Cơ hội để Việt Nam bắt kịp thế giới trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực BFSI

* BFSI là cụm từ viết tắt của Banking - Financial Services - Insurance, có thể được hiểu là tổ hợp của các ngành kinh tế liên quan đến tài chính, gồm các ngành ngân hàng, dịch vụ tài chính, và bảo hiểm. Các doanh nghiệp trong lĩnh vực này bao gồm các ngân hàng thương mại, công ty bảo hiểm, các công ty tài chính không phải ngân hàng, quỹ đầu tư,...

Thành tựu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực BFSI trên thế giới

Trong năm 2022, quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo toàn thế giới đạt 454,12 nghìn tỉ USD và dự kiến đạt 2.575,16 nghìn tỉ USD vào năm 2032. Trong chu kỳ từ 2022 đến 2032, tốc độ tăng trưởng kép CAGR của thị trường trí tuệ nhân tạo toàn thế giới dự kiến đạt 19% (theo Precedence Research, 2023). Đối với lĩnh vực BFSI, quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo toàn thế giới trong năm 2022 đạt 19,45 tỉ USD, và được ước đạt 56,03 tỉ USD vào năm 2029, với CAGR 16,3% hàng năm (theo Stratview Research, 2023) cho thấy trí tuệ nhân tạo là một ưu tiên đầu tư của các tổ chức, doanh nghiệp trong lĩnh vực BFSI trên thế giới.

Các tổ chức và doanh nghiệp lớn trên thế giới trong lĩnh vực BFSI đã sớm nhận ra tác động và tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong hoạt động vận hành hàng ngày. JP Morgan Chase, ngân hàng lớn nhất tại Mỹ, đã đối mặt với thách thức của bộ phận pháp chế, khi các chuyên viên của bộ phận này phải đọc và duyệt số lượng lớn tài liệu, dẫn đến mất nhiều thời gian cho công việc tạo ra ít giá trị. Để giải quyết bài toán trên, ngân hàng này đã triển khai giải pháp COiN – giải pháp duyệt tài liệu pháp lý sử dụng học máy và phát hiện hình ảnh. Giải pháp có khả năng thực hiện khối lượng công việc tương đương với 360.000 giờ công trong vòng vài giây, từ đó tiết kiệm thời gian và khối lượng công việc cho ngân hàng này.

Thành công của Việt Nam trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng và BFSI nói chung

Tại Việt Nam, quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo trong năm 2023 được ước đạt 541,4 triệu USD, và 1,885 tỉ USD vào năm 2030, với CAGR 19,51% (Statista). Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực BFSI, đặc biệt là ngành ngân hàng, cũng đã đạt được mức độ trưởng thành cao. Theo báo cáo của Nielsen năm 2022, 91% ngân hàng tại Việt Nam đã xác nhận sử dụng trí tuệ nhân tạo. Tỉ lệ đầu tư vào trí tuệ nhân tạo của các ngân hàng trong năm 2022 cao hơn từ 1,5 đến 3,5 lần so với năm 2021. Tất cả cho thấy Việt Nam đã có kinh nghiệm dày dặn và mức độ trưởng thành cao trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng, đồng thời các khoản đầu tư vào trí tuệ nhân tạo trong ngành này đang được tập trung chú trọng và triển khai nhanh chóng, và mức độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng tại Việt Nam đang không bị bỏ xa so với thế giới.

Các cơ hội để Việt Nam bắt kịp thế giới trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực BFSI

Để Việt Nam bắt kịp thế giới trong ứng dụng và triển khai Trí tuệ nhân tạo, theo ý kiến của một số chuyên gia trong ngành, cần phải tiếp cận vấn đề theo 3 góc độ: nghiên cứu, đội ngũ nhân lực, và định hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Về góc độ nghiên cứu, cần phải phân bố nguồn lực cho nghiên cứu hợp lý, đảm bảo ưu tiên cho các lĩnh vực có tính ứng dụng cao như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng ký tự quang học,… Về góc độ đội ngũ nhân lực, cần phải xây dựng đội ngũ có chuyên môn và năng lực cốt lõi cao, đồng thời có năng lượng tích cực và sự kiên trì theo đuổi mục tiêu. Về góc độ định hướng ứng dụng, cần tập trung phát triển và đóng gói các sản phẩm có sự ổn định và khả năng thương mại hóa, thực hiện trực tiếp các use case cốt lõi trong lĩnh vực BFSI nói chung và ngành ngân hàng nói riêng.

Các mục tiêu hành động trọng tâm cho Việt Nam để nắm bắt cơ hội, bắt kịp thế giới

Dựa trên 3 góc độ để Việt Nam bắt kịp thế giới trong ứng dụng và triển khai trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong lĩnh vực BFSI, có 3 mục tiêu hành động trọng tâm được đề xuất:

Trải nghiệm khách hàng: Trí tuệ nhân tạo hiện tại có vai trò không thể thay thế trong trải nghiệm khách hàng, đặc biệt là trong bước đăng ký dịch vụ và mở tài khoản. Các giải pháp eKYC ứng dụng AI có khả năng nhận diện gương mặt khách hàng, nhận biết ký tự quang học, giúp rút ngắn quá trình đăng ký dịch vụ và mở tài khoản, thực hiện từ xa một cách nhanh chóng và chính xác. Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo có khả năng hỗ trợ tạo ra trải nghiệm siêu cá nhân hóa cho khách hàng. Bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào phân tích dữ liệu, ngân hàng có thể hiểu được mong muốn, mục tiêu, các thói quen về tài chính của khách hàng, từ đó đưa ra các sản phẩm và tư vấn phù hợp nhất cho khách hàng.

Đánh giá rủi ro tín dụng và phát hiện lừa đảo: trí tuệ nhân tạo mang đến cách thức mới trong hoạt động đánh giá chấm điểm tín dụng. Khi không ứng dụng trí tuệ nhân tạo, nhân sự chấm điểm tín dụng phải tự mình xem xét các tiêu chí đánh giá tín dụng. Khi áp dụng các thuật toán chấm điểm tín dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo, việc chấm điểm tín dụng có thể được thực hiện tự động, đồng thời cung cấp nhiều góc nhìn hơn cho việc chấm điểm và quyết định tín dụng, nhờ khả năng phân tích dữ liệu khách hàng về lịch sử giao dịch, hành vi giao dịch, thói quen tài chính của khách hàng. Từ đó, ngân hàng có thể đánh giá được rủi ro tín dụng một cách đa chiều, nhanh chóng, đồng thời tăng cường khả năng phát hiện lừa đảo khi biết được hành vi giao dịch bất thường.

Xử lý tài liệu: Một số công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng rút ngắn, tự động hóa quá trình xử lý văn bản, tài liệu. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học có khả năng trích xuất dữ liệu từ các văn bản, tài liệu; giúp giảm thời gian và công sức nhập liệu. Công nghệ học máy có thể được áp dụng để tự động phân loại tài liệu, như hồ sơ khách hàng, đơn xin mở tài khoản, hồ sơ vay tín dụng, v.v., giúp giảm thời gian và công sức cho các công việc bàn giấy, đồng thời tối ưu hóa năng suất lao động.

Các doanh nghiệp trong lĩnh vực BFSI tại Việt Nam, đặc biệt là trong ngành ngân hàng, nên tập trung vào tăng cường nguồn lực và năng lực để triển khai các mục tiêu hành động trọng tâm trên, nhằm mục tiêu tối ưu hóa hoạt động vận hành hàng ngày, từ đó nâng cao năng suất lao động, tiết kiệm nguồn lực và chi phí cho hoạt động vận hành cốt lõi; là bước đệm để bắt kịp mức độ ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực BFSI trên thế giới.

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.