Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng biến đổi lĩnh vực tài chính và ngân hàng bằng cách giúp các tổ chức tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu lớn và cung cấp dịch vụ cá nhân hóa.

Ví dụ, Google Cloud định nghĩa AI trong tài chính là một bộ công nghệ hỗ trợ phân tích dữ liệu, dự báo, phục vụ khách hàng và truy xuất thông tin thông minh, giúp các ngân hàng và công ty tài chính hiểu rõ hơn về thị trường và nhu cầu khách hàng.

EY nhấn mạnh rằng các mô hình AI tạo sinh mới (như GPT) đang “định nghĩa lại hoạt động, phát triển sản phẩm và quản lý rủi ro,” cho phép các ngân hàng cung cấp dịch vụ cá nhân hóa cao và giải pháp mới trong khi tối giản các công việc thường nhật. Khi các ngân hàng số hóa dịch vụ, AI là nền tảng cho các đổi mới từ tự động thẩm định khoản vay đến thuật toán giao dịch thông minh.

Tóm lại, AI trong tài chính và ngân hàng là việc ứng dụng học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các kỹ thuật AI khác vào dữ liệu và hoạt động tài chính.

AI thúc đẩy hiệu quả và đổi mới – ví dụ, tự động giám sát an ninh mạng và hỗ trợ khách hàng 24/7 – đồng thời giúp các tổ chức mang đến trải nghiệm cá nhân hóa và nâng cao đánh giá rủi ro. 

Các phần dưới đây sẽ khám phá lợi ích chính, ứng dụng, rủi ro, cân nhắc chiến lược và triển vọng tương lai của AI trong tài chính và ngân hàng, cung cấp cái nhìn tổng quan tối ưu hóa SEO về chủ đề quan trọng này.

Lợi ích của AI trong Tài chính và Ngân hàng

AI mang lại nhiều lợi ích cho các tổ chức tài chính, từ giảm chi phí đến ra quyết định chính xác hơn. Bằng cách tự động hóa công việc thường nhật và tận dụng các phân tích dựa trên dữ liệu, AI giúp ngân hàng vận hành hiệu quả và chính xác hơn.

Các công ty tư vấn uy tín cho biết tự động hóa dựa trên AI có thể tiết kiệm hàng triệu đô la bằng cách tối ưu hóa quy trình xử lý khoản vay, sàng lọc gian lận và dịch vụ khách hàng, trong khi học máy cải thiện mô hình rủi ro và độ chính xác thẩm định. Nói chung, AI tăng năng suất và mở ra đổi mới, cho phép các tổ chức cung cấp sản phẩm và dịch vụ thông minh hơn.

Tự động hóa và Hiệu quả

Tự động hóa dựa trên AI tăng đáng kể hiệu quả vận hành. Các bot và hệ thống AI có thể xử lý các công việc ngân hàng lặp đi lặp lại – như xử lý giao dịch, nhập liệu và xác minh tài liệu – giúp nhân viên tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.

Ví dụ, tự động hóa quy trình xử lý khoản vay và xác thực thanh toán có thể rút ngắn thời gian xử lý đáng kể và giảm sai sót thủ công. Các ngân hàng báo cáo tiết kiệm chi phí lớn khi AI đảm nhận các kiểm tra tuân thủ và giải đáp thắc mắc khách hàng thường xuyên.

Thực tế, điều này đồng nghĩa với dịch vụ nhanh hơn (ví dụ: kiểm tra tín dụng tức thì) và vận hành tinh gọn hơn: một báo cáo của EY cho biết các tổ chức hàng đầu có thể “tinh giản các quy trình như xử lý khoản vay, phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng,” giúp tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí.

Cải thiện Độ chính xác và Ra quyết định

Các mô hình AI có thể phân tích dữ liệu tài chính phức tạp với độ nhất quán và tốc độ vượt trội so với con người. Bằng cách huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn, các thuật toán học máy học cách phát hiện các mẫu và bất thường tinh vi – ví dụ, trong lịch sử tín dụng hoặc dòng giao dịch – mà có thể bị bỏ sót nếu làm thủ công.

Điều này dẫn đến dự đoán chính xác hơn. Các ngân hàng sử dụng AI để đánh giá rủi ro ghi nhận giảm tỷ lệ vỡ nợ khoản vay và phát hiện gian lận tốt hơn, vì AI có thể đánh giá khả năng trả nợ và các hoạt động đáng ngờ một cách chính xác hơn.

Thực tế, các phân tích dựa trên AI nâng cao việc ra quyết định: một nghiên cứu của EY cho thấy AI trong quản lý rủi ro mang lại tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách giảm các khoản vay không sinh lời và cải thiện sàng lọc tín dụng. Kết quả là sức khỏe tài chính được cải thiện và kiểm soát rủi ro chặt chẽ hơn.

Cá nhân hóa và Tương tác Khách hàng

AI giúp cá nhân hóa trở nên quy mô hơn: bằng cách phân tích dữ liệu và hành vi khách hàng, các ngân hàng có thể cung cấp đề xuất sản phẩm tùy chỉnh và hỗ trợ kỹ thuật số 24/7. Ví dụ, chatbot AI trả lời ngay lập tức các câu hỏi thường gặp (ví dụ: tra cứu số dư, lịch sử giao dịch), trong khi hệ thống phía sau học hỏi nhu cầu từng khách hàng. 

Đổi mới và Lợi thế Cạnh tranh

AI cũng thúc đẩy đổi mới trong tài chính. Bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng, AI cho phép tạo ra các sản phẩm và chiến lược hoàn toàn mới. Ví dụ, các công ty có thể ra mắt cố vấn robo theo yêu cầu, mô hình định giá động hoặc bảo hiểm dựa trên mức sử dụng – những ý tưởng không thể thực hiện nếu không có học máy.

Google Cloud nhận định việc phân tích dữ liệu lớn “có thể dẫn đến các sản phẩm và dịch vụ độc đáo, sáng tạo” trong tài chính. Thực tế, các ngân hàng đang dùng AI để khai thác dữ liệu tìm hiểu xu hướng tiêu dùng và thử nghiệm dịch vụ mới.

Những tổ chức tận dụng được các phân tích này sẽ có lợi thế cạnh tranh. Báo cáo của EY cho biết AI đang đưa ngành vào “một kỷ nguyên đổi mới và hiệu quả chưa từng có,” nơi các sản phẩm dựa trên dữ liệu giúp ngân hàng tạo sự khác biệt.

Ứng dụng của AI trong Tài chính và Ngân hàng

AI không chỉ là thuật ngữ thời thượng trong tài chính — nó đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều chức năng. Các ngân hàng và fintech sử dụng AI cho phòng chống gian lận, giao dịch, cá nhân hóa, phân tích tín dụng, tuân thủ và nhiều hơn nữa. Các phần dưới đây làm nổi bật các ứng dụng chính của AI trong tài chính:

Phát hiện và Phòng ngừa Gian lận

AI xuất sắc trong việc phát hiện hoạt động gian lận theo thời gian thực. Hệ thống học máy liên tục phân tích luồng giao dịch để đánh dấu các mẫu biểu hiện gian lận – ví dụ, số tiền thanh toán bất thường, thay đổi IP hoặc tăng đột biến chi tiêu. Khác với hệ thống dựa trên quy tắc tĩnh, các mô hình AI này phát triển khi các chiêu trò gian lận mới xuất hiện.

Chúng có thể phát hiện các cuộc tấn công tinh vi trước khi thiệt hại tăng lên. Thực tế, phát hiện gian lận dựa trên AI “cho phép các tổ chức tài chính phát hiện và ngăn chặn gian lận trước khi nó xảy ra,” bảo vệ lợi nhuận và niềm tin khách hàng. Các ngân hàng hiện đại báo cáo rằng các hệ thống AI chủ động này giảm thiểu tổn thất do gian lận bằng cách nhận diện hành vi đáng ngờ ngay lập tức.

Giao dịch Thuật toán và Phân tích Đầu tư

Trong thị trường vốn, các hệ thống giao dịch dựa trên AI đang thay đổi cách mua bán tài sản. Các thuật toán này tiếp nhận lượng lớn dữ liệu đa dạng (giá thị trường, tiêu đề tin tức, cảm xúc mạng xã hội, báo cáo kinh tế) và thực hiện giao dịch với tốc độ cao. Bằng cách học từ dữ liệu lịch sử và thời gian thực, các nhà giao dịch AI có thể nhận diện cơ hội chênh lệch giá và điều chỉnh chiến lược nhanh chóng.

Điều này mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể: các công ty có bộ phận giao dịch AI tiên tiến có thể tận dụng điều kiện thị trường thoáng qua nhanh hơn các nhà giao dịch con người. Thực tế, các nhà quản lý tài sản sử dụng mô hình AI cải thiện hiệu suất danh mục và quản lý rủi ro linh hoạt hơn so với phương pháp truyền thống.

Ngân hàng Cá nhân hóa và Dịch vụ Khách hàng

AI đang cách mạng hóa dịch vụ khách hàng. Bằng cách hiểu rõ hồ sơ cá nhân, các ngân hàng có thể cung cấp trải nghiệm ngân hàng cá nhân hóa – đề xuất thẻ tín dụng, sản phẩm vay hoặc kế hoạch tiết kiệm phù hợp với từng khách hàng. Hệ thống AI phân tích thói quen chi tiêu và các sự kiện cuộc sống để gợi ý dịch vụ phù hợp (ví dụ: tái cấp vốn thế chấp vào thời điểm thích hợp).

Hơn nữa, chatbot và trợ lý ảo do AI vận hành xử lý các yêu cầu thường gặp ngay lập tức (từ vị trí cây ATM đến số dư tài khoản), cải thiện đáng kể sự tương tác của người dùng. Các ứng dụng AI này giúp ngân hàng trở nên gần gũi và tiện lợi hơn, từ đó nâng cao sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

Thực tế, các ngân hàng áp dụng cá nhân hóa dựa trên AI ghi nhận tỷ lệ sử dụng sản phẩm được đề xuất cao hơn và hiệu quả bán chéo tốt hơn.

Chấm điểm Tín dụng và Thẩm định

Mô hình tín dụng truyền thống sử dụng một số ít dữ liệu (lịch sử tín dụng, thu nhập). Chấm điểm tín dụng dựa trên AI đi xa hơn bằng cách phân tích đa dạng dữ liệu hơn – như lịch sử giao dịch, hành vi trực tuyến, thậm chí các chỉ số tâm lý học.

Điều này cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về khả năng trả nợ của người vay. Với những thông tin này, các nhà cho vay có thể đưa ra quyết định cho vay nhanh hơn, chính xác hơn và mở rộng tín dụng an toàn cho khách hàng có lịch sử tín dụng hạn chế.

Thực tế, thẩm định dựa trên AI có thể mở rộng khả năng tiếp cận khoản vay đồng thời kiểm soát rủi ro. Các tổ chức tài chính báo cáo rằng mô hình tín dụng AI giúp phê duyệt khoản vay thông minh hơn và mở rộng tập khách hàng, vì AI phát hiện các yếu tố dự báo khả năng trả nợ mà điểm tín dụng truyền thống có thể bỏ qua.

Tuân thủ Quy định (RegTech)

Tuân thủ là một trường hợp sử dụng quan trọng khác của AI. Ngành tài chính có các quy định phức tạp và liên tục thay đổi, đòi hỏi giám sát và báo cáo liên tục. Công cụ AI tự động hóa nhiều nhiệm vụ tuân thủ: có thể quét giao dịch liên tục để phát hiện dấu hiệu rửa tiền, tự động tạo báo cáo và đánh dấu các bất thường để xem xét.

Bằng cách tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng mẫu, các ngân hàng đảm bảo mọi thay đổi quy định được theo dõi trên tài liệu và giao tiếp.

Điều này giảm thiểu rủi ro phạt và sai sót. Theo một hướng dẫn ngành, AI giúp các ngân hàng “quản lý môi trường quy định phức tạp và luôn thay đổi bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ tuân thủ”. Thực tế, điều này giúp đội ngũ tuân thủ tập trung vào chiến lược và giám sát thay vì xử lý giấy tờ.

Rủi ro và Thách thức của AI trong Tài chính và Ngân hàng

Mặc dù AI mang lại nhiều tiềm năng, nó cũng đặt ra những rủi ro và thách thức mới mà ngành tài chính cần quản lý cẩn trọng. Các mối quan tâm chính bao gồm bảo mật dữ liệu, thiên vị mô hình, khoảng trống pháp lý và tác động đến lực lượng lao động. Dưới đây là các rủi ro chính khi triển khai AI trong tài chính:

Bảo mật Dữ liệu và An ninh Mạng

Hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu – thường bao gồm thông tin cá nhân và tài chính nhạy cảm. Điều này làm tăng rủi ro về quyền riêng tư và an ninh. Càng nhiều quy trình được tự động hóa bằng AI, bề mặt tấn công tiềm năng cho tội phạm mạng càng lớn.

Theo EY, khi các ngân hàng áp dụng AI, các đối tượng xấu tìm kiếm mục tiêu mới trong hệ thống AI. Ví dụ, một mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu khách hàng có thể bị thao túng nếu dữ liệu hoặc mã nguồn bị xâm phạm.

Do đó, các ngân hàng phải đầu tư vào quản trị dữ liệu chặt chẽ, mã hóa và giám sát. Đảm bảo tuân thủ luật bảo mật (như GDPR) và bảo vệ chuỗi xử lý AI khỏi vi phạm là điều thiết yếu. Nếu không có an ninh mạng vững chắc, lợi ích của AI có thể bị lu mờ bởi thiệt hại do đánh cắp hoặc sửa đổi dữ liệu.

Thiên vị Thuật toán và Tính Minh bạch

Mô hình AI học từ dữ liệu lịch sử, do đó có thể vô tình tái tạo các thiên kiến của con người. Một mối lo ngại phổ biến trong tài chính là thiên vị thuật toán trong quyết định cho vay hoặc đầu tư. Các cơ quan quản lý cảnh báo rằng thuật toán tín dụng dựa trên AI có thể chứa đựng thiên kiến đối với một số nhóm, dẫn đến cho vay không công bằng.

Ngoài ra, nhiều hệ thống AI hoạt động như “hộp đen,” nghĩa là logic ra quyết định của chúng không rõ ràng. Điều này gây khó khăn trong việc giải thích hoặc kiểm toán kết quả do AI tạo ra. Ví dụ, nếu AI từ chối khoản vay, ngân hàng vẫn phải giải thích quyết định – nhưng mô hình AI phức tạp có thể không dễ dàng tiết lộ lý do.

Giải quyết thách thức này đòi hỏi xây dựng AI có thể giải thích được: các ngân hàng phải sử dụng mô hình minh bạch hoặc bổ sung công cụ giải thích quyết định AI. Họ cũng cần thường xuyên kiểm tra mô hình về tính công bằng. Như EY lưu ý, hội đồng quản trị phải yêu cầu AI đạo đức – đảm bảo kiểm soát thiên vị và minh bạch kết quả.

Thách thức về Quy định và Quản trị

Khung pháp lý về AI trong tài chính vẫn đang hình thành. Hiện tại, các quy định riêng cho AI còn hạn chế hoặc chưa rõ ràng. Các cơ quan giám sát lo ngại về các vấn đề như thuật toán thiên vị, lời khuyên chatbot không chính xác và bảo mật dữ liệu.

Do đó, nhiều ngân hàng đối mặt với sự không chắc chắn về việc tuân thủ các quy định AI trong tương lai. Các tổ chức hàng đầu đang ứng phó bằng cách thiết lập khung quản trị và quản lý rủi ro nội bộ từ trước.

Ví dụ, BCG khuyến nghị các ngân hàng “sở hữu chương trình quản trị” bằng cách hợp tác sớm với cơ quan quản lý và tạo dấu vết kiểm toán cho hệ thống AI. Điều này bao gồm thành lập ủy ban giám sát AI, xác định trách nhiệm cho kết quả AI và thực hiện quy trình xác thực nghiêm ngặt.

Tóm lại, các ngân hàng phải đồng bộ các sáng kiến AI với quản trị chặt chẽ – bao gồm các nhóm pháp lý, tuân thủ và công nghệ – để tránh rủi ro pháp lý. Quản trị chủ động (thay vì chờ đợi quy định bên ngoài) hiện được xem là thực hành tốt nhất.

Cân nhắc về Lực lượng Lao động và Đạo đức

Tự động hóa dựa trên AI có thể thay thế một số công việc ngân hàng, đặc biệt là các công việc xử lý dữ liệu thường xuyên. Ví dụ, các vị trí văn phòng sau như nhập liệu, kiểm tra tuân thủ và phân tích cơ bản có thể giảm bớt.

Diễn đàn Kinh tế Thế giới nhấn mạnh rằng nhiều vai trò truyền thống (như nhân viên xử lý khoản vay) sẽ cần được đào tạo lại khi AI tiếp quản các nhiệm vụ đó.

Điều này đặt ra các câu hỏi đạo đức và xã hội: các ngân hàng và cơ quan quản lý phải cân nhắc cách đào tạo lại nhân viên và tái phân bổ nguồn lực. Hơn nữa, dù AI đưa ra quyết định, phương pháp “con người trong vòng lặp” vẫn rất cần thiết để đảm bảo trách nhiệm.

Các chuyên gia cấp cao cho rằng sự giám sát của con người là cần thiết để đảm bảo kết quả có trách nhiệm. Do đó, các tổ chức tài chính cần cân bằng giữa hiệu quả và sử dụng AI có đạo đức – tích hợp tính minh bạch và giám sát con người vào quy trình AI để duy trì niềm tin và sự chấp nhận xã hội.

Triển khai Chiến lược AI trong Tài chính và Ngân hàng

Để tận dụng lợi ích AI đồng thời kiểm soát rủi ro, các ngân hàng phải áp dụng phương pháp chiến lược và toàn diện trong triển khai AI. Điều này bao gồm đồng bộ AI với mục tiêu kinh doanh, đầu tư vào hạ tầng phù hợp và nâng cao kỹ năng nhân sự. Các nhà lãnh đạo ngành đưa ra hướng dẫn cụ thể về chiến lược:

Đồng bộ AI với chiến lược kinh doanh: 

Các tổ chức nên gắn kết các sáng kiến AI với mục tiêu kinh doanh cốt lõi thay vì xem AI như một thử nghiệm riêng lẻ. BCG nhấn mạnh rằng các ngân hàng “phải gắn chiến lược AI vào chiến lược kinh doanh,” tập trung vào các dự án có lợi nhuận rõ ràng, không chỉ công nghệ vì công nghệ.

Điều này có nghĩa là xác định các trường hợp sử dụng có tác động lớn (ví dụ: tự động hóa cho vay, tư vấn tài sản) và đặt ra các chỉ số hiệu suất đo lường được (tăng doanh thu, giảm chi phí) ngay từ đầu. Các ngân hàng đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm là những tổ chức xác định tầm nhìn AI gắn liền với giá trị khách hàng và sự khác biệt cạnh tranh.

Xây dựng hạ tầng dữ liệu và công nghệ vững chắc: 

AI thành công đòi hỏi nền tảng kỹ thuật mạnh mẽ. Các ngân hàng cần nền tảng dữ liệu thống nhất, điện toán đám mây hoặc lai, và các lớp tích hợp liền mạch để hỗ trợ học máy quy mô lớn. BCG khuyến nghị “đặt AI làm trung tâm của công nghệ và dữ liệu” và đầu tư vào các lớp tích hợp và điều phối.

Thực tế, điều này có thể bao gồm hiện đại hóa hệ thống cũ, áp dụng nền tảng AI/ML và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Chỉ với hạ tầng phù hợp, các mô hình AI mới có thể triển khai đáng tin cậy trên toàn doanh nghiệp.

Thiết lập quản trị và kiểm soát rủi ro: 

Như đã đề cập, quản trị vững chắc là điều không thể thiếu. Các ngân hàng nên thành lập các ủy ban rủi ro AI liên ngành và đặt ra tiêu chuẩn cho việc xác thực và giám sát mô hình. BCG khuyên nên sở hữu chương trình quản trị bằng cách hợp tác với cơ quan quản lý và “tạo khung quản lý rủi ro phù hợp với kiểm toán và giải thích được”.

Điều này bao gồm xác định chính sách sử dụng dữ liệu, đảm bảo mô hình có thể kiểm toán và đặt ra các hướng dẫn đạo đức (ví dụ: trong quyết định tín dụng). Bằng cách thiết lập các kiểm soát này sớm, tổ chức có thể đổi mới nhanh hơn trong khi vẫn tuân thủ quy định.

Phát triển nhân lực và thay đổi tổ chức: 

Việc áp dụng AI thường thất bại do thiếu kỹ năng hoặc sự chống đối trong tổ chức. Các ngân hàng nên đầu tư đào tạo và tuyển dụng nhân tài AI (nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML) và nâng cao trình độ nhân viên hiện tại về hiểu biết dữ liệu. Họ cũng nên điều chỉnh vai trò và động lực để hỗ trợ quy trình làm việc dựa trên AI.

Ví dụ, các quản lý quan hệ khách hàng có thể hợp tác với nhà phân tích dữ liệu để giải thích các phân tích AI. Quan trọng là lãnh đạo cấp cao phải tham gia: BCG lưu ý các ngân hàng thành công với AI “tận dụng tối đa sức mạnh của CEO” và có sự tham gia của lãnh đạo từ trên xuống.

Thay đổi văn hóa là then chốt – với các nhà lãnh đạo thúc đẩy thử nghiệm, mở rộng các dự án thành công và chấp nhận thất bại ban đầu để học hỏi và thích nghi.

Tóm lại, các ngân hàng thành công xem AI như chiến lược doanh nghiệp, không phải dự án rời rạc. Họ tập trung vào việc tạo ra lợi tức đầu tư cụ thể, tích hợp AI vào quy trình cốt lõi và đồng bộ công nghệ, quản lý rủi ro và con người.

Nghiên cứu cho thấy các ngân hàng đầu tư chiến lược vào AI (thay vì chỉ chạy thử nghiệm riêng lẻ) đang chuẩn bị để “định hình lại cách doanh nghiệp tạo ra giá trị”.

Những tổ chức hành động ngay bây giờ – nâng cấp chiến lược, công nghệ, quản trị và nhân lực đồng bộ – sẽ xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững hơn, giảm chi phí và dẫn đầu đối thủ cạnh tranh.

Triển vọng Tương lai của AI trong Tài chính và Ngân hàng

Tương lai của ngành tài chính sẽ được thúc đẩy sâu sắc bởi AI. Các công nghệ AI mới nổi như AI tạo sinh và AI tác nhân hứa hẹn tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp hơn và mở khóa năng lực mới.

Ví dụ, AI tác nhân – mạng lưới các tác nhân AI tự chủ có thể hợp tác – có thể một ngày nào đó xử lý giao dịch đầu cuối hoặc quản lý danh mục đầu tư động với sự can thiệp tối thiểu của con người. Trong vài năm tới, BCG dự đoán, “cảnh quan ngân hàng sẽ thay đổi căn bản” khi AI trở nên phổ biến.

Các nhà phân tích ước tính sự chuyển đổi này có thể mang lại tác động kinh tế lớn. Một phân tích gần đây của ECB/McKinsey dự báo AI tạo sinh riêng lẻ có thể đóng góp 200–340 tỷ USD (9–15% lợi nhuận hoạt động) cho ngành ngân hàng toàn cầu mỗi năm thông qua tăng năng suất. Thực tế, điều này đồng nghĩa với quy trình làm việc hiệu quả hơn (giảm chi phí) và nguồn doanh thu mới từ các sản phẩm đổi mới dựa trên AI.

Về phía người tiêu dùng, AI tương lai sẽ cho phép tài chính ngày càng cá nhân hóa và dễ tiếp cận hơn. Chúng ta có thể kỳ vọng đại lý tài chính AI quản lý tài chính hàng ngày, đưa ra lời khuyên đầu tư phù hợp hoặc thẩm định khoản vay nhỏ theo thời gian thực.

Ví dụ, nghiên cứu cho thấy AI tác nhân có thể tự động đánh giá hồ sơ vay của nông dân nhỏ dựa trên dữ liệu địa phương, hoặc tạo ra sản phẩm bảo hiểm cá nhân hóa ngay lập tức. Những tiến bộ này có thể thúc đẩy đáng kể sự bao trùm tài chính bằng cách tiếp cận các thị trường chưa được phục vụ với hạ tầng tối thiểu.

Tất nhiên, những tiến bộ này cũng đặt ra thách thức mới sẽ định hình môi trường pháp lý tương lai. Các cơ quan quản lý trên toàn thế giới đang chuẩn bị khung pháp lý AI (ví dụ: Đạo luật AI của EU) và kêu gọi tăng cường minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Các ngân hàng tương lai sẽ cần thiết kế hệ thống AI với tính riêng tư, khả năng giải thích và bảo mật tích hợp để duy trì niềm tin. Họ cũng phải liên tục thích nghi – thế hệ công cụ AI tiếp theo sẽ phát triển nhanh chóng, vì vậy các tổ chức phải giữ được sự linh hoạt.

>>> Xem thêm:

Các Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo trong Kinh Doanh và Marketing

Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Chăm sóc Sức khỏe

Tóm lại, vai trò của AI trong tài chính và ngân hàng dự kiến sẽ phát triển mạnh mẽ. Chúng ta có thể mong đợi nhiều quyết định dựa trên dữ liệu hơn, tự động hóa thông minh và đổi mới lấy khách hàng làm trung tâm trong tương lai. Như một chuyên gia từng nói: “AI không còn là thử nghiệm bên lề; nó là động lực của ngân hàng thế hệ tiếp theo”. Các tổ chức tài chính chấp nhận chuyển đổi này ngay bây giờ – đồng bộ chiến lược, công nghệ, quản trị và nhân lực – sẽ có vị thế tốt nhất để phát triển trong kỷ nguyên AI.