Khai thác sức mạnh của GenAI trong Ngân hàng

Theo báo cáo gần đây của McKinsey, GenAI có thể mang lại giá trị hàng năm lên đến 340 tỷ đô la chỉ trong ngành ngân hàng so với AI truyền thống, điểm khác biệt chính mà GenAI mang lại ở khả năng tạo dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã được đào tạo, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán. AI tạo sinh có thể hoạt động song song với AI truyền thống để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ hơn. Cụ thể trong ngành dịch vụ khách hàng tại các ngân hàng, GenAI xuất hiện có vai trò kết hợp, bổ trợ, nâng cấp thêm trong một số ứng dụng như Chatbot, dự đoán và cung cấp dữ liệu cá nhân hoá, giải phóng công việc cho nhân viên, có khả năng tương tác con người hoá hay cao hơn là đóng vai trò cố vấn tài chính trong môi trường ảo. 

1. Ứng dụng GenAI giúp ngân hàng tối ưu hóa dịch vụ khách hàng 

Gen AI nâng cao hình ảnh của Chatbot

Chatbot đã trở thành một trong những kênh tương tác quan trọng với khách hàng trong ngành dịch vụ. Tuy nhiên, do những giới hạn về công nghệ nên Chatbot không thể hiểu và tương tác với con người một cách mượt mà. GenAI xuất hiện đã biến Chatbot thành các tác nhân trò chuyện thông minh có khả năng tương tác linh hoạt, phù hợp với ngữ cảnh và sáng tạo. GenAI không chỉ đánh dấu một bước tiến đột phá, mà còn giúp giải quyết những khiếm khuyết, biến chatbot thành công cụ có “cảm xúc”. 

Bên cạnh đó, Chatbot được trang bị GenAI có khả năng thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu thông tin khách hàng. Những thông tin này cung cấp những phản hồi có giá trị về sở thích hay những vướng mắc của khách hàng trong quá trình trải nghiệm, hay thông tin về các xu hướng mới nổi trên thị trường. Ngân hàng có thể tận dụng dữ liệu này để cải thiện sản phẩm, dịch vụ và chiến lược tiếp thị của mình để tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả và tinh tế. 

Dự đoán và cung cấp nội dung cá nhân hoá 

Bằng cách sử dụng mô hình học máy (Machine learning) và dữ liệu lớn (Big Data), GenAI có thể tạo ra nội dung cá nhân hóa và dự đoán xu hướng tương lai cho từng đối tượng khách hàng mục tiêu. Nhờ vào lượng lớn dữ liệu khách hàng mà ngân hàng thu thập được, GenAI có thể xử lý, phân tích để xây dựng được hồ sơ khách hàng bao gồm các thông tin về sở thích, hành vi, lịch sử giao dịch, những thông tin được quan tâm… Ngân hàng có thể tận dụng thông tin này để đề xuất sản phẩm theo yêu cầu cá nhân, chiến lược đầu tư, tư vấn tài chính hay điều chỉnh ưu đãi theo đúng nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy sự tương tác sâu sắc hơn. 

Giải phóng công việc cho nhóm nhân viên dịch vụ khách hàng 

Bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và cung cấp truy cập nhanh chóng vào nguồn thông tin, GenAI giảm đáng kể thời gian xử lý yêu cầu của khách hàng. Nhân viên nhờ đó có thể giảm tải công việc, tinh thần tốt hơn để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn, đem đến trải nghiệm dịch vụ khách hàng một cách trọn vẹn. GenAI mang lại sự hỗ trợ vượt trội cho nhân viên ở các điểm: 

• Sự nhất quán và chính xác: GenAI đảm bảo các phản hồi nhất quán và chính xác trên tất cả các tương tác của khách hàng. Sự nhất quán này xây dựng niềm tin và loại bỏ rủi ro thông tin sai lệch. 
• Việc học và nâng cấp liên tục: GenAI học từ mỗi tình huống tương tác của hách hàng, ngày càng thông thạo hơn và có khả năng xử lý hiệu quả các yêu cầu trong tương lai. 
• Tăng cường sự hài lòng trong công việc: Với GenAI, các nhân viên có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng một cách tự tin và hiệu quả, dẫn đến sự thoả mãn cao hơn và giảm tỉ lệ nghỉ việc của nhân viên. 
• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa hiệu suất của nhân viên dẫn đến tiết kiệm chi phí cho ngân hàng, vì họ có thể xử lý nhiều yêu cầu với cùng một đội ngũ nhân viên. 
• Khả năng tạo nội dung của Gen AI còn tái định nghĩa sự tương tác với khách hàng. Từ hệ thống, GenAI có thể giúp nhân viên tạo ra email, bản tin và báo cáo cá nhân hóa, giúp ngân hàng duy trì giao tiếp với khách hàng liên tục, cung cấp nội dung mà khách hàng quan tâm, góp phần cho mối quan hệ tương tác bền vững. 

Cung cấp khả năng tương tác con người hoá 

Để cung cấp trải nghiệm mang cảm giác giống “người thật” hơn, một số công ty đã phát triển thành công hình ảnh GenAI Avatar (Những mô hình nhân vật 2D hoặc 3D được tạo ra bằng máy tính). Với các thuật toán học sâu (Deep learning), GenAI Avatar mở ra con đường mới, giúp tương tác giữa con người và AI trở nên tự nhiên hơn. Điều này không chỉ tạo ra sự gần gũi mà còn giúp tương tác được trực quan hóa hơn, có khả năng đồng cảm với cảm xúc của khách hàng. 

So với nhân viên truyền thống với giờ làm việc còn hạn chế, GenAI Avatar có thể hiện diện 24/7. Sự tiện lợi này đảm bảo khách hàng có thể tìm kiếm sự hỗ trợ, nhận giải đáp thắc mắc và tham gia vào các cuộc thảo luận về kế hoạch tài chính mọi lúc mọi nơi, vượt qua các ràng buộc về địa lý và khung giờ làm việc. Điều này tạo nên sự thuận tiện, giải quyết nhu cầu đa dạng của khách hàng, biến dịch vụ tài chính ngân hàng trở nên phổ cập và linh hoạt hơn bao giờ hết. 

Cố vấn tài chính ảo trong môi trường Metaverse 

GenAI không chỉ dừng lại ở việc tự động hóa công việc thủ công, mà còn được ứng dụng vào một số công việc phức tạp hơn như là cố vấn tài chính ảo. Trong thế giới ảo (Metaverse), ngân hàng có thể tạo ra không gian ảo để cung cấp những thông tin về giáo dục tài chính. Những không gian này mô phỏng các mô hình thực tế, chẳng hạn như ngân hàng hoặc công ty đầu tư, nơi khách hàng có thể tham gia vào các buổi hội thảo và workshop ảo. GenAI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo nội dung cho những “lớp học” này, cung cấp các tình huống tài chính giống như thực tế, mô phỏng tương tác và nội dung, hoạt động phù hợp với nhu cầu và sở thích cụ thể của người tham gia. 

Hiện diện dưới hình dạng Avatar NPC (Non-Player Character) trong thế giới Metaverse, các Cố vấn ảo được trang bị trí tuệ nhân tạo mang đến một hình ảnh mới mẻ, mang tính tương lai cho dịch vụ tư vấn tài chính ngân hàng. 

                                    GenAI đóng vai trò quan trọng trong thế giới ảo

2. Ứng dụng GenAI vào dịch vụ khách hàng cho các ngân hàng tại Việt Nam

1 số thách thức khi triển khai GenAI tại Việt Nam

Thứ nhất, Việt Nam đang thiếu hệ sinh thái phát triển AI vững chắc và các chính sách hỗ trợ phù hợp, nên vẫn đang ở giai đoạn sơ khai về AI so với một số quốc gia châu Á khác. Chi phí cao của ứng dụng GenAI và học máy tiên tiến cũng như khan hiếm lao động lành nghề đang cản trở sự phổ biến trong lĩnh vực này.  

Ngoài ra, GenAI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Đây là trở ngại đáng kể vì tính đầy đủ, nhất quán và độ chính xác của dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính minh bạch của mô hình AI. Tính không chính xác, thậm chí là sai lệch của dữ liệu đào tạo có thể bị khuếch đại bởi các mô hình GenAI, dẫn đến kết quả không tối ưu. 

Cơ sở hạ tầng nhiều lớp cũng đặt ra một thách thức khác đối với GenAI vì loại AI này phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu ngân hàng và thông tin bảo mật thường bị hạn chế truy cập, khiến AI không thể thực hiện các tác vụ thanh toán đơn giản hoặc phức tạp liên quan đến thông tin khách hàng và thông tin bảo mật. 

Nhiều ngân hàng cố gắng đổi mới quá nhiều thứ cùng lúc trong quy trình chăm sóc khách hàng trong khi họ bị hạn chế bởi năng lực, tài chính, tổ chức, hạ tầng và công nghệ. 

Các bước triển khai

Để tích hợp GenAI một cách mượt mà vào quy trình chăm sóc khách hàng, các ngân hàng cần phải: 

             Các bước triển khai GenAI vào quy trình chăm sóc khách hàng tại ngân hàng

• Lập kế hoạch cẩn thận, đào tạo nhân lực có chuyên môn về công nghệ và sự hiểu biết sâu sắc về mục tiêu và quy trình của tổ chức 
• Xác định việc đầu tư vào biện pháp chuẩn bị, bảo vệ và phát triển dữ liệu lớn có chất lượng cao là nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng. 
• Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp cơ sở hạ tầng AI thống nhất cho phép GenAI truy cập thông tin quan trọng và thực hiện các quy trình tự động mà không cần giám sát liên tục 
• Hệ sinh thái AI tại Việt Nam và các chính sách hỗ trợ cần được mở rộng để giúp ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh và chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng mới nổi, bắt kịp các nước khác trên thế giới 

Để khai thác sức mạnh thực sự của GenAI, các ngân hàng sẽ cần đánh giá giá trị trường hợp sử dụng và rủi ro để đưa ra lộ trình dài hạn hơn. Xem xét các bài học rút ra từ các dự án đổi mới công nghệ, khả năng quản lý dữ liệu và tài năng, các ngân hàng có thể giúp phát triển khuôn khổ để phát triển trường hợp sử dụng. Thiết lập quản trị doanh nghiệp và các biện pháp kiểm soát đối với việc sử dụng GenAI nội bộ và bên ngoài cũng như cách tiếp cận tháp điều khiển sẽ rất quan trọng để đánh giá việc tạo ra giá trị trường hợp sử dụng đồng thời quản lý các mức rủi ro liên quan.

Nguồn tham khảo: Tổng hợp

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.

-------

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số.

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây