“Việc áp dụng AI trong dịch vụ tài chính, thật sự đã đến ngưỡng không thể quay đầu lại chưa?” Đối với nhiều lãnh đạo trong ngành tài chính, đây không còn là cuộc thảo luận về công nghệ mà là vấn đề thực tế phải đối mặt với các quyết định như “Tôi có cần sử dụng AI không?” hay “Trong trường hợp nào thì tôi phù hợp để áp dụng AI?”.
Gần đây, báo cáo Finastra 2026 về tình trạng dịch vụ tài chính cho thấy chỉ có 2% tổ chức tài chính trên toàn cầu chưa sử dụng AI, điều này có nghĩa là AI gần như đã trở thành trang bị cơ bản trong ngành. Tuy nhiên, quy mô, nhu cầu kinh doanh và mức độ trưởng thành của các loại hình tổ chức tài chính đều khác nhau, vậy liệu chúng ta có thực sự phù hợp với việc áp dụng AI không? Bài viết này sẽ khám phá “sự cần thiết phải áp dụng AI trong dịch vụ tài chính” từ góc độ tình huống, giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn trong môi trường phức tạp.
Q1: Trong trường hợp nào, tổ chức tài chính sẽ bắt đầu xem xét việc áp dụng AI?
Nhu cầu chú trọng đến AI trong các tổ chức tài chính thường xuất hiện khi cạnh tranh trên thị trường gia tăng, nhu cầu khách hàng đa dạng hóa, hoặc dữ liệu gia tăng một cách chóng mặt. Ví dụ, ngân hàng muốn nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua việc áp dụng chatbot AI cung cấp dịch vụ 24/7; công ty bảo hiểm đối mặt với khối lượng dữ liệu lớn trong thẩm định và đánh giá rủi ro, rất cần AI hỗ trợ phân tích dữ liệu. Trong những tình huống này, AI không chỉ là đổi mới công nghệ mà còn là công cụ cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh.
Một giám đốc quản lý rủi ro của một ngân hàng trung bình từng suy nghĩ: “Chúng tôi có nên áp dụng AI để phát hiện gian lận sớm không? Nhưng với ngân sách hạn chế, AI thực sự mang lại giá trị bao nhiêu?”. Sự do dự này chính là vì cần phải đánh giá khả năng chịu rủi ro và mục tiêu của chính đơn vị mình trước khi khởi động dự án AI.
Q2: Tổ chức tài chính nên làm gì để xác định liệu mình có phù hợp với việc áp dụng AI không?
Khi áp dụng AI, cần xem xét cơ sở dữ liệu, khả năng công nghệ và khả năng tương thích của quy trình kinh doanh của tổ chức. Ví dụ: các tổ chức đã có cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh và có thể quản lý dữ liệu hiệu quả sẽ tận dụng được lợi ích phân tích của AI nhiều hơn; ngược lại, nếu dữ liệu chưa được tổ chức hoặc hỗn loạn, việc áp dụng AI có thể tốn kém và hiệu quả không cao.
Khả năng trưởng thành của đội ngũ kỹ thuật cũng rất quan trọng, vì AI không chỉ đơn thuần là mua phần mềm, mà còn cần điều chỉnh liên tục và quản lý rủi ro. Một giám đốc IT trong ngành tài chính đã chia sẻ: “Chúng tôi không chỉ xem xét công nghệ mà còn là khả năng xây dựng văn hóa và quy trình phù hợp cho AI, nếu không, AI sẽ giống như một chiếc xe không có tài xế.”
Q3: Những vai trò nào trong dịch vụ tài chính dễ dàng thấy được hiệu quả rõ ràng nhờ AI?
Trong các bối cảnh như dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro và gợi ý sản phẩm, AI đã được áp dụng một cách hiệu quả hơn. Chẳng hạn như dịch vụ khách hàng sử dụng công nghệ NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để tự động phản hồi, tiết kiệm một lượng lớn nhân lực; quản lý rủi ro sử dụng AI để giám sát giao dịch bất thường, nâng cao độ chính xác trong việc chống gian lận; bộ phận marketing sử dụng mô hình AI để cải thiện độ chính xác của bán chéo sản phẩm.
Tuy nhiên, những công việc yêu cầu sự đánh giá của con người cao và có nhiều giao tiếp phức tạp trong quan hệ tương tác có thể không dễ bị AI thay thế trong ngắn hạn, do đó những vị trí này sẽ trở thành mục tiêu của giai đoạn tiếp theo trong việc áp dụng AI.
Q4: Tổ chức tài chính nào không nên vội vàng áp dụng AI toàn diện ngay lập tức?
Đối với những tổ chức vẫn đang trong giai đoạn xây dựng cơ bản và dữ liệu còn đang rất lộn xộn, việc theo đuổi áp dụng AI toàn diện mà không xem xét kỹ lưỡng không chỉ tốn kém mà còn có thể ảnh hưởng đến hoạt động bình thường. Ngân hàng địa phương nhỏ hoặc các công ty tài chính tập trung vào lĩnh vực ngách nếu không có đủ nguồn lực hoặc nhân tài, thì việc vội vã thử nghiệm AI có thể khiến họ phải đối mặt với rủi ro lớn.
Hơn nữa, trong những lĩnh vực tài chính có tính pháp lý và quy định cao, việc áp dụng AI cũng cần phải được đánh giá cẩn thận; nếu không, rủi ro có thể xảy ra do vấn đề về quyền riêng tư của dữ liệu hoặc sai sót trong đánh giá có thể dẫn đến trách nhiệm pháp lý.
Q5: Nếu tôi muốn bắt đầu áp dụng AI, có những hành động khởi đầu nào nên thực hiện?
Đầu tiên, tôi khuyên bạn nên xác định các điểm đau trong kinh doanh cụ thể như lượng câu hỏi của khách hàng quá nhiều, cảnh báo rủi ro không đủ hoặc hiệu quả thẩm định khoản vay thấp. Chọn một dự án thử nghiệm quy mô nhỏ, theo dõi hiệu quả và điều chỉnh sẽ giúp giảm thiểu rủi ro.
Thứ hai, việc phát triển khả năng chuyên môn về dữ liệu và AI trong nội bộ cũng rất quan trọng. Có thể xem xét hợp tác với các công ty AI chuyên nghiệp để phát triển giải pháp tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu của chính mình. Liên tục giám sát độ trong suốt và độ sai lệch trong quyết định của hệ thống AI cũng sẽ giúp tránh những vấn đề có thể xảy ra trong tương lai.
Các giám đốc tài chính thường do dự trong việc ra quyết định về “tỷ suất lợi nhuận đầu tư vào AI”, nhưng khi nhìn thấy đối thủ cạnh tranh đã bắt đầu thu được lợi ích, họ mới nhận ra mình đã tụt lại phía sau. Hiểu rõ nhu cầu và tình trạng nguồn lực của bản thân, và tiến hành chiến lược AI một cách tuần tự sẽ là chìa khóa để thành công lâu dài.
You may also like: Nhóm hacker tuyên bố xâm nhập Bộ An ninh Nội địa, công bố dữ liệu hợp đồng của ICE để phản đối các hành động trục xuất quy mô lớn
