I. GIỚI THIỆU

Ngành dịch vụ tài chính đã gắn bó với trí tuệ nhân tạo (AI) lâu hơn hầu hết các ngành khác.

Các chuyên gia tài chính đã sử dụng AI dưới nhiều hình thức tinh vi khác nhau để dự đoán xu hướng thị trường và cá nhân hóa các kế hoạch tài chính kể từ những năm 1980.

Vào những năm 1990, các ngân hàng bắt đầu ứng dụng trí thông minh để phát hiện gian lận, và một số hệ thống chatbot đầu tiên bắt đầu xuất hiện vào giữa những năm 2010. Theo Deloitte, hiện nay, 70% các công ty dịch vụ tài chính sử dụng máy học để dự đoán các sự kiện dòng tiền, điều chỉnh điểm tín dụng và phát hiện gian lận.

Tuy nhiên, dù đã sớm áp dụng các thuật toán để cải thiện hiệu suất, việc sử dụng AI trong lĩnh vực tài chính vẫn còn khá hạn chế. Thực tế, nghiên cứu gần đây của Accenture đánh giá Ngân hàng và Thị trường Vốn là ngành ít trưởng thành nhất trong số 17 ngành được xếp hạng về mức độ áp dụng AI. Các công ty khởi nghiệp tài chính đang mạnh mẽ đầu tư vào công nghệ mới, trong khi các công ty truyền thống tìm cách tận dụng công nghệ tài chính (fintech) để ngăn chặn sự gián đoạn. Thị trường đang chín muồi cho việc áp dụng AI sâu rộng hơn – và điều này sẽ sớm xảy ra.

Chỉ cần hỏi các cố vấn tài chính: 55% trong số họ cho biết họ tin tưởng ở mức độ lớn rằng AI sẽ có tác động mang tính biến đổi hoặc cách mạng đối với tương lai của tư vấn tài chính trong vòng ba năm tới, theo khảo sát của Accenture với 500 cố vấn tại Mỹ và Canada.

Ngoài ra, 83% các cố vấn tài chính này tin rằng AI có thể đạt được mức độ tư vấn và lập kế hoạch tinh vi, cuối cùng khiến họ phải cạnh tranh với các thuật toán để giành khách hàng trong vòng 18 tháng tới.

Tất nhiên, tư vấn tài chính chỉ là một trong những cách AI có thể cách mạng hóa ngành tài chính. Khi công nghệ trưởng thành và được áp dụng vào các trường hợp sử dụng mới, cùng với việc mức độ áp dụng tăng lên trong năm năm tới, thị trường AI toàn cầu trong lĩnh vực fintech được dự đoán sẽ tăng từ 5,6 tỷ USD năm 2021 lên 22,9 tỷ USD vào năm 2026.

Những người ra quyết định trong ngành dịch vụ tài chính không cần phải là chuyên gia công nghệ để hiểu giá trị của AI. Nhưng họ cần nắm rõ tình trạng triển khai AI hiện tại, hướng đi của nó và cách AI có thể mang lại kết quả kinh doanh thực sự cho công ty của họ.

Tất nhiên, tư vấn tài chính chỉ là một trong những cách AI có thể cách mạng hóa ngành tài chính. Khi công nghệ trưởng thành và được áp dụng vào các trường hợp sử dụng mới, cùng với việc mức độ áp dụng tăng lên trong năm năm tới, thị trường AI toàn cầu trong lĩnh vực fintech được dự đoán sẽ tăng từ 5,6 tỷ USD năm 2021 lên 22,9 tỷ USD vào năm 2026.

Những người ra quyết định trong ngành dịch vụ tài chính không cần phải là chuyên gia công nghệ để hiểu giá trị của AI. Nhưng họ cần nắm rõ tình trạng triển khai AI hiện tại, hướng đi của nó và cách AI có thể mang lại kết quả kinh doanh thực sự cho công ty của họ.

II. Những Thách Thức Đối Mặt Với Ngành Tài Chính

Trong nỗ lực tìm hiểu cách các đổi mới sáng tạo có thể biến đổi mô hình kinh doanh trong tương lai, Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã xác định 11 nhóm đổi mới quan trọng trong lĩnh vực dịch vụ tài chính. 11 lĩnh vực quan trọng này sẽ tác động đến ngành dịch vụ tài chính ở các mức độ khác nhau trong thập kỷ tới và xa hơn nữa. Nhưng nơi có cơ hội cũng là nơi lộ ra những điểm mà các công ty có thể cải thiện. Do đó, mỗi nhóm trong số 11 nhóm này đều tiết lộ một thách thức thiết yếu mà ngành dịch vụ tài chính đang phải đối mặt. Và như đã thấy, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các doanh nghiệp đạt được kết quả tốt hơn trong mọi hạng mục.

Dưới đây là cái nhìn về những thách thức và cơ hội chính:

1. Thế Giới Không Tiền Mặt

Bạn không cần phải nhìn xa để thấy cách các đổi mới từ thanh toán di động, thanh toán đơn giản hóa đến tích hợp hóa đơn đang tác động đến cách người tiêu dùng mua sắm và thực hiện giao dịch. Một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới đang sử dụng bảo mật thế hệ tiếp theo để lưu trữ thông tin thẻ tín dụng và cho phép người tiêu dùng mua sắm nhanh hơn, an toàn hơn và dễ dàng hơn. Khi các phương thức thanh toán này ngày càng tích hợp vào cuộc sống của chúng ta, các tổ chức dịch vụ tài chính có nguy cơ mất kiểm soát trải nghiệm giao dịch của khách hàng.

2. Hệ Thống Thanh Toán Mới Nổi

Các hệ thống chuyển tiền như Venmo, Zelle và PayPal chưa bao giờ phổ biến đến thế. Trong khi đó, xã hội – với sự hỗ trợ từ các cơ quan quản lý – vẫn đang tìm hiểu tiền điện tử sẽ trở nên phổ biến đến mức nào như một cách chuyển giao giá trị thực tế, chứ không chỉ là lưu trữ giá trị. Là trung gian truyền thống trong các giao dịch tài chính, các ngân hàng hiện đang đối mặt với sự cạnh tranh chưa từng có. Khi họ quyết định có nên đầu tư vào công nghệ P2P và tiền điện tử hay không, họ phải đối mặt với rủi ro về bảo mật và danh tiếng.

3. Phân Tách Bảo Hiểm

Khi ngày càng nhiều nhà cung cấp bảo hiểm trực tuyến gia nhập thị trường, việc các nhà cung cấp tạo sự khác biệt trở nên khó khăn hơn. Đồng thời, sự gia tăng của nội dung đánh giá trực tuyến giúp khách hàng dễ dàng so sánh các lựa chọn. Trong môi trường này, khách hàng có thể sẽ càng trở nên thay đổi thất thường, gây áp lực lớn lên các tổ chức tài chính để tận dụng đổi mới nhằm tạo lòng trung thành.

4. Bảo Hiểm Kết Nối

Theo Bain, 39% khách hàng bảo hiểm sử dụng ít nhất một thiết bị kết nối, trong khi 72% kỳ vọng sẽ sử dụng thiết bị kết nối trong tương lai. Dịch nghĩa: kỷ nguyên bảo hiểm kết nối đã đến. Khi các nhà cung cấp bảo hiểm tận dụng thiết bị kết nối để cá nhân hóa bảo hiểm và quản lý rủi ro, họ thu thập được thông tin giá trị về khách hàng mà các tổ chức tài chính toàn diện với hạ tầng công nghệ phù hợp có thể sử dụng. Những thiết bị này cũng nhấn mạnh mối quan hệ lâu dài, vì vậy các công ty bảo hiểm sẽ muốn tiếp cận khách hàng sớm.

– **39%**: Khách hàng bảo hiểm sử dụng ít nhất một thiết bị kết nối.
– **72%**: Khách hàng bảo hiểm kỳ vọng sử dụng thiết bị kết nối trong tương lai.

5. Cho Vay Thay Thế

Thế độc quyền của các tổ chức ngân hàng truyền thống trong ngành cho vay đã bắt đầu suy giảm với sự trỗi dậy của cho vay thay thế, với nhiều nhà cho vay hoạt động trực tuyến qua mô hình ngang hàng (P2P). Điều này đã và sẽ tiếp tục làm giảm lợi nhuận của các nhà cho vay truyền thống, đồng thời có thể gây ra hiệu ứng dài hạn là khó đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng, khi danh mục tín dụng của họ có thể phân bố trên nhiều nền tảng thay thế.

6. Thay Đổi Sở Thích Khách Hàng

Trong một môi trường cạnh tranh với nhiều người mới gia nhập ở mọi ngách, khách hàng có thể mua sắm các sản phẩm riêng lẻ và xây dựng danh mục phù hợp với nhu cầu của họ. Trong bối cảnh này, các tổ chức tài chính cần đáp ứng nhu cầu ngày càng khắt khe của khách hàng, dù là bằng cách phát triển bộ ứng dụng ngân hàng di động, chuyển sang ngân hàng ảo 2.0 hay qua các đổi mới quan trọng khác. Thời kỳ mà các ông lớn có thể bán chéo và trợ giá giữa các sản phẩm, cung cấp tiện lợi kiểu “một điểm đến”, đang dần kết thúc.

7. Gây Quỹ Cộng Đồng

Nhiều nền tảng đầu tư gây quỹ cộng đồng nổi bật đã xuất hiện trong 5 năm qua, mở rộng quyền tiếp cận vốn và đưa thêm tiền vào hệ sinh thái tổng thể. Điều này đã rút ngắn thời gian giữa các giai đoạn tài trợ và phá vỡ các rào cản trước đây đối với các loại tài sản. Trong bầu không khí cạnh tranh mới này, các công ty truyền thống phải tìm ra các khoản đầu tư chưa được khai phá và có lợi nhuận cao.

8. Nhà Đầu Tư Được Trao Quyền

Việc tiếp cận lời khuyên đầu tư chưa bao giờ dễ dàng hơn, ngay cả khi lời khuyên đó đến từ một robot. Các cố vấn robo đã thay đổi cuộc chơi trong quản lý tài chính, tạo áp lực lợi nhuận và buộc các cố vấn tài chính truyền thống phải thay đổi. Khách hàng giờ đây có nhiều lựa chọn hơn, nghĩa là các công ty truyền thống cần tìm cách mới để thu hút và giữ chân khách hàng.

9. Ngoại Vi Hóa Quy Trình

Các công ty tài chính vừa và nhỏ giờ đây có lợi thế tiếp cận công nghệ mà trước đây chỉ các tổ chức lớn, được hậu thuẫn vốn mạnh mới có được. Việc ngoại vi hóa các công nghệ tiên tiến đã dân chủ hóa fintech, biến một số khả năng giá trị cao nhất – từ phân tích nâng cao đến ngôn ngữ tự nhiên – thành hàng hóa. Để phản ứng, các tổ chức tài chính lớn sẽ cần tuyển dụng nhân tài hàng đầu và đủ linh hoạt để thích nghi với động lực thị trường cũng như sở thích khách hàng.

10. Máy Móc Thông Minh Hơn, Nhanh Hơn

Giao dịch tần suất cao có thể đang giảm, nhưng các nhà đầu tư đã bắt đầu tận dụng sức mạnh của dữ liệu lớn để hiểu và dự đoán cách các sự kiện thực tế – như một cuộc gọi báo cáo thu nhập – có thể ảnh hưởng đến thị trường. Tương lai của giao dịch thuật toán có thể chứng kiến các công ty đào sâu hơn vào giao dịch thuật toán để tạo ra phản hồi thông minh hơn, nhanh hơn và sinh lợi hơn. Tuy nhiên, đây là trò chơi của từng milimet, và chỉ một lỗi nhỏ trong dữ liệu hoặc thực thi cũng có thể gây ra tác động lớn.

11. Nền Tảng Thị Trường Mới

Thông tin thị trường trước đây khó tiếp cận hơn, nhưng các nền tảng thông tin đã cải thiện kết nối giữa các thành phần thị trường. Các nền tảng này nhấn mạnh vào thực thi – không chỉ là nỗ lực – bằng cách tạo ra các tiêu chuẩn định lượng mà tất cả người chơi đều có thể được đo lường. Khi các yếu tố khác biệt truyền thống dần phai mờ, việc các dịch vụ tài chính đóng vai trò là cố vấn đáng tin cậy trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

III. CÁCH AI ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG NGÀNH TÀI CHÍNH

Như Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã phát hiện khi xây dựng 11 nhóm đổi mới, ngành tài chính đang đứng trước ngưỡng của sự thay đổi thực sự và năng động, được thúc đẩy bởi công nghệ. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang đóng vai trò trong việc thúc đẩy sự phát triển trên toàn thế giới tài chính, khi các công ty tận dụng công nghệ này trong một loạt các ứng dụng đa dạng.

Dưới đây là cái nhìn về bốn lĩnh vực chính mà AI có thể giúp thúc đẩy sự chuyển đổi.

Cách AI Thúc Đẩy Sự Chuyển Đổi:

Quản Lý Tài Sản

Xu hướng chuyển sang đầu tư chỉ số thụ động cùng với sự nổi lên của các cố vấn robo đã tạo ra tác động đáng kể đến các tổ chức kiếm tiền từ việc cung cấp tư vấn tài chính và quản lý tài sản. Nhưng con người và công nghệ không nhất thiết phải bị cô lập riêng rẽ. Với ngành đang trong giai đoạn chuyển đổi, ngày càng nhiều nhà quản lý tài sản chuyển sang sử dụng trí tuệ nhân tạo như một cách để xử lý nhiều khách hàng cùng lúc và giành lợi thế chiến lược. AI có thể giúp các cố vấn xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và đưa ra các lựa chọn danh mục đầu tư hiệu quả để theo đuổi “alpha” – tức là lợi nhuận vượt trội – cho khách hàng của họ. Khi thị trường cho thấy dấu hiệu rằng chu kỳ tăng trưởng kéo dài hàng chục năm có thể đang chậm lại, điều này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Quản Lý Rủi Ro

Không có lĩnh vực nào trong ngành mà AI được tích hợp sâu hơn so với lĩnh vực quản lý rủi ro. Các ứng dụng AI liên tục hoạt động phía sau hậu trường để giúp các tổ chức dịch vụ tài chính theo dõi mọi thứ, từ rủi ro thị trường (như nguy cơ sụp đổ) đến rủi ro vận hành (nguy cơ gián đoạn). Các công cụ AI có thể giúp các tổ chức hiểu được các kịch bản mà sự thay đổi địa chính trị hoặc biến đổi môi trường có thể gây ra. Về rủi ro tín dụng (nguy cơ vỡ nợ), các ngân hàng liên tục cố gắng vượt lên trước những kẻ lừa đảo, khi ngành ngân hàng mất khoảng 5% doanh thu mỗi năm do hoạt động gian lận, theo Hiệp hội Các Chuyên gia Chống Gian lận Được Chứng nhận. Thiệt hại sẽ còn lớn hơn nhiều nếu không có trí tuệ nhân tạo, vốn giúp các ngân hàng xác định và ngăn chặn gian lận trước khi nó xảy ra bằng cách phân tích hàng triệu giao dịch mỗi ngày.

Ví dụ trong ngành

Ít nhất 77% ngân hàng sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để phát hiện gian lận. Trong số đó có Chase, ngân hàng sử dụng cách tiếp cận phân lớp, theo PYMNTS.com: thu thập thông tin dựa trên xác thực và hành vi khách hàng, sau đó chạy thông tin đó qua hệ thống AI và máy học để kiểm tra so với các đối tượng xấu. Hệ thống này không ngừng nâng cao hiểu biết về hành vi đáng ngờ dựa trên dữ liệu thu thập được, khiến nền tảng phát hiện gian lận trở nên thông minh hơn theo thời gian.

Thẩm Định Tín Dụng

Dữ liệu liên quan đến quyết định thẩm định tín dụng thường vượt quá khả năng đánh giá hợp lý của một con người. Với AI, các tổ chức tài chính có thể tiếp nhận lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra quyết định định lượng về rủi ro của các loại khoản vay khác nhau, làm sáng tỏ các yếu tố rủi ro chính cho người cho vay dựa trên hồ sơ khách hàng. Trí tuệ nhân tạo cũng có khả năng loại bỏ thiên kiến cố hữu khỏi quá trình thẩm định và tạo sân chơi bình đẳng cho mọi người vay bất kể tuổi tác, chủng tộc hay giới tính. Trong khi một số nhà cho vay cung cấp quy trình phê duyệt hoàn toàn kỹ thuật số, những nhà khác cho phép AI và các chuyên viên thẩm định con người làm việc cùng nhau để kết hợp các điểm dữ liệu định lượng và định tính nhằm đưa ra quyết định thẩm định.

Dự Đoán Giá và Thị Trường

Việc xác định chính xác điều gì sẽ xảy ra tiếp theo trên thị trường chứng khoán sẽ mãi là một khoa học không chính xác, nhưng AI có vai trò trong việc dự đoán xu hướng thị trường và giá cả tổng thể. Khi các tổ chức tài chính cạnh tranh với thế hệ mới của các công ty fintech khởi nghiệp, ngày càng nhiều tổ chức chuyển sang AI và máy học để mở rộng kiến thức về thị trường, nhằm cung cấp cho khách hàng thông tin và mẹo mà họ không thể tìm thấy ở nơi nào khác.

Thách Thức Dữ Liệu Cản Trở Việc Áp Dụng Rộng Rãi Hơn

Trong thời đại cạnh tranh cao và người tiêu dùng đòi hỏi khắt khe, rõ ràng trí tuệ nhân tạo mang đến một con đường đầy hứa hẹn cho các tổ chức tài chính ở mọi loại hình. Tuy nhiên, quá nhiều tổ chức không triển khai AI một cách có ý nghĩa hoặc, sau khi đã triển khai và chứng minh một khái niệm, lại không thể áp dụng rộng rãi khái niệm đó để tối đa hóa giá trị.

Tại sao? Câu trả lời, đối với quá nhiều tổ chức, nằm ở dữ liệu.

Mặc dù đầu tư vào AI tiếp tục tăng tốc, theo các khảo sát gần đây của Gartner, 85% dự án AI và máy học không đạt được kết quả, và chỉ 54% dự án đi từ nguyên mẫu đến sản xuất. Theo cùng khảo sát, quyền truy cập dữ liệu và khối lượng hoặc độ phức tạp của dữ liệu là hai rào cản hàng đầu được nhắc đến nhiều nhất đối với việc áp dụng AI.

Các dự án AI chỉ hiệu quả khi có dữ liệu hỗ trợ tốt. Nếu không có dữ liệu chất lượng, các mô hình huấn luyện không thể đưa ra dự đoán chính xác, hoạt động hiệu quả hoặc mang lại giá trị kinh doanh thực tế từ AI. Khi các tổ chức bắt đầu chuyển đổi doanh nghiệp hoặc quy trình của họ bằng AI, dữ liệu không thể truy cập hoặc không đầy đủ có thể ảnh hưởng đến niềm tin kinh doanh vào công nghệ trong nhiều năm, không chỉ làm gián đoạn các dự án hiện tại mà còn cả triển vọng đổi mới trong tương lai thông qua trí tuệ nhân tạo và máy học.

Đây là nơi chúng ta thấy sự phân chia giữa các dự án có quy mô và yêu cầu dữ liệu khác nhau. Trong khi một số ứng dụng có các tùy chọn dựa trên đám mây sẵn có hoạt động với tập dữ liệu tương đối nhỏ, các hoạt động phức tạp hơn đòi hỏi cách tiếp cận phát triển sáng tạo độc đáo với tập dữ liệu lớn. Các tổ chức tài chính lớn có thể đã có quyền truy cập vào kho dữ liệu khổng lồ – những núi thông tin đại diện cho cơ hội thị trường vượt trội. Đó vừa là lợi thế vừa là thách thức; những kho dữ liệu khổng lồ này có thể dễ dàng trở nên khó quản lý và khó kiểm soát, khiến giá trị biến mất. Việc thiết lập một nền tảng và cơ sở hạ tầng vững chắc là rất quan trọng.

Ngược lại, một số quỹ đầu cơ nhỏ đã đầu tư hàng triệu đô la vào công nghệ AI đòi hỏi một dấu ấn thông tin khổng lồ. Họ xem yêu cầu dữ liệu này như một phương tiện để đạt được mục tiêu. Ví dụ, một chuyên gia công nghệ tên John Flowers đang tìm cách “thu thập mọi blog, mọi báo cáo phân tích, mọi biểu đồ và đưa vào hệ thống máy học” để đo lường sự quan tâm đến cổ phiếu, như Flowers đã nói với Fortune. Các quỹ đầu cơ khác cũng đã thực hiện các khoản đầu tư tương tự. Họ cũng sẽ cần duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu một cách cẩn thận, nếu không họ có nguy cơ thấy các công cụ AI của mình trở nên kém hiệu quả.

Ngay cả khi các tổ chức tiến hành các dự án trí tuệ nhân tạo, họ có thể không đáp ứng được kỳ vọng và mang lại kết quả chính xác nếu dữ liệu đằng sau ứng dụng không đáng tin cậy. Gartner dự đoán rằng tới 85% dự án AI mang lại kết quả sai lệch do thiên kiến trong dữ liệu, thuật toán hoặc đội ngũ quản lý chúng. Ngay cả khi một tổ chức có tất cả dữ liệu cần thiết, họ phải có cơ sở hạ tầng phù hợp để xử lý nhanh chóng và đưa ra quyết định kịp thời; thường thì các tổ chức đơn giản là thiếu khả năng để trao quyền cho các ứng dụng AI hoạt động hết tốc lực. Để khai thác toàn bộ giá trị của dữ liệu và giúp tổ chức của họ thành công trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo sẽ thúc đẩy kết quả kinh doanh, các tổ chức dịch vụ tài chính nên đánh giá lại cơ sở hạ tầng dữ liệu của mình.

IV. CÁCH AI CÓ THỂ GIÚP CÁC TỔ CHỨC DỊCH VỤ TÀI CHÍNH (FSI) TẠO RA KẾT QUẢ KINH DOANH TỐT HƠN

Đối với nhiều ngân hàng và tổ chức dịch vụ tài chính khác, “khoảnh khắc bừng tỉnh” đã đến trong đại dịch. Chuyển đổi số đã là ưu tiên của hầu hết các công ty trong một thập kỷ hoặc hơn, nhưng phần lớn chỉ nắm bắt được nhu cầu của khách hàng và khả năng thay đổi của chính họ ở mức cơ bản. Khi đại dịch tạo ra nhu cầu buộc các ngân hàng phải xây dựng các dịch vụ số đáp ứng nhu cầu của khách hàng – và phải nhanh chóng – các ngân hàng đã buộc phải hành động. “Họ phát hiện ra rằng họ có thể chuyển đổi nhanh hơn và triệt để hơn nhiều so với những gì họ từng nghĩ,” Accenture viết trong một báo cáo về các xu hướng hàng đầu trong ngành ngân hàng năm 2022.

Sau đó, trọng tâm của các tổ chức này đối với đổi mới số đã chuyển “từ cải tiến sang sáng tạo,” Accenture viết. Người tiêu dùng đã kêu gọi các ngân hàng của họ bắt kịp thời đại. Cuối cùng, đại dịch đã đẩy họ “từ bỏ tư duy của ngày hôm qua để tái định hình ngành ngân hàng từ một trang giấy trắng.”

Nhưng không chỉ là về việc mang lại sự hài lòng cho khách hàng và duy trì khả năng cạnh tranh. Đối với các tổ chức dịch vụ tài chính, nếu áp dụng AI đúng cách, họ có thể cắt giảm chi phí đáng kể và nâng cao hiệu quả trong toàn tổ chức. Các ứng dụng AI được dự đoán sẽ giúp các ngân hàng tiết kiệm khoảng 447 tỷ USD vào năm 2023, theo báo cáo AI trong Ngân hàng của Insider Intelligence.

Những Gì Ứng Dụng AI Có Thể Làm Cho Ngân Hàng, Quản Lý Tài Sản và Bảo Hiểm

Khi các ứng dụng sử dụng công nghệ này tiếp tục được đưa vào sử dụng, AI sẽ giúp các tổ chức dịch vụ tài chính vượt qua các thách thức hiện đại, bao gồm việc hỗ trợ họ:

– Tận dụng kho dữ liệu khổng lồ để có cái nhìn rõ ràng và đầy đủ hơn về khách hàng, cho phép phân khúc chi tiết hơn và cá nhân hóa để thúc đẩy chuyển đổi.
– Trao quyền cho các đổi mới giá trị cao để tạo sự khác biệt cho các ngân hàng và xây dựng lòng trung thành trong thị trường ngày càng đông đúc và chuyên biệt.
– Giải mã thông tin, đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định quan trọng chính xác và hiệu quả hơn, giúp họ duy trì khả năng cạnh tranh trước nhiều mô hình mới.
– Thúc đẩy đổi mới mang lại lợi thế cho các nhà quản lý tài chính so với các cố vấn robo, thu hút thêm khách hàng và giữ họ ở lại.
– Sử dụng bảo hiểm kết nối và các tiến bộ khác để tạo sự gắn kết với khách hàng trong thị trường bảo hiểm đầy cạnh tranh.

Đối với nhiều ứng dụng, trí tuệ nhân tạo đang ở giai đoạn áp dụng ban đầu. Nhưng như Accenture đã viết, ngành ngân hàng hiện đang “tiến gần đến một sự thay đổi mô hình,” trong đó “trí tuệ nhân tạo và máy học bắt đầu vượt qua khả năng của con người trong một số nhiệm vụ cụ thể và được xác định hẹp.” Điều tương tự cũng đúng với bảo hiểm và quản lý tài sản. Do đó, việc áp dụng các công nghệ này trên toàn tổ chức “sẽ cho phép các ngân hàng tái định hình hoạt động kinh doanh của họ trong một thế giới mà doanh thu ngân hàng ngày càng tách rời khỏi số lượng nhân sự.”

Các Cách Tiếp Cận Thực Tiễn Đối Với Dự Án AI

Các công ty dịch vụ tài chính đã nghe nói về lợi ích của AI. Có lẽ họ cũng nhận thức rõ về tỷ lệ thất bại đáng sợ khi triển khai công nghệ AI.

Vậy thì, trong một thế giới mà AI rất quan trọng đối với sự thành công trong tương lai của mọi tổ chức dịch vụ tài chính, nhưng các tổ chức này thường gặp khó khăn trong việc xây dựng và duy trì các dự án AI, các ngân hàng nên tiếp cận tương lai của AI như thế nào?

Trước tiên, các tổ chức dịch vụ tài chính nên lập kế hoạch cẩn thận cho các dự án trí tuệ nhân tạo và máy học của mình. Một nhà tài trợ cấp cao nên đứng đầu, dẫn dắt quá trình, đặt ra các mục tiêu chính và thiết lập các chỉ số thành công để đánh giá dự án.

Việc đánh giá yêu cầu và khả năng sẵn có của dữ liệu là bước tiếp theo, và đây là một trong những bước quan trọng nhất trong quy trình. Ngoài việc xác định phạm vi và quy mô dữ liệu cần thiết để phát triển và huấn luyện một mô hình AI cụ thể, nhóm dự án nên đánh giá lợi ích tiềm năng của việc tập trung hóa phần cứng AI và phân tích – đồng thời lưu ý đến tác động của dự án đối với toàn bộ hành trình dữ liệu từ đầu đến cuối. Có những tác động cơ bản cần xem xét ở mọi giai đoạn, từ việc thu thập và nhập dữ liệu để ra quyết định thời gian thực đến lưu trữ dữ liệu nguồn và các khuyến nghị.

Các dự án AI đạt kết quả tốt nhất khi các thành viên trong nhóm cảm thấy an toàn để chạy thử nghiệm, và các nhà lãnh đạo nhóm sẽ thấy rằng việc khuyến khích thử nghiệm và xây dựng nguyên mẫu là rất đáng để đầu tư thời gian và công sức. Việc áp dụng các phương pháp và kiến trúc có kế hoạch cho sự phát triển nhanh chóng cũng vậy. Quá nhiều dự án AI được thiết kế tốt đã bị đình trệ ở giai đoạn mở rộng quy mô. Điều này sẽ không xảy ra khi các nhóm dự án có công cụ và tầm nhìn để dự đoán bước nhảy vọt từ nguyên mẫu sang sản xuất ngay từ đầu.

Với cách tiếp cận và ý định đúng đắn, các tổ chức dịch vụ tài chính sẽ thấy rằng họ đang chuẩn bị cho đội ngũ của mình đạt được thành công với các dự án AI và duy trì nó trong nhiều năm tới.

V. CÁCH DDN CÓ THỂ GIÚP CÁC CÔNG TY GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI AI

Các tổ chức dịch vụ tài chính đang đối mặt với những vấn đề ngày càng phức tạp khi họ bắt tay vào việc tạo ra và triển khai các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) để thúc đẩy kết quả kinh doanh. Các tổ chức lớn có lượng thông tin khổng lồ trong tầm tay, nhưng các nền tảng dữ liệu của họ không phải lúc nào cũng sẵn sàng cho AI.

Khi dữ liệu tiếp tục tăng trưởng nhanh chóng và các mô hình AI trở nên phức tạp hơn, những tổ chức này cần sự hỗ trợ cho toàn bộ vòng đời lưu trữ AI từ đầu đến cuối của họ.

DDN đang mở đường cho tương lai của AI và phân tích nâng cao trong ngành dịch vụ tài chính, hợp tác với các công ty này để củng cố cơ sở hạ tầng của họ và chuẩn bị cho sự phát triển ở bất kỳ quy mô nào. Công nghệ của chúng tôi được thiết kế để trao quyền cho sự đổi mới trong AI và ML, và chúng tôi làm việc với các công ty để hiểu rõ những thách thức cụ thể trong ngành của họ – thiết kế các giải pháp phù hợp với mục tiêu kinh doanh của họ. Khi hợp tác với các tổ chức, chúng tôi áp dụng cách tiếp cận tư vấn và chia sẻ chuyên môn để giúp bạn thiết lập một cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện đại, cho phép đạt được sự xuất sắc trong AI và phân tích.

Khi các doanh nghiệp tích lũy ngày càng nhiều dữ liệu, dịch vụ tài chính và trí tuệ nhân tạo sẽ chỉ càng trở nên gắn bó chặt chẽ hơn. Chúng tôi sẽ làm việc với bạn để tạo ra cơ sở hạ tầng thông minh tối ưu hóa AI mà tổ chức của bạn cần để phát triển mạnh mẽ trong thị trường cạnh tranh này.

Hãng cung cấp giải pháp