Khai phá tiềm năng của AI tạo ra cho các ngân hàng

Ngành ngân hàng đang trải qua một sự thay đổi mang tính biến đổi với sự ra đời của AI tạo ra, một công nghệ đột phá đang cách mạng hóa các khía cạnh khác nhau của ngành. Từ phòng chống gian lận đến tư vấn tài chính được cá nhân hóa, các ngân hàng có thể khai thác sức mạnh của công nghệ tiên tiến này để trở nên hiệu quả hơn, lấy khách hàng làm trung tâm và cạnh tranh hơn. Trong bài đăng trên blog này, chúng ta sẽ khám phá tiềm năng của AI tạo ra cho các ngân hàng và đi sâu vào các ứng dụng trong thế giới thực của nó, nêu bật những lợi ích, thách thức và chiến lược để áp dụng thành công nó.

Những điểm chính

• Generative AI được thiết lập để cách mạng hóa ngân hàng với khả năng phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và trải nghiệm khách hàng được cải thiện.
• Các ngân hàng phải đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong khi điều hướng các khung pháp lý để tối đa hóa lợi thế của AI tạo ra.
• Các ví dụ trong thế giới thực cho thấy cách AI tạo ra có thể cung cấp các giải pháp quản lý danh mục đầu tư được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

AI tạo ra: Công cụ thay đổi cuộc chơi cho ngành ngân hàng

Gen AI, còn được gọi là AI tạo ra, được hỗ trợ bởi các mô hình học máy, đã sẵn sàng phá vỡ ngành dịch vụ tài chính, với tiềm năng cải thiện:

• Phát hiện gian lận
• Quản lý rủi ro
• Dự báo tài chính
• Trải nghiệm khách hàng

Một trong những yếu tố chính đằng sau sự gián đoạn này là mô hình AI tạo ra, đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường các khía cạnh này của ngành.

Khi ngành ngân hàng phát triển, nhu cầu về các giải pháp sáng tạo trở nên tối quan trọng và các công cụ AI tạo ra mang đến nhiều cơ hội để tăng cường dịch vụ ngân hàng và thúc đẩy tăng trưởng.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI trong ngân hàng không phải là không có những thách thức. Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tuân thủ các khung pháp lý và quản lý rủi ro tiềm ẩn là một số mối quan tâm quan trọng mà các ngân hàng phải giải quyết để khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ biến đổi này. Bài viết này sẽ khám phá các loại ứng dụng và lợi ích của AI tạo ra trong ngân hàng và đề xuất các chiến lược để vượt qua những thách thức này.

Phòng chống và phát hiện gian lận

Generative AI có thể tăng cường đáng kể các nỗ lực ngăn chặn và phát hiện gian lận trong ngành ngân hàng bằng cách xác định các mẫu bất thường và cập nhật các thuật toán phát hiện. Với sự tinh vi ngày càng tăng của những kẻ lừa đảo và áp lực ngày càng tăng từ các cơ quan quản lý, các ngân hàng phải triển khai các hệ thống tiên tiến để bảo vệ lợi ích của khách hàng và ngăn chặn các nỗ lực gian lận.

Bằng cách tận dụng các mô hình AI tạo ra, các ngân hàng có thể xác định hiệu quả các giao dịch đáng ngờ, do đó duy trì niềm tin và sự hài lòng của khách hàng. Những rủi ro tiềm ẩn gắn liền với việc sử dụng các công cụ sáng tạo, có thể bị các tác nhân độc hại khai thác để gian lận và lừa dối, đòi hỏi phải giám sát thận trọng để tránh làm cho việc phát hiện trở nên khó khăn hơn.

Quản lý rủi ro và chấm điểm tín dụng

Generative AI có thể cách mạng hóa quản lý rủi ro và chấm điểm tín dụng trong ngành ngân hàng bằng cách:

• Phân tích một lượng lớn dữ liệu và xác định các rủi ro tiềm ẩn
• Truy cập phạm vi dữ liệu rộng hơn từ nhiều nguồn
• Cho phép các ngân hàng tạo ra một hồ sơ tài chính toàn diện hơn của người xin vay
• Tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá rủi ro tín dụng và đưa ra quyết định cho vay sáng suốt hơn

Bằng cách sử dụng các khả năng của AI tạo ra, các ngân hàng có thể cải thiện quy trình quản lý rủi ro và tăng cường hệ thống chấm điểm tín dụng của họ.

Ngoài việc chấm điểm tín dụng, AI tạo ra có thể tăng cường quản lý rủi ro bằng cách:

• Phát hiện rủi ro tiềm ẩn trên thị trường vốn
• Dự báo xu hướng thị trường
• Đưa ra cảnh báo kịp thời
• Cho phép các ngân hàng thực hiện hành động khắc phục để giảm thiểu hoặc thậm chí ngăn chặn tổn thất.

Dự báo và phân tích tài chính

Trí tuệ nhân tạo tạo ra, còn được gọi là AI tạo ra, có thể đóng một vai trò quan trọng trong dự báo và phân tích tài chính bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và tạo dữ liệu tổng hợp để đánh giá rủi ro. Công nghệ này cung cấp một loạt các lợi thế, bao gồm phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro, cũng như hình thành các sản phẩm và dịch vụ tài chính tùy chỉnh.

Hơn nữa, AI tạo ra trong ngân hàng có thể:

• Đẩy mạnh chuyển đổi số
• Cung cấp các sản phẩm và dịch vụ siêu cá nhân hóa
• Tăng cường khả năng của con người với chatbot AI
• Nâng cao hiệu quả tổng thể và tự động hóa trong các tổ chức tài chính.

Khả năng dự đoán xu hướng thị trường và nhận ra rủi ro tiềm ẩn khiến AI trở thành một công cụ vô giá cho các ngân hàng trong việc tìm kiếm tăng trưởng và đổi mới.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng với Generative AI

Trong bối cảnh ngân hàng cạnh tranh ngày nay, trải nghiệm của khách hàng là tối quan trọng và AI tạo ra có tiềm năng nâng cao đáng kể nó. Bằng cách cung cấp các chatbot được hỗ trợ bởi AI và tư vấn tài chính được cá nhân hóa, các ngân hàng có thể phục vụ nhu cầu phát triển của khách hàng và cung cấp trải nghiệm liền mạch, tùy chỉnh.

Các chatbot được hỗ trợ bởi AI và tư vấn tài chính được cá nhân hóa không chỉ cải thiện sự hài lòng của khách hàng mà còn tăng hiệu quả tổng thể của các dịch vụ ngân hàng, vì chúng cho phép các ngân hàng xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu khách hàng trong thời gian thực.

Các phần tiếp theo sẽ trình bày chi tiết cách AI tạo ra có thể nâng cao trải nghiệm khách hàng ngân hàng bằng cách sử dụng các giải pháp sáng tạo này.

Chatbot được hỗ trợ bởi AI

Các chatbot được hỗ trợ bởi AI với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng giống như con người, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng và bán chéo sản phẩm. Một số lợi ích của việc sử dụng chatbot được hỗ trợ bởi AI trong tương tác với khách hàng bao gồm:

• Cuộc trò chuyện nâng cao
• Thời gian phản hồi nhanh hơn
• Tính linh hoạt của ngôn ngữ
• Tính độc đáo trong tương tác của khách hàng

Các ngân hàng có thể tận dụng các mô hình AI tạo ra để cung cấp những lợi ích này và cải thiện dịch vụ khách hàng của họ.

Sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính và các công ty AI, chẳng hạn như sự hợp tác giữa Morgan Stanley và OpenAI, tập trung vào việc phát triển các chatbot AI hoặc trợ lý ảo, làm nổi bật hơn nữa tiềm năng đầy hứa hẹn của AI trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Tư vấn tài chính cá nhân hóa

Generative AI có thể cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên mục tiêu tài chính, hồ sơ rủi ro và thói quen chi tiêu của họ, trao quyền cho các cố vấn tài chính đưa ra quyết định thông minh hơn. Cung cấp tư vấn đầu tư phù hợp, hướng dẫn lập ngân sách và hỗ trợ tài chính khác có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm ngân hàng cho khách hàng.

Với 72% khách hàng nhận thấy sản phẩm có giá trị hơn khi phù hợp với nhu cầu cá nhân của họ, tiềm năng của AI trong việc cung cấp tư vấn tài chính được cá nhân hóa là rất lớn. Các ngân hàng có thể thúc đẩy cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm hơn, dẫn đến tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng, bằng cách sử dụng công nghệ này.

Vượt qua thách thức trong việc triển khai Generative AI trong ngân hàng

Mặc dù việc áp dụng AI trong ngân hàng mang lại những cơ hội đáng kể, nhưng điều quan trọng là phải nhận thức và quản lý những thách thức và rủi ro liên quan. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là điều tối quan trọng để tránh các mô hình AI thiên vị, có thể dẫn đến kết quả không chính xác và quyết định không công bằng.

Điều hướng các khung pháp lý là một khía cạnh quan trọng khác của việc triển khai AI tạo ra trong ngân hàng, vì các ngân hàng phải tuân thủ các quy định hiện hành và chuẩn bị cho những sửa đổi tiềm năng trong tương lai. Các phần sau đây sẽ đi sâu vào những thách thức này một cách chi tiết và đề xuất các chiến lược để giảm thiểu chúng.

Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Các ngân hàng phải ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu khi triển khai AI để bảo vệ thông tin nhạy cảm của khách hàng và duy trì niềm tin. Các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, chẳng hạn như mã hóa, kiểm soát truy cập và che giấu dữ liệu, nên được triển khai để bảo vệ dữ liệu khách hàng. Hơn nữa, tiến hành kiểm tra và giám sát thường xuyên các hệ thống AI có thể giúp phát hiện các rủi ro bảo mật tiềm ẩn.

Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong ngân hàng cũng làm dấy lên lo ngại về khả năng tiếp xúc hoặc xử lý sai thông tin nhạy cảm, thậm chí là vô ý. Do đó, các ngân hàng phải cân bằng giữa việc khai thác lợi ích của AI tạo ra và đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu tối đa.

Điều hướng khung pháp lý

Hiểu và tuân thủ các khung pháp lý là điều cần thiết cho các ngân hàng sử dụng AI tạo ra, vì việc không tuân thủ có thể dẫn đến hậu quả pháp lý và tài chính. Khi triển khai các mô hình AI trong lĩnh vực ngân hàng, các ngân hàng phải đảm bảo tuân thủ các mô hình rủi ro và khung rủi ro doanh nghiệp có liên quan.

Các ngân hàng không bao giờ nên cho phép AI tạo ra quyết định cuối cùng liên quan đến phê duyệt khoản vay và các quyết định hậu quả khác ảnh hưởng đến khách hàng. Thay vào đó, AI nên xử lý phần lớn công việc, trong khi các chuyên gia tài chính đưa ra quyết định dứt khoát. Cách tiếp cận này đảm bảo tuân thủ các quy định trong khi vẫn khai thác sức mạnh của AI tạo ra.

Chuẩn bị cho các ngân hàng cho cuộc cách mạng AI thế hệ

Để duy trì tính cạnh tranh và hưởng lợi từ cuộc cách mạng AI tạo ra, các ngân hàng phải phát triển một chiến lược AI mạnh mẽ và đầu tư vào đào tạo nhân viên và phát triển kỹ năng. Một chiến lược AI mạnh mẽ có thể nâng cao doanh thu hoạt động, đơn giản hóa hoạt động, giảm chi phí hoạt động và nâng cao hiệu quả và lợi nhuận.

Sự hợp tác giữa các bộ phận khác nhau là rất quan trọng để tối đa hóa tiềm năng của AI trong một tổ chức.

• Đội ngũ kỹ thuật
• Cán bộ tuân thủ
• Chuyên gia pháp lý
• Đơn vị kinh doanh khác

Tất cả chúng ta phải làm việc cùng nhau để hưởng lợi từ AI tạo ra khi công nghệ này tiếp tục phát triển, sử dụng công cụ AI gen với toàn bộ tiềm năng của nó.

Tầm quan trọng của việc tạo ra một chiến lược AI mạnh mẽ và đầu tư vào đào tạo nhân viên và phát triển kỹ năng sẽ được thảo luận trong các phần sau.

Phát triển chiến lược AI mạnh mẽ

Một chiến lược AI toàn diện là điều tối quan trọng để các ngân hàng áp dụng thành công AI tạo ra và tối đa hóa lợi ích tiềm năng của nó. Để khai thác sức mạnh của AI tạo ra, các ngân hàng nên đánh giá cách tận dụng tối đa các khoản đầu tư hiện tại của họ vào AI có trách nhiệm, quản trị dữ liệu và FinOps, đồng thời đánh giá cách sửa đổi cơ sở hạ tầng và mô hình hoạt động của họ để tối đa hóa lợi thế của việc mở rộng khả năng AI tạo ra.

Các ngân hàng có thể đạt được lợi thế cạnh tranh, cho phép chuyển đổi kinh doanh và gặt hái những lợi ích nhiều mặt của AI tạo ra, từ nâng cao trải nghiệm khách hàng đến cải thiện hiệu quả hoạt động, bằng cách tạo ra một chiến lược AI mạnh mẽ.

Đầu tư vào đào tạo nhân viên và phát triển kỹ năng

Đầu tư vào đào tạo nhân viên và phát triển kỹ năng liên quan đến AI, học máy, khoa học dữ liệu và các công nghệ liên quan khác là rất quan trọng đối với các ngân hàng để triển khai hiệu quả AI tạo ra và đảm bảo chuyển đổi suôn sẻ sang các quy trình do AI điều khiển. Các ngân hàng có thể duy trì tính cạnh tranh, cắt giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách thấm nhuần các kỹ năng và kiến thức cần thiết cho nhân viên của họ.

Ví dụ về các ngân hàng đầu tư vào đào tạo nhân viên bao gồm Bank of America, đã triển khai một chương trình giáo dục nhân viên của mình về AI và học máy, dẫn đến khả năng phát hiện gian lận được cải thiện. Những khoản đầu tư như vậy cho thấy tầm quan trọng của việc chuẩn bị lực lượng lao động cho cuộc cách mạng AI trong ngành ngân hàng đầu tư.

Ứng dụng thực tế của Generative AI trong ngân hàng

Generative AI đã tìm thấy nhiều ứng dụng thực tế trong lĩnh vực ngân hàng, từ sự tham gia của khách hàng được cá nhân hóa đến phát hiện gian lận và quản lý rủi ro. Những ứng dụng trong thế giới thực này cho thấy tiềm năng biến đổi của AI trong việc tăng cường dịch vụ ngân hàng và thúc đẩy tăng trưởng.

Các nghiên cứu điển hình sau đây sẽ giới thiệu việc triển khai thành công AI tạo ra trong ngân hàng. Tập trung vào phát hiện gian lận dựa trên AI và quản lý danh mục đầu tư được cá nhân hóa, chúng tôi sẽ minh họa cách công nghệ tiên tiến này có thể mang lại kết quả tích cực cho các ngân hàng và khách hàng của họ.

Nghiên cứu điển hình: Phát hiện gian lận dựa trên AI

Các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên AI đã chứng minh hiệu quả trong việc xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận, tiết kiệm thời gian và nguồn lực của ngân hàng. Bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, các hệ thống này có thể phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận, cuối cùng là bảo vệ khách hàng và giữ gìn niềm tin của họ vào tổ chức ngân hàng.

Ví dụ về phát hiện gian lận dựa trên AI trong ngân hàng bao gồm Ngân hàng Barclays, đã triển khai công cụ AI để phát hiện gian lận và Discover Financial Services, đã hợp tác với một công ty AI để cải thiện bảo lãnh tín dụng. Những triển khai thành công này làm nổi bật tiềm năng của AI trong việc chống gian lận và bảo vệ lợi ích của khách hàng.

Nghiên cứu điển hình: Quản lý danh mục đầu tư được cá nhân hóa

Quản lý danh mục đầu tư được cá nhân hóa được hỗ trợ bởi AI tạo ra có thể cung cấp cho khách hàng:

• Chiến lược đầu tư phù hợp dựa trên các mục tiêu tài chính và hồ sơ rủi ro độc đáo của họ
• Chiến lược danh mục đầu tư tùy chỉnh phục vụ nhu cầu của khách hàng cá nhân
• Sử dụng nhiều loại dữ liệu kinh tế và các biến số tài chính

Bằng cách tận dụng AI tạo ra, khách hàng có thể nhận được các chiến lược đầu tư được cá nhân hóa phù hợp với các yêu cầu cụ thể của họ.

Các ví dụ thực tế về AI tạo ra trong quản lý danh mục đầu tư được cá nhân hóa bao gồm Bank of America's Glass, một nền tảng hợp nhất dữ liệu thị trường với các mô hình độc quyền và kỹ thuật học máy, và Santander's Kairos, một công cụ AI cung cấp thông tin chi tiết về cách khách hàng doanh nghiệp có thể bị ảnh hưởng bởi các sự kiện kinh tế. Các ứng dụng này chứng minh sức mạnh của AI trong việc cung cấp các giải pháp tài chính được cá nhân hóa phục vụ cho nhu cầu phát triển của khách hàng ngân hàng.

Tóm lại, InvestGlass là đối tác CRM của bạn với PMS (Hệ thống quản lý danh mục đầu tư) được hỗ trợ bởi AI

Tóm lại, AI tạo ra một cơ hội mang tính cách mạng cho các ngân hàng để nâng cao dịch vụ của họ, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng. Bất chấp những thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và tuân thủ quy định, lợi ích của việc áp dụng AI trong ngân hàng vượt xa rủi ro. Bằng cách phát triển một chiến lược AI mạnh mẽ, đầu tư vào đào tạo nhân viên và điều hướng thành công các khung pháp lý, các ngân hàng có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AI tạo ra và dẫn đầu trong sự thay đổi chuyển đổi sang ngân hàng dựa trên AI.

Các câu hỏi thường gặp

AI tạo ra được sử dụng như thế nào trong các ngân hàng?

AI tạo ra có thể được sử dụng để tạo ra các tương tác khách hàng được cá nhân hóa hơn và cung cấp thông tin chi tiết phù hợp cho khách hàng và nhân viên. Nó cũng có thể hỗ trợ nhắc nhở thanh toán, yêu cầu thanh toán, quản lý tài khoản và trả nợ. Hơn nữa, AI tạo ra có thể giúp các ngân hàng tuân thủ các quy định KYC và tăng lòng trung thành, giữ chân và sự hài lòng của khách hàng.

AI có thể được sử dụng như thế nào trong các ngân hàng?

AI có thể được sử dụng trong các ngân hàng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, phát hiện các mối đe dọa gian lận và an ninh mạng, đưa ra quyết định cho vay và tín dụng, theo dõi xu hướng thị trường, phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro và đảm bảo tuân thủ quy định.

Làm thế nào để AI có thể tăng cường phòng chống và phát hiện gian lận trong ngân hàng?

Generative AI có thể giúp các ngân hàng phát hiện các hoạt động gian lận nhanh chóng và chính xác hơn bằng cách xác định các mẫu bất thường và cập nhật các thuật toán phát hiện gian lận, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

AI góp phần cải thiện trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng như thế nào?

Generative AI cung cấp trải nghiệm khách hàng được cải thiện trong ngân hàng bằng cách sử dụng chatbot và tư vấn tài chính được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và sở thích cá nhân của khách hàng, cho phép dịch vụ hiệu quả và được cá nhân hóa hơn.

Các ngân hàng phải giải quyết những thách thức nào khi triển khai AI trong dịch vụ của họ?

Các ngân hàng phải đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tuân thủ các khung pháp lý và quản lý rủi ro tiềm ẩn khi triển khai AI vào dịch vụ của họ.