10 ỨNG DỤNG AI TRONG NGÂN HÀNG GIÚP THAY ĐỔI NGÀNH TÀI CHÍNH SỐ

Ngành ngân hàng đang đứng trước một cuộc cách mạng công nghệ với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI). AI đã và đang thay đổi từng khía cạnh của ngành tài chính, từ tự động hóa quy trình vận hành, cá nhân hóa dịch vụ khách hàng đến nâng cao khả năng bảo mật và phát hiện gian lận.Vậy AI đã thay đổi ngành ngân hàng như thế nào? Những ứng dụng AI trong ngân hàng nào đang được triển khai mạnh mẽ. Hãy cùng AI FIRST tìm hiểu chi tiết trong bài viết dưới đây.

1. AI trong ngân hàng là gì?

AI trong ngân hàng là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hoạt động tài chính và dịch vụ ngân hàng nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và quản lý rủi ro tốt hơn. AI trong ngân hàng có thể sử dụng công nghệ như học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision), phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) để tự động hóa các quy trình, phát hiện gian lận, cá nhân hóa dịch vụ tài chính, hỗ trợ khách hàng qua chatbot, và đưa ra các dự đoán tài chính chính xác hơn.

Ví dụ, ngân hàng HSBC sử dụng AI để giám sát giao dịch theo thời gian thực và phát hiện các giao dịch bất thường. Khi AI phát hiện dấu hiệu gian lận, nó có thể tự động tạm khóa giao dịch và gửi cảnh báo đến khách hàng hoặc bộ phận an ninh để kiểm tra.

2. Lợi ích của việc sử dụng AI trong ngân hàng

Việc ứng dụng AI trong ngân hàng mang lại nhiều lợi ích đáng kể, giúp nâng cao hiệu suất vận hành, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và giảm thiểu rủi ro. Dưới đây là những lợi ích nổi bật của AI trong ngân hàng:

• Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Các chatbot và trợ lý ảo AI hoạt động 24/7, giúp khách hàng dễ dàng kiểm tra số dư, thực hiện giao dịch, nhắc nhở thanh toán, mang đến trải nghiệm tiện lợi và nhanh chóng mà không cần đến quầy giao dịch.
• Tự động hóa quy trình vận hành, giảm chi phí: AI giúp tự động hóa nhiều quy trình nội bộ, như xử lý hồ sơ vay vốn, xét duyệt tín dụng, nhập liệu, lập báo cáo tài chính, giúp giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất làm việc.
• Phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính: AI có khả năng giám sát giao dịch theo thời gian thực, phát hiện các dấu hiệu gian lận dựa trên mô hình giao dịch bất thường, địa điểm đăng nhập lạ, hành vi chi tiêu không hợp lý. Hệ thống AI phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng sẽ tự động cảnh báo và khóa giao dịch đáng ngờ, giúp bảo vệ tài sản của khách hàng và ngân hàng khỏi các rủi ro.
• Đánh giá tín dụng chính xác: Phần mềm chấm điểm tín dụng bằng AI hỗ trợ ngân hàng đánh giá tín dụng khách hàng một cách chính xác bằng cách phân tích dữ liệu từ lịch sử tài chính, chi tiêu, nguồn thu nhập và các yếu tố phi truyền thống như thói quen tiêu dùng online. Nhờ đó, ngân hàng có thể ra quyết định cho vay nhanh chóng hơn, giảm rủi ro nợ xấu.
• Tăng cường bảo mật và xác thực: Xác thực danh tính khách hàng bằng công nghệ sinh trắc học, như nhận diện khuôn mặt, quét vân tay, phân tích giọng nói, giúp đảm bảo tính bảo mật cho các giao dịch tài chính. 
• Thúc đẩy phát triển ngân hàng số và tài chính số: AI đóng vai trò trọng tâm trong quá trình chuyển đổi số của ngân hàng, giúp khách hàng có thể mở tài khoản, vay vốn, đầu tư hoàn toàn trực tuyến mà không cần đến chi nhánh ngân hàng.

3. 10 Ứng dụng nổi bật của AI trong ngân hàng

AI đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi và nâng cao hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng. Dưới đây là 10 ứng dụng nổi bật của AI trong ngân hàng:

3.1. Chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng

Chatbot và trợ lý ảo là một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất trong ngân hàng, giúp hỗ trợ khách hàng 24/7, cung cấp thông tin nhanh chóng và nâng cao trải nghiệm người dùng. Những hệ thống này được tích hợp công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Machine Learning, cho phép hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng theo cách tự nhiên nhất.

T’Aio của TPBank là một ví dụ điển hình về trợ lý ảo AI trong ngân hàng. Chatbot này có khả năng tư vấn về các sản phẩm tài chính, hướng dẫn mở tài khoản, tra cứu lịch sử giao dịch và giải đáp các thắc mắc liên quan đến dịch vụ ngân hàng mà không cần sự can thiệp của con người. Nhờ vào AI, các ngân hàng có thể xử lý hàng nghìn yêu cầu khách hàng mỗi ngày, giảm tải cho tổng đài viên và tối ưu hóa dịch vụ chăm sóc khách hàng.

3.2. Phát hiện và ngăn chặn gian lận

Gian lận tài chính là một thách thức lớn đối với ngành ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh giao dịch trực tuyến ngày càng phổ biến. AI đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát giao dịch theo thời gian thực, phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để phát hiện các giao dịch bất thường. 

AI sử dụng các thuật toán Machine Learning để nhận diện mô hình gian lận dựa trên lịch sử giao dịch của khách hàng và các hành vi bất thường như chuyển tiền đột ngột với số lượng lớn, giao dịch từ nhiều thiết bị hoặc địa chỉ IP đáng ngờ.

Ví dụ, tại ngân hàng VPBank, hệ thống AI giúp giám sát hàng triệu giao dịch mỗi ngày, nhanh chóng phát hiện và chặn các giao dịch có dấu hiệu lừa đảo. Khi phát hiện rủi ro, hệ thống sẽ tự động gửi cảnh báo đến khách hàng và bộ phận an ninh ngân hàng để có hành động xử lý kịp thời.

3.3. Tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng

AI giúp tự động hóa quy trình xét duyệt tín dụng, rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ và cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá khách hàng. Trước đây, quá trình phê duyệt khoản vay thường mất nhiều ngày do phải kiểm tra thủ công các thông tin như lịch sử tín dụng, thu nhập, khả năng trả nợ.

Với AI, ngân hàng có thể phân tích dữ liệu tài chính của khách hàng ngay lập tức, áp dụng các mô hình dự đoán rủi ro để đưa ra quyết định phê duyệt nhanh chóng hơn. Điều này không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý khoản vay, mà còn cải thiện tỷ lệ xét duyệt công bằng, giảm bớt các sai sót do con người gây ra. 

3.4. Cá nhân hóa dịch vụ khách hàng bằng AI

AI đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, giúp ngân hàng hiểu rõ hơn nhu cầu của từng cá nhân để cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Bằng cách phân tích hành vi giao dịch, thói quen chi tiêu và lịch sử tài chính, AI có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng và đưa ra các gợi ý cá nhân hóa, chẳng hạn như đề xuất thẻ tín dụng phù hợp, nhắc nhở thanh toán hóa đơn hoặc tư vấn đầu tư thông minh. Một số ngân hàng như JPMorgan Chase, Citibank và HSBC đã triển khai AI để tự động gợi ý các khoản vay, sản phẩm tiết kiệm hoặc ưu đãi đặc biệt dựa trên dữ liệu khách hàng. 

3.5. AI trong quản lý tài sản và đầu tư thông minh

AI đang thay đổi cách ngân hàng và các tổ chức tài chính quản lý tài sản và đưa ra quyết định đầu tư. Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu lớn và dự báo xu hướng thị trường, AI có thể giúp các cố vấn tài chính và nhà đầu tư nhận diện cơ hội đầu tư tiềm năng cũng như dự đoán biến động của thị trường.
Ví dụ, ngân hàng UBS là một trong những ngân hàng quản lý tài sản lớn nhất thế giới, đã triển khai AI để phân tích danh mục đầu tư của khách hàng và cung cấp các chiến lược đầu tư tối ưu. AI có thể theo dõi hàng nghìn yếu tố tác động đến giá cổ phiếu, tiền tệ hoặc trái phiếu, từ đó đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính. 

3.6. AI trong phân tích dữ liệu lớn và dự báo tài chính

Dữ liệu lớn (Big Data) đóng vai trò cốt lõi trong hoạt động ngân hàng, từ giao dịch tài chính đến hành vi khách hàng. AI giúp xử lý và phân tích hàng triệu giao dịch mỗi ngày, nhận diện xu hướng tiêu dùng và phát hiện các mô hình bất thường. Điều này cho phép ngân hàng không chỉ cải thiện các dịch vụ tài chính mà còn nâng cao khả năng phát hiện gian lận và quản lý rủi ro.
Chẳng hạn, AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại để dự đoán nguy cơ khách hàng trễ hạn thanh toán khoản vay, từ đó giúp ngân hàng chủ động đưa ra các giải pháp như cơ cấu lại khoản vay hoặc gửi nhắc nhở sớm.

3.7. Tăng cường bảo mật và xác thực

Với sự gia tăng của các mối đe dọa an ninh mạng và gian lận tài chính, ngân hàng ngày càng chú trọng đến việc ứng dụng AI trong bảo mật và xác thực khách hàng. AI hỗ trợ xác thực danh tính thông qua các công nghệ sinh trắc học như nhận diện khuôn mặt, quét vân tay và phân tích giọng nói.
Điều này giúp tăng cường tính bảo mật, ngăn chặn giả mạo danh tính và đảm bảo giao dịch an toàn.Ngoài ra, AI cũng giúp phát hiện các hoạt động đáng ngờ, ví dụ như đăng nhập từ vị trí không xác định, giao dịch bất thường hoặc sử dụng thiết bị lạ.

3.8. Dự đoán và quản lý rủi ro

AI đang cách mạng hóa quản lý rủi ro tài chính bằng cách sử dụng các mô hình phân tích dữ liệu lớn để dự đoán xu hướng thị trường và đánh giá rủi ro tín dụng. Trước đây, ngân hàng thường sử dụng các phương pháp truyền thống để đánh giá rủi ro, nhưng giờ đây, AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch trong thời gian thực, phát hiện mô hình bất thường và cảnh báo sớm về các rủi ro tiềm ẩn.

Ví dụ, AI giúp các ngân hàng đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng bằng cách phân tích lịch sử giao dịch, hành vi tài chính và dữ liệu phi truyền thống như tương tác trên mạng xã hội hoặc thói quen tiêu dùng trực tuyến. Điều này giúp ngân hàng có thể đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn, hạn chế nợ xấu và tối ưu hóa chiến lược tài chính. 

3.9. Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên ứng dụng di động

Với sự phát triển mạnh mẽ của ngân hàng số (Digital Banking), AI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng trên các ứng dụng di động. AI giúp phân tích hành vi sử dụng ứng dụng, từ đó tự động cá nhân hóa giao diện, đề xuất sản phẩm phù hợp và cải thiện hiệu suất. 

AI cũng hỗ trợ dự đoán nhu cầu tài chính, như nhắc nhở thanh toán hóa đơn đúng hạn, tư vấn tiết kiệm hoặc đưa ra các chương trình ưu đãi phù hợp với từng khách hàng. Bên cạnh đó, công nghệ trợ lý ảo AI voice banking còn giúp người dùng có thể tương tác bằng giọng nói để thực hiện các giao dịch, giúp trải nghiệm ngân hàng trên di động trở nên tiện lợi và trực quan hơn bao giờ hết.

3.10. Hỗ trợ tuân thủ quy định và quản lý rủi ro pháp lý

.AI giúp các ngân hàng theo dõi và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý bằng cách tự động giám sát giao dịch, phân tích dữ liệu và phát hiện các hành vi bất thường. Các hệ thống AI có thể đọc hàng nghìn trang tài liệu pháp lý, tự động phát hiện các thay đổi quan trọng và cập nhật chính sách kịp thời. 

Ví dụ, AI có thể giám sát giao dịch tiền tệ để phát hiện dấu hiệu rửa tiền hoặc các hoạt động đáng ngờ liên quan đến tài trợ khủng bố. Nếu phát hiện vi phạm, hệ thống sẽ tự động báo cáo lên cơ quan giám sát, giúp ngân hàng tránh các khoản phạt nặng từ chính phủ. 

4. Các ngân hàng tiên phong trong ứng dụng AI thành công

Việc tiên phong ứng dụng AI đã mang lại cho các ngân hàng lợi thế cạnh tranh, nâng cao hiệu quả hoạt động và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Dưới đây là một số ngân hàng đã tiên phong và đạt được thành công đáng kể trong việc triển khai AI trong ngân hàng:

4.1. Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB)

Ngân hàng TMCP Phương Đông (OCB) đã ra mắt ứng dụng ngân hàng số OMNI 4.0, một nền tảng thông minh giúp khách hàng tiếp cận các dịch vụ tài chính hiện đại một cách nhanh chóng và tiện lợi.

OMNI 4.0 được tích hợp công nghệ AI để phân tích hành vi giao dịch của khách hàng, từ đó đề xuất các sản phẩm tài chính phù hợp, chẳng hạn như các khoản vay, tiết kiệm hoặc gói đầu tư cá nhân hóa. Hệ thống AI có khả năng dự đoán nhu cầu tài chính và nhắc nhở khách hàng về các khoản thanh toán, khoản tiết kiệm cần đóng góp định kỳ.

Bên cạnh đó ứng dụng còn hỗ trợ nhận diện khuôn mặt (FaceID) và vân tay giúp đăng nhập an toàn và nhanh chóng. Không những thế OCB còn tích hợp Chatbot AI có khả năng xử lý hàng nghìn câu hỏi mỗi ngày, giúp giải quyết nhanh chóng các thắc mắc về dịch vụ, tư vấn tài chính mà không cần đến trực tiếp ngân hàng. Sự ra mắt của OMNI 4.0 đã giúp OCB tăng 61% số lượng giao dịch, cho thấy mức độ hài lòng cao của khách hàng khi sử dụng ứng dụng. 

4.2. Ngân hàng Vietcombank

Vietcombank đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa quy trình vận hành. Một trong những sáng kiến nổi bật là chatbot chăm sóc khách hàng VCB Digibot, hoạt động 24/7 nhằm hỗ trợ khách hàng giải đáp thắc mắc, cung cấp thông tin về các dịch vụ ngân hàng một cách nhanh chóng và chính xác. 

Bên cạnh đó, Vietcombank cũng tích hợp AI vào ứng dụng thanh toán VCB Pay, giúp khách hàng thực hiện các giao dịch chuyển tiền, chia tiền và nhắc nợ một cách thông minh. Ứng dụng này còn hỗ trợ xác thực bằng FaceID và nhận dạng giọng nói, tăng cường tính bảo mật và tiện lợi.

4.3. Ngân hàng Techcombank 

Techcombank đã đầu tư mạnh vào công nghệ AI để phân tích dữ liệu khách hàng một cách chính xác và hiệu quả. AI giúp Techcombank hiểu rõ hơn về hành vi tài chính, sở thích cũng như nhu cầu của từng khách hàng, từ đó đưa ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cá nhân hóa từng trải nghiệm.

Bằng việc áp dụng AI, ngân hàng Techcombank có thể đề xuất các giải pháp tài chính được "may đo" theo từng cá nhân, giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận các sản phẩm như tiết kiệm, đầu tư hay vay vốn phù hợp với khả năng tài chính của khách hàng. Ngoài ra, AI cũng được tích hợp vào hệ thống chăm sóc khách hàng để tự động hóa các quy trình như hỗ trợ giao dịch, tư vấn tài chính và phản hồi yêu cầu một cách nhanh chóng. 

5. Tương lai phát triển của công nghệ AI trong ngân hàng

Tương lai của AI trong ngành ngân hàng hứa hẹn sẽ mang đến nhiều đổi mới và đột phá. Việc ứng dụng AI không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động nội bộ mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, đảm bảo bảo mật tài chính và mở ra nhiều mô hình dịch vụ tiên tiến. Dưới đây là những xu hướng nổi bật của AI trong ngành ngân hàng trong thời gian tới.

5.1. Tăng cường cá nhân hóa dịch vụ khách hàng

AI sẽ tiếp tục được ứng dụng mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu khách hàng để cung cấp các giải pháp tài chính cá nhân hóa. Các ngân hàng sẽ sử dụng AI để dự đoán nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các gợi ý về sản phẩm phù hợp như khoản vay, tiết kiệm, đầu tư hoặc bảo hiểm. Công nghệ AI sẽ giúp ngân hàng thiết kế những trải nghiệm tài chính được “đo ni đóng giày” theo từng khách hàng, tăng mức độ hài lòng và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.

Ví dụ, các chatbot AI thế hệ mới không chỉ hỗ trợ giải đáp thắc mắc mà còn có thể tư vấn tài chính thông minh dựa trên hành vi chi tiêu và mục tiêu tài chính của từng khách hàng.

5.2. Tự động hóa quy trình ngân hàng và tăng hiệu suất vận hành

Các công nghệ như RPA (Robotic Process Automation) kết hợp AI sẽ tiếp tục phát triển, giúp tự động hóa nhiều quy trình nội bộ của ngân hàng. Những tác vụ lặp đi lặp lại như xử lý hồ sơ vay, phê duyệt khoản vay, xác minh danh tính khách hàng (eKYC), kiểm tra tín dụng hay phân loại giao dịch sẽ được AI thực hiện nhanh chóng và chính xác, giảm thiểu sai sót của con người.
Từ đó, không chỉ giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí vận hành mà còn tăng hiệu suất làm việc, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như tư vấn chiến lược tài chính hoặc phát triển sản phẩm.

5.3. Nâng cao tính bảo mật và phòng chống gian lận

Với sự gia tăng của các giao dịch số, rủi ro gian lận tài chính ngày càng cao. AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn các giao dịch đáng ngờ thông qua các mô hình học máy (machine learning) và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Các hệ thống AI có thể nhận diện hành vi bất thường của người dùng, chẳng hạn như giao dịch bất thường về vị trí, số tiền, thời gian hoặc tần suất giao dịch. Khi phát hiện các dấu hiệu gian lận, AI sẽ tự động đưa ra cảnh báo hoặc tạm thời đóng băng giao dịch để bảo vệ tài khoản khách hàng.
Ngoài ra, công nghệ AI kết hợp blockchain cũng sẽ được ứng dụng mạnh hơn để bảo mật thông tin, giúp các ngân hàng xây dựng hệ thống an toàn và minh bạch hơn.

5.4. AI và ngân hàng số (Digital Banking)

Sự phát triển của ngân hàng số đang thúc đẩy AI trở thành yếu tố trung tâm trong việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Các nền tảng ngân hàng số trong tương lai sẽ hoạt động hoàn toàn dựa trên AI, cho phép khách hàng thực hiện mọi giao dịch mà không cần đến chi nhánh truyền thống.

Một số xu hướng AI trong ngân hàng số bao gồm:

• Trợ lý tài chính ảo: AI có thể đóng vai trò như một cố vấn tài chính cá nhân, giúp khách hàng quản lý chi tiêu, đề xuất kế hoạch tiết kiệm hoặc đầu tư.
• Xác thực sinh trắc học AI: Nhận diện khuôn mặt, giọng nói, dấu vân tay để tăng cường bảo mật cho các giao dịch trực tuyến.
• Ứng dụng AI vào ngân hàng không giấy tờ: Tích hợp AI vào hợp đồng thông minh (smart contract) giúp giảm thiểu thủ tục giấy tờ và rút ngắn thời gian xử lý giao dịch.

Có thể thấy rằng, AI đã trở thành công cụ quan trọng trong ngành ngân hàng, giúp các tổ chức tài chính nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và quản lý rủi ro chặt chẽ hơn. Để thành công trong kỷ nguyên số, các ngân hàng cần nhanh chóng nắm bắt các xu hướng công nghệ AI trong ngân hàng, đầu tư vào hạ tầng AI để tối ưu hiệu quả.  Hy vọng bài viết trên mà AI FIRST chia sẻ sẽ đem lại thông tin hữu ích cho bạn đọc.