7 Ứng dụng AI trong ngân hàng QUAN TRỌNG nổi bật nhất 2024

Trong kỷ nguyên số hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ đột phá, đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi số cho nhiều ngành công nghiệp, trong đó có ngành ngân hàng. Ứng dụng AI trong ngân hàng đang trở thành một giải pháp không thể thiếu giúp các ngân hàng tối ưu hóa quy trình hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Đối với các ngân hàng có nhu cầu tích hợp AI vào hệ thống dữ liệu, việc hiểu rõ những tiềm năng của công nghệ này sẽ đóng vai trò then chốt trong quá trình chuyển đổi số bền vững. Bài viết này Lạc Việt sẽ đi sâu vào phân tích các ứng dụng cụ thể của AI trong ngành ngân hàng, giúp các tổ chức tài chính nắm bắt cơ hội tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Cùng chủ đề:

• 7 Công nghệ AI & trí tuệ nhân tạo trong giáo dục NỔI BẬT hiện nay
• Trí tuệ nhân tạo trong y tế có thể làm gì?

1. Những bước tiến của ứng dụng AI trong ngân hàng

Các ngân hàng như Vietcombank, VPBank, TPBank đã và đang đầu tư mạnh vào AI để phát triển các chatbot trợ lý ảo, mang lại trải nghiệm giao dịch nhanh chóng, tiện lợi cho khách hàng.

Ví dụ cụ thể:

• TPBank là một trong những ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam triển khai chatbot AI có tên gọi T’Aio. Chatbot này có khả năng hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi về dịch vụ tài khoản, giao dịch, sản phẩm vay. TPBank cũng ứng dụng AI trong quy trình xét duyệt tín dụng, giúp giảm thời gian phê duyệt từ 3 ngày xuống còn vài phút.

• VPBank sử dụng AI để phát hiện các giao dịch gian lận, giám sát hàng triệu giao dịch mỗi ngày. Hệ thống AI này đã giúp phát hiện kịp thời các giao dịch bất thường, giảm thiểu rủi ro tổn thất tài chính cho ngân hàng.

2. 7 Ứng dụng AI trong ngân hàng QUAN TRỌNG nổi bật nhất 2024

Ứng dụng AI trong ngân hàng đã được triển khai rộng rãi trong nhiều khía cạnh của ngân hàng tập trung vào các lĩnh vực như:

1. Ứng dụng AI trong dịch vụ hỗ trợ chăm sóc khách hàng 24/7
2. Ứng dụng AI trong phân tích phát hiện hành vi gian lận trong giao dịch ngân hàng
3. Ứng dụng AI trong quản lý rủi ro trong cách hoạt động ngân hàng
4. AI giúp tự động hóa các quy trình xử lý hồ sơ, phê duyệt khoản vay
5. Tăng cường hiệu quả quản lý tài sản dòng tiền
6. Ứng dụng AI kết hợp OCR trong bóc tách dữ liệu, nhập liệu tự động
7. Ứng dụng AI trong cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ khách hàng

2.1 Ứng dụng AI trong dịch vụ hỗ trợ chăm sóc khách hàng 24/7

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 Ứng dụng AI trong phân tích phát hiện hành vi gian lận trong giao dịch ngân hàng

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 Ứng dụng AI trong quản lý rủi ro trong cách hoạt động ngân hàng

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 giúp 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.

2.5 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.

2.6 Ứng dụng AI kết hợp OCR 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.

2.7 Ứng dụng AI trong cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ khách hàng

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. Ứng dụng Chatbot AI Lạc Việt hỗ trợ các ngân hàng tối ưu hiệu suất vượt trội

Chatbot AI Lạc Việt là một trong những ứng dụng AI trong ngân hàng mang lại hiệu quả vượt trội trong việc hỗ trợ khách hàng, tự động hóa quy trình, cải thiện trải nghiệm người dùng. 

Dưới đây là một những tính năng cụ thể của chatbot AI Lạc Việt các ngân hàng có thể tham khảo.

• Chatbot AI hỗ trợ khách hàng 24/7: Chatbot AI Lạc Việt có khả năng trả lời các câu hỏi phổ biến của khách hàng như kiểm tra số dư tài khoản, thông tin giao dịch gần nhất, hướng dẫn về sản phẩm dịch vụ ngân hàng mà không cần sự can thiệp của nhân viên. 
• Tự động hóa quy trình hỗ trợ kỹ thuật: Chat AI Lạc Việt có thể xử lý các yêu cầu liên quan đến kỹ thuật, như việc hướng dẫn cài đặt ứng dụng, khắc phục sự cố đăng nhập hoặc giúp khôi phục mật khẩu giúp giảm bớt khối lượng công việc của bộ phận hỗ trợ kỹ thuật, đồng thời giúp khách hàng nhanh chóng nhận được trợ giúp cần thiết. 
• 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. Xu hướng phát triển công nghệ ứng dụng AI trong tương lai

Dù đã đạt được nhiều thành tựu, ứng dụng AI trong ngân hàng vẫn đang trên đà phát triển hoàn thiện. PwC dự đoán rằng trong 5 năm tới, hơn 70% các ngân hàng sẽ chuyển đổi sang sử dụng các nền tảng kỹ thuật số dựa trên AI để cung cấp dịch vụ nhanh chóng, chính xác hơn, giảm sự phụ thuộc vào các hoạt động thủ công. AI cũng được kỳ vọng sẽ giúp ngân hàng mở rộng các sản phẩm tài chính mới, từ dịch vụ tư vấn tự động (robo-advisors) đến các hệ thống quản lý tài sản.

4.1 AI kết hợp với Blockchain và Fintech

Blockchain cung cấp nền tảng bảo mật phi tập trung, trong khi AI giúp tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu ra quyết định nhanh chóng. Khi kết hợp AI và Blockchain có thể mang lại những cải tiến về bảo mật giao dịch, tính minh bạch, tối ưu hóa quy trình thanh toán.

Cách ứng dụng trong thực tế:

• AI có thể được sử dụng để phân tích các chuỗi khối dữ liệu (blockchain) để phát hiện các giao dịch bất thường hoặc gian lận.
• Blockchain giúp bảo mật dữ liệu đầu vào của AI, đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng trong các mô hình AI không bị giả mạo hoặc thay đổi.

Số liệu thực tế: Theo nghiên cứu của PwC, đến năm 2030, sự kết hợp giữa AI và blockchain có thể giúp các ngân hàng tiết kiệm tới 50% chi phí xử lý giao dịch, nhờ việc tự động hóa quy trình, giảm thiểu gian lận.

4.2 Ngân hàng số hoàn toàn với AI hỗ trợ

Một trong những xu hướng ứng dụng AI trong ngân hàng lớn nhất là sự phát triển của các ngân hàng số hoàn toàn (fully digital banks), nơi mà tất cả các giao dịch tương tác với khách hàng được thực hiện thông qua các nền tảng kỹ thuật số với sự hỗ trợ của AI. Ngân hàng số cho phép khách hàng mở tài khoản, thực hiện giao dịch, quản lý tài chính mà không cần phải đến chi nhánh vật lý. AI đóng vai trò then chốt trong việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, tự động hóa quy trình để tối ưu hóa dịch vụ.

Ngân hàng N26 của Đức và Chime của Mỹ là những ngân hàng số tiên phong sử dụng AI để cung cấp dịch vụ ngân hàng không giấy tờ. Tại Việt Nam, các ngân hàng như TPBank cũng đang chuyển mình mạnh mẽ sang mô hình ngân hàng số với trợ lý AI để tự động hóa các dịch vụ như mở tài khoản, duyệt vay vốn.

4.3 Tự động hóa các quy trình phức tạp hơn bằng AI

AI hiện tại đã tự động hóa nhiều quy trình giao dịch cơ bản như kiểm tra số dư tài khoản, chuyển tiền, nhưng trong tương lai, AI sẽ tiến xa hơn khi có thể xử lý những quy trình phức tạp như tư vấn tài chính, phân tích rủi ro tín dụng, dự đoán xu hướng thị trường.

Ứng dụng thực tế: Robo-advisor – Đây là hệ thống tư vấn đầu tư tự động sử dụng AI, cho phép khách hàng nhận tư vấn về đầu tư tài chính dựa trên dữ liệu cá nhân mà không cần tiếp xúc trực tiếp với cố vấn tài chính. AI có khả năng xử lý lượng lớn thông tin từ thị trường, xu hướng cá nhân của khách hàng để đưa ra các khuyến nghị chính xác hơn.

Tích hợp AI vào hệ thống dữ liệu ngân hàng không chỉ là xu hướng mà còn là yếu tố cốt lõi để các tổ chức tài chính giữ vững lợi thế cạnh tranh. Đối với các ngân hàng đang cân nhắc áp dụng AI, việc chuẩn bị một kế hoạch triển khai toàn diện từ hạ tầng công nghệ đến đào tạo nhân sự sẽ là chìa khóa để tận dụng tối đa tiềm năng mà AI mang lại.

Việc triển khai ứng dụng AI trong ngân hàng không chỉ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng, tự động hóa các quy trình, tăng cường bảo mật. Các chatbot AI đang trở thành một phần không thể thiếu của các ngân hàng hiện đại, giúp tối ưu hóa dịch vụ khách hàng và quản lý rủi ro hiệu quả hơn.