7 ỨNG DỤNG AI TRONG TÀI CHÍNH: GIẢI PHÁP THÔNG MINH CHO DOANH NGHIỆP

AI trong tài chính đang trở thành xu hướng không thể bỏ qua trong thời đại số. Với khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ và đưa ra quyết định chính xác, AI hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, từ việc tối ưu hóa quy trình đến nâng cao hiệu quả kinh doanh. Vậy làm thế nào để các doanh nghiệp tận dụng được sức mạnh của AI trong lĩnh vực tài chính? Hãy cùng AI FIRST tìm hiểu chi tiết trong bài viết sau đây.

1. AI trong tài chính là gì?

Ngành tài chính luôn đòi hỏi sự xử lý một lượng lớn dữ liệu phức tạp, từ dữ liệu thị trường, dữ liệu giao dịch cho đến dữ liệu khách hàng. Trí tuệ nhân tạo, với khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác hơn con người - đã và đang là sự hỗ trợ đắc lực, giúp các doanh nghiệp tài chính đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt, phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực, và tài chính cũng không ngoại lệ. AI trong tài chính là việc ứng dụng các thuật toán và mô hình học máy để phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính, tự động hóa các quy trình và đưa ra quyết định thông minh hơn.

2. Các lĩnh vực ứng dụng của AI trong tài chính 

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo nên một cuộc cách mạng trong ngành tài chính, từ các ngân hàng lớn đến các startup fintech. Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, học hỏi và đưa ra quyết định nhanh chóng của AI đã mở ra những cánh cửa mới cho ngành tài chính. Dưới đây là một số lĩnh vực ứng dụng nổi bật của AI trong tài chính.

• Ngân hàng: Tự động hóa dịch vụ khách hàng, phân tích tín dụng, phát hiện gian lận
• Quản lý tài sản: Xây dựng danh mục đầu tư, phân tích rủi ro, quản lý tài sản
• Bảo hiểm: Đánh giá rủi ro, xử lý yêu cầu bồi thường, phát triển sản phẩm mới
• Thị trường vốn: Giao dịch tự động, phân tích thị trường, quản lý rủi ro
• Công ty Fintech (Financial Technology - công ty công nghệ tài chính): Tạo ra các ứng dụng tài chính mới, như ví điện tử, cho vay P2P (Peer-to-Peer lending", có nghĩa là cho vay ngang hàng)

Có đến 94% tổ chức tài chính ở Việt Nam bày tỏ sự hứng khởi về những cơ hội hấp dẫn mà AI mang lại cho ngành (theo Finastra). Các ngân hàng lớn ở Việt Nam bao gồm MB, VPBank, Techcombank, VIB, ACB… đã và đang tiếp tục ứng dụng AI trong ngân hàng bao gồm nhiều hoạt động như chatbot, quản lý tài sản, bảo mật và chống gian lận.

3. Lợi ích của việc ứng dụng AI trong tài chính

Việc ứng dụng AI trong tài chính mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp và các tổ chức tài chính. Bao gồm:

• Tăng cường khả năng dự báo: Nhờ sử dụng các hệ thống có tích hợp AI để phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại, các nhà quản trị sẽ nhận được những dự báo xu hướng thị trường, từ đó có thể  đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả hơn. Ví dụ, các thuật toán học máy có thể dự báo chính xác biến động giá cổ phiếu, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định mua/bán kịp thời
• Tối ưu hóa quy trình: Hệ thống và các công cụ làm việc có AI sẽ giúp nhân viên tài chính tự động hóa nhiều quy trình thủ công hàng ngày, ví dụ như xử lý giao dịch, kiểm tra gian lận, lập các báo cáo tài chính. Điều này giúp giảm thiểu sai sót, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất. Theo báo cáo của PwC, các ứng dụng AI trong phân tích tài chính có thể giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả dự báo tài chính lên đến 76%, giảm thời gian xử lý dữ liệu xuống 50%
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Khả năng phân tích dữ liệu lớn của AI là nền tảng quan trọng để các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Ví dụ, các chatbot AI có thể tư vấn cho khách hàng về các sản phẩm đầu tư phù hợp với nhu cầu và khả năng tài chính của họ.
• Phát hiện gian lận: Trong lĩnh vực tài chính, AI trở thành cánh tay đắc lực khi có thể phân tích dữ liệu giao dịch chi tiết và theo thời gian thực. AI có thể phát hiện các hoạt động bất thường và gian lận giúp bảo vệ tài sản của doanh nghiệp và khách hàng. Đây là một trong các ứng dụng nổi bật và được đánh giá cao của trí tuệ nhân tạo

4. Ứng dụng AI trong tài chính nổi bật hiện nay

AI đang tạo nên một cuộc cách mạng trong ngành tài chính. Một số ứng dụng nổ bật và phổ biến phải kể đến là:

4.1. Phân tích dữ liệu theo thời gian thực

Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa cách chúng ta phân tích dữ liệu thị trường. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, AI giúp các nhà đầu tư nắm bắt nhanh chóng các biến động và đưa ra quyết định giao dịch chính xác hơn.

Các thuật toán học máy có thể phát hiện các mẫu hình và xu hướng ẩn sâu trong dữ liệu, từ đó dự báo biến động giá và cung cấp các tín hiệu giao dịch. Ví dụ như một số công ty fintech đang sử dụng AI để xây dựng các nền tảng giao dịch tự động, giúp các nhà đầu tư cá nhân tiếp cận các cơ hội đầu tư phức tạp.

4.2. Tự động hóa quy trình kế toán

Các công cụ tích hợp AI đang dần thay thế các công việc thủ công trong nhiều lĩnh vực - trong đó có kế toán - giúp tăng năng suất, giải phóng sức lao động và giảm thiểu sai sót. Các robot phần mềm được trang bị AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như nhập liệu, đối chiếu sổ sách, tự động lập báo cáo tài chính...

Theo một nghiên cứu của Gartner năm 2024, 40% các dự án liên quan đến dữ liệu sẽ sử dụng AI làm công cụ hỗ trợ chính. Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc tự động hóa các quy trình kế toán trong doanh nghiệp hiện nay.

4.3. Phân tích và kiểm soát rủi ro tài chính

Các mô hình Deep Learning có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường trong dữ liệu giao dịch, giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính phát hiện sớm các hoạt động gian lận, vỡ nợ hoặc rửa tiền. Các hệ thống AI phát hiện gian lận tài chính có thể xác thực danh tính khách hàng chính xác và bảo mật cao thông qua dữ liệu cá nhân và dữ liệu sinh tác học; phát hiện sớm các giao dịch bất thường.

Hoạt động đánh giá rủi ro tín dụng cũng được cải tiến với sự trợ giúp của AI. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu bao gồm cả dữ liệu truyền thống và dữ liệu phi truyền thống (dữ liệu xã hội, dữ liệu hành vi trực tuyến) các doanh nghiệp có thể xây dựng hồ sơ tín dụng chi tiết hơn cho từng khách hàng. Từ đó, dự báo được khả năng tài chính chính xác hơn, phân loại các nhóm rủi ro và thiết lập các chính sách tín dụng phù hợp.

4.4. Tối ưu hóa danh mục đầu tư

Trí tuệ nhân tạo giúp các nhà đầu tư cá nhân và tổ chức tối ưu hoạt động đầu tư tài chính. Các thuật toán tối ưu hóa có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu về các tài sản để giúp cho doanh nghiệp, nhà đầu tư tìm ra danh mục đầu tư có lợi nhuận cao nhất và rủi ro thấp nhất. Từ đó, AI có thể xây dựng các danh mục đầu tư đa dạng hóa rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận dựa trên các mục tiêu đầu tư và khả năng chấp nhận rủi ro của từng nhà đầu tư. Ngoài ra, nhiều tổ chức tài chính, doanh nghiệp, nhà đầu tư còn sử dụng AI để tự động hóa quá trình quản lý danh mục đầu tư như cân bằng lại danh mục, tái đầu tư lợi nhuận và theo dõi hiệu suất.

4.5. Robot Advisor

Robot Advisor là một trong những ứng dụng nổi bật nhất của AI trong tài chính. Đây là một thuật ngữ được sử dụng để chỉ các nền tảng đầu tư trực tuyến sử dụng thuật toán và trí tuệ nhân tạo để cung cấp dịch vụ tư vấn đầu tư cho khách hàng. Thay vì làm việc với một cố vấn tài chính con người, nhà đầu tư sẽ tương tác với một phần mềm tự động - Robot Advisor - để xây dựng và quản lý danh mục đầu tư của mình.

Theo một báo cáo của Statista, thị trường robot advisor đang tăng trưởng nhanh chóng và dự kiến sẽ đạt giá trị hàng tỷ đô la trong vài năm tới. Các nền tảng này sử dụng thuật toán AI để phân tích hồ sơ tài chính của khách hàng và đưa ra các khuyến nghị đầu tư phù hợp. Khách hàng có thể dễ dàng xây dựng và quản lý danh mục đầu tư của mình thông qua các ứng dụng di động hoặc web. 

4.6. Dự báo xu hướng và lập kế hoạch tài chính

Theo một nghiên cứu của PwC, các ứng dụng AI trong phân tích tài chính có thể giúp doanh nghiệp tăng hiệu quả dự báo lên đến 76%. Ứng dụng các phần mềm AI với khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, giúp nhà các doanh nghiệp/ tổ chức đưa ra những dự báo chính xác về xu hướng thị trường. Ví dụ, các thuật toán học máy có thể phân tích lịch sử giao dịch, tin tức thị trường, hành vi của người tiêu dùng để dự đoán biến động giá cổ phiếu, tỷ giá hối đoái với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Nhờ đó, các nhà đầu tư và doanh nghiệp lập kế hoạch tài chính hiệu quả hơn, giảm thiểu rủi ro. 

4.7. Phát hiện gian lận và phòng ngừa rủi ro tín dụng

AI phòng tránh rủi ro gian lận trong ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ hệ thống tài chính khỏi các hoạt động gian lận. Các thuật toán học máy có thể phát hiện các hành vi bất thường trong giao dịch, như giao dịch lớn bất thường, giao dịch từ nhiều địa điểm khác nhau trong thời gian ngắn, giúp ngăn chặn rửa tiền, gian lận thẻ tín dụng.
Ngoài ra, AI còn được sử dụng để đánh giá tín dụng của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Các mô hình học máy có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu, bao gồm lịch sử tín dụng, hành vi tiêu dùng, dữ liệu xã hội để đưa ra quyết định cho vay. Nhờ đó, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro tín dụng, tăng hiệu quả hoạt động. 

5. Tiềm năng phát triển của ứng dụng AI trong tài chính

Tiềm năng ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính là vô cùng rộng mở. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp, AI không chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ, mà còn là một động lực thúc đẩy sự đổi mới và phát triển của ngành tài chính.

1 - Nâng cao quản lý hệ thống:

Khả năng tối ưu hóa các hệ thống tài chính của AI thể hiện qua các ứng dụng tự động hóa các quy trình, phát hiện và khắc phục lỗi hệ thống. Ví dụ như, doanh nghiệp sử dụng AI để giám sát liên tục hệ thống thanh toán, phát hiện các hoạt động bất thường và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.

Trong tương lai gần, các thuật toán học máy sẽ tiếp tục đuo0cự phát triển để giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu hoạt động của hệ thống, dự đoán được các sự cố tiềm ẩn, từ đó giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường độ ổn định trong hoạt động tài chính.

2 - Tối ưu hiệu suất làm việc:

Ngày nay, các nhân viên tài chính có thể tập trung vào các công việc sáng tạo hơn khi đã có các công cụ, phần mềm AI hỗ trợ những tnhiệm vụ lặp đi lặp lại. Các robot phần mềm được trang bị AI có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu, tạo báo cáo và thực hiện các phân tích phức tạp. Hiệu suất làm việc của bộ phần tài chính trong doanh nghiệp, hoặc các tổ chức tài chính nói chung hứa hẹn sẽ được tối ưu hơn nữa.

3 - Nền tảng cung cấp dịch vụ tối ưu hơn:

AI đang giúp các tổ chức tài chính cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng 24/7, giải quyết các vấn đề đơn giản và hướng khách hàng đến các nhân viên hỗ trợ khi cần thiết. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, khách hàng sẽ nhận được những dịch vụ ngày càng tối ưu, hoàn thiện và hiệu quả từ các doanh nghiệp

4 - Tương tác đa dạng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng:

Các thuật toán phân tích dữ liệu có thể phân tích lịch sử giao dịch, dữ liệu xã hội và các thông tin khác để xây dựng hồ sơ khách hàng chi tiết. Doanh nghiệp có thể tương tác với khách hàng qua nhiều kênh thông tin trong khi vẫn đảm bảo tính nhất quán và cá nhân hoá trong các trải nghiệm. Ví dụ như công ty Wealthfront sử dụng AI để xây dựng các danh mục đầu tư tùy chỉnh dựa trên mục tiêu tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của từng khách hàng

5 - Phát triển sản phẩm tài chính mới:

Bằng việc phân tích hành vi khách hàng chi tiết, trí tuệ nhân tạo giúp các công ty tài chính phát triển các sản phẩm phù hợp với từng cá nhân. Ví dụ như một ngân hàng có thể sử dụng AI để tạo ra các gói đầu tư xanh, đáp ứng nhu cầu của khách hàng quan tâm đến môi trường. Ngoài ra, AI còn giúp tạo ra các sản phẩm phức tạp như bảo hiểm tùy chỉnh dựa trên dữ liệu sức khỏe và lối sống của từng khách hàng

5 - Tạo ra các thị trường tài chính mới:

Ứng dụng AI trong tài chính đang mở ra cánh cửa cho những thị trường hoàn toàn mới. Các thị trường dự đoán, nơi người dùng có thể đặt cược vào kết quả của các sự kiện tương lai, là một ví dụ điển hình. Bên cạnh đó, AI còn tạo điều kiện cho sự phát triển của các thị trường chia sẻ dữ liệu, nơi các tổ chức có thể mua bán dữ liệu để nâng cao chất lượng dịch vụ

6. Thách thức và cơ hội ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính

Tiềm năng ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính là vô cùng rộng mở. Tuy nhiên, cũng như nhiều lĩnh vực khác, việc ứng dụng AI trong tài chính đang có một số thách thức mà các doanh nghiệp phải đối mặt. Cùng tìm hiểu về các thách thức và cơ hội này:

6.1. Thách thức

Việc ứng dụng công nghệ này cũng đi kèm với những thách thức không nhỏ đối với các doanh nghiệp, tổ chức tài chính. Các thách thức bao gồm:

1. Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu

Để huấn luyện các mô hình AI hiệu quả, doanh nghiệp cần có lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, bao gồm cả dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực. Tuy nhiên, việc thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trong lĩnh vực tài chính của doanh nghiệp luôn gặp nhiều khó khăn do tính phức tạp và đa dạng của dữ liệu. Ví dụ như các dữ liệu giao dịch chứng khoán có thể bị thiếu, sai sót hoặc không đồng bộ sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của các dự báo.

2. Giải thích được các quyết định của AI 

Các mô hình AI, đặc biệt là các mạng thần kinh sâu (Deep Neural Networks - DNN), thường được ví như là "một chiếc hộp đen" vì thực sự rất khó giải thích được cách chúng đưa ra quyết định. Điều này gây ra nhiều lo ngại trong lĩnh vực tài chính, nơi mà các quyết định có thể ảnh hưởng đến hàng triệu người. Ví dụ như khi một thuật toán AI từ chối một khoản vay và không phải lúc nào nhân viên tài chính cũng hiểu được đầy đủ cách hệ thống đưa ra quyết định này. Khi đó, việc không thể giải thích lý do có thể khiến khách hàng cảm thấy không công bằng và mất niềm tin.

3. Bảo mật và an toàn thông tin

Dữ liệu tài chính là thông tin nhạy cảm, việc bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng là một thách thức lớn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, trong bối cảnh công nghệ phát triển vô cùng nhanh chóng như hiện nay. Các cuộc tấn công mạng nhắm vào các hệ thống AI có thể dẫn đến việc đánh cắp dữ liệu, thao túng kết quả và gây thiệt hại tài chính lớn cho doanh nghiệp.

4. Quy định pháp lý

Việc ứng dụng AI trong tài chính đặt ra nhiều vấn đề về pháp lý, chẳng hạn như trách nhiệm pháp lý khi các quyết định của AI gây ra thiệt hại, quyền riêng tư của khách hàng, và các quy định về chống rửa tiền. Ví dụ một trường hợp, nếu một thuật toán AI được sử dụng để phê duyệt khoản vay và sau đó khoản vay này trở thành nợ xấu, ai sẽ chịu trách nhiệm? Do đó, doanh nghiệp cũng cần hết sức lưu ý trong vấn đề đảm bảo trách nhiệm và nghĩa vụ theo luật định.

5. Rủi ro phụ thuộc vào hệ thống

Cũng như việc ứng dụng các công nghệ khác, sự phụ thuộc quá nhiều vào AI có thể dẫn đến các rủi ro hệ thống cho doanh nghiệp và các tổ chức tài chính. Nếu các mô hình AI bị lỗi hoặc bị tấn công, toàn bộ hệ thống tài chính có thể bị ảnh hưởng. Ví dụ một sự cố trong hệ thống giao dịch tự động dựa trên AI có thể gây ra sự biến động lớn trên thị trường tài chính của quốc gia hay khu vực.

 6. Thiếu nguồn nhân lực có chuyên môn cao

Việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI đòi hỏi đội ngũ chuyên gia có kỹ năng cao trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, học máy và kỹ thuật phần mềm. Tuy nhiên, nguồn nhân lực này hiện nay còn khá khan hiếm, khó tuyển dụng. Ngoài ra, chi phí đào tạo ban đầu về công nghệ cho nhân sự và đào tạo định kỳ cũng là một khoản đầu tư khá lớn mà các doanh nghiệp cần phải cân nhắc.

6.2. Giải pháp

Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính đòi hỏi một sự đầu tư lớn vào công nghệ, con người và quy định. Tuy nhiên, những lợi ích mà AI mang lại là rất lớn, bao gồm tăng hiệu quả hoạt động, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra các sản phẩm dịch vụ mới. Bằng cách giải quyết các thách thức và tận dụng các cơ hội, các tổ chức tài chính có thể trở nên cạnh tranh hơn trong kỷ nguyên số:

1. Đầu tư vào chất lượng dữ liệu

Việc xây dựng một nền tảng dữ liệu chất lượng cao là yếu tố cốt lõi. Các tổ chức tài chính cần đầu tư vào các hệ thống thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả. Đồng thời, các quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu cần được tự động hóa để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu

2. Phát triển các mô hình AI minh bạch

Việc giải thích được cách thức các mô hình AI đưa ra quyết định là rất quan trọng, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. Các tổ chức tài chính và doanh nghiệp nên ưu tiên sử dụng các mô hình có thể giải thích được và phát triển các công cụ để kiểm tra và đánh giá tính minh bạch của các mô hình này

3. Đảm bảo an ninh và bảo mật

An ninh mạng là một mối quan tâm hàng đầu trong lĩnh vực tài chính. Các doanh nghiệp cần lưu ý đầu tư vào các hệ thống bảo mật mạnh mẽ, bao gồm cả các giải pháp bảo mật dựa trên AI để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng

4. Xây dựng khung pháp lý rõ ràng

Việc ứng dụng AI trong tài chính cần có một khung pháp lý rõ ràng để bảo vệ quyền lợi của khách hàng và đảm bảo tính công bằng của thị trường. Các nhà hoạch định chính sách cần xây dựng các quy định phù hợp để quản lý việc sử dụng AI trong lĩnh vực tài chính.

5. Đào tạo nhân lực

Việc đào tạo và phát triển nguồn nhân lực có kỹ năng về AI là yếu tố quyết định thành công của việc ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính. Các tổ chức cần đầu tư vào các chương trình đào tạo định kỳ để nâng cao năng lực của nhân viên

6. Xây dựng văn hóa đổi mới

Một văn hóa làm việc khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới là điều cần thiết để thúc đẩy việc ứng dụng AI. Các nhà lãnh đạo cần tạo ra một môi trường làm việc linh hoạt, sáng tạo, sẵn sàng thử nghiệm và sai để khuyến khích nhân viên tự do khám phá và thử nghiệm các ý tưởng mới, công cụ mới vào công việc.

AI trong tài chính không chỉ là một xu hướng mà còn là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và cạnh tranh. Bằng cách hiểu rõ về các ứng dụng và tiềm năng của AI, doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn và tận dụng tối đa cơ hội mà công nghệ này mang lại. Tuy nhiên, việc áp dụng AI cũng đi kèm với những thách thức nhất định. Do đó, doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng và sự chuẩn bị kỹ lưỡng để thành công.