ThS. Nguyễn Thị Trần Lộc

Email: ntt.loc@ufm.edu.vn

ThS. Trương Đình Hải Thụy

Trường Đại học Tài chính – Marketing

Email: tdh.thuy@ufm.edu.vn

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một công nghệ tiên phong, có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều lĩnh vực, đặc biệt là ngành ngân hàng. Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là công nghệ tạo sinh (generative AI), với khả năng tạo ra nội dung, dữ liệu và phân tích dựa trên các mô hình học sâu. Bài viết khái quát thực trạng ứng dụng của AI tạo sinh trong ngành ngân hàng tại Việt Nam, đồng thời chỉ ra một số thách thức. Từ đó, đề xuất một số giải pháp nhằm phát triển, ứng dụng AI tạo sinh trong ngành ngân hàng, giúp các ngân hàng duy trì sức cạnh tranh và phát triển bền vững.

Từ khóa: AI, AI tạo sinh, công nghệ, ngân hàng, Việt Nam

Summary

In recent years, artificial intelligence (AI) has become a pioneering technology, having a profound impact on many fields, especially the banking industry. One of the prominent applications of AI is generative AI, which can create content, data, and analysis based on deep learning models. This article summarizes the current situation of generative AI applications in the banking industry in Vietnam and points out some challenges. From there, it proposes several solutions to develop and apply generative AI in the banking industry, helping banks maintain competitiveness and develop sustainably.

Keywords: AI, generative AI, technology, banking, Vietnam

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0 và nền kinh tế số đang phát triển mạnh mẽ, công nghệ AI (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc tái cấu trúc các ngành công nghiệp và lĩnh vực kinh tế, đặc biệt là trong ngành ngân hàng. AI không chỉ giúp các tổ chức tài chính nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn mở ra những cơ hội mới trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình giao dịch và nâng cao chất lượng dịch vụ. Trong đó, công nghệ tạo sinh (Generative AI), một nhánh quan trọng của AI, đang dần trở thành công cụ không thể thiếu đối với các ngân hàng trong việc tự động hóa, dự đoán và tạo ra các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề phức tạp. Ứng dụng của AI tạo sinh trong ngân hàng có thể mang lại những cải tiến vượt bậc, từ việc phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng tài chính, tối ưu hóa chiến lược đầu tư, đến việc cá nhân hóa các sản phẩm dịch vụ cho khách hàng. Các ngân hàng tại Việt Nam đang bắt đầu thử nghiệm và triển khai những công nghệ này nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh và đáp ứng yêu cầu ngày càng cao từ thị trường. Tuy nhiên, dù những ứng dụng của AI tạo sinh mang lại nhiều tiềm năng, việc triển khai công nghệ này tại các ngân hàng Việt Nam cũng gặp phải không ít thách thức.

ỨNG DỤNG CỦA AI TẠO SINH TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG

AI tạo sinh đã và đang thay đổi cách thức hoạt động của ngành ngân hàng, từ việc tối ưu hóa quy trình giao dịch, tăng cường dịch vụ khách hàng, cho đến việc phân tích dữ liệu tài chính phức tạp. Những ứng dụng này không chỉ giúp các ngân hàng cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn cung cấp cho khách hàng những trải nghiệm dịch vụ tài chính ngày càng cá nhân hóa và thông minh hơn.

Tự động hóa và tối ưu hóa quy trình giao dịch

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI tạo sinh trong ngành ngân hàng là việc tự động hóa quy trình giao dịch và chăm sóc khách hàng. Các ngân hàng sử dụng AI tạo sinh để phát triển các công cụ như chatbot thông minh và trợ lý ảo, giúp xử lý yêu cầu của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác, 24/7. Các công cụ này có thể trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin về sản phẩm và thậm chí hỗ trợ khách hàng thực hiện các giao dịch tài chính như chuyển khoản, kiểm tra số dư tài khoản, hoặc thanh toán hóa đơn mà không cần sự can thiệp của nhân viên ngân hàng.

Ngoài ra, AI tạo sinh còn được sử dụng trong việc tự động hóa các quy trình nội bộ trong ngân hàng. Các nhiệm vụ như phê duyệt khoản vay, xác minh thông tin khách hàng, kiểm tra tài khoản và giám sát giao dịch có thể được AI thực hiện tự động, giúp giảm thiểu thời gian và công sức của nhân viên, đồng thời giảm thiểu sai sót và gian lận.

Phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng tài chính

Một trong những lợi ích lớn nhất của AI tạo sinh là khả năng phân tích và dự đoán. Các ngân hàng có thể sử dụng các mô hình AI để xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu tài chính khổng lồ, từ đó đưa ra các dự báo chính xác về các xu hướng và biến động của thị trường tài chính. Ví dụ, AI có thể phân tích hành vi chi tiêu của khách hàng, xu hướng giá cả trên thị trường chứng khoán, hoặc các yếu tố kinh tế vĩ mô để dự đoán khả năng tăng trưởng của các khoản đầu tư hoặc rủi ro tín dụng. Bằng cách sử dụng học sâu và mạng nơ-ron nhân tạo, AI có thể xác định các mô hình tiềm ẩn trong dữ liệu tài chính mà con người khó có thể nhận diện. Các ngân hàng có thể sử dụng những dự báo này để đưa ra quyết định kịp thời về đầu tư, quản lý danh mục tài sản, và thậm chí phát hiện các dấu hiệu gian lận hoặc rủi ro tín dụng trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng.

Cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ tài chính

Với sự hỗ trợ của AI tạo sinh, các ngân hàng có thể cung cấp dịch vụ tài chính cá nhân hóa cho khách hàng của mình. Thông qua việc phân tích hành vi và lịch sử giao dịch của khách hàng, AI có thể tạo ra các giải pháp tài chính phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của từng cá nhân. Chẳng hạn, một khách hàng có thể nhận được những đề xuất về các sản phẩm tín dụng, khoản vay hoặc dịch vụ đầu tư phù hợp với khả năng tài chính và mục tiêu của mình. Bên cạnh đó, AI tạo sinh cũng có thể hỗ trợ ngân hàng trong việc tạo ra các sản phẩm tài chính mới, từ các gói tiết kiệm tự động, sản phẩm bảo hiểm cá nhân hóa cho đến các giải pháp đầu tư được tối ưu hóa theo sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Các ứng dụng này giúp ngân hàng nâng cao sự hài lòng của khách hàng và đồng thời tạo ra các cơ hội mới để tăng trưởng doanh thu.

Giảm thiểu rủi ro và tăng cường an ninh

Trong lĩnh vực tài chính, quản lý rủi ro luôn là một yếu tố quan trọng. AI tạo sinh có thể giúp các ngân hàng phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận hoặc hành vi không bình thường trong các giao dịch tài chính. Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu lớn và nhận diện các mẫu hành vi trong giao dịch, AI có thể phát hiện ra các hành vi đáng ngờ hoặc không phù hợp với thông lệ, từ đó giúp các ngân hàng nhanh chóng xử lý và ngăn chặn gian lận trước khi xảy ra. AI cũng có thể được sử dụng để tăng cường bảo mật thông tin của khách hàng. Các thuật toán học máy có thể phân tích các mô hình giao dịch và hành vi truy cập của khách hàng để phát hiện các mối đe dọa bảo mật, từ đó tự động đưa ra các biện pháp bảo vệ như yêu cầu xác thực hai yếu tố hoặc khóa tài khoản nếu phát hiện có dấu hiệu bất thường.

Tạo dựng các chiến lược tiếp thị hiệu quả

AI tạo sinh cũng có thể hỗ trợ các ngân hàng trong việc phát triển các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa. Thông qua việc phân tích dữ liệu từ các tương tác của khách hàng, AI có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị được thiết kế riêng biệt cho từng nhóm khách hàng, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi và gia tăng sự trung thành của khách hàng. Ví dụ, AI có thể tự động tạo ra các email marketing, tin nhắn SMS, hoặc thông báo ứng dụng với nội dung được cá nhân hóa, giúp ngân hàng tiếp cận đúng khách hàng vào thời điểm phù hợp với nhu cầu của họ.

Tạo ra các báo cáo tài chính và phân tích tự động

AI tạo sinh có khả năng tạo ra báo cáo tài chính tự động và phân tích dữ liệu nhanh chóng. Các ngân hàng có thể sử dụng AI để tạo ra các báo cáo tổng quan về tình hình tài chính, hiệu suất hoạt động, và các xu hướng thị trường. Điều này giúp các nhà quản lý ngân hàng tiết kiệm thời gian trong việc tổng hợp thông tin và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên các báo cáo tự động được tạo ra từ AI. Bằng cách kết hợp AI với các công nghệ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, các ngân hàng có thể cải thiện khả năng ra quyết định và tạo ra các báo cáo tài chính chi tiết và chính xác trong thời gian ngắn nhất, thay vì phải phụ thuộc vào các phương pháp thủ công truyền thống, vốn tốn nhiều thời gian và dễ mắc lỗi.

THÁCH THỨC ĐẶT RA TRONG VIỆC ỨNG DỤNG AI TẠO SINH TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM

Việc ứng dụng AI tạo sinh trong ngành ngân hàng tại Việt Nam đang mở ra nhiều cơ hội để nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện dịch vụ khách hàng và tối ưu hóa các quy trình tài chính. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này cũng đối mặt với không ít thách thức, từ vấn đề cơ sở hạ tầng công nghệ, sự chuẩn bị của đội ngũ nhân lực, cho đến các vấn đề liên quan đến bảo mật và pháp lý.

Một là, cơ sở hạ tầng công nghệ chưa đáp ứng yêu cầu

Một trong những thách thức lớn nhất đối với việc ứng dụng AI tạo sinh tại các ngân hàng Việt Nam chính là hệ thống hạ tầng công nghệ. Để triển khai AI, ngân hàng cần có một hệ thống cơ sở dữ liệu mạnh mẽ, khả năng lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, cũng như kết nối Internet ổn định và nhanh chóng. Tuy nhiên, tại nhiều ngân hàng ở Việt Nam, cơ sở hạ tầng công nghệ vẫn còn yếu kém hoặc chưa được đồng bộ hóa, dẫn đến việc khó khăn trong việc triển khai các giải pháp AI hiệu quả (Bùi Thị Phương Linh, Nguyễn Toàn Trí, 2024).

Các ngân hàng cần phải đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ phần cứng và phần mềm, bao gồm các máy chủ, hệ thống lưu trữ đám mây, và các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến. Việc thiếu hụt nguồn lực này có thể làm trì hoãn quá trình áp dụng AI, đồng thời làm tăng chi phí triển khai, gây khó khăn cho các ngân hàng nhỏ hoặc những ngân hàng chưa sẵn sàng cho việc chuyển đổi số toàn diện.

Hai là, đội ngũ nhân lực thiếu kinh nghiệm và kỹ năng chuyên sâu

Một vấn đề không kém phần quan trọng là việc thiếu hụt đội ngũ nhân lực có trình độ chuyên môn cao trong lĩnh vực AI tại Việt Nam. Việc ứng dụng AI tạo sinh đòi hỏi nhân viên ngân hàng không chỉ có kiến thức về công nghệ mà còn cần hiểu sâu về dữ liệu tài chính và khả năng áp dụng AI vào các bài toán thực tế. Tuy nhiên, hiện nay ở Việt Nam, số lượng chuyên gia AI, đặc biệt là những người có kinh nghiệm về AI tạo sinh, còn rất ít. Các ngân hàng sẽ gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và đào tạo nhân lực phù hợp để phát triển và triển khai các hệ thống AI hiệu quả. Việc thiếu hụt nhân lực có thể làm chậm quá trình triển khai AI, khiến các ngân hàng không thể tận dụng tối đa các lợi ích mà công nghệ này mang lại (Trần Thọ Đạt, 2024).

Ba là, vấn đề bảo mật và an ninh thông tin

Bảo mật luôn là mối quan tâm hàng đầu trong ngành ngân hàng, đặc biệt khi dữ liệu tài chính và thông tin cá nhân của khách hàng là những tài sản rất nhạy cảm. AI tạo sinh yêu cầu lượng dữ liệu lớn để có thể học hỏi và tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ mới, nhưng điều này cũng đồng nghĩa với việc gia tăng các nguy cơ về rò rỉ thông tin và lỗ hổng bảo mật. Các hệ thống AI cần phải được xây dựng với các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khách hàng khỏi các cuộc tấn công mạng và sự xâm nhập trái phép. Tuy nhiên, khi triển khai AI, các ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc đảm bảo an toàn cho các thuật toán AI, đặc biệt là khi các mô hình học máy có thể bị tấn công và thay đổi để phục vụ lợi ích xấu. Hơn nữa, việc xử lý và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu khách hàng sẽ làm tăng khả năng bị rủi ro trong vấn đề bảo mật, đòi hỏi các ngân hàng phải thực hiện những biện pháp bảo vệ tiên tiến như mã hóa dữ liệu và xác thực đa yếu tố, điều này có thể gây tốn kém chi phí và thời gian.

Bốn là, khó khăn trong việc tuân thủ quy định pháp lý

Mặc dù Việt Nam đã có những bước tiến trong việc phát triển các khuôn khổ pháp lý về công nghệ, nhưng các quy định về AI và dữ liệu tài chính vẫn còn thiếu sót và chưa hoàn thiện. Việc áp dụng AI tạo sinh trong ngân hàng đụng phải một số vấn đề về quyền riêng tư, chính sách bảo vệ dữ liệu, và quy định về sử dụng công nghệ mới.

Các ngân hàng cần tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo vệ thông tin cá nhân của khách hàng, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam đang trong quá trình thực thi Luật An toàn thông tin mạng và các quy định quốc tế, như: GDPR của Liên minh châu Âu. Điều này tạo ra một thách thức lớn trong việc triển khai AI tạo sinh mà không vi phạm các quy định pháp lý hiện hành.

Năm là, thiếu sự sẵn sàng thay đổi từ cấp quản lý

Mặc dù AI tạo sinh mang lại rất nhiều lợi ích tiềm năng cho ngành ngân hàng, nhưng một trong những thách thức không thể bỏ qua là sự sẵn sàng thay đổi của các lãnh đạo và cấp quản lý. Việc áp dụng AI không chỉ là một sự đầu tư vào công nghệ mà còn đòi hỏi sự thay đổi trong chiến lược kinh doanh, quản lý, và tổ chức công việc.

Một số lãnh đạo ngân hàng có thể không nhận thức đầy đủ về tiềm năng của AI hoặc lo ngại về chi phí ban đầu và rủi ro khi triển khai công nghệ mới. Điều này có thể dẫn đến sự trì hoãn trong việc đầu tư vào AI tạo sinh và cản trở quá trình chuyển đổi số của ngân hàng. Hơn nữa, việc thay đổi cơ cấu tổ chức và quy trình làm việc để tích hợp AI cũng đòi hỏi một chiến lược rõ ràng và sự cam kết mạnh mẽ từ phía lãnh đạo.

Sáu là, khó khăn trong việc hợp tác và chia sẻ dữ liệu

AI tạo sinh yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để hoạt động hiệu quả, nhưng tại nhiều ngân hàng, việc chia sẻ dữ liệu giữa các bộ phận hoặc giữa các ngân hàng vẫn gặp nhiều trở ngại. Các ngân hàng có thể gặp khó khăn trong việc hợp tác và chia sẻ dữ liệu với các tổ chức bên ngoài như công ty công nghệ, đối tác tài chính, hoặc các cơ quan quản lý. Điều này gây hạn chế trong việc phát triển các mô hình AI chính xác và toàn diện. Hơn nữa, sự thiếu hợp tác trong việc chia sẻ dữ liệu giữa các ngân hàng cũng có thể dẫn đến sự không đồng nhất trong các mô hình AI, làm giảm hiệu quả của các ứng dụng AI tạo sinh (Nguyễn Thị Yến, 2024).

MỘT SỐ GIẢI PHÁP

Để vượt qua những thách thức trong việc ứng dụng AI tạo sinh trong ngành ngân hàng, các ngân hàng tại Việt Nam cần triển khai các giải pháp đồng bộ, từ đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân lực cho đến việc cải thiện cơ sở hạ tầng và tuân thủ các quy định pháp lý. Dưới đây là một số giải pháp mà các ngân hàng có thể áp dụng để khai thác tối đa tiềm năng của AI tạo sinh.

Thứ nhất, ngân hàng cần đầu tư vào hạ tầng công nghệ và dữ liệu. Để ứng dụng AI tạo sinh hiệu quả, ngân hàng cần phải có một hệ thống hạ tầng công nghệ mạnh mẽ và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Do đó, các ngân hàng cần đầu tư vào hạ tầng công nghệ hiện đại như cloud computing (điện toán đám mây), hệ thống lưu trữ dữ liệu, các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ và các phần mềm AI tiên tiến. Việc sử dụng các nền tảng AI tạo sinh từ các công ty công nghệ hàng đầu có thể giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí phát triển phần mềm và tập trung vào việc ứng dụng công nghệ vào các dịch vụ ngân hàng.

Thứ hai, việc đào tạo và phát triển đội ngũ nhân lực chuyên sâu về AI là một yếu tố không thể thiếu trong quá trình ứng dụng AI tạo sinh. Để sử dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả, ngân hàng cần có một đội ngũ nhân lực đủ năng lực và am hiểu về công nghệ AI. Các ngân hàng cần đầu tư vào các khóa đào tạo, các chương trình học bổng, và hợp tác với các trường đại học để phát triển nguồn nhân lực chuyên sâu trong lĩnh vực AI.

Thứ ba, các ngân hàng cần tăng cường các biện pháp bảo mật và an ninh thông tin. Để đảm bảo rằng việc sử dụng AI tạo sinh không gặp phải các rủi ro về bảo mật và an ninh thông tin, ngân hàng cần áp dụng các công nghệ bảo mật tiên tiến như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố và kiểm tra xâm nhập thường xuyên để bảo vệ thông tin khách hàng khỏi các cuộc tấn công mạng và nguy cơ rò rỉ dữ liệu.

Thứ tư, một giải pháp quan trọng là các ngân hàng cần xây dựng và phát triển các khuôn khổ pháp lý và quy định để điều chỉnh việc sử dụng AI trong ngành ngân hàng. Việc áp dụng AI tạo sinh cần có sự hỗ trợ của các quy định pháp lý rõ ràng và đồng bộ, nhằm đảm bảo tính minh bạch và bảo vệ quyền lợi của khách hàng. Các ngân hàng nên chủ động làm việc với các cơ quan quản lý nhà nước để xây dựng các chính sách và quy định về bảo mật thông tin, bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng, và quản lý dữ liệu phù hợp với yêu cầu của công nghệ AI mới.

Thứ năm, việc khuyến khích hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức sẽ giúp các ngân hàng tận dụng được những lợi ích của AI tạo sinh. Việc chia sẻ dữ liệu giữa các ngân hàng và các tổ chức tài chính sẽ tạo ra cơ hội phát triển các mô hình AI chính xác và hiệu quả. Các ngân hàng có thể xây dựng các nền tảng chia sẻ dữ liệu bảo mật, giúp các mô hình AI học hỏi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, từ đó phát triển các dịch vụ ngân hàng tốt hơn.

Thứ sáu, ngân hàng cần thay đổi tư duy và chiến lược quản lý để sẵn sàng tiếp nhận và triển khai AI tạo sinh. Các cấp lãnh đạo ngân hàng cần có sự nhận thức đúng đắn về giá trị của công nghệ AI và cam kết đầu tư lâu dài vào chuyển đổi số. Cấp quản lý cần xây dựng chiến lược rõ ràng, tạo ra các kế hoạch hành động cụ thể để hỗ trợ việc tích hợp AI vào các quy trình và dịch vụ của ngân hàng./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bùi Thị Phương Linh, Nguyễn Toàn Trí (2024), Thực trạng ứng dụng AI của các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam, truy cập từ https://tapchicongthuong.vn/thuc-trang-ung-dung-tri-tue-nhan-tao--ai--cua-cac-ngan-hang-thuong-mai-co-phan-viet-nam-124631.htm.

2. Nguyễn Thị Yến (2024), AI tạo sinh: Triển vọng cho ngành Ngân hàng, truy cập từ https://tapchinganhang.gov.vn/tri-tue-nhan-tao-tao-sinh-trien-vong-cho-nganh-ngan-hang-257.html.

3. Đào Lê Kiều Oanh, Huỳnh Lê Xuân Uyên (2023), Xu hướng ứng dụng AI trong sự phát triển của ngành Ngân hàng, truy cập từ https://tapchinganhang.gov.vn/xu-huong-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-su-phat-trien-cua-nganh-ngan-hang-10697.html.

4. Trần Thọ Đạt (2024), Tiềm năng kinh tế của AI tạo sinh, truy cập từ https://cafef.vn/tiem-nang-kinh-te-cua-ai-tao-sinh-188240119133336841.chn.