TÓM TẮT:

Nghiên cứu trình bày những thuận lợi và khó khăn của Ngân hàng TMCP Việt Nam trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động ngân hàng, bao gồm: Chatbot, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) và giao dịch định lượng. Nghiên cứu cũng trình bày thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các ngân hàng TMCP ở Việt Nam và đề xuất một số giải pháp nâng cao hiệu quả tích hợp các công nghệ AI và hoạt động của ngân hàng, tăng cường sức cạnh tranh trên thị trường.

Từ khóa: ngân hàng thương mại, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), Chatbot, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), giao dịch định lượng.

1. Đặt vấn đề

Ngân hàng là một trong những lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế toàn cầu, tạo điều kiện cho các giao dịch tài chính và thúc đẩy phát triển kinh tế. Quá trình chuyển đổi số của ngành Ngân hàng đã đẩy nhanh việc ứng dụng và tích hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo AI vào hoạt động ngân hàng. Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI được ứng dụng vào các hoạt động của ngân hàng liên quan đến khách hàng, quản lý danh mục, phát hiện gian lận và các hoạt động khác. Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI được sử dụng chủ yếu trong các ngân hàng TMCP gồm Chatbot, RPA, thu thập và phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro và chống rửa tiền.

Theo kết quả khảo sát của Công ty Kiểm toán quốc tế Pricewaterhouse Coopers (PwC) (2023) cho thấy các ngân hàng được khảo sát cho biết họ đặt mục tiêu giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (74%), chi phí thu hút khách hàng (71%) và đạt được mức tăng trưởng doanh thu cao nhất (68%) thông qua số hóa. Trong khi đó, khi được hỏi về cách thức tiếp cận số hóa dịch vụ ngân hàng, phần lớn các ngân hàng cho biết họ đã bắt đầu số hóa các kênh khách hàng đầu cuối (82%). Ngoài ra, hoạt động số hóa (68%) và xây dựng hệ sinh thái đối tác (68%) cũng là những ưu tiên hàng đầu của ngân hàng trong việc áp dụng chuyển đổi số. Kết quả này cho thấy các ngân hàng đang tập trung nỗ lực vào tương tác của khách hàng và gia tăng trải nghiệm khách hàng bên cạnh mục tiêu nâng cao hiệu quả hoạt động.

2.  Trí tuệ nhân tạo và việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong các ngân hàng TMCP

2.1. Trí tuệ nhân tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ mang tính đột phá tạo nên sự đột phá trong mỗi ngành công nghiệp. AI là khoa học và kỹ thuật chế tạo máy thông minh (Ravikumar và các cộng sự, 2021). Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính nhấn mạnh đến việc tạo ra các máy móc thông minh hoạt động và phản ứng như con người. AI cho phép máy móc suy luận và thực hiện các nhiệm vụ trí óc phức tạp. AI ngày càng tốt hơn và thông minh hơn cho phép ngày càng nhiều ngành công nghiệp mới hơn áp dụng AI cho các ứng dụng khác nhau, trong đó có ngành Ngân hàng.

2.2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong các ngân hàng TMCP ở Việt Nam

Ngân hàng là ngành tiên phong ứng dụng AI trong hoạt động kinh doanh. Theo Mai & Ngô (2023), các ngân hàng TMCP ở Việt Nam chủ yếu ứng dụng AI vào 4 danh mục chính là: (1) Tập trung vào khách hàng; (2) Tập trung vào hoạt động của ngân hàng; (3) Giao dịch và quản lý danh mục; (4) Tuân thủ quy định. (Bảng 1)

Bảng 1. Bảng tổng hợp các ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng

                                                                                               Nguồn: Mai & Ngô, 2023

Trí tuệ nhân tạo AI sẽ giúp tự động hóa các nhiệm vụ mà trước đây cần đến trí tuệ con người, chủ yếu dựa trên nguồn dữ liệu khổng lồ được phân tích với khả năng bảo mật cao hơn. Trong ngành Ngân hàng, AI đã được ứng dụng ngày càng mạnh và sẽ tiếp tục phát triển với ứng dụng Chatbot, thu thập và phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro, phòng chống rửa tiền... (Trúc Linh, 2021; Nguyễn Thanh Thư, 2021).

Chatbot là một trong những ứng dụng của công nghệ AI và ngày càng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực ngân hàng. Trong ngân hàng, các công việc thường lập đi lập lại và tuân thủ theo đúng quy trình và quy định như việc chào hỏi khách hàng, thu thập thông tin liên quan đến khách hàng... Do đó, khi ngân hàng sử dụng Chatbot, ngân hàng có thể tiếp cận lượng khách hàng nhiều hơn và thu thập thông tin của khách hàng hiệu quả hơn. Juniper Research (2020) cho rằng, Chatbot là một công cụ quan trọng trong việc số hóa ngành Ngân hàng, giúp các ngân hàng tự động hóa và mở rộng quy mô dịch vụ.

RPA là việc sử dụng phần mềm có AI và khả năng ML để xử lí các tác vụ có khối lượng lớn, tự động hóa nhiều quy trình lặp đi, lặp lại mà trước đây con người phải thực hiện một cách thủ công, tốn thời gian, như mở tài khoản, quy trình thấu hiểu khách hàng, dịch vụ khách hàng và nhiều quy trình khác (Willcocks, Lacity và Craig, 2015). Theo Shojai (2017), việc triển khai RPA trong ngân hàng giúp giảm 40% thời gian xử lí trung bình, tăng 45% khả năng tập trung của nhân viên vào các hoạt động của khách hàng và loại bỏ lỗi của con người. Ngoài ra, RPA giúp ngân hàng tăng hiệu quả hoạt động bằng cách giảm chi phí, cải thiện tốc độ và độ chính xác của các quy trình.

Công nghệ AI còn hỗ trợ ngân hàng thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng. Từ đó, ngân hàng biết được hành vi của người dùng dựa trên các mẫu tìm kiếm của người dùng thông qua một số ứng dụng, như: mô hình dự báo tài chính, mô hình khuyến nghị, khuyến cáo, nhận dạng giọng nói, phân tích hình ảnh. Ngân hàng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, như: điện thoại, internet và lịch sử giao dịch với ngân hàng để hiểu rõ hơn khách hàng, từ đó thiết kế các sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Một ứng dụng nữa của loại mô hình này là phát hiện ra các hành vi, thói quen thao tác của khách hàng trên ứng dụng, sản phẩm của mình, từ đó đưa ra các chỉnh sửa, tối ưu đối với sản phẩm. 

Ngân hàng cũng có thể sử dụng AI để theo dõi hoạt động tài chính và phân tích dữ liệu khách hàng liên quan đến khoản vay giúp cho các ngân hàng quản lý rủi ro của các khoản vay. Ngoài ra, ngân hàng cũng ứng dụng AI vào các quy trình đánh giá rủi ro để hỗ trợ cho cán bộ tín dụng trong việc phân tích hành vi của người vay, từ đó góp phần làm giảm các hành vi gian lận. Khi sử dụng AI để bảo mật cho ngân hàng, khách hàng thực hiện giao dịch trực tuyến thì AI sẽ thông báo ngay cho khách hàng và cảnh báo họ nếu có bất kỳ giao dịch đáng ngờ xảy ra. Ngân hàng sử dụng AI trong hệ thống quản lý thẻ thông qua việc tự động hóa hệ thống thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ.

Ngân hàng Vietcombank đang đẩy mạnh sử dụng AI vào các sản phẩm dịch vụ số trong ngân hàng nhằm mang đến cho khách hàng những trải nghiệm tốt hơn mỗi ngày. Vietcombank sử dụng trợ lý ảo VCB Digibot trên nền tảng trí tuệ nhân tạo FPT.AI để chăm sóc khách hàng. VCB Digibot có khả năng phản hồi tức thì 24/7 và gần như chính xác các câu hỏi thường gặp của người dùng ở hầu hết mảng nghiệp vụ có nhu cầu hỗ trợ như thẻ, cho vay, lãi suất, thông tin ưu đãi, tỷ giá, mạng lưới… Nếu khách hàng có yêu cầu hỗ trợ ngoài phạm vi tư vấn, VCB Digibot này có thể chuyển tiếp đến tư vấn viên để tiếp tục hỗ trợ xử lý các nghiệp vụ chuyên sâu hơn. (content, 2023).

Ngân hàng Vietinbank sử dụng Chatbot để phản hồi 24/7 các câu hỏi thường gặp của khách hàng ở hầu hết các mảng nghiệp vụ có nhu cầu hỗ trợ như iPay, eFAST, thẻ, tiền gửi, tiền vay, tra cứu tỷ giá, lãi suất, điểm giao dịch, ATM, các chương trình khuyến mãi, ưu đãi... Nếu khách hàng yêu cầu hỗ trợ ngoài phạm vi của Chatbot thì có thể gặp tư vấn viên nhằm hỗ trợ xử lý các nghiệp vụ chuyên sâu hơn. VietinBank sử dụng các ki-ốt nhận dạng FaceID để nhận diện khách hàng và chuyển yêu cầu của họ tới tư vấn viên, đồng thời đóng vai trò là trợ thủ đắc lực. Ngoài ra, VietinBank ứng dụng thành công công nghệ tự động hóa RPA vào quy trình cho vay cầm cố sổ tiết kiệm với lượng hồ sơ tự động xử lý khoảng 3.000 hồ sơ mỗi tháng, giúp tiết kiệm 65% thời gian tác nghiệp.  (VietinBank, 2024)

Ngân hàng ACB sử dụng trợ lý ảo AI BOT để chăm sóc khách hàng và mang đến những trải nghiệm vượt trội. AI BOT phát triển dựa trên nền tảng Vinbase Chatbot của VinBigData với hàng loạt tính năng nổi bật như khả năng nhận diện đa ý định; Khả năng nhận diện cảm xúc; Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa vùng miền (NPL) và cơ chế tự học đảm bảo tính liên tục cập nhật và phát triển tự động. Tốc độ phản hồi khách hàng của AI BOT gần như tức thì, dưới 0.5 giây, hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi, hoàn thiện qua những lần hỗ trợ khách hàng để dần trở nên thông minh hơn. (ACB, 2022)

Ngân hàng HDbank đã sử dụng AI để mở tài khoản thanh toán, mở sổ tiết kiệm, định danh khách hàng điện tử và phân tích dữ liệu. HDBank đã thành công trong việc triển khai RPA cho 6 quy trình khác nhau, bao gồm: (1) Phê duyệt giao dịch chuyển tiền thông thường (CITAD); (2) Giải quyết các câu hỏi từ trung tâm cuộc gọi; (3) Kiểm tra chéo dữ liệu chấm công của nhân viên; (4) Kiểm tra giao dịch chuyển tiền; (5) Sửa lỗi dữ liệu (nếu có); (6) Xử lí dữ liệu đầu vào tự động. Sử dụng công nghệ RPA đã giúp cho HDBank giảm thời gian xử lí tại bộ phận dịch vụ xuống còn 30%, tăng tốc độ xử lí giao dịch lên đến 30 lần so với xử lí thủ công (giảm từ 3 phút xuống chỉ còn 5 giây/giao dịch) và giảm 100% hồ sơ bị tồn đọng, từ đó khiến mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tăng lên đến 80%, tiết kiệm tới 70% nhân lực. (Thu Hà, 2022)

Ngân hàng TPBank đã sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt trên kênh ngân hàng tự động LiveBank, khách hàng không cần phải mang theo thẻ hay chứng minh thư, thậm chí cũng không cần phải nhớ bất kỳ thông tin nào khác như số thẻ, mã PIN. Khách hàng chỉ cần đứng trước máy, nhìn vào camera, máy sẽ nhận diện trong 3s và xác nhận thêm vân tay là bạn đã hoàn thành bước đăng nhập để thực hiện mọi giao dịch. Hơn nữa, công nghệ này sử dụng Depth Camera có chức năng Liveness check (đảm bảo người thật, chống mạo danh bằng ảnh hay video) và sử dụng công nghệ AI để nắm bắt dữ liệu khuôn mặt chính xác bằng cách chiếu và phân tích hơn hàng chục ngàn chấm ảnh để tạo ra một bản đồ độ sâu khuôn mặt, xác định các góc cạnh của khuôn mặt, hình dáng và vị trí mắt, phát hiện chuyển động… và ghi nhận hình ảnh của khách hàng, lưu trữ trong hệ thống. Ngoài ra, TPBank cũng đã sử dụng RPA và số hóa các quy trình ngân hàng và đạt được nhiều kết quả như giảm thời gian giải ngân vay xuống 60%, giảm thời gian giao dịch tại quầy từ 30 - 60%. (TPBank, 2023)

Ngân hàng Nam Á là ngân hàng đầu tiên ứng dụng AI trong giao dịch thông qua việc sử dụng robot OPBA vào phục vụ khách hàng. Robot này sẽ tư vấn mọi thắc mắc theo nhu cầu của khách hàng, thay vì khách hàng phải đợi chờ xếp hàng tại quầy. Robot có khả năng nhận diện khuôn mặt khách hàng bằng tính năng Face ID, chủ động chào hỏi hỗ trợ người đến giao dịch và khi khách hàng cần trao đổi trực tiếp với nhân viên nó sẽ hướng dẫn khách hàng đến quầy giao dịch theo đúng nhu cầu của khách. Ngoài ra, Ngân hàng Nam Á còn ứng dụng VTM OPBA để khách hàng có thể rút tiền, in hoặc xem sổ phụ tài khoản..., thậm chí là phát hành thẻ và có nhân viên hỗ trợ 24/7 thông qua hệ thống tương tác video trên máy VTM OPBA mà không cần đến ngân hàng. (Nam Á Bank, 2020).

2.3. Những thuận lợi và khó khăn của các ngân hàng TMCP trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI

2.3.1. Thuận lợi

Thứ nhất, chuyển đổi số trong ngành Ngân hàng được sự quan tâm của Chính phủ. Ngày 11/5/2021, Thống đốc NHNN đã ban hành Quyết định số 810/QĐ-NHNN phê duyệt Kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. Đồng thời, để ghi dấu ấn cho hoạt động chuyển đổi số của Ngành, góp phần tạo hiệu ứng lan tỏa tích cực trong Chương trình Chuyển đổi số quốc gia, ngày 11/5 được chọn là Ngày Chuyển đổi số ngành Ngân hàng.

Thứ hai, ngân hàng ứng dụng AI trong hoạt động sẽ nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý: hệ thống danh mục rủi ro, quản lý khách hàng và cơ sở dữ liệu với độ chính xác cao và xử lý nhanh chóng.

Thứ ba, ứng dụng công nghệ AI trong các ngân hàng TMCP giúp ngân hàng nâng cao hiệu quả làm việc trên toàn hệ thống và hạn chế các sai sót thường gặp.

Thứ tư, ngân hàng ứng dụng AI nhằm tăng khả năng tương tác với khách hàng ở nhiều kênh khác nhau, nhưng vẫn đảm bảo thỏa mãn những trải nghiệm của khách hàng về sản phẩm.

2.3.2. Khó khăn

Thứ nhất, công nghệ trong ngành ngân hàng luôn đổi mới nên Nhà nước cần xây dựng khuôn khổ pháp lý cho hoạt động này và thường xuyên cập nhật theo sự thay đổi của công nghệ. Trong khi đó, việc nghiên cứu và xây dựng khuôn khổ pháp lý phải theo trình tự quy định nên sẽ kéo dải và chậm ban hành.

Thứ hai, công nghệ ngày càng phát triển thì rủi ro càng nhiều và tội phạm trong lĩnh vực công nghệ cũng ngày càng tinh vi hơn. Tội phạm có thể lợi dụng AI và internet để thực hiện các hành vi tội phạm khó lường trước và khó kiểm soát.

Thứ ba, việc triển khai công nghệ AI đòi hỏi ngân hàng phải đầu tư một lượng lớn tài chính để xây dựng hệ thống và cơ sở hạ tầng cốt lõi, đào tạo nhân viên và duy trì công nghệ. Ngoài ra, việc hiện đại hóa hệ thống và cơ sở hạ tầng cốt lõi là một quá trình phức tạp và tốn thời gian, nhưng các ngân hàng phải áp dụng cách tiếp cận linh hoạt để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Thứ tư, khi ứng dụng AI đòi hỏi nhân viên ngân hàng phải trang bị được các kỹ năng về chuyển đổi số như: kỹ năng liên quan đến phân tích dữ liệu, phân tích khoa học dữ liệu và kiến trúc doanh nghiệp. Tuy nhiên, nhân viên ngân hàng hiện nay vẫn còn hạn chế về kỹ năng chuyển đổi số.

3. Các giải pháp gia tăng hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của các ngân hàng TMCP Việt Nam

Thứ nhất, Chính phủ cần chỉ đạo để các bộ, ngành và các đơn vị liên quan phối hợp với nhau để nghiên cứu, ban hành các quy định pháp luật về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các ngân hàng TMCP ở Việt Nam.

Thứ hai, Chính phần cần chỉ đạo để các bộ, ngành và các cơ quan liên quan phối hợp, cung cấp cho NHNN các cách thức, thủ đoạn của tội phạm trong lĩnh vực thanh toán, dịch vụ tiền gửi và đề xuất các giải pháp đảm bảo an ninh và bảo mật trong hoạt động thanh toán.

Thứ ba, các ngân hàng TMCP nên có lộ trình đầu tư cơ sở hạ tầng cốt lõi cho việc ứng dụng công nghệ AI và có kế hoạch đào tạo nhân viên sử dụng các cơ sở hạ tầng đó để phục vụ khách hàng và gia tăng sự hài lòng của khách hàng.

Thứ tư, các ngân hàng TMCP nên tiếp tục đào tạo nhân viên về các kỹ năng chuyển đổi số để họ sử dụng AI vào trong công việc hàng ngày của họ. Từ đó, ngân hàng sẽ nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4. Kết luận

Ứng dụng AI là xu hướng tất yếu của các ngân hàng TMCP trong thời đại công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi số ở các ngân hàng TMCP vẫn còn một số khó khăn, thách thức nhất định. Do đó, để vượt qua những khó khăn này và ứng dụng AI trong các ngân hàng TMCP một cách hiệu quả cần phải có sự quan tâm của các bộ, ngành trong việc ban hành các quy định của pháp luật về ứng dụng AI và ngăn chặn tội phạm về công nghệ số trong ngân hàng. Ngoài ra, các ngân hàng TMCP cần có lộ trình đầu tư cơ sở hạ tầng và đào tạo nhân viên sử dụng AI cho phù hợp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. ACB (2022). ACB ra mắt trợ lý ảo thông minh - AI BOT thế hệ mới. Truy cập tại https://acb.com.vn/ve-chung-toi/acb-ra-mat-tro-ly-ao-thong-minh-ai-bot-the-he-moi

2. Content (2023). Vietcombank triển khai thành công Trợ lý ảo thông minh VCB Digibot trên nền tảng FPT.AI. Truy cập tại https://fpt.ai/vi/vietcombank-trien-khai-thanh-cong-tro-ly-ao-thong-minh-vcb-digibot-tren-nen-tang-fptai-0

3. Mai Thị Quỳnh Như và Ngô Thị Kiều Trang (2023). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các ngân hàng và khuyến nghị cho Việt Nam. Tạp chí Tài chính, 2(7), 71-73.

4. Nam Á Bank (2020). Ngân hàng Việt đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo song song với bảo mật. Truy cập tại https://www.namabank.com.vn/ngan-hang-viet-day-manh-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-song-song-voi-bao-mat

5. Ngân hàng Nhà nước (2021). Quyết định số 810/QĐ-NHNN ngày 11/5/2021 phê duyệt Kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.

6. Nguyễn Thanh Thư (2021). Các xu hướng công nghệ hàng đầu năm 2021. Tạp chí Ngân hàng, 1, 19-23.

7. PwC (2023). Khảo sát về hoạt động ngân hàng số năm 2023. Truy cập tại https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/m/links/cm255?dDocName=SBV583212

8. Thu Hà (2022). HDBank nâng cao trải nghiệm khách hàng với giải pháp robot ảo akaBot. Truy cập tại https://vneconomy.vn/hdbank-nang-cao-trai-nghiem-khach-hang-voi-giai-phap-robot-ao-akabot.htm

9. TPBank (2023). Khám phá BST công nghệ khủng tại ngân hàng không ngủ TPBank LiveBank 24/7. Truy cập tại https://tpb.vn/tin-tuc/tin-tpbank/kham+pha+cong+nghe+khung+tai+ngan+hang+khong+ngu+tpbank+livebank

10. Trúc Linh (2021). Những xu hướng công nghệ đáng chú ý trong năm 2021. Tạp chí Con số và sự kiện, 2, 49 - 51.

11. VietinBank (2024). VietinBank ứng dụng AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng. Truy cập tại https://vnba.org.vn/vi/vietinbank-ung-dung-ai-de-nang-cao-trai-nghiem-khach-hang-12867.htm

12. Juniper Research (2020). AI & Automation in Banking: Adoption, Vendor Positioning & Market Forecasts 2020 - 2025. [Online] Available at https://www.juniperresearch.com/researchstore/fintech-payments/aiautomation-banking-trends-report

13. Ravikumar. T, Murugan. N, Suhashini. J, Rajesh. R (2021). Banking on Artificial Intelligence to Bank the Unbanked. Annals of R.S.C.B., 25(5), 129-132.

14. Shojai Shahin (2017). Automation. The capco institute journal of financial transformation, 46, 11.

15. Willcocks, L. P., Lacity, M., & Craig, A. (2015). The IT function and robotic process automation. The Outsourcing Unit Working Research Paper Series. London School of Economics and Political Science, London, UK.

THE CURRENT USE OF AI APPLICATIONS

IN VIETNAMESE JOINT STOCK COMMERCIAL BANKS

• Master. BUI THI PHUONG LINH¹

• Master. NGUYEN TOAN TRI²

¹Ho Chi Minh City College of Technology

²University of Economics Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

This study presented the advantages and disadvantages of Vietnamese joint stock commercial banks in using artificial intelligence (AI) applications, including chatbots, robotic process automation (RPA), and quantitative trading. The study also analyzed the current use of AI applications in Vietnamese joint stock commercial banks and proposed some solutions to improve the efficiency of integrating AI technologies into banking operations, enhancing the competitiveness of banks in the market.

Keywords: commercial banking, artificial intelligence (AI) applications, Chatbots, robotic process automation (RPA), quantitative trading.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghê, số 6 tháng 3 năm 2024]