In the digital era today, artificial intelligence (AI) has become one of the breakthrough technology, plays a key role in the conversion of numbers for many industries, in which the banking sector. App AI in banking is becoming an indispensable solution to help the bank optimize the operation process, improve customer experience.
For banks wishing to integrate AI into data system, understanding the potential of this technology will play a key role in the transition of sustainability. This article Lac Viet Computing will go deep into the analysis of the specific application of AI in the banking industry, helping financial institutions to seize the opportunity optimize operational efficiency.
1. Những bước tiến của ứng dụng AI trong ngân hàng
Globally, app, AI in banking knitting is pushing to improve customer service, enhance operational efficiency, enhance competitiveness. According to the report of Business Insider Intelligence, 80% of big banks the world has invest in AI technology, in 2020.
Deloitte study also pointed out that 60% of financial institutions global has integrated AI into core activities such as manage risk, detect fraud, improve customer service.
Follow UBS forecasts, by 2030, AI could help the banking sector cost savings of about 1,000 billion USDthanks to automate processes and optimize operations.
In Vietnam, many large banks have pioneered in the application of AI, creating a turning point in providing banking services number. According to the survey of The state bank of Vietnam, more than 50% of the commercial bank tested or applied AI in some aspects of operation, from customer support, data analysis to detect fraud.
The bank as Vietcombank, VPBank, TPBank have and are investing heavily in AI to develop the chatbot virtual assistant, bringing trading experience quick, convenient for customer.
Specific examples:
- TPBank is one of the first bank in Vietnam to deploy chatbot AI called T’Aio. Chatbot is capable of 24/7 customer support, answer questions about services, accounts, transactions, loan product. TPBank also use AI in process, credit approval, to help reduce the approval time from 3 days to minutes.
- VPBank use AI to detect the fraudulent transactions, monitor millions of transactions per day. System, WHO have helped the timely detection of unusual transactions, minimize the risk of financial losses for the bank.
2. Ứng dụng AI trong ngân hàng QUAN TRỌNG nổi bật nhất 2024
App AI in banking has been widely deployed in many aspects of the bank focus on areas such as:
2.1 AI trong dịch vụ khách hàng
Chatbot AI hỗ trợ khách hàng 24/7: hiện nay, yêu cầu của khách hàng về khả năng hỗ trợ nhanh chóng, mọi lúc mọi nơi đang ngày càng cao. AI chatbot đóng vai trò then chốt cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng 24/7 từ việc giải đáp các câu hỏi cơ bản đến xử lý các yêu cầu giao dịch phức tạp. Một nghiên cứu từ Accenture chỉ ra rằng khoảng 53% ngân hàng trên thế giới đã tích hợp AI chatbot để nâng cao trải nghiệm khách hàng, giúp tiết kiệm hàng triệu đô la mỗi năm nhờ giảm thiểu nhân sự xử lý trực tiếp.
Tối ưu hóa quy trình tự động trả lời, xử lý thông tin nhanh chóng chính xác: ứng dụng AI trong ngân hàng giúp tự động hóa các quy trình dịch vụ khách hàng từ việc cập nhật thông tin tài khoản, tra cứu số dư, đến hỗ trợ mở tài khoản mới. Khách hàng không phải chờ đợi lâu khi mọi truy vấn đều có thể được xử lý nhanh chóng và chính xác thông qua AI. Theo McKinsey, ngân hàng có thể tiết kiệm tới 25-30% chi phí vận hành thông qua việc ứng dụng AI vào các dịch vụ này. Điều này không chỉ cải thiện tốc độ xử lý mà còn nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Ví dụ thực tế từ các ngân hàng đã triển khai thành công chatbot AI:
Bank of America: Với trợ lý ảo Erica, ngân hàng này đã hỗ trợ hơn 10 triệu người dùng chỉ trong một năm đầu triển khai. Erica có khả năng giải quyết hàng triệu yêu cầu giao dịch mỗi ngày, từ tra cứu tài khoản đến tư vấn đầu tư.
DBS Bank: Ngân hàng Singapore này đã ứng dụng chatbot AI có thể giải quyết 82% yêu cầu từ khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người, giúp tiết kiệm 30 triệu USD mỗi năm trong chi phí hỗ trợ khách hàng.
2.2 AI trong phát hiện gian lận và bảo mật
Ứng dụng AI trong phân tích phát hiện hành vi gian lận: AI có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, phân tích hành vi giao dịch của khách hàng theo thời gian thực để phát hiện các dấu hiệu bất thường. Thuật toán học máy (machine learning) có thể học từ các mô hình gian lận trước đó để xác định các hành vi lặp lại. Một báo cáo của J.P. Morgan cho thấy ứng dụng AI giúp phát hiện gian lận với độ chính xác cao hơn 27% so với các phương pháp truyền thống, giảm thiểu tổn thất do gian lận lên tới 30%.
Sử dụng AI để phát hiện các giao dịch bất thường cảnh báo rủi ro: AI có thể phân tích các giao dịch theo thời gian thực để phát hiện những dấu hiệu bất thường, như giao dịch vượt mức hoặc từ những địa điểm lạ. Việc tích hợp AI vào hệ thống bảo mật không chỉ giúp cảnh báo rủi ro sớm mà còn giúp phòng chống rửa tiền (AML) hiệu quả.
Khả năng bảo vệ dữ liệu, hệ thống an ninh mạng: AI không chỉ phát hiện gian lận mà còn có khả năng bảo vệ hệ thống khỏi các cuộc tấn công mạng. Với khả năng phân tích hành vi hệ thống phát hiện các mô hình tấn công mới giúp các ngân hàng ngăn chặn tấn công trước khi nó gây ra thiệt hại. Theo IBM, các hệ thống bảo mật AI có thể phát hiện tấn công mạng nhanh hơn 60% và giúp giảm thời gian phản hồi xuống còn vài giây, thay vì vài giờ như các phương pháp cũ.
2.3 AI trong quản lý rủi ro
Tự động hóa quy trình đánh giá rủi ro tín dụng, dự báo tài chính: ứng dụng AI trong ngân hàng giúp tự động hóa quy trình phân tích tín dụng dựa trên các dữ liệu lịch sử, đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng với độ chính xác cao. Theo báo cáo từ Deloitte, AI có thể giảm thời gian đánh giá tín dụng từ 7 ngày xuống chỉ còn vài giờ, giúp ngân hàng ra quyết định nhanh chóng cải thiện tốc độ xử lý các yêu cầu vay vốn.
Phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định cho vay phù hợp: AI sử dụng phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định cho vay dựa trên nhiều yếu tố như thu nhập, lịch sử tín dụng, thói quen chi tiêu. Các ngân hàng như Wells Fargo, CitiBank đã ứng dụng AI để đưa ra các khoản vay linh hoạt hơn cho khách hàng, giúp tăng tỷ lệ duyệt vay lên 15-20%.
Cải thiện mô hình quản trị rủi ro, giảm thiểu các khoản nợ xấu: Nhờ AI, ngân hàng có thể liên tục theo dõi sức khỏe tài chính của các khách hàng, tự động cảnh báo khi có dấu hiệu suy giảm khả năng thanh toán. Điều này giúp ngân hàng chủ động trong việc quản lý nợ xấu giảm thiểu rủi ro. Báo cáo của Moody’s Analytics cho biết, các ngân hàng ứng dụng AI đã giảm tỷ lệ nợ xấu xuống dưới 3%, so với mức trung bình 6-7% trước đây.
2.4 AI trong tối ưu hóa quy trình nội bộ
Tự động hóa các quy trình xử lý hồ sơ, phê duyệt khoản vay: Một trong những ứng dụng AI trong ngân hàng quan trọng là khả năng tự động hóa quy trình xử lý hồ sơ phê duyệt khoản vay, giúp rút ngắn thời gian xử lý từ nhiều ngày xuống còn vài giờ. AI có thể phân tích xử lý hàng ngàn hồ sơ vay trong thời gian ngắn nhờ vào khả năng nhận dạng phân loại thông tin tự động. Theo báo cáo của McKinsey, các ngân hàng đã áp dụng AI có thể giảm thời gian xử lý khoản vay tới 60%, đồng thời giảm tỷ lệ sai sót trong phê duyệt đến 25%. Điều này không chỉ giúp ngân hàng xử lý các yêu cầu vay vốn nhanh chóng mà còn tăng sự hài lòng của khách hàng.
Một ví dụ điển hình là HSBC, ngân hàng này đã áp dụng công nghệ AI vào quy trình phê duyệt tín dụng và xử lý hàng triệu hồ sơ vay mỗi năm. Kết quả là thời gian xử lý hồ sơ được giảm từ 5 ngày xuống còn 24 giờ, tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí vận hành mỗi năm.
Tăng cường hiệu quả quản lý tài sản dòng tiền: Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch, lịch sử tài chính, xu hướng thị trường để tối ưu hóa việc phân bổ tài sản, dự báo dòng tiền. Giúp ngân hàng không chỉ cải thiện hiệu suất đầu tư mà còn đưa ra các quyết định tài chính chính xác hơn. Một nghiên cứu từ Boston Consulting Group cho thấy, các ngân hàng sử dụng AI để quản lý tài sản có thể tăng lợi suất đầu tư lên 15%, đồng thời giảm 10% chi phí quản lý dòng tiền.
Ứng dụng OCR và AI trong bóc tách dữ liệu, nhập liệu tự động: Công nghệ OCR (Optical Character Recognition) kết hợp với AI giúp các ngân hàng tự động bóc tách dữ liệu từ các tài liệu giấy tờ như hợp đồng vay, hóa đơn, sao kê. AI có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu, giúp ngân hàng giảm thiểu công việc thủ công, tránh sai sót trong quá trình nhập liệu. Theo ước tính từ KPMG, việc áp dụng công nghệ OCR kết hợp AI có thể tiết kiệm tới 80% thời gian xử lý và giảm 50% lỗi nhập liệu so với phương pháp truyền thống.
Ngân hàng JP Morgan đã triển khai hệ thống OCR AI cho quy trình xử lý hợp đồng, giúp phân tích hơn 12,000 hợp đồng mỗi năm chỉ trong vài giây, thay vì cần đến hàng ngàn giờ làm việc thủ công.
2.5 AI trong cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ
Phân tích hành vi người dùng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng:. AI có thể theo dõi lịch sử giao dịch, thói quen tiêu dùng, hành vi trực tuyến của khách hàng, từ đó cung cấp các dịch vụ tài chính được cá nhân hóa. Một nghiên cứu từ IBM cho thấy 79% khách hàng có khả năng trung thành với ngân hàng hơn khi trải nghiệm dịch vụ được cá nhân hóa.
Ví dụ, Capital One đã áp dụng AI để phân tích hành vi của khách hàng và đề xuất các dịch vụ phù hợp như tăng hạn mức tín dụng hay cung cấp các gói tiết kiệm đặc thù, từ đó tăng doanh thu bán sản phẩm lên 25%.
Đề xuất các sản phẩm tài chính phù hợp dựa trên phân tích dữ liệu lớn (Big Data): AI giúp ngân hàng không chỉ hiểu rõ khách hàng mà còn có thể tự động đề xuất các sản phẩm tài chính phù hợp, chẳng hạn như gói vay, thẻ tín dụng hoặc chương trình đầu tư. Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn để phân tích, AI có thể dự đoán nhu cầu tài chính của từng khách hàng và đưa ra các khuyến nghị phù hợp một cách chính xác hơn.
Ứng dụng AI trong tiếp thị, bán chéo sản phẩm (cross-selling): Thông qua phân tích dữ liệu khách hàng, AI có thể xác định cơ hội bán các sản phẩm bổ sung dựa trên hành vi mua sắm và sử dụng dịch vụ. Ví dụ, nếu khách hàng đã mở tài khoản tiết kiệm, AI có thể đề xuất thêm các sản phẩm đầu tư hoặc bảo hiểm phù hợp. Wells Fargo, với hệ thống AI tự động phân tích dữ liệu khách hàng, đã tăng tỷ lệ thành công của chiến dịch bán chéo sản phẩm lên 15% so với phương pháp truyền thống.
Ngoài ra, AI cũng có khả năng tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị, giúp ngân hàng tiếp cận đúng đối tượng khách hàng với thông điệp phù hợp.
3. Chatbot AI Lạc Việt hỗ trợ các ngân hàng tối ưu hiệu suất
Chatbot AI Lac Viet is one of the app AI in banking bring superior performance in the customer support, process automation, improve user experience.
Below is a the specific features of chatbot AI Lac Viet, the bank can consult.
- Chatbot AI hỗ trợ khách hàng 24/7: Chatbot AI Lac Viet capable of answering the common questions of customers such as check account balance, account information, transactions, instructions on products and services the bank without the intervention of staff.
- Tự động hóa quy trình hỗ trợ kỹ thuật: Chat AI Lac can handle the requirements related to engineering, such as the installation instructions app, troubleshoot login or helps to restore password to help reduce the workload of parts, technical support, and help customers quickly get the assistance you need.
- Hỗ trợ tư vấn tài chính cá nhân: Tích hợp chat AI Lạc Việt vào cơ sở dữ liệu của ngân hàng để phân tích dữ liệu giao dịch, thói quen tài chính của khách hàng để đưa ra các gợi ý tư vấn cá nhân hóa. Ví dụ, chatbot có thể đề xuất các giải pháp tiết kiệm dựa trên thói quen chi tiêu hoặc đưa ra các khuyến nghị về sản phẩm đầu tư phù hợp với hồ sơ tài chính của khách hàng.
- Xử lý yêu cầu vay vốn, tư vấn tín dụng: Chatbot AI có thể giúp khách hàng làm đơn xin vay vốn, cung cấp thông tin về các loại hình vay, điều kiện tín dụng đồng thời trả lời các câu hỏi về lãi suất hay lịch thanh toán. Chatbot Lạc Việt còn có thể hướng dẫn khách hàng chuẩn bị tài liệu cần thiết để hoàn tất quá trình vay.
- Phát hiện cảnh báo giao dịch gian lận: Chatbot AI có thể phát hiện và cảnh báo về các giao dịch bất thường trong tài khoản của khách hàng. Khi phát hiện giao dịch có dấu hiệu gian lận, chatbot sẽ thông báo ngay cho khách hàng qua tin nhắn hoặc ứng dụng ngân hàng yêu cầu xác thực giao dịch.
4. Potential trends app AI in the future
Although has achieved many accomplishments, app, AI in banking is still on the rise perfection. PwC predict that in the next 5 years, more than 70% of the bank will switch to use the digital platform based on AI to provide quick service, more accurate, reducing the dependence on manual operations. AI is also expected to help the bank expand the new financial product, from consulting services, automated (robo-advisors) to the system asset management.
4.1 AI combined with Blockchain and Fintech
Blockchain provides security platform, decentralized, while AI helps optimize the data analysis, a quick decision. When combining AI and Blockchain can bring improvements in transaction security, transparency, optimize the payment process.
How in practical applications:
- AI can be used to analyze the chain of data blocks (blockchain) for the detection of unusual transactions or fraud.
- Blockchain help secure data input of AI, ensuring that data used in the models WHO have not been tampered with or changed.
Actual data: According to the study of PwCby 2030, the combination of AI and blockchain can help banks save up to 50% of the cost of processing the transactionthanks to automating processes, reducing fraud.
4.2 Bank of completely with AI support
One of the trending apps in ONE of the largest bank is the development of the bank of completely (fully digital banks), where all the transactions that interact with customers is done through the digital platform with the support of AI. Bank number allows customers to open accounts, make transactions, financial management, without the need to branch of physics. AI plays a key role in the personalization of the user experience, process automation to optimize services.
Bank N26 of Germany and Chime of America is the bank of pioneering the use of AI to provide banking services without papers. In Vietnam, the bank as TPBank also are strong to bank model number with AI assistant to automate services such as open account, browser loans.
4.3 automate the process more complex by AI
WHO current has automated many processes underlying transactions such as check account balances, transfer money, but in the future, WHO will progress farther when that can handle the complex process like consulting, financial analysis, credit risk, predict market trends.
Practical application:
Robo-advisor: This system is a investment advisor automatically using AI, allows customers to get advice on financial investments based on your personal data without direct contact with financial advisors. WHO has the ability to handle large amounts of information from the market, the individual propensity of customers to make recommendations more accurate.
Deployment app AI in banking not only helps to improve operational efficiency but also improve the user experience, automate processes, enhance security. The chatbot AI is becoming an integral part of the modern banking help with optimizing customer service and risk management more effective.
Integrated AI into the system bank data is not only trends but also the core element to the financial institution holding competitive advantage. With respect to the bank are considering adopting AI, the preparation of a plan to deploy a comprehensive technology infrastructure to training personnel will be key to take maximum advantage of the potential that AI brings.
