Trong những năm qua, ngân hàng là một trong những ngành tiên phong áp dụng các công nghệ mới. Với sự nổi lên của AI và AI tạo sinh (viết tắt là GenAI), nhiều ngân hàng cũng đang tìm cách đưa Gen AI vào trong các sản phẩm và dịch vụ của mình nhằm nâng cao chất lượng, gia tăng trải nghiệm khách hàng.
Để hiểu rõ xu thế áp dụng Gen AI trong ngành ngân hàng, VietTimes đã có cuộc trao đổi với bà Trương Minh Trang - Giám đốc tư vấn FPT Digital; ông Nguyễn Đức Lâm, chuyên gia công nghệ Techcombank Innovation Hub và ông Nguyễn Chiến Thắng, Giám đốc Trung tâm phát triển, Ban công nghệ Ngân hàng SHB.
Tiềm năng ứng dụng GenAI là không giới hạn
PV: Là một chuyên gia tư vấn trong lĩnh vực AI, bà có thể chia sẻ về các xu hướng AI và GenAI tại Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng?
Bà Trương Minh Trang: Nói về xu hướng thì với những gì mà AI và GenAI thể hiện trong thời gian qua thì tôi cho rằng tiềm năng ứng dụng AI và GenAI là không giới hạn.
Hiện tại mọi người vẫn đang hình dung tương lai sử dụng AI và GenAI như thế nào. Tuy nhiên, cá nhân tôi nhận định rằng xu hướng ứng dụng AI và GenAI nhìn chung sẽ đi theo chiều rộng và chiều sâu.
Chiều rộng có nghĩa là sẽ càng ngày càng xuất hiện những giải pháp AI gần gũi hơn, thực tiễn hơn với các doanh nghiệp. Tất cả các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực có thể sử dụng AI trong hoạt động của mình, thay vì AI chủ yếu được ứng dụng trong các ngành nghề có mức độ trưởng thành số cao như hiện nay. Có nghĩa AI được ứng dụng trải dài trong tất cả các ngành, trong đó có ngân hàng.
Khái niệm chiều rộng trong ngân hàng được hiểu là trong tất cả các nghiệp vụ của ngân hàng, từ SEO, marketing, vận hành, nhân sự cho đến quản lý tuân thủ, quản lý rủi ro… đều có thể ứng dụng AI.
Còn về chiều sâu có nghĩa là trong tất cả các quy trình vừa kể thì từng bước công việc trong đó dần dần sẽ được ứng dụng AI để tăng cường mức độ số hóa và tự động hóa. Ví dụ như quy trình tín dụng gồm 5 bước: tiếp nhận hồ sơ, đánh giá hồ sơ, ra quyết định tín dụng, giải ngân và giám sát khoản vay - hiện tại hàm lượng số và hàm lượng con người vẫn đang khá cao. Nhưng khi ứng dụng AI vào các bước, chẳng hạn như thẩm định hồ sơ, AI sẽ giúp đánh giá hồ sơ đó dựa trên các dữ liệu lịch sử để xem điểm tín dụng hồ sơ này có cao không, người vay tín dụng có đáng tin cậy không. Dựa vào đó giúp ngân hàng đưa ra quyết định cho vay tốt hơn.
Bước đầu, AI đang hỗ trợ một bước trong quy trình tín dụng. Nhưng trong tương lai thì có thể cả 5 bước sẽ đều tích hợp AI để tự động hóa. Như vậy, quy trình cho vay thay vì kéo dài tới 23 ngày như hiện tại thì có thể chỉ là một ngày hoặc nhanh hơn nữa.
Đấy là chiều rộng và chiều sâu của việc tích hợp AI trong lĩnh vực ngân hàng. Nó giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các ngân hàng.
Theo bà đâu là những vấn đề mà các tổ chức tài chính – ngân hàng phải quan tâm để ứng dụng AI có hiệu quả?
Bà Trương Minh Trang: Có nhiều vấn đề mà một doanh nghiệp nói chung và một ngân hàng nói riêng sẽ cần phải quan tâm khi ứng dụng AI trong hoạt động của họ. Qua nghiên cứu, FPT Digital đã rút ra được một số vấn đề chính yếu.
Thứ nhất, doanh nghiệp cần quan tâm đến AI và phải có một lộ trình toàn diện, bởi vì khi không có lộ trình đó thì doanh nghiệp và ngân hàng có thể bị loay hoay, tức là “va” vào đâu cũng thấy AI rất tốt, bởi vì AI bây giờ có hàng trăm use case (trường hợp sử dụng). Với vô số những lựa chọn như thế thì lựa chọn nào phù hợp nhất, lựa chọn nào mang hiệu quả cao nhất thì phải có những phương pháp đánh giá và có lộ trình triển khai cụ thể.
Ngoài ra trong lộ trình đó còn bao gồm nhiều yếu tố khác. Chẳng hạn như với lộ trình đưa ra như vậy thì bộ phận tài chính kế toán cần phải chuẩn bị như thế nào, nền tảng hạ tầng cần có để đáp ứng được các yêu cầu của AI, rồi việc thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu như thế nào - tất cả phải nằm trong một lộ trình.
Nhưng lộ trình chưa phải là yếu tố ảnh hưởng duy nhất, mà bên cạnh đó còn có những yếu tố liên quan như nguồn nhân lực như thế nào, nhân sự có nhận thức được tầm quan trọng của AI hay không, họ có sẵn sàng chấp nhận AI trong công việc của họ hay không?
AI tất nhiên là có rất nhiều ưu điểm, nhưng mặt trái của nó là những rủi ro mà nó có thể mang lại. Ví dụ như nguy cơ gian lận, lừa đảo, nguy cơ đưa ra những đánh giá hay chẩn đoán sai lệch.
Tất cả những vấn đề kể trên, từ lộ trình cho đến nhân sự, đến các kế hoạch khắc phục rủi ro mà AI có thể mang lại thì các ngân hàng và các doanh nghiệp đều phải quan tâm.
Nguồn nhân lực AI và bảo mật thông tin khách hàng
PV: Thưa ông, hiện nay AI và GenAI đang bắt đầu được ứng dụng trong các ngân hàng. Tại trung tâm Innovation Hub của Techcombank thì AI đang được triển khai như thế nào?
Ông Nguyễn Đức Lâm: Như bạn đã biết, hiện nay đang là thời điểm AI bùng nổ với sự xuất hiện tiên phong của ChatGPT của OpenAI, tạo thành một cái “hot trend” là GenAI (AI tạo sinh). Ở Techcombank của chúng tôi cũng vậy, ban lãnh đạo ngân hàng đã có sự chỉ đạo sát sao với mong muốn có thể ứng dụng AI hoặc GenAI nhằm hỗ trợ khách hàng có những trải nghiệm tốt nhất, cá nhân hóa những trải nghiệm của khách hàng với dịch vụ của Techcombank.
Ngoài ra, khi ứng dụng AI và GenAI tại Techcombank, chúng tôi cũng quan tâm đến vấn đề bảo mật thông tin khách hàng, làm sao để khách hàng có những trải nghiệm tốt nhất và không gặp tình trạng lộ lọt thông tin hoặc rủi ro mất an toàn thông tin với các ứng dụng của Techcombank.
Ông có thể chia sẻ một ví dụ về việc áp dụng AI tại Techcombank đem lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng?
Ông Nguyễn Đức Lâm: Mới đây nhất tại Techcombank chúng tôi đã ra mắt một số ứng dụng mới, ví dụ như LACE. Với LACE, chúng tôi có thể tìm ra những khách hàng tiềm năng, từ đó triển khai các ứng dụng và dịch vụ nhằm gia tăng trải nghiệm khách hàng và cải thiện hiệu quả hoạt động lên ít nhất 50–60%.
Trong quá trình phát triển các giải pháp AI thì Techcombank có gặp khó khăn gì không?
Ông Nguyễn Đức Lâm: Khi phát triển các ứng dụng AI và GenAI nói chung tại Việt Nam thì không chỉ Techcombank mà tôi nghĩ các công ty và doanh nghiệp khác cũng sẽ có những vấn đề. Ví dụ như nguồn lực chất lượng cao về AI là một yếu tố cần phải cải thiện.
Chúng tôi có những chiến lược để có thể thu hút nhân tài từ nước ngoài, ví dụ như Singapore, London (Anh), Australia và trên toàn thế giới nhằm tuyển dụng được những chuyên gia giỏi về AI và GenAI cho Techcombank.
Khó khăn thứ hai là vấn đề bảo mật dữ liệu. Các bạn đã biết thời gian qua có rất nhiều những vụ hack và những rủi ro của khách hàng khi sử dụng các dịch vụ liên quan đến tài chính. Tại Techcombank, chúng tôi luôn đặt vấn đề bảo mật thông tin khách hàng lên ưu tiên hàng đầu, ngăn chặn hacker xâm nhập đánh cắp dữ liệu khách hàng.
Theo một nghiên cứu mới của Cốc Cốc thì có đến 50% số người được hỏi lo ngại về thông tin sinh trắc học cung cấp cho ngân hàng có thể bị hacker đánh cắp. Techcombank đã triển khai những giải pháp gì để bảo mật thông tin sinh trắc học cho khách hàng?
Ông Nguyễn Đức Lâm: Gần đây Ngân hàng Nhà nước có Quyết định số 2345/QĐ-NHNN về việc sử dụng sinh trắc học để xác thực cho các giao dịch trên 10 triệu đồng. Techcombank đã có những biện pháp để luôn luôn bảo mật được thông tin khách hàng, bảo mật sinh trắc học. Ví dụ như chúng tôi thường xuyên nâng cấp các hệ thống bảo mật, có những chiến lược và những ứng dụng cải tiến liên tục để hỗ trợ khách hàng để không bị mất các thông tin sinh trắc học hoặc bị làm giả sinh trắc học, để thực hiện giao dịch một cách an toàn nhất.
Đơn vị tư vấn đóng vai trò quan trọng
PV: Cộng đồng Mì AI mà ông là admin có rất nhiều người tâm huyết với nghiên cứu và phát triển AI. Theo ông, việc áp dụng AI vào thực tiễn ngành ngân hàng có có khăn gì không? Ông đánh giá thế nào về vai trò của các đơn vị tư vấn?
Ông Nguyễn Chiến Thắng: Trong quá trình nghiên cứu nhằm triển khai các giải pháp AI vào các doanh nghiệp nói chung và tài chính, ngân hàng nói riêng thì có 3 điểm mà theo tôi là những khó khăn chính:
Thứ nhất là vấn đề về dữ liệu. Hiện nay do đặc thù bảo mật thông tin nên các tập dữ liệu được chia sẻ trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng cho các bài toán còn rất ít và gần như không có. Đội ngũ nghiên cứu thường phải sử dụng dữ liệu của nước ngoài hoặc các bộ dữ liệu giả lập dẫn đến mô hình AI không chính xác. Từ đó thì cho thấy cộng đồng rất cần các tổ chức đẩy mạnh việc chia sẻ các tập dữ liệu mở phục vụ nghiên cứu. Tất nhiên các bộ dữ liệu đều cần được làm mờ một cách khoa học để vừa che được các thông tin quan trọng vừa tránh ảnh hưởng đến tính chất, phân phối của dữ liệu gốc.
Thứ hai, là vấn đề về hạ tầng phần cứng. Trong thời kỳ bùng nổ dữ liệu như hiện tại, việc huấn luyện các model AI đòi hỏi phần cứng, đặc biệt là GPU mạnh. Do vậy, anh em cũng gặp nhiều hạn chế khi chỉ tiếp cận được các nguồn GPU miễn phí như Colab, Kaggle…
Thứ ba là định hướng nghiên cứu sát phải với thực tế. Đội ngũ nghiên cứu rất cần các định hướng, các chia sẻ về các bài toán thực tế trong doanh nghiệp, trong ngân hàng để từ đó các giải pháp đầu ra sẽ có tính ứng dụng cao hơn. Các doanh nghiệp cũng có thể tổ chức các cuộc thi tìm kiếm giải pháp AI cho các vấn đề doanh nghiệp. Cuộc thi sẽ cung cấp bài toán, định hướng, hạ tầng và đặc biệt là dữ liệu thực tế cho người tham gia. Từ đó tạo được sân chơi về AI, quy tụ được các chuyên gia AI và điều đó sẽ giúp đưa được AI vào doanh nghiệp một cách nhanh chóng nhất.
Ngoài ra, theo quan sát của tôi có một vấn đề cũng rất hay gặp, đó là xác định trường hợp thực tiễn sát với nhu cầu của doanh nghiệp để có thể áp dụng AI. Vấn đề này khó cho cả doanh nghiệp và cho cả những người đang nghiên cứu và triển khai AI/GenAI trên quy mô nhỏ. Những người làm AI thì không có hiểu biết sâu về quy trình nghiệp vụ tại doanh nghiệp. Doanh nghiệp lại chưa nhiều kiến thức về AI, chưa biết có thể áp dụng AI ở khâu nào trong quy trình. Lúc này rất cần sự tham gia của đội ngũ tư vấn chuyên nghiệp.
Đội ngũ tư vấn sẽ giúp xác định hiện trạng và mục tiêu theo tiêu chí đa chiều, khách quan, toàn diện nhất. Từ đó sẽ giúp xây dựng được lộ trình khả thi, phù hợp với các nguồn lực của ngân hàng, đạt hiệu quả tối ưu ngay trong ngắn hạn, trung hạn đồng thời vẫn đảm bảo linh hoạt cho dài hạn.
Ông Nguyễn Đức Lâm trả lời thêm: AI vẫn còn đang ở giai đoạn rất mới mẻ và các công ty tư vấn sẽ có một vai trò nhất định trong việc hỗ trợ cho các doanh nghiệp tài chính ngân hàng, hoặc các doanh nghiệp liên quan đến AI và GenAI. Theo tôi việc tư vấn chiến lược để sử dụng GenAI một cách hiệu quả nhất cho khách hàng là nhiệm vụ quan trọng đầu tiên của các công ty tư vấn. Cái thứ hai, liên quan đến bảo mật, các công ty tư vấn cũng có thể khuyến nghị các giải pháp bảo mật cho các tổ chức tài chính – ngân hàng, nơi mà yếu tố an toàn và bảo mật luôn được đặt lên hàng đầu.
Đó là hai điểm mà tôi nghĩ các công ty tư vấn có thể hỗ trợ cho doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng.
