chia làm 2 luồng ý kiến giữa ủng hộ và phản đối việc ứng dụng AI và Big data vào ngân hàng. Một câu hỏi được đặt ra là: "Chatbot có thay thế được nhân viên ngân hàng hay không?"

Trả lời cho câu hỏi trên, Th.S Đào Trung Thành phân tích: "Đại dịch COVID-19 có thể là điều tồi tệ đối với nhiều doanh nghiệp, nhưng chắc chắn là tốt đối với các nhà cung cấp công nghệ cung cấp chatbot (trợ lý ảo) - công nghệ AI đàm thoại (conversational AI) - cho các ngân hàng".

"Cho đến khi các chatbot AI đạt được mức độ thông minh và có thể trả lời các câu hỏi phức tạp hơn, những chuyên viên chăm sóc khách hàng của ngân hàng số vẫn có ưu thế đáng kể. Tuy nhiên, với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ, chatbot ngày càng hoàn thiện và đến một lúc nào đó có thể vượt trội hơn các nhân viên chăm sóc khách hàng. Ngày đó chắc không xa", chuyên gia nhấn mạnh.